Fatores de ranking nas IAs: novo estudo revela o que influencia ChatGPT, Gemini e Claude

Fatores de ranking nas IAs estão começando a revelar uma lógica diferente daquela que usamos há anos no SEO tradicional. Um novo estudo publicado em julho de 2026 analisou mais de 403 mil prompts, 145 mil domínios recomendados e 18 sinais externos para descobrir quais fatores estão mais associados à visibilidade de marcas nas respostas das LLMs.

Os resultados são particularmente interessantes para quem trabalha com SEO, GEO (Generative Engine Optimization), AI Search e otimização para LLMs.

A principal descoberta, para mim, é simples: estar bem posicionado no Google continua importante, mas isso não significa automaticamente ser escolhido ou recomendado por uma inteligência artificial.

O estudo completo pode ser consultado na pesquisa sobre fatores de ranking nas IAs publicada pela OppAlerts.

Minha interpretação dos dados é que estamos saindo de um SEO preocupado apenas com “onde minha página aparece” para um ecossistema no qual também precisamos entender “quem reconhece, cita e associa minha marca ao assunto”.

TL;DR: os principais fatores de ranking nas IAs

Se você não quiser ler toda a análise agora, estes são os maiores insights do estudo:

• Search Engine Outbound Links foi o sinal com maior correlação, chegando a ρ = 0,331.
• Relevância temática da homepage apresentou correlação de 0,204.
• Backlink PageRank do domínio chegou a 0,192.
• Histórico de PageRank apresentou 0,183.
• Presença no Common Crawl chegou a 0,165.
• Quantidade de backlinks do domínio apresentou 0,160.
• Wikidata Entities chegou a 0,151.
• Melhor ranking orgânico apresentou apenas 0,148.
• Menções em comentários do Reddit também chegaram a 0,148.
• Posição média no Google apresentou correlação de apenas 0,077.
• Wikipedia Presence ficou em apenas 0,055.
• Ranking orgânico e recomendação por LLMs parecem estar relacionados, mas não são a mesma coisa.
• Query fan-out muda a pesquisa de palavras-chave porque a IA pode realizar várias pesquisas antes de construir sua resposta.
• A persona pode alterar completamente quais empresas são recomendadas.
• Os resultados mostram correlação, não causalidade.

Meu principal insight: o SEO clássico buscava conquistar posições. O SEO na era das LLMs precisa conquistar posições + citações + entidades + consenso externo.

O tamanho do estudo sobre visibilidade nas LLMs

Antes de analisar os fatores, é importante entender o tamanho da pesquisa.

O estudo trabalhou com:

• 403 mil+ prompts executados em LLMs
• 145 mil+ domínios recomendados
• 282 bilhões+ de links analisados
• 15 bilhões+ de páginas rastreadas
• 100 indústrias
• 1.100 personas
• 10 modelos de IA
• 18 sinais externos analisados

Além disso, foram considerados sinais provenientes de mecanismos de busca, Reddit, Wikipedia, Wikidata, Common Crawl e do próprio grafo de links da web.

Isso torna o levantamento particularmente interessante para entender como SEO tradicional, autoridade, entidades, GEO e AI Search Visibility começam a se conectar.

Quais são os principais fatores de ranking nas IAs?

A tabela abaixo resume alguns dos sinais mais importantes apresentados pelo estudo.

Fator analisado	Correlação
Search Engine Outbound Links	0,331
Homepage Keyword Relevance	0,204
Backlink PageRank do domínio	0,192
Histórico de PageRank	0,183
Presença nos mecanismos de busca	0,165
Presença no Common Crawl	0,165
Quantidade de backlinks do domínio	0,160
Wikidata Entities	0,151
Melhor ranking orgânico	0,148
Menções em comentários do Reddit	0,148
Menções em posts do Reddit	0,128
Posição média nos mecanismos de busca	0,077
Wikipedia Presence	0,055

Esses números não devem ser interpretados como uma fórmula de ranking.

Eles mostram a força da associação estatística observada entre cada sinal e a visibilidade nas LLMs.

Essa diferença é fundamental.

1. O sinal mais forte não foi simplesmente ranking no Google

Este é, para mim, um dos resultados mais importantes de toda a pesquisa.

O sinal com maior correlação com visibilidade nas LLMs foi:

Search Engine Outbound Links.

A correlação encontrada foi:

ρ = 0,331

Foi o maior valor entre os 18 sinais analisados.

Em linguagem simples, existe uma associação relevante quando páginas encontradas pelos mecanismos de busca apontam para determinado domínio dentro de um contexto relacionado à pesquisa.

Isso muda um pouco a lógica tradicional.

Durante anos, uma das principais perguntas do SEO foi:

“Meu site está no Top 10?”

Agora precisamos acrescentar outra:

“As páginas que aparecem no Top 10 reconhecem minha empresa ou meu site como fonte?”

Essa diferença pode ser enorme.

Uma marca pode não ocupar a primeira posição para todas as consultas relacionadas ao seu mercado, mas pode estar presente como fonte, referência ou entidade nas páginas que dominam essas pesquisas.

Para uma LLM tentando encontrar fontes confiáveis para construir uma resposta, essa presença externa pode ser relevante.

2. A homepage voltou a ser extremamente estratégica

Outro resultado que chamou minha atenção foi a relevância temática da homepage.

A correlação encontrada foi:

0,204

No estudo anterior, esse valor era:

0,072

Foi um crescimento significativo.

Existe, entretanto, uma ressalva metodológica importante.

O cálculo utilizado no novo estudo mudou.

A metodologia passou a dar pesos diferentes para a presença dos termos:

• 3x para ocorrência no title
• 2x para ocorrência na meta description
• 1x para ocorrência no conteúdo da página

Por isso, eu não interpretaria esse crescimento como prova isolada de que as LLMs passaram repentinamente a valorizar muito mais a homepage.

Parte da diferença pode estar relacionada à mudança metodológica.

Mesmo assim, existe um aprendizado estratégico importante.

A homepage precisa deixar extremamente claro:

• quem é a empresa;
• o que ela faz;
• quais serviços oferece;
• em qual mercado atua;
• quais problemas resolve;
• quais são suas principais especialidades;
• quais entidades estão relacionadas ao negócio.

Eu revisaria imediatamente SEO Title, meta description, H1, conteúdo principal, entidades e proposta de valor da homepage.

Uma homepage cheia de frases como:

“Transformamos negócios através da inovação.”

pode funcionar em uma apresentação institucional.

Para uma máquina tentando descobrir quem é sua empresa, o que ela faz e sobre qual assunto possui autoridade, essa frase praticamente não diz nada.

3. PageRank continua vivo na era das LLMs

Para quem anunciou a morte dos backlinks, os dados trazem um cenário diferente.

Vários sinais relacionados ao grafo de links aparecem entre aqueles com maior correlação.

Entre eles estão:

• Backlink PageRank do domínio: 0,192
• Histórico de PageRank: 0,183
• Quantidade de backlinks do domínio: 0,160

Portanto, backlinks continuam associados à visibilidade.

Porém, existe uma diferença que considero fundamental:

A qualidade estrutural do grafo de links pode ser mais importante do que simplesmente contar backlinks.

Isso não deveria surpreender um SEO experiente.

Milhares de backlinks fracos não significam necessariamente que uma marca seja reconhecida como autoridade sobre determinado assunto.

Já referências vindas de páginas importantes dentro daquele ecossistema temático podem criar uma associação muito mais forte.

Para mim, isso aproxima cada vez mais Link Building, Digital PR e GEO.

4. Estar em primeiro lugar no Google não garante recomendação pela IA

Aqui aparece outra descoberta importante.

O melhor ranking orgânico apresentou correlação de:

0,148

Já a posição média apresentou apenas:

0,077

Isso merece atenção.

Não significa que SEO tradicional deixou de funcionar.

Muito menos que podemos ignorar rankings orgânicos.

O que os dados sugerem é algo diferente:

Ranking orgânico e recomendação por IA são sistemas relacionados, mas não são sistemas idênticos.

Isso ajuda a explicar uma situação que provavelmente veremos cada vez mais.

Um domínio pode dominar determinadas SERPs e, mesmo assim, aparecer pouco nas respostas do ChatGPT, Gemini ou Claude.

Da mesma maneira, uma marca que não ocupa sempre a primeira posição pode aparecer frequentemente entre as recomendações das LLMs.

Portanto, acompanhar apenas posição média e quantidade de palavras-chave no Top 10 começa a oferecer uma visão incompleta da presença digital de uma marca.

5. Reddit está se tornando impossível de ignorar no GEO

Outro dado interessante envolve o Reddit.

As menções em comentários apresentaram correlação de:

0,148

Já as menções em publicações ficaram em:

0,128

Mais interessante ainda, os dois sinais cresceram em relação ao estudo anterior.

Isso sugere algo importante.

As IAs não dependem apenas do que uma empresa diz sobre ela mesma.

Existe um enorme conjunto de sinais espalhados pela web mostrando o que outras pessoas dizem sobre aquela empresa, produto ou serviço.

É aqui que SEO começa a se aproximar cada vez mais de:

• Digital PR
• comunidades
• fóruns
• relações públicas
• branding
• conteúdo gerado por usuários
• reputação digital

Isso não significa criar contas falsas no Reddit para mencionar uma empresa.

Além de ser uma estratégia artificial, esse tipo de manipulação dificilmente constrói autoridade sustentável.

A oportunidade está em fazer a marca se tornar naturalmente discutida, mencionada e recomendada dentro das comunidades relevantes.

6. Wikidata pode ser mais interessante que Wikipedia para as LLMs

Outro resultado merece atenção.

Wikidata Entities: 0,151

Enquanto isso:

Wikipedia Presence: 0,055

Ou seja, simplesmente possuir presença na Wikipedia apresentou uma correlação relativamente pequena.

Já a presença estruturada de entidades no Wikidata mostrou uma associação consideravelmente maior.

Isso reforça algo que venho observando no SEO voltado para inteligência artificial:

Entidades claramente definidas são fundamentais para sistemas que precisam entender relações entre empresas, pessoas, produtos, organizações e assuntos.

A questão deixa de ser apenas:

“Existe uma página falando sobre minha empresa?”

E passa a ser:

“Os sistemas conseguem entender exatamente quem é minha empresa e como ela se relaciona com outras entidades?”

Essa diferença é importante para Entity SEO, Knowledge Graph e GEO.

7. Common Crawl merece entrar no radar do SEO

A presença no Common Crawl apresentou correlação de:

0,165

Pode parecer apenas um detalhe técnico.

Mas existe uma implicação estratégica maior.

Uma marca precisa deixar um rastro digital amplo, rastreável e consistente.

Não basta existir apenas dentro do próprio site.

Quanto mais a marca aparece conectada ao seu mercado em diferentes partes legítimas da web, mais informações os sistemas automatizados possuem para compreender aquela entidade.

É uma mudança importante de perspectiva.

Durante muito tempo, SEO ficou excessivamente concentrado no próprio domínio.

Agora precisamos olhar também para a presença da entidade fora do domínio.

8. SEO para LLMs está se tornando um problema de consenso

Depois de analisar os resultados, minha interpretação é que estamos entrando em uma fase diferente da busca.

O mecanismo de busca tradicional precisava responder principalmente:

“Qual documento merece aparecer primeiro?”

Uma LLM precisa resolver um problema um pouco diferente:

“Em quais fontes e entidades posso confiar para construir esta resposta?”

Essa diferença parece pequena.

Não é.

Ela muda parte da estratégia.

Uma página pode ser excelente e ocupar boas posições.

Porém, se praticamente ninguém relevante na web reconhece aquela marca, cita seus estudos, aponta para seu domínio ou associa aquela entidade ao assunto, existe menos consenso externo disponível.

Por isso, começo a enxergar SEO para LLMs como um problema de construção de consenso digital.

Quanto mais fontes independentes e relevantes associam uma entidade a determinado assunto, mais clara tende a ficar essa relação dentro do ecossistema digital.

9. Eu não otimizaria mais apenas páginas

Se eu estivesse criando hoje uma estratégia completa de SEO + GEO, trabalharia em pelo menos cinco camadas.

Relevância temática

Precisamos deixar extremamente claro para mecanismos de busca e LLMs quais são os assuntos nos quais a empresa possui conhecimento e autoridade.

Isso começa na arquitetura do site, passa pela homepage e chega aos clusters de conteúdo.

Autoridade de links

Conseguir backlinks relevantes continua sendo importante.

Principalmente links capazes de fortalecer a posição do domínio dentro do grafo da web.

Aqui, qualidade continua sendo muito mais importante do que simplesmente aumentar números em ferramentas de SEO.

Citações

Precisamos trabalhar para que sites que já possuem autoridade dentro das SERPs mencionem e apontem para a marca.

Esse ponto merece uma auditoria própria.

Eu não analisaria apenas:

“Quem aponta para mim?”

Também analisaria:

“Quem aparece nas consultas importantes e quais marcas essas páginas citam?”

Essa segunda pergunta pode revelar oportunidades extremamente interessantes.

Entidades

É necessário construir consistência entre:

• site;
• dados estruturados;
• Wikidata;
• perfis corporativos;
• autores;
• organizações;
• produtos;
• serviços;
• fontes externas.

O objetivo é reduzir ambiguidades sobre a entidade.

Consenso externo

Por último, precisamos criar presença legítima em:

• comunidades;
• publicações;
• estudos;
• rankings;
• notícias;
• pesquisas;
• fóruns;
• comparativos;
• conteúdos independentes.

Em outras palavras, a autoridade precisa existir também fora do próprio site.

10. Query fan-out muda a pesquisa de palavras-chave

Existe outro detalhe particularmente interessante no estudo.

Os pesquisadores registraram as consultas que as próprias LLMs executaram na web antes de produzir determinadas respostas.

Isso é extremamente relevante para SEO.

Imagine que alguém pergunte para uma IA:

“Qual é a melhor empresa para contratar determinado serviço?”

A IA não precisa necessariamente pesquisar exatamente essa frase.

Ela pode criar várias consultas intermediárias, como:

• melhores empresas do segmento;
• avaliações das empresas;
• especialistas recomendados;
• empresas mais confiáveis;
• comparativos;
• reviews;
• preços;
• reclamações;
• rankings do mercado.

Esse processo está relacionado ao chamado query fan-out.

Portanto:

Não estamos mais otimizando apenas para a query inicial do usuário. Também precisamos considerar as queries intermediárias que a própria IA pode criar.

Isso muda profundamente a pesquisa tradicional de palavras-chave.

Em vez de olhar somente para uma keyword e suas variações, precisamos entender todo o universo de perguntas necessárias para construir uma resposta.

11. Persona pode mudar completamente a recomendação

Talvez esse seja um dos insights mais subestimados do relatório.

A melhor recomendação pode mudar dependendo de quem está perguntando.

No exemplo analisado pelo estudo envolvendo companhias aéreas, nenhuma empresa foi a número 1 para todas as personas.

Isso faz sentido.

Uma companhia aérea considerada excelente para um executivo pode não ser a melhor opção para:

• um estudante;
• uma família;
• um aposentado;
• alguém preocupado principalmente com preço;
• alguém preocupado com conforto;
• um viajante frequente.

Portanto, simplesmente acompanhar:

“Minha marca aparece no ChatGPT?”

é uma métrica fraca.

A pergunta mais inteligente seria:

“Para quais personas, necessidades e contextos minha marca é recomendada?”

Isso muda também a maneira como deveríamos medir AI Visibility.

12. Uma nova maneira de fazer auditoria GEO

Com base nesses dados, eu estruturaria uma auditoria moderna seguindo esta lógica:

Persona → intenção → prompt → query fan-out → SERPs intermediárias → fontes citadas → entidades → marca recomendada

Essa sequência permite sair da análise superficial de simplesmente executar dezenas de prompts e verificar quantas vezes uma empresa apareceu.

O objetivo passa a ser descobrir por que determinada marca foi escolhida pela IA.

Eu faria perguntas como:

1. Qual persona fez a pergunta?
2. Qual era a intenção real?
3. Quais pesquisas intermediárias a LLM poderia realizar?
4. Quem domina essas SERPs?
5. Quais fontes aparecem repetidamente?
6. Quais marcas essas fontes citam?
7. Quais entidades estão associadas ao assunto?
8. Quais marcas as LLMs finalmente recomendam?

Isso é praticamente uma engenharia reversa do processo de recomendação das IAs.

Para mim, esse tipo de análise tende a ser muito mais útil do que simplesmente criar um “AI Visibility Score”.

O que eu faria agora em um projeto de SEO e GEO

Depois de analisar o estudo, eu adicionaria algumas tarefas aos projetos de SEO.

Ação	Objetivo
Revisar a homepage	Aumentar clareza temática
Mapear entidades	Melhorar entendimento da marca
Analisar backlinks por relevância	Fortalecer autoridade
Mapear sites que dominam as SERPs	Descobrir fontes estratégicas
Identificar outbound links dessas páginas	Encontrar marcas reconhecidas
Monitorar Reddit e comunidades	Entender consenso externo
Verificar presença no Common Crawl	Avaliar rastreabilidade
Analisar Wikidata	Fortalecer sinais de entidade
Mapear query fan-out	Descobrir buscas intermediárias
Testar prompts por persona	Medir recomendação contextual

Perceba que boa parte dessas atividades já existia no SEO.

A diferença está na maneira como elas começam a se conectar.

SEO tradicional vs. SEO para LLMs

Podemos resumir parte dessa transformação desta maneira:

SEO tradicional	SEO para LLMs e GEO
Palavra-chave	Entidade + intenção
Query	Prompt + query fan-out
Posição orgânica	Visibilidade e recomendação
Backlink	Link + citação + contexto
Autoridade da página	Autoridade da entidade
Conteúdo próprio	Conteúdo + consenso externo
Top 10	Fontes usadas para construir respostas
Uma intenção principal	Personas e contextos diferentes
Share of Search	Share of AI Visibility

Isso não significa substituir SEO por GEO.

Na minha visão, acontece exatamente o contrário.

GEO começa a funcionar como uma camada adicional sobre fundamentos que já conhecemos no SEO.

Minha conclusão sobre os fatores de ranking nas IAs

Os fatores de ranking nas IAs analisados pelo estudo não mostram que SEO morreu.

Na verdade, mostram praticamente o contrário.

SERPs, backlinks, PageRank, relevância temática, rastreabilidade e autoridade continuam relacionados à visibilidade.

Mas agora existe uma nova camada.

A marca precisa ser compreendida e confirmada pela web.

Não basta dizer que você é autoridade.

Outros sites precisam citar você.

Comunidades precisam falar sobre você.

O grafo da web precisa conectar sua marca ao assunto.

Os mecanismos de busca precisam encontrar essa relação.

E as entidades precisam fazer sentido.

Por isso, eu resumiria essa transformação assim:

SEO clássico = posições.

SEO na era das LLMs = posições + citações + entidades + consenso.

Existe, entretanto, uma ressalva que considero obrigatória.

O estudo encontrou correlações, não causalidade.

Isso significa que esses fatores aparecem associados à maior visibilidade nas LLMs, mas não existe prova de que alterar isoladamente qualquer um deles fará uma IA recomendar determinado domínio.

Inclusive, o sinal mais forte encontrado explica aproximadamente 11% da variação observada.

Portanto, não estamos diante de uma nova lista mágica de “18 fatores de ranking do ChatGPT”.

Estamos diante de pistas.

E, para quem trabalha com SEO há bastante tempo, provavelmente essa é a parte mais interessante.

Essas pistas mostram que SEO, Digital PR, Entity SEO, branding, Link Building, reputação digital e GEO estão começando a fazer parte do mesmo jogo.

FAQ sobre fatores de ranking nas IAs

Quais são os principais fatores de ranking nas IAs?

Segundo o estudo da OppAlerts, Search Engine Outbound Links apresentou a maior correlação observada, com ρ = 0,331. Relevância temática da homepage, PageRank, histórico de PageRank, presença no Common Crawl, backlinks e entidades no Wikidata também apresentaram associações relevantes.

Estar em primeiro lugar no Google aumenta a chance de aparecer no ChatGPT?

Existe relação entre presença nos mecanismos de busca e visibilidade nas LLMs, mas o estudo indica que ocupar uma posição alta no Google não garante ser recomendado pelo ChatGPT ou por outras IAs. O melhor ranking orgânico apresentou correlação de 0,148.

Backlinks ainda são importantes para SEO em LLMs?

Os dados indicam associação entre diferentes sinais relacionados a backlinks, PageRank e visibilidade nas LLMs. Isso sugere que autoridade e posição dentro do grafo de links da web continuam relevantes, embora não sejam os únicos fatores envolvidos.

O que é query fan-out?

Query fan-out ocorre quando uma inteligência artificial transforma uma pergunta inicial em diversas consultas relacionadas para encontrar informações antes de construir uma resposta. Para SEO, isso significa que uma marca pode precisar aparecer não apenas para a consulta original, mas também nas pesquisas intermediárias realizadas pela IA.

Qual é a diferença entre SEO e GEO?

SEO busca aumentar a visibilidade nos mecanismos de busca tradicionais. GEO, ou Generative Engine Optimization, busca aumentar a probabilidade de uma marca, entidade ou conteúdo ser encontrado, compreendido, citado ou recomendado por sistemas generativos e LLMs. Na prática, as duas estratégias compartilham vários fundamentos.

Reddit influencia a visibilidade nas IAs?

O estudo encontrou correlação entre menções no Reddit e visibilidade nas LLMs. Menções em comentários apresentaram correlação de 0,148 e menções em publicações, 0,128. Isso não prova causalidade, mas indica uma associação que merece atenção em estratégias de reputação e presença digital.

Ter uma página na Wikipedia ajuda a aparecer nas IAs?

A presença na Wikipedia apresentou correlação relativamente baixa no estudo, de 0,055. Já entidades no Wikidata apresentaram correlação de 0,151. Isso reforça a importância de trabalhar entidades e informações estruturadas, em vez de considerar apenas a existência de uma página na Wikipedia.

O estudo prova quais são os fatores de ranking do ChatGPT?

Não. O estudo encontrou correlações entre diferentes sinais externos e visibilidade nas LLMs. Correlação não significa causalidade. Portanto, os resultados devem ser utilizados como evidências e direcionadores estratégicos, e não como uma lista oficial de fatores de ranking do ChatGPT.

Quer aumentar a visibilidade da sua empresa no Google e nas IAs?

O SEO está mudando. Hoje, não basta disputar posições no Google. Sua marca também precisa ser encontrada, compreendida e citada por ferramentas como ChatGPT, Gemini e outras LLMs.

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Fonte da pesquisa

Os dados apresentados neste artigo foram baseados no estudo New AI Search Visibility / LLM Ranking Factors Report, publicado pela OppAlerts em julho de 2026.

Leia a pesquisa completa sobre os fatores de ranking e visibilidade nas LLMs.