Para mensurar resultados de GEO (Generative Engine Optimization) é necessário compreender o funcionamento dos modelos de linguagem. Depois disso, destrinchar os processos de coleta que são utilizados. E só então, você poderá ter mais confiança para criar seus relatórios.
A verdade é que esse campo de conhecimento ainda é território nebuloso e cheio de promessas exageradas.
Uma discussão entre especialistas em otimização para busca em IA reacendeu o debate sobre o real estágio do chamado GEO ( Profissionais do setor afirmam que o mercado ainda opera com pouca evidência concreta e que muitas empresas estão vendendo soluções com promessas difíceis de comprovar.
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Como a IA está mudando o funil de busca
O assunto também foi tema do programa Otimização Semanal do dia 16 de março de 2026. O ponto central da discussão é que o comportamento do usuário nas interfaces de IA mudou a lógica tradicional do funil de vendas. Em muitos casos, modelos como ChatGPT, Gemini e Perplexity fazem parte do trabalho de consideração e comparação antes mesmo de o usuário visitar um site. Isso pode gerar taxas de conversão mais altas, mas também amplia o fenômeno do zero-click, no qual a resposta do modelo resolve a dúvida e o usuário nunca acessa a página da marca.
Essa mudança, no entanto, ainda não é totalmente mensurável. “A atribuição em IA ainda é um buraco negro. Não dá para saber se a pessoa veio do ChatGPT e depois converteu em outro canal”, destacou Lisane durante programa.
Outro desafio é a atribuição de resultados. Quando uma IA recomenda uma empresa e o usuário converte depois, o tráfego frequentemente aparece em ferramentas como o GA4 apenas como Direct ou Unassigned, o que dificulta medir o impacto real dessas recomendações.
Limitações do GEO: a falta de dados completos
A conversa também destacou limitações técnicas do próprio campo de GEO. Modelos de linguagem são não determinísticos, ou seja, podem gerar respostas diferentes para a mesma pergunta, o que impede garantir posições ou rankings estáveis. Além disso, grande parte das ferramentas de visibilidade em IA trabalha com amostragens de respostas, e não com dados completos do comportamento dos modelos.
Esse cenário abre espaço para distorções no mercado. “Eu vejo muitos profissionais tentando comprovar o que não é possível ainda para os clientes”, afirmou Lisane ao comentar a pressão por métricas ainda inexistentes.
Promessas irreais
Entre os sinais de alerta citados pelos profissionais estão promessas como “garantir ranking no ChatGPT”, afirmar possuir acesso direto às APIs para influenciar respostas dos modelos ou alegar que é possível rastrear 100% da receita gerada por IA, afirmações consideradas tecnicamente improváveis no estágio atual da tecnologia.
Flávia Crizanto também reforçou a necessidade de maturidade na leitura dessas soluções. “As ferramentas de monitoramento de IA operam de forma diferente do SEO tradicional, e é essencial entender essas limitações antes de tomar decisões”, explicou.
Apesar das incertezas, o consenso entre os participantes é que ignorar a busca em IA pode ser um erro estratégico. Mesmo com dados imperfeitos, o uso dessas ferramentas pode orientar decisões.
Como resumiu Lisane, os dados atuais devem ser tratados como direção, não como verdade absoluta:
“Esses números são um direcionamento para a estratégia, não uma verdade em si”.
Assim como aconteceu no início do SEO e das redes sociais, as empresas que começarem a experimentar agora, mesmo com dados limitados, tendem a construir vantagem competitiva enquanto o mercado ainda está tentando entender as regras do jogo.