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Novos dados encontram lacuna entre as classificações do Google e as citações do LLM

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New Data Finds Gap Between Google Rankings And LLM Citations

Novos dados encontram lacuna entre as classificações do Google e as citações do LLM

Grandes modelos de linguagem citam fontes de maneira diferente da classificação do Google.

A Search Atlas, uma empresa de software de SEO, comparou citações do GPT da OpenAI, Gemini do Google e Perplexity com os resultados de pesquisa do Google.

O análise de 18.377 consultas correspondentes encontra uma lacuna entre a visibilidade da pesquisa tradicional e as citações da plataforma de IA.

Aqui está uma visão geral das principais diferenças encontradas no Search Atlas.

A perplexidade está mais próxima da pesquisa

O Perplexity realiza recuperação ao vivo na web, então você esperaria que suas citações se parecessem mais com resultados de pesquisa. O estudo apoia isso.

Em todo o conjunto de dados, Perplexity mostrou uma sobreposição média de domínio de cerca de 25–30% com os resultados do Google. A sobreposição média de URLs foi próxima de 20%. No total, a Perplexity compartilhou 18.549 domínios com o Google, representando cerca de 43% dos domínios citados.

ChatGPT e Gemini são mais seletivos

ChatGPT mostrou sobreposição muito menor com o Google. Sua sobreposição mediana de domínio permaneceu em torno de 10–15%. O modelo compartilhou 1.503 domínios com o Google, representando cerca de 21% dos domínios citados. As correspondências de URL normalmente permaneciam abaixo de 10%.

Gêmeos se comportou de forma menos consistente. Algumas respostas quase não se sobrepuseram aos resultados da pesquisa. Outros se alinharam mais de perto. No geral, a Gemini compartilhou apenas 160 domínios com o Google, representando cerca de 4% dos domínios que apareceram nos resultados do Google, embora esses domínios representassem 28% das citações da Gemini.

O que os números significam para visibilidade

A classificação no Google não garante citações do LLM. Este relatório sugere que os sistemas utilizam a web de diferentes maneiras.

A arquitetura do Perplexity pesquisa ativamente na web e seus padrões de citação acompanham mais de perto as classificações de pesquisa tradicionais. Se o seu site já estiver bem classificado no Google, é mais provável que você veja visibilidade semelhante nas respostas do Perplexity.

ChatGPT e Gemini dependem mais de conhecimento pré-treinado e recuperação seletiva. Eles citam um conjunto mais restrito de fontes e estão menos vinculados às classificações atuais. As correspondências em nível de URL com o Google são baixas para ambos.

Limitações do estudo

O conjunto de dados favoreceu fortemente o Perplexity. Foi responsável por 89% das consultas correspondidas, com OpenAI com 8% e Gemini com 3%.

Os pesquisadores combinaram as consultas usando pontuação de similaridade semântica. As consultas emparelhadas expressaram necessidades de informação semelhantes, mas não foram pesquisas de usuários idênticas. O limite foi de 82% de similaridade usando o modelo de incorporação da OpenAI.

A janela de dois meses fornece apenas um instantâneo recente. Seriam necessários prazos mais longos para verificar se os mesmos padrões de sobreposição se mantêm ao longo do tempo.

Olhando para o futuro

Para sistemas baseados em recuperação como o Perplexity, os sinais tradicionais de SEO e a força geral do domínio provavelmente serão mais importantes para a visibilidade.

Para modelos focados no raciocínio, como ChatGPT e Gemini, esses sinais podem ter influência menos direta sobre quais fontes aparecem nas respostas.


Imagem em destaque: Ascânio/Shutterstock

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