Cinco portões para saber se um case prova alguma coisa

Pontue o último case que recebeu em cinco portões e mande ao fornecedor as duas perguntas que mais derrubam promessa: qual foi o grupo de controle e quantas rodadas de medição houve.

Exemplo: um print no LinkedIn mostra uma agência anunciando "+400% de citações em IA em 30 dias". Sem data, sem nome do cliente, sem dizer quantas perguntas foram feitas a qual assistente.

Os cinco portões são uma rubrica, uma grade de critérios para dar nota a um case. O primeiro é a data: período de coleta com início e fim. O segundo é a fonte primária: publicação da própria empresa ou auditoria, e não post que cita post. O terceiro é o mecanismo: o que foi feito, com detalhe para alguém reproduzir, e se houve grupo de controle, páginas parecidas que não receberam a mudança.

O quarto pergunta quem publicou e o que vende. O quinto, o que quase ninguém aplica, confere se o mecanismo do case é o mesmo que você vai comprar.

O print dos 400% morre no primeiro portão, porque não tem período, e no segundo, porque não tem fonte. Os dois cases mais citados no mercado brasileiro em 2026 ensinam o quinto portão: mesmo com números verdadeiros, o resultado veio de escala massiva de páginas, o oposto da concentração que este curso recomenda. Citá-los numa proposta de concentração pede ao cliente que aceite como prova a estratégia que você vai mandar evitar três slides depois.

Pesa mais a evidência de quem não vende a solução, e o trimestre trouxe um exemplo limpo. Em 29/09/2026 a Universidade Washington em St. Louis (WashU) publicou a medição de Montgomery, Iqbal e Xu sobre os AI Overviews: 55.393 buscas de temas em alta, de 13/03 a 21/04/2026. O resumo de IA apareceu em 13,7% das buscas, e cerca de 11% das afirmações verificáveis não tinham apoio na fonte citada.

O artigo acadêmico traz o que todo case deveria trazer: quantas consultas, em que período e onde foi revisado. Só 41,9% dos resumos estavam totalmente ancorados nas fontes, e 29,8% dos domínios citados vinham de fora da primeira página de resultados. Um case de agência que não informa amostra nem período não passa do portão 2.

O grupo de controle é o que separa trabalho de maré. No estudo de Watanabe e Nakayashiki (arXiv 2606.04362, 03/06/2026), o tráfego do ChatGPT para as páginas otimizadas cresceu 5,7 vezes, mas as páginas sem intervenção do mesmo site cresceram 3,5 vezes no mesmo período. O efeito atribuível à otimização foi de 1,82 vez, e os autores o chamam de sugestivo, sem ser conclusivo.

A Ahrefs mostrou o padrão do lado dos fornecedores em 11/05/2026: 1.885 páginas receberam dados estruturados contra 4.000 de controle, e as citações em AI Overviews caíram 4,6%, enquanto Modo IA e ChatGPT ficaram indistinguíveis de zero. Um fornecedor publicou o resultado nulo e o negativo sobre a própria recomendação, e é isso que faz do método a régua.

Até outubro de 2026 não existe case público auditável no formato que o mercado mais deseja: empresa nomeada, práticas declaradas, medição antes e depois com método publicado, grupo de controle e receita atribuída. A revisão de Olivier Martinez (arXiv 2607.14035, 15/07/2026) passou por 45 estudos e não achou técnica com efeito causal estável entre plataformas.

Dizer isso ao cliente parece fraqueza e tem o efeito oposto. A frase que sustenta a proposta é curta: como não existe case auditável que garanta o resultado, a medição vai ser feita no seu site, com linha de base antes de começar e páginas de controle.

Confira antes de fechar: o último case que chegou tem um veredito por portão, e a pergunta sobre controle e rodadas já foi enviada por escrito. O print dos 400% volta ao autor com ela.

Case e número costumam chegar dentro de uma proposta. O último capítulo do percurso principal ensina a pontuá-la antes de assinar. A lista completa de capítulos está no curso de GEO gratuito.