Métricas de GEO para pesquisa: coleta, análise e publicação

Uma pesquisa de visibilidade em IA deve definir a população, a unidade observada e a regra de medição antes de coletar respostas. Comece com uma pergunta restrita, como a frequência de links para um conjunto de páginas em produtos e datas definidos. Isso permite publicar uma conclusão que outra pessoa consiga conferir.

Um painel operacional pode orientar tarefas sem sustentar inferência sobre todo o mercado. Para produzir pesquisa, explicite como as perguntas e marcas foram escolhidas, quais superfícies entraram e o que ficou de fora. Uma coleta grande continua limitada quando o desenho só cobre uma categoria ou um modo de uso.

Publicar um manuscrito ou obter um DOI não comprova a conclusão nem garante citação por assistentes. O DOI identifica um objeto digital de forma persistente; a força do estudo depende da pergunta, dos dados e da análise.

GEO (Generative Engine Optimization) é a prática de preparar conteúdo para aparecer e ser citado em respostas de motores generativos. Taxa de menção é a razão entre as respostas válidas que mencionam a marca e o total de respostas válidas do recorte.

Separe a medida principal das informações de contexto. Contagem de páginas, tipos de schema ou tamanho de arquivo não são substitutos automáticos da presença em respostas. Escolha variáveis que tenham relação explícita com a hipótese investigada.

Defina menção como ocorrência identificada da entidade e citação como link explícito, se essas forem as definições escolhidas. Declare como tratar repetição, nomes ambíguos, respostas sem fonte e falhas da coleta. O dicionário deve permitir que outro pesquisador classifique os mesmos registros.

A análise de domínios e fontes em GEO extrai cada link citado nas respostas coletadas, reduz o endereço ao domínio e classifica esse domínio por tipo, como site da própria marca, veículo independente ou rede social. Depois, conta quantas respostas válidas citam cada tipo, por motor e por pergunta, com a regra de classificação registrada no dicionário de variáveis.

No GEO-bench do artigo GEO: Generative Engine Optimization (Aggarwal et al., 2024), cada uma das 10 mil consultas recebeu as 5 primeiras fontes do Google, e a visibilidade de cada fonte foi medida pelas palavras das frases da resposta que a citam, ponderadas pela posição da citação.

O estudo Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search (Chen et al., 2025), publicado no arXiv em setembro de 2025, usou 1.000 prompts de ranqueamento de consumo no experimento regional, 100 em cada uma de 10 categorias, e classificou cada domínio citado como marca, social ou mídia conquistada. Mídia conquistada, nesse estudo, reúne sites independentes de imprensa, avaliação ou comparação. Nas consultas de automóveis nos Estados Unidos, o mesmo estudo (Chen et al., 2025) registrou 81,9% de fontes de mídia conquistada nas respostas do GPT, em comparação com 45,1% nos resultados do Google.

Classificação automática de domínio também erra. Valide uma amostra manual, registre a versão do classificador e publique a lista de domínios com o tipo atribuído, para que outro pesquisador refaça a contagem.

Passos e critérios para contar os domínios citados

A contagem de domínios só vale para respostas geradas com busca na web. Quando o modelo responde a partir do que aprendeu no treino, a resposta não traz lista de fontes, e nesse modo a pesquisa mede apenas se a marca foi mencionada.

1. Separe as respostas com busca. Registre em cada resposta se a busca estava ligada e deixe as respostas sem busca fora do denominador da análise de fontes.
2. Normalize o host. Remova caminho e prefixo, de modo que www.exemplo.com.br/blog/x vire exemplo.com.br e páginas diferentes do mesmo site contem juntas.
3. Conte perguntas distintas. Um domínio repetido 20 vezes numa única pergunta pesa menos que um domínio presente uma vez em 20 perguntas; a contagem bruta de links exagera o peso de respostas longas.
4. Separe com marca e sem marca. Para cada domínio, conte as perguntas em que a marca estudada também apareceu e as perguntas em que ela ficou de fora.
5. Mantenha cada motor na própria lista. Cada API entrega as fontes num formato próprio, então compare a posição de um domínio dentro do mesmo motor e evite somar listas ou tirar média entre motores.

A classe do domínio orienta a leitura do resultado. Concorrente citado onde a marca some pede comparação página a página para aquela pergunta: página dedicada, dado específico e resposta direta no primeiro parágrafo. Imprensa e diretórios atravessam várias perguntas ao mesmo tempo, então uma presença ali pesa em mais de um ponto da amostra. Documentação técnica oficial costuma responder sem citar fornecedores e serve como referência do nível de precisão que o motor aproveita. Comunidades e fóruns entram com participação útil e assinada.

A coleta precisa preservar o material original e registrar o instrumento que o produziu. Comece por um piloto pequeno para estimar tempo, erros, custo e armazenamento. Não escolha a frequência de execução antes de saber o tamanho real de cada rodada.

1. Escreva o protocolo. Defina hipótese, amostra, repetições, calendário, exclusões e análise principal.
2. Versione perguntas e código. Mantenha identificadores estáveis e registre alterações no coletor ou no classificador.
3. Registre a superfície. Produto, interface ou API, modo de busca, modelo informado, parâmetros disponíveis e data devem acompanhar cada resposta.
4. Salve o original. Guarde resposta integral, links e estado de sucesso ou erro, antes de extrair métricas.
5. Valide a extração. Compare uma amostra manual com o resultado automático e revise ambiguidades.
6. Congele a rodada. Preserve os arquivos da análise e o registro das exclusões para permitir auditoria.

execucao_id;rodada;data_hora;superficie;modelo_informado;busca;pergunta_id;versao_perguntas;versao_coletor;status;arquivo_resposta;marca;mencao;url_citada;avaliador

Em nomes de colunas usados por código, prefira identificadores estáveis, como mencao, sem alterar o significado entre versões. Não substitua resposta ausente por dado de uma rodada anterior. Registre a falha para que o denominador permaneça auditável.

APIs exigem verificar autenticação, limites e regras do fornecedor. Guarde credenciais fora dos arquivos de pesquisa e não as publique junto do código. Dados de plataformas privadas só entram no pacote público quando o compartilhamento é permitido.

Comece por contagens, proporções e distribuição por pergunta, produto e data. Num exemplo hipotético, oito de 20 respostas válidas mencionam a marca: presença observada de 40%. Essa conta descreve a amostra; não demonstra que 40% dos usuários recebem aquela marca.

O intervalo de confiança expressa incerteza sob as hipóteses do método. Para ilustrar uma proporção binomial, o trecho abaixo calcula o intervalo de Wilson de 95%. Ele não corrige seleção enviesada de perguntas nem dependência entre respostas da mesma pergunta.

from math import sqrt

sucessos, total = 8, 20
z = 1.96
p = sucessos / total
divisor = 1 + z*z/total
centro = (p + z*z/(2*total)) / divisor
margem = z * sqrt(p*(1-p)/total + z*z/(4*total*total)) / divisor
print(p, centro - margem, centro + margem)

Nesse exemplo, o intervalo fica aproximadamente entre 21,9% e 61,3%. A amplitude torna visível o limite de uma contagem pequena. Para respostas agrupadas por pergunta, escolha uma análise que considere esse agrupamento; não aplique a hipótese de independência automaticamente.

Uma correlação entre publicação de artigos e citações não prova que os artigos causaram o aumento. Também não basta um R² elevado para validar uma regressão: examine resíduos, adequação do modelo e mudanças do processo. Defina o desenho de comparação antes de chamar uma associação de efeito.

Quais métricas de GEO usar numa pesquisa

Quatro métricas atendem bem a uma primeira pesquisa de GEO: taxa de menção da marca, taxa de citação com link, participação de cada tipo de domínio entre as fontes citadas e visibilidade ponderada pela posição da citação na resposta. Cada uma precisa de numerador, denominador, unidade e regra de classificação publicados no dicionário, para que a proporção possa ser refeita a partir dos registros brutos.

O painel deve exibir a data da coleta, o recorte e o estado da fonte. Quando a integração falhar, mostre indisponibilidade ou o último valor conhecido com sua data, sem apresentá-lo como observação atual. Atualizar a página não equivale a produzir uma nova coleta.

Mantenha arquivos brutos separados das tabelas derivadas. Uma tabela pequena pode ficar no repositório do projeto; respostas volumosas e capturas precisam de armazenamento apropriado, com limite e política de retenção. Registre o tamanho total, o custo de guardar e o que será preservado para reprodução.

O controle de versão do código não substitui o histórico dos dados. Para uma análise publicada, guarde a versão exata da entrada e a rotina que produz a tabela final. Uma pessoa deve conseguir chegar aos mesmos totais sem copiar números manualmente do painel.

Publique o material necessário para entender e conferir o estudo, identificando o que não pode ser compartilhado. O Zenodo permite descrever registros com autores, tipo de recurso, licença e outros metadados, além de gerir versões. ORCID identifica pesquisadores e conecta contribuições; não é uma certificação de qualidade do estudo.

README.md              pergunta, escopo e como reproduzir
protocolo.md           desenho e desvios documentados
dicionario.csv         campos, tipos e regras
perguntas.csv          banco e versão
dados/                 registros permitidos para publicação
analise/               código e dependências necessárias
resultados/            tabelas finais
LIMITACOES.md          lacunas e restrições
CHANGELOG.md           mudanças entre versões

No manuscrito, apresente método, resultados e limitações de forma que a conclusão possa ser rastreada até as tabelas. Declare vínculos com marcas estudadas e identifique hipóteses exploradas depois de olhar os dados. Não descreva material depositado como revisado por pares se ele não passou por essa etapa.

Escolha repositório e licença conforme o material e as regras vigentes. Não prometa prazo de aprovação, indexação no Google Scholar ou leitura por modelos. Ao corrigir uma análise publicada, mantenha a relação entre versões e explique o que mudou.

O estudo está pronto para revisão quando outra pessoa consegue entender a amostra, refazer as contas e localizar os limites da conclusão. Uma pesquisa que encontra pouca presença ou nenhum efeito ainda pode ser útil, desde que a pergunta e o instrumento estejam claros.

Antes da submissão, entregue o pacote a alguém que não participou da coleta e peça que reproduza uma tabela. Se a pessoa precisar adivinhar exclusões, fórmulas ou versões, corrija a documentação. Esse teste resolve problemas que uma apresentação bem desenhada pode esconder.

Hoje, escreva a pergunta principal e o dicionário antes de ampliar a coleta. Para separar os indicadores operacionais que podem acompanhar a pesquisa, consulte o guia de medição de busca do Portal Leadlovers 2026.