Estudos têm apontado que o ChatGPT (especificamente a versão Plus com busca na web) parece estar recorrendo a resultados do Google Search para fornecer respostas aos usuários. Vários testes independentes – divulgados no Search Engine Land e por especialistas como Aleyda Solis e Abhishek Iyer – confirmaram que o ChatGPT Plus utiliza dados da pesquisa do Google, e não apenas do Bing, para compor suas respostas.
Mesmo com uma parceria oficial entre OpenAI e Microsoft (Bing), o ChatGPT encontrou meios de obter informações diretamente do índice do Google quando necessário.
Para comprovar esse fato, especialistas fizeram vários experimentos. Em um deles, um termo fictício foi criado e inserido em uma página web inédita, que foi indexada somente pelo Google – Bing e outros mecanismos de busca não tinham acesso a ela. Ao perguntar ao ChatGPT Plus (com busca ativa) sobre esse termo, surpreendentemente a IA forneceu uma descrição correta usando exatamente o conteúdo daquela página, apesar de o Bing nunca tê-la visto.
Isso acendeu o alerta de que o ChatGPT poderia estar “espiando” os resultados do Google. De fato, os resultados levaram à forte suspeita – agora corroborada por múltiplos testes – de que a ferramenta da OpenAI utiliza snippets (trechos de resultados) do Google para complementar suas respostas.
ChatGPT e Google Search: como essa integração funciona?
Do ponto de vista técnico, como o ChatGPT está acessando o Google Search? Os experimentos oferecem pistas. A consultora de SEO Aleyda Solis conduziu um teste detalhado: ela publicou um conteúdo novo em seu site (sobre “LLMs.txt Generators”) e garantiu que a página não estivesse indexada em lugar nenhum inicialmente. Quando perguntou ao ChatGPT sobre a página antes de qualquer indexação, a IA não a encontrou – uma resposta indicando que o URL não estava acessível ou era inexistente foi retornada.
Em seguida, Aleyda fez o Google indexar a página (via Search Console), enquanto o Bing ainda não conseguia indexá-la. Após algumas horas, o Google passou a retornar um snippet resumindo o conteúdo da página, enquanto o Bing continuava “no escuro” sobre ela.
A parte reveladora veio quando Aleyda voltou ao ChatGPT. Ao perguntar novamente sobre o tópico, o ChatGPT Plus forneceu um resumo parcial do conteúdo, mencionando pelo menos um dos pontos presentes na página.
Intrigada, ela questionou a origem daquela informação – afinal, a página ainda não estava disponível para o Bing. O ChatGPT respondeu que havia localizado “um snippet em cache via busca na web, provavelmente proveniente da indexação de um mecanismo de busca”. O modelo admitiu que puxou um trecho de conteúdo pré-visualizado em algum motor de busca. Ao comparar o texto apresentado pelo ChatGPT com o snippet exibido nos resultados do Google, ficou claro que eram idênticos.
Ou seja, o ChatGPT usou exatamente o trecho da SERP do Google para gerar a resposta, ignorando o fato de que o Bing ainda não havia indexado aquela página.
Outro experimento semelhante, conduzido por Abhishek Iyer e pelo site Backlinko, reforçou essa constatação. Nele, foi criada a palavra inventada “NexorbalOptimization” e publicada uma página explicativa no site Backlinko, permitindo apenas o Googlebot rastrear essa página (bloqueando Bing e outros bots). Assim que o Google indexou o conteúdo, perguntas ao ChatGPT Plus sobre o termo geraram respostas precisas citando palavra por palavra o texto da página, enquanto outros modelos e até o ChatGPT gratuito não encontravam nada.
Somente o ChatGPT Plus e a ferramenta Perplexity conseguiram achar o termo – o que indica que ambos recorreram ao índice do Google para obtê-lo. Esses resultados deixam cada vez mais claro que: 1) O ChatGPT Plus está de fato se apoiando na busca do Google (especialmente quando outros buscadores não possuem a informação); 2) A visibilidade de um conteúdo no Google influencia diretamente sua aparição nas respostas de IA; e 3) O Google tem funcionado como uma espécie de “fonte da verdade” confiável para os LLMs, pela rapidez e abrangência de seu índice.
Mas como essa integração ocorre? Pelo que tudo indica, o ChatGPT realiza consultas na web e, se não consegue acessar diretamente o conteúdo de uma página (por exemplo, devido a bloqueios ou ausência no Bing), ele recorre a snippets em cache fornecidos pelos mecanismos de busca.
A própria resposta do ChatGPT a Aleyda menciona um “trecho em cache da busca” como fonte. Isso sugere que a OpenAI implementou uma espécie de fallback: o ChatGPT tenta obter respostas via Bing (seja através da API de busca do Bing, já que há um acordo comercial), mas se o Bing não retorna nada útil – possivelmente porque não indexou a página – o ChatGPT busca informação em outros lugares.
E dado que o Google tinha o conteúdo, a IA acabou por extrair o fragmento indexado pelo Google para fornecer a resposta. Em suma, o ChatGPT Plus com busca está atuando quase como um metabuscador oculto, combinando múltiplas fontes – inclusive o concorrente Google – para cumprir a promessa de respostas atualizadas.
Até então, imaginava-se que o ChatGPT na web dependia exclusivamente do Bing. O fato de “pegar emprestado” resultados do Google lembra uma polêmica antiga, quando em 2011 a Microsoft foi flagrada coletando dados de cliques do Google para melhorar o Bing. Agora, em 2025, vemos a situação inversa: uma IA associada ao Bing recorrendo diretamente ao Google para obter as informações mais recentes. A OpenAI não fez comentários oficiais, mas os testes tornaram a evidência difícil de ignorar.
Impacto sobre o tráfego orgânico e discoverability
Para CMOs e líderes de marketing, uma pergunta crucial é: como essas respostas híbridas (IA + busca) afetam o tráfego orgânico dos sites? As evidências iniciais apontam para impactos significativos na visibilidade e nos cliques provenientes de busca:
Queda de tráfego e CTR em buscas com resposta direta: Quando o Google exibe uma resposta gerada por IA no topo da página, ou quando um usuário obtém sua resposta diretamente via ChatGPT, há menos motivos para clicar em um resultado orgânico tradicional. Estudos já mostram que as AI Overviews do Google estão reduzindo o tráfego e a taxa de clique (CTR) para muitos sites.
Afinal, se a resposta que o usuário quer já aparece pronta, o comportamento de clicar para “saber mais” diminui. Isso é similar ao efeito dos featured snippets e dos resultados de zero-clique, porém potencializado – o Google está se transformando em um “motor de respostas” que resolve a consulta na própria página.
No caso do ChatGPT, o risco de zero-clique é ainda maior, pois o usuário nem sequer vê uma página de resultados tradicional; ele obtém tudo dentro da conversa com a IA.
Lógica de discoverability alterada: A lógica de descoberta de conteúdo também passa por mudanças. Tradicionalmente, estar bem-posicionado no Google significava receber tráfego – agora, pode significar ser consumido pela IA para responder ao usuário. Se o seu conteúdo não estiver indexado – ou bem posicionado – no Google, ele se torna invisível para as principais IAs de busca.
Por outro lado, se estiver no topo, a IA pode usá-lo para compor a resposta, mas o usuário pode nunca visitar seu site de fato. Em essência, a descoberta acontece – a IA “descobre” seu conteúdo – mas a visita pode não acontecer, prejudicando métricas tradicionais de sessão.
Para complicar, ranking por si só também muda de significado: em vez de uma lista de 10 links onde você pode ser o #1, na resposta de IA sua página pode ser apenas uma dentre várias fontes mescladas (ou nem ser explicitamente mostrada, apenas ter seu conteúdo aproveitado).
Maior ênfase em qualidade e relevância sobre cliques: Com a IA filtrando as informações, fica ainda mais crítico produzir conteúdo de alta qualidade e diretamente relevante às perguntas dos usuários. A IA tende a selecionar trechos que respondam objetivamente à consulta – por isso o ChatGPT estaria consumindo o snippet do Google, que é otimizado para responder à pergunta do usuário. Isso significa que páginas focadas em responder perguntas específicas, com texto claro e conciso, têm mais chances de serem capturadas pela IA. Em contraste, conteúdos prolixos ou pouco claros podem ser ignorados. A batalha por discoverability agora envolve convencer duas “audiências”: o algoritmo de busca tradicional e o modelo de IA que extrai a resposta.
Novos indicadores de sucesso: Diante dessa mudança, as métricas de sucesso em SEO podem se expandir. Além de monitorar ranking e cliques, surge a necessidade de acompanhar se e como seu conteúdo está sendo apresentado em respostas de IA. Algumas ferramentas já começam a oferecer recursos para rastrear citações em respostas generativas (a Semrush, por exemplo, lançou um AI SEO Toolkit com esse propósito).
Para o marketing B2B, isso é fundamental: imagine que a resposta da IA menciona dados do seu whitepaper ou uma frase do blog da sua empresa – esse é um ponto de contato com o cliente que não apareceria nos relatórios de tráfego, mas conta como exposição de marca. Portanto, compreender essa visibilidade “invisível” será parte do trabalho de SEO/Analytics daqui em diante.
Em suma, o tráfego orgânico de origem tradicional tende a sofrer uma redistribuição. Haverá casos em que a IA “presta serviço” ao usuário sem gerar um clique, e outros em que o usuário ainda buscará detalhes na fonte original. A curto prazo, muitos sites poderão ver redução de visitas em consultas informativas simples, conforme usuários adotam experiências como ChatGPT ou as respostas diretas do Google.
Por outro lado, conteúdos verdadeiramente aprofundados, que incitem o usuário a se aprofundar além do que o resumo da IA oferece, continuarão atraindo cliques – por exemplo, um relatório completo, um case study ou uma oferta de produto B2B complexa dificilmente será completamente substituída por um parágrafo de IA. O desafio para os profissionais de marketing está em encontrar o equilíbrio: otimizar para ser capturado pela IA, mas também criar caminhos para que o usuário queira saber mais e visite sua página.
Conteúdo preparado para respostas híbridas (IA + SERP)
Diante desse panorama, a produção de conteúdo precisará evoluir para continuar sendo eficaz. Não basta escrever pensando apenas em atrair o robô de busca tradicional; agora devemos considerar como um modelo de IA lerá e usará nosso conteúdo. Aqui estão algumas práticas e ajustes importantes:
Estruture o conteúdo com clareza semântica: Conteúdos bem estruturados, com hierarquia de headings, listas e seções objetivas, têm vantagem. Isso ajuda tanto o Google a gerar um snippet relevante quanto o ChatGPT a identificar rapidamente a informação-chave. Conteúdo estruturado para clareza semântica” continua sendo fundamental na era da IA.
Use títulos descritivos, parágrafos focados em um tópico por vez e formatação que facilite a extração de respostas (por exemplo, texto em formato de pergunta e resposta, listas enumeradas para “passos”, etc.). Pense que seu texto pode ser resumido em duas linhas – certifique-se de que essas linhas transmitam algo completo.
Foque em responder perguntas específicas: Muito do uso da IA generativa na busca é para responder perguntas diretas dos usuários. Portanto, adote em sua estratégia de conteúdo o mapeamento das intenções do usuário. Ferramentas de SEO e análise de buscas internas podem apontar dúvidas comuns. Crie conteúdo que vá direto ao ponto na resposta logo no início, para então desenvolver detalhes adicionais.
Assim, você maximiza a chance de aquele trecho inicial virar um snippet usado pela IA. Em um blog post, por exemplo, pode valer a pena começar com um pequeno resumo em tom de resposta objetiva – algo parecido com a técnica de bloco de resposta para featured snippets.
Otimize para snippet, mas ofereça profundidade: A melhor abordagem é dupla: garantir um trecho inicial forte e ao mesmo tempo fornecer profundidade no restante do conteúdo. O trecho inicial atrai tanto o mecanismo de busca quanto a IA. Já a profundidade faz com que, caso o usuário clique, ele encontre valor além do que já foi dito. Isso é importante para o usuário não sentir que “já viu tudo” na resposta resumida. Inclua gráficos, exemplos, cases ou explicações passo a passo que uma resposta breve não conseguiria replicar.
Atualização e rapidez de indexação: Em um mundo onde estar indexado no Google se tornou sinônimo de ser visível para IA, assegure que seus conteúdos sejam indexados o mais rápido possível. Use o Google Search Console para solicitar indexação sempre que publicar algo relevante, especialmente se for sobre um tópico quente ou uma novidade do setor.
Considere também a técnica de fornecer atualizações incrementais frequentes – conteúdo fresquinho tem mais chance de ser incorporado nas buscas (e assim, nas respostas da IA). Ferramentas de monitoramento de indexação e crawlability são importantes: verifique se nada está bloqueando o Googlebot indevidamente e se sua infraestrutura permite crawling eficiente.
Marcação estruturada e dados enriquecidos: Sempre que aplicável, use dados estruturados (Schema.org) para marcar perguntas e respostas (FAQPage), How-to steps, reviews, etc. Embora o ChatGPT possa não ler JSON-LD diretamente, o Google utiliza essas marcações para compreender melhor o conteúdo e até exibir rich snippets. Consequentemente, um snippet aprimorado no Google tende a ser um candidato ideal para a IA utilizar, pois é conciso e bem definido. Além disso, iniciativas como o Google Bard e futuras IAs podem consumir diretamente esses dados estruturados para construir respostas.
Conteúdo multimodal e interativo: Atualmente, o ChatGPT lida com texto, mas outras plataformas de busca com IA (e possivelmente futuras versões do ChatGPT) poderão incorporar imagens, vídeos ou interações. Pense em oferecer também conteúdos ricos – infográficos explicativos, vídeos tutoriais, gráficos de pesquisa – que possam ser destacados.
O Google SGE (Search Generatiev Engine), por exemplo, às vezes exibe imagens junto com o texto gerado. Se o seu conteúdo fornecer uma imagem relevante e otimizada (com alt text descritivo), pode ser que sua imagem apareça na resposta da IA do Google, dando ainda mais visibilidade à sua marca.
Monitore e aprenda com as IAs: Incorpore no workflow de conteúdo uma etapa de ver como as IAs estão apresentando as informações do seu nicho. Pesquise no ChatGPT, Bing Chat e SGE as principais palavras-chave do seu mercado. Veja quais fontes estão sendo citadas ou quais trechos são usados. Isso pode revelar brechas – por exemplo, talvez nenhum conteúdo em português responda bem a certa pergunta e a IA esteja recorrendo a conteúdo em inglês (o que pode ser uma oportunidade para você criar a melhor resposta em português).
Ou talvez os concorrentes estejam dominando as citações em certos tópicos, indicando que você precisa produzir conteúdo ali. Esse tipo de auditoria vai além do SEO tradicional e entra no que alguns chamam de AIO (Artificial Intelligence Optimization)ou GEO (Generative Engine Optimization) – a otimização para mecanismos de resposta generativa.
Autoridade, estrutura e fontes: o novo modelo de resposta
No modelo tradicional de SEO, já sabíamos da importância da autoridade do domínio, da qualidade do conteúdo e da presença de referências confiáveis. No modelo de respostas híbridas por IA, esses aspectos ganham novos contornos:
Autoridade como critério de seleção: Grandes modelos de linguagem tendem a buscar informações confiáveis e consensuais para formarem suas respostas. Quando o ChatGPT ou o Google SGE decide quais fontes usar, é provável que a autoridade (tanto percebida pelo algoritmo quanto pelo próprio modelo em seu treinamento) pese nessa escolha. Por exemplo, se você produz conteúdo B2B de nicho, ser reconhecido como thought leader naquele tema aumenta as chances de seu site ser ranqueado bem no Google e, subsequentemente, ser escolhido pela IA para citação.
Conforme observado, os LLMs ao gerar respostas se apoiam em resultados da web rastreados (geralmente páginas indexadas no Google) e menções de marcas de alta autoridade.
Assim, construir autoridade (com backlinks de qualidade, engajamento, brand publishing consistente) continua sendo fundamental – na verdade, torna-se duplamente importante. Sua autoridade influencia o ranking e o ranking influencia a visibilidade na IA.
Conteúdo com precisão e confiabilidade: A IA, ao contrário de um usuário leigo, não se deixa persuadir por linguagem de marketing ou floreios – ela “lê” factualidade. Se seu conteúdo contém afirmações questionáveis ou dados não suportados, há risco de não ser selecionado ou, pior, ser utilizado e depois contestado por outra fonte na resposta da IA.
Portanto, mantenha um alto rigor na qualidade da informação, citando fontes primárias, pesquisas e dados concretos dentro do seu conteúdo. Isso não apenas beneficia o leitor humano, mas reforça para o algoritmo que seu texto é uma referência sólida. Lembre-se: o novo modelo de resposta muitas vezes apresenta múltiplas fontes lado a lado, e fontes discordantes podem confundir a IA ou fazê-la preferir outra. Haja, então, como um filtro de qualidade: seja o conteúdo que a IA vai “ler” e concluir que está correto.
Importância das fontes citadas (transparência): Uma diferença interessante do modelo de IA de busca é a ênfase em transparência através de citações. O ChatGPT, por exemplo, ao usar a funcionalidade de busca, fornece links para as fontes consultadas – o usuário pode clicar em um botão e ver de onde vieram as informações.
O Google SGE também exibe os sites de onde derivou a resposta. Isso significa que ser citado visivelmente é valioso. Nem todas as plataformas darão crédito igual (por exemplo, o ChatGPT pode citar 3-4 fontes em uma resposta de 5 parágrafos, e o usuário precisaria abrir a aba de fontes para ver todas), mas estar naquela lista é agora parte do jogo de SEO.
Em termos de estratégia de conteúdo, isso sugere duas coisas: primeiro, esforce-se para ser a fonte original de insights ou definições, pois a IA tende a citar quem traz a informação em primeira mão ou de forma resumida perfeita (por exemplo, um relatório com dados inéditos de mercado tem alta chance de ser citado quando alguém perguntar “qual o tamanho do mercado X em 2025?”).
Segundo, mantenha boas práticas de SEO on-page para que a atribuição fique clara – por exemplo, use nome da empresa ou do autor nos trechos relevantes, pois às vezes a IA pode mencionar “Segundo [Empresa Y]…” na resposta. Já o Google, se mostra o título da página ou o nome do site na resposta, então um título bem formulado e uma meta description clara podem ajudar a atrair o olhar do usuário mesmo dentro da resposta generativa.
Formato e escaneabilidade: Assim como os usuários humanos “escaneiam” páginas em busca de respostas rápidas, os algoritmos de IA parecem fazer algo similar – eles extraem partes do texto que julgam responder à pergunta. Por isso, a escaneabilidade do conteúdo é vital. Parágrafos muito longos e densos dificultam a extração.
Prefira frases diretas, use bullet points para listar vantagens ou passos, destaque termos importantes em negrito ou itálico (com moderação) para dar pistas visuais/textuais do que é essencial. Pense quase como se você estivesse escrevendo para outro algoritmo: facilite a identificação do Q&A. Por exemplo, se você tem um blog post intitulado “Guia de Segurança em Nuvem”, pode ser útil incluir sessões do tipo “Perguntas frequentes sobre Segurança em Nuvem” dentro do artigo. Cada pergunta com sua resposta direta.
E-E-A-T e o componente humano: O Google enfatiza há alguns anos os princípios E-E-A-T (Experiência, Especialidade, Autoridade, Confiabilidade). Esses critérios humanos de avaliação indireta também importam para IA porque influenciam quais sites ranqueiam e, como vimos, a IA bebe do que o Google indexa e destaca.
Portanto, continue investindo em demonstrações de expertise: autores com credenciais, páginas “Sobre” robustas, conteúdos assinados por especialistas internos, estudos de caso detalhados mostrando experiência prática, depoimentos e assim por diante. Tudo isso constrói confiança.
A IA em si pode não ver essas coisas diretamente, mas o ecossistema de busca que alimenta a IA certamente considera. Além disso, é possível que no futuro os próprios modelos deem peso a sinais de confiabilidade (por exemplo, não seria surpreendente um modelo preferir ou sinalizar conteúdo de um site .gov ou .edu em certos temas). No marketing B2B, onde ciclo de venda é longo e confiança é moeda, transmitir autoridade e credibilidade em cada conteúdo é duplamente importante – você quer ser a fonte que a IA escolhe e a que o leitor confia ao ler.
Como o ChatGPT combina informações do Google com sua base treinada
Por fim, vale entender do ponto de vista técnico-conceitual como ocorre a fusão entre o conhecimento pré-treinado do ChatGPT e as informações frescas obtidas via Google/Bing.
Quando ativamos a função de busca, o ChatGPT realiza internamente um procedimento conhecido como recuperação e geração: ele formula uma query de busca a partir da pergunta do usuário, obtém resultados da web, lê esses resultados e então gera uma resposta combinando seu conhecimento interno com as informações recém-coletadas.
No processo identificado pelos testes, percebemos que o ChatGPT pode priorizar o snippet resumido do motor de busca em vez de necessariamente ler o artigo inteiro. Isso faz sentido por eficiência: o snippet do Google já é uma condensação do ponto principal, economizando “esforço” da IA.
Contudo, em outros casos, o ChatGPT de fato acessa páginas inteiras quando necessárias (por exemplo, se você pedir uma comparação detalhada ou algo que exija mais contexto). Ele pode abrir múltiplos resultados, extrair trechos de cada um e sintetizar uma resposta única.
A sua base treinada entra em ação para dar coerência e complementariedade: o modelo utiliza todo seu conhecimento para ligar os pontos, preencher lacunas e até fazer verificações de plausibilidade. Por exemplo, se a busca traz um dado numérico e o modelo “sabe” de antemão um valor aproximado, ele pode verificar se faz sentido ou se houve alguma discrepância.
Entretanto, o ChatGPT também sabe quando deve confiar mais no dado novo do que na memória. Se perguntarmos “Qual é a taxa de inflação atual no Brasil?” ele provavelmente vai buscar e privilegiar o resultado da web (pois sabe que seu dado interno está defasado).
Já para uma pergunta como “O que é machine learning?”, ele talvez nem busque, pois possui conhecimento suficiente armazenado para responder – a não ser que ache útil enriquecer a resposta com uma definição formal de alguma fonte confiável online.
Esse discernimento sobre quando buscar e o que usar da busca é parte da engenharia do sistema; e pelo visto, o ChatGPT está treinado para usar a busca de forma judiciosa: apenas quando a pergunta indica algo possivelmente não contido em seus dados estáticos ou quando o usuário explicitamente clica no botão de busca.
Ao combinar informações, o ChatGPT tenta evitar contradições. Se o que ele encontra online diverge do que ele “acha” internamente, a tendência (espera-se) é que ele adote a fonte atualizada – afinal, considerações de projeto indicam que a fonte externa é usada para atualidades ou precisão. No entanto, podem ocorrer conflitos sutis, e aí a resposta final pode soar meio evasiva ou com ressalvas. Para o usuário final, o ideal é que a resposta esteja correta e bem fundamentada. Por isso a OpenAI incluiu a exibição de fontes: para dar transparência e também permitir ao usuário julgar a qualidade da informação.
Isso significa que otimizar para o Google é otimizar para a IA, porque a IA confia no julgamento do Google para decidir o que é relevante e confiável. As bases treinadas das IAs fornecem contexto e habilidade linguística, mas é o conteúdo presente no índice do Google que atualiza e enriquece a resposta.
Logo, todos os esforços tradicionais – pesquisa de palavras-chave, SEO on-page, link building – continuam extremamente válidos. Eles não apenas colocam você na frente do usuário tradicional, mas colocam você “na frente” da IA quando ela estiver caçando informações para responder ao usuário.
Embora a tecnologia evolua rápido, vale lembrar do componente humano. Marketing é, em essência, sobre pessoas – e pessoas buscam confiança, clareza e valor. Se você garantir que seu conteúdo entrega isso, independentemente do meio pelo qual ele chegue ao seu público, você estará construindo uma presença resiliente.
A IA pode mudar como as informações são servidas, mas dificilmente mudará o quê as pessoas valorizam nessas informações. Portanto, mantenha o foco em servir bem seu público-alvo. A tecnologia – seja o algoritmo do Google ou o modelo do ChatGPT – acabará servindo de ponte para conectar você a ele, desde que você faça sua parte em se mostrar como a melhor resposta.