O estudo da Wellows (2026) analisou 22,7 milhões de citações de 1,15 milhão de perguntas em 5 motores (ChatGPT, Gemini, Perplexity, AI Overviews e AI Mode) e encontrou: 79,6% das citações aparecem em um único motor, 14,5% em dois e apenas 0,31% em todos os cinco. Na mesma pergunta, Perplexity ignora 89,1% das fontes que o ChatGPT citou (e o inverso: 90,1%). Nenhum motor é "pior": cada um usa pipelines de recuperação próprios. Implicação: monitorar um motor só deixa ponto cego de 4/5 do mercado.
Os números que derrubam a intuição
- 79,6% de exclusividade: a quase totalidade das fontes citadas só aparece em um motor.
- Lacuna simétrica: ChatGPT cita 89,1% de fontes que a Perplexity não toca na mesma pergunta, e o inverso chega a 90,1%. Não existe "motor melhor": existem pipelines diferentes (índices e lógicas de ranking próprios).
- Robustez: a baixa sobreposição se mantém com critérios mais rigorosos de comparação de URL (85-93% fora da sobreposição).
Página versus marca: a leitura que o teste de permutação corrige
Em números brutos, os motores concordam na mesma página exata só 6,8% das vezes, mas na mesma marca 30,3% (4,5 vezes mais). Parece que "marca é mais forte que página", e o teste de permutação corrige: concordância de página exata é um evento 42 vezes acima do acaso, contra 17 vezes para marca. A convergência em marcas acontece porque o conjunto de empresas plausíveis é menor, não porque o sinal de marca seja intrinsecamente mais forte. A página específica continua sendo o sinal estatisticamente mais forte que você controla.
Andar 1 (barreira baixa, cobre todos): sinais de nível de marca: entidade clara com sameAs, menções de terceiros, dados de negócio consistentes. Andar 2 (sinal mais forte, motor a motor): páginas específicas otimizadas para extração: é a concordância estatisticamente mais significativa. O grader de citação pontua o andar 2 página por página, e a metodologia de monitoramento cobre o andar 1.
Como medir sem cair no ponto cego
A auditoria de citações precisa ser multi-motor por definição: os mesmos prompts rodados no ChatGPT, Perplexity, Gemini e AI Overviews, com o registro de quem foi citado em cada um. Uma empresa pode parecer "bem coberta" no ChatGPT e ser invisível nos outros quatro: exatamente o que o dado de 79,6% prevê. A ressalva honesta do estudo: a amostra é 84% dos EUA e perguntas em inglês, então os percentuais exatos variam; o padrão geral (baixa sobreposição) é o que se transfere. Para o mercado brasileiro, a verificação multi-motor vale ainda mais, porque o conteúdo em português é mais escasso e cada motor preenche com fontes próprias.