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A busca por inteligência artificial não devolve mais uma lista de links, e sim uma resposta que cita poucas fontes. A categoria que esses sistemas mais citam, a mídia conquistada, é justamente o terreno em que a assessoria de imprensa trabalha.
Quando a busca deixa de devolver uma lista de links e passa a entregar uma resposta única, a presença de uma marca não depende mais da posição no ranking. Depende de estar, ou não, entre as fontes citadas.
Convém começar pela definição, porque o termo ainda é pouco conhecido. GEO é a sigla de Generative Engine Optimization, otimização para motores generativos. Trata-se do conjunto de práticas voltadas a fazer com que o conteúdo de uma marca seja recuperado e citado pelas respostas de sistemas de IA, como o ChatGPT, o Gemini, o Perplexity e o modo de IA do Google.
A referência mais próxima é o SEO (otimização para mecanismos de busca). Durante duas décadas, o trabalho digital buscou posicionar uma marca o mais alto possível na lista de resultados. O GEO endereça um cenário diferente: o de uma busca que não entrega mais uma lista, e sim uma resposta já sintetizada a partir de fontes que o próprio sistema seleciona.
Em uma primeira leitura, isso soa como problema de SEO ou de infraestrutura de site. Os estudos recentes apontam em outra direção. O fator que mais determina quais fontes a IA cita é a natureza dessas fontes, e a categoria mais favorecida é a mídia conquistada.
A mudança, portanto, atinge a forma como marcas e clientes ganham visibilidade, e o segmento mais bem posicionado para capturar os benefícios dessa nova realidade é a assessoria de imprensa, que sempre trabalhou essa categoria de fonte. Este briefing reúne o que a evidência mostra sobre o mecanismo e discute como as empresas devem se preparar para o mundo do GEO.
A mudança de comportamento que sustenta o tema é mensurável. O ChatGPT alcançou cerca de 900 milhões de usuários ativos semanais no início de 2026, segundo a OpenAI, e parte relevante das pesquisas de informação migrou para esse tipo de interface. No modo de IA do Google, estima-se que a maioria das sessões termine sem clique para um site externo. A consequência prática é que a métrica tradicional, a posição na lista, perde parte do sentido. O que passa a importar é se a marca figura, ou não, entre as fontes que a resposta cita.
A análise comparativa conduzida por pesquisadores da Universidade de Toronto, publicada em 2026, oferece o dado mais direto sobre como esses sistemas selecionam fontes. Ao classificar as citações em três tipos, conteúdo institucional próprio, mídia conquistada e conteúdo social (publicações em redes sociais e sites gerados por usuários), o estudo observa que os motores de IA privilegiam de forma consistente a mídia conquistada e sub-representam o conteúdo social. É um padrão diferente do Google, cuja distribuição é mais equilibrada.
Para a comunicação, a leitura é objetiva: o insumo que esses sistemas mais utilizam é exatamente o que a assessoria de imprensa produz. A mudança ocorre no mercado, na forma como as marcas são encontradas e citadas, e o PR é uma das frentes mais bem posicionadas para se beneficiar dela. Isso não torna o GEO sinônimo de PR, mas o coloca entre suas alavancas centrais.
A disputa deixa de ser por posição no ranking e passa a ser por inclusão na resposta. Como a mídia conquistada é a categoria de fonte mais citada, o trabalho de imprensa ganha relevância adicional, sem que isso signifique substituir SEO, conteúdo próprio ou demais frentes.
Os dois insumos que um motor generativo combina ao responder
Entender a mecânica ajuda a calibrar expectativas. Os motores generativos combinam duas fontes de informação ao responder. A primeira é a recuperação em tempo real, em que o sistema busca páginas relevantes e as utiliza para fundamentar a resposta, técnica conhecida como grounding ou geração aumentada por recuperação. A segunda é o conhecimento adquirido no pré-treinamento, isto é, aquilo que o modelo já internalizou sobre o assunto.
O estudo de Toronto mostra que esses sistemas operam sobre um conjunto de fontes distinto do Google. Medida pela sobreposição de domínios, a coincidência com os dez primeiros resultados do buscador é baixa em todos os sistemas analisados, e chega a uma mediana nula no caso do ChatGPT. Em termos práticos, dominar o ranking do Google não garante presença nas respostas de IA. São dois ecossistemas, com lógicas de relevância próprias.
Há ainda o fator de atualidade. As medições indicam que os motores de IA tendem a citar conteúdo mais recente do que o Google, com diferenças expressivas em algumas categorias. A cobertura de datas varia entre os sistemas, o que recomenda cautela com números absolutos, mas a direção é consistente: conteúdo atualizado tem peso na seleção.
Vale registrar uma ressalva contra o alarmismo. A busca tradicional não encolheu, e o Google segue dominante em boa parte das consultas. O GEO não substitui o SEO, e sim adiciona uma camada. O equívoco estratégico não é desconsiderar a IA, tampouco abandonar o buscador, e sim supor que um único canal ainda dá conta da visibilidade.
Quando o usuário recebe a resposta e não clica em nenhum link, o que define a presença de uma marca deixa de ser a posição no ranking e passa a ser a inclusão entre as fontes citadas.
Composição das fontes citadas, por tipo · IA generativa frente ao Google · % aproximado
Este é o ponto que mais interessa à comunicação. A classificação das fontes por tipo revela um comportamento estável: os principais sistemas de IA concentram suas citações em mídia conquistada e conteúdo institucional, e recorrem pouco ao conteúdo social. Em um dos modelos avaliados, a mídia conquistada chegou a cerca de dois terços das fontes, com participação mínima de redes sociais.
A composição também varia conforme a intenção da consulta, com mais peso institucional em buscas transacionais e mais mídia conquistada em buscas de avaliação e comparação.
Os dois extremos contam a história: a IA cita mídia conquistada bem acima do Google e quase ignora o conteúdo social. Os percentuais do Google (41% conquistada, 34% social, 26% institucional) e os da IA para conquistada (65%) e social (1%) vêm do sistema analisado no estudo.
A inserção bem colocada deixa de produzir efeito apenas no momento da publicação. Ela passa a integrar o repositório que os sistemas consultam de forma recorrente.
Um segundo achado tem implicação estratégica para setores especializados. Quando o assunto é uma entidade muito conhecida, o modelo responde sobretudo a partir do que aprendeu no treinamento, e usa a busca em tempo real mais para confirmar o que já sabe do que para descobrir algo novo.
Os pesquisadores testaram isso alterando as fontes oferecidas ao modelo. Ainda assim, a forma como ele classifica entidades populares quase não muda, e parte das que ele cita nem aparece nas fontes recuperadas no momento. É sinal de que o modelo as traz da própria memória, não da busca.
Para entidades de nicho ou pouco documentadas, o comportamento se inverte. A classificação se torna sensível ao conteúdo recuperado, e a consistência interna do modelo cai de forma marcada. Quando o sistema não tem referências prévias robustas sobre um assunto, a fonte recuperada no momento passa a determinar a resposta.
O ponto não é que o nicho garante visibilidade, e sim que, no nicho, o conteúdo recuperado tem mais influência sobre a resposta. Isso aproxima a questão do relacionamento com a imprensa especializada, mas exige método, não volume. Produzir muito conteúdo de baixa relevância não substitui presença qualificada em fontes que o sistema considera confiáveis.
Nem tudo que se vende como GEO se sustenta. O próprio Google argumenta que, da perspectiva dele, otimizar para IA é otimizar para a busca, e que parte das táticas em circulação é dispensável, entre elas arquivos especiais para IA, fragmentação artificial de conteúdo e busca por menções inautênticas. Há interesse comercial nessa posição, mas o alerta tem fundamento: boa parte dos atalhos anunciados não tem efeito comprovado.
A pesquisa de fronteira ajuda a separar o que é técnica do que é manipulação. Trabalhos recentes formalizam métodos para coordenar a otimização de um documento frente a múltiplas consultas, enquanto outros demonstram a possibilidade de ataques adversariais (manipulações intencionais nos dados de entrada de um modelo de IA, feitas para enganá-lo) contra sistemas de ranqueamento. Essa segunda linha não é recomendação de prática, é descrição de risco. Para quem trabalha com reputação, a distinção entre otimizar e manipular é decisiva: construir autoridade legítima é parte do ofício, burlar o sistema não.
Vale ainda um aviso que serve para todo este briefing. Os números de adoção e de participação mudam bastante de uma fonte para outra, porque cada estudo mede de um jeito diferente. Por isso, o mais seguro é trabalhar com faixas, e não com números exatos, indicar sempre de onde veio cada dado e não tratar uma estatística isolada como verdade definitiva.
A entrada de anúncios em assistentes de IA, cujo piloto começou nos Estados Unidos em fevereiro de 2026 e teve a expansão para o Brasil anunciada em maio, sinaliza que parte do espaço hoje orgânico tende a se tornar mídia paga, como ocorreu na busca tradicional. Não é motivo de urgência artificial, mas é uma razão concreta para começar a construir essa presença agora.
Quatro frentes do trabalho de comunicação, com a função adicional que cada peça passa a ter
As recomendações que seguem não são uma disciplina nova. São o trabalho de comunicação de sempre, com atenção à função adicional que cada peça passa a ter no ambiente de busca por IA.
A conclusão é modesta. A busca por IA introduz um canal em que a seleção de fontes favorece a mídia conquistada e valoriza a presença de qualidade, especialmente em temas especializados. Isso não reinventa a comunicação corporativa, mas redistribui o peso de algumas de suas frentes. A pergunta útil para uma organização não é se deve "fazer GEO", e sim se a forma como ela aparece nas fontes que a IA consulta corresponde ao que ela é.
Estudos acadêmicos, documentação oficial e dados de adoção que embasam este briefing
Comunicador e jornalista com especialização em Gerenciamento de Projetos. Atuo há mais de dezesseis anos na interseção entre comunicação corporativa, reputação e gestão, conduzindo projetos para empresas e instituições do agronegócio, mineração, indústria e ESG.
Acredito em comunicação que parte da evidência. Equipes seniores, briefing único, decisões orientadas por dado. É essa a tese que sustenta a Novo Mundo.
Análises sobre reputação, mercado e comunicação corporativa para quem decide. Sem ruído, sem frequência fixa, só quando há algo que vale a sua leitura.