Como os mecanismos de busca baseados em IA citam fontes por idioma e país

Quando alguém faz uma pergunta a um assistente de IA, as fontes que ele indica determinam o que essa pessoa aprende e com quais marcas ela se depara. E percebemos… como esses assistentes escolhem suas fontes? Esse comportamento varia de acordo com o idioma, o país, o tema e o sistema de IA?

Assim como fizemos com todas as outras dúvidas que tivemos, decidimos investigar.

Elaboramos 400 perguntas abrangendo 5 categorias temáticas e 3 níveis de especificidade, redigimos cada uma delas em inglês, francês, espanhol e japonês e as submetemos a 4 sistemas de IA em 5 países. Isso nos rendeu mais de 16.000 respostas, e registramos todas as fontes citadas por cada sistema.

Vários padrões ficaram bem evidentes. Alguns dizem respeito ao funcionamento geral desses sistemas, mas o que mais importa para qualquer marca que esteja entrando em novos mercados é, como você já deve ter adivinhado: a questão do idioma.

Vamos ao que interessa.

Como Realizamos o Estudo

Queríamos que o conjunto de consultas refletisse uma curiosidade genuína, em vez de uma lista padrão de palavras-chave de SEO; por isso, distribuímos as 400 perguntas por 5 categorias (comércio eletrônico, SaaS, conhecimento geral, notícias internacionais e tutoriais) e 3 níveis de extensão das consultas, desde curtas e gerais até longas e específicas.

Em seguida, apresentamos cada pergunta em duas versões por mercado: em inglês em todos os lugares e no idioma local de cada mercado (francês na França, espanhol na Espanha, na Argentina e nos EUA, e japonês no Japão). Os quatro sistemas utilizados foram o GPT 5.5, o Claude Haiku 4.5, o Gemini Flash 3.5 e o Google AI Overviews — ou o Google AI Mode na França, onde o AI Overviews ainda não havia sido lançado na época da coleta dos dados.

Para cada resposta, registramos os URLs de origem que o sistema retornou. Os números a seguir provêm desse conjunto bruto de mais de 16.000 respostas.

As visões gerais sobre chatbots e IA se comportam como máquinas opostas

A maior diferença no comportamento foi observada entre os chatbots e os Resumos de IA do Google, principalmente na forma como cada um deles cita suas fontes.

Os chatbots quase não recorrem a fontes em perguntas curtas e gerais. Porém, quanto mais específica a pergunta, mais fontes eles citam. O Claude, por exemplo, apresenta uma média de 0,12 fontes em uma consulta curta e 2,96 em uma longa; o ChatGPT varia de 0,09 a 2,26. O Gemini cita fontes com mais frequência em todas as situações, passando de cerca de 1,7 fontes em consultas curtas para aproximadamente 6,5 em consultas longas. Se você está buscando visibilidade nas buscas por IA (o que, se está lendo isso, provavelmente significa que está), otimizar seu conteúdo para perguntas específicas e de cauda longa provavelmente aumenta suas chances de ser citado.

No entanto, as Visões Gerais de IA do Google fazem o contrário. Elas citam mais fontes em consultas curtas e gerais (cerca de 6 fontes cada) e vão diminuindo à medida que a consulta se torna mais longa e específica (chegando a cerca de 4). Esse é o comportamento de uma página de resultados de busca, não de um chatbot: consultas curtas recebem uma variedade de links, e quanto mais precisa for a pergunta, mais a resposta se restringe.

Veja a seguir uma comparação entre os três chatbots, com base no número médio de fontes citadas por consulta:

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Os chatbots respondem a perguntas gerais com base no que já sabem e só recorrem a fontes quando uma consulta se torna específica, enquanto os resumos de IA incluem links da mesma forma que um mecanismo de busca.

As marcas são mencionadas mesmo quando não aparece nenhum link

Em muitas interfaces de IA, o leitor vê a resposta por escrito, e não uma lista de links. Portanto, as empresas mencionadas por um assistente em sua resposta podem ser tão importantes quanto os URLs citados. Contamos quantas empresas distintas cada chatbot mencionou por consulta. (As Visões Gerais do Google AI foram excluídas desta análise, pois conseguimos capturar os links citados, mas não o texto da resposta).

Média de empresas mencionadas por consulta, por chatbot e comprimento da consulta

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O ChatGPT e o Gemini citam várias empresas por consulta, mesmo em perguntas curtas e genéricas — as mesmas em que quase não mencionam URLs. Uma marca pode aparecer no texto da resposta sem que haja um único link apontando para ela, o que significa que o importante é ser o tipo de empresa que esses modelos já reconhecem, e não apenas ser uma empresa para a qual se possa criar um link.

Aumentam as menções a temas comerciais e de atualidade

O tema é tão importante quanto o tamanho da consulta. Ao analisar os chatbots, observou-se que a média de fontes citadas por pergunta aumentou de forma constante, passando de assuntos atemporais para temas comerciais e de rápida evolução.

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Tópicos fixos e bem documentados, como tutoriais e conhecimentos gerais, geram o menor número de citações; os modelos respondem a essas consultas principalmente com base no treinamento. Tópicos comerciais e de atualidade, como comércio eletrônico, SaaS e notícias globais, geram o maior número de citações, pois os modelos buscam informações atuais. Para quem atua em uma categoria comercial, essa é a parte encorajadora da descoberta: essas são exatamente as consultas em que a oportunidade de se tornar uma fonte citável está em jogo.

O inglês ainda é a língua com o maior número de fontes

Nos três chatbots, as consultas em inglês geraram mais resultados do que as consultas no idioma local em todos os mercados que testamos.

Quando se faz a mesma pergunta em inglês, esses sistemas recorrem a mais fontes do que quando a pergunta é feita no idioma local, em qualquer lugar. O conteúdo em inglês ainda tem uma vantagem estrutural no que diz respeito à quantidade de citações, o que faz sentido, já que continua sendo o idioma dominante na internet. O que muda com o idioma não é se as fontes aparecem, mas quais delas aparecem.

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Pergunte no idioma local, e as fontes se tornam locais

Quando pegamos as mesmas perguntas e as formulamos em um idioma local, em vez de em inglês, os sistemas passaram a priorizar visivelmente as fontes locais, no próprio idioma.

No Japão, 26% de todas as fontes citadas estavam hospedadas em domínios japoneses (.jp) quando fizemos a pesquisa em japonês, contra cerca de 1% quando fizemos as mesmas perguntas em inglês. Se contarmos também as páginas em japonês em plataformas globais, notadamente ja.wikipedia.org e jp.linkedin.com, esse número salta para 35% contra 1,3%. Mas se fizermos o contrário e restringirmos a análise apenas a sites do governo e acadêmicos japoneses (.go.jp e .ac.jp), a diferença se mantém: 4,26% em japonês contra 0,13% em inglês.

A França apresentou a mesma tendência. As consultas em francês direcionaram 16% das menções para domínios .fr, contra 1,4% nas consultas em inglês, e 30% para fontes em francês no total, quando incluídas as páginas localizadas em sites globais. Os sites do governo francês (.gouv.fr) passaram de quase zero em inglês para 1,25% em francês. As consultas em espanhol na Espanha direcionaram 7% das citações para domínios .es e 26% para fontes em espanhol, contra 1,7% para as consultas em inglês.

A Argentina foi o caso atípico, refletindo sua cultura e história. Apenas 2% das citações foram direcionadas a domínios .ar, mas 23% estavam em espanhol, contra 1,1% em inglês. Os usuários argentinos recebem conteúdo em espanhol proveniente da Espanha, do México e de sites globais localizados, embora não de domínios argentinos. Aqui, observamos que os modelos seguiram o idioma, e não a localização geográfica.

As mesmas perguntas, os mesmos tópicos, uma linguagem de consulta diferente, e os sistemas recorrem a um conjunto diferente de fontes. Em resumo, o conteúdo disponível apenas em inglês fica, em grande parte, fora do conjunto de fontes que esses sistemas utilizam quando respondem em um idioma local. O efeito é mais acentuado no Japão, o mercado mais distante do inglês.

Cada sistema possui seus próprios critérios de origem

Os sistemas também diferem quanto aos tipos de fontes que privilegiam, e isso se manteve constante em todas as línguas que testamos.

Conforme ilustrado na tabela, cada sistema extrai suas menções de páginas comerciais e de marcas, mas esse comportamento difere no que diz respeito a todos os outros aspectos.

Por exemplo, o Claude é claramente o maior fã de páginas comerciais e de marcas, com quase 9 em cada 10 menções direcionadas a elas e praticamente nenhuma à mídia. O ChatGPT distribui sua atenção de forma mais ampla (mas não por muito), ainda favorecendo amplamente as páginas comerciais e de marcas, com as instituições globais e a mídia ficando para trás, com 8,1% e 9,9%, respectivamente.

As seções “Gemini” e “Google AI Overviews” baseiam-se fortemente em fontes da comunidade e em vídeos: só o YouTube e o Reddit representaram 21,5% das citações do Gemini e 29,8% das citações do “AI Overviews”.

Se você está tentando ser citado pelo Gemini ou em uma “Visão Geral de IA”, uma presença forte no YouTube e no Reddit fará toda a diferença. Se o ChatGPT e o Claude são seus alvos, suas próprias páginas de marca e a cobertura em publicações consagradas são mais importantes.

Quais domínios e marcas são mais citados

As médias descrevem o perfil das citações. Os nomes específicos mostram quem ocupa esse espaço. Identificamos os domínios e as empresas mais citados por cada chatbot em cada categoria temática, após excluir qualquer empresa das consultas que a mencionassem diretamente; assim, esses dados refletem o que os modelos selecionaram por conta própria. Essas duas tabelas abrangem os três chatbots.

Domínios mais citados (os três primeiros por categoria)

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Aqui, podemos observar uma divisão clara.

A Gemini concentra suas menções em um pequeno conjunto de plataformas, com o YouTube e o Reddit ocupando os primeiros lugares em quase todas as categorias.

Em vez disso, o ChatGPT e o Claude distribuem suas fontes por diversas autoridades especializadas em diferentes categorias: sites de análises de hardware, como o Tom’s Guide e o TechRadar, para comércio eletrônico; e fontes de pesquisa e referência, como o arXiv, o PubMed e a Wikipédia, para conhecimento geral e notícias.

O comércio eletrônico e o SaaS são os temas com maior número de citações e apresentam uma tendência mais estável; as referências em conhecimento geral são escassas, portanto, considere essas posições apenas como indicativas.

Empresas mais citadas (as três primeiras por categoria)

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A HubSpot lidera o setor de SaaS com todos os três chatbots, seguida de perto pela Salesforce; observa-se um raro nível de concordância entre os modelos, e os clusters de comércio eletrônico se concentram em torno de marcas de hardware de consumo, como Logitech, Razer e Anker.

Ainda assim, essa é uma vantagem modesta: a HubSpot detém menos de 3% do mercado de SaaS, então as menções estão espalhadas por uma longa lista de empresas. Ser citado não tem tanto a ver com desbancar um nome dominante, como seria o caso nos tradicionais três primeiros links azuis do SEO. Em vez disso, trata-se simplesmente de fazer parte do grupo.

O que isso significa para a internacionalização

O estudo analisa para onde esses sistemas se voltam, e não o que cada site específico deveria fazer. O que os dados mostram é que os sistemas de IA localizam suas fontes: se a consulta for feita em um determinado idioma, eles dão preferência a fontes nesse mesmo idioma.

Para uma marca em expansão no exterior, isso redefine o conteúdo no idioma local como uma questão de elegibilidade. Em termos simples, o conteúdo no idioma nativo de um mercado pode ser citado quando um usuário local faz uma pergunta. Mas, se ele existir apenas em inglês, na maioria das vezes não poderá ser citado. Trata-se de um padrão que já observamos sob um ângulo diferente em nossa pesquisa anterior sobre tradução e visibilidade da IA, e este estudo ajuda a explicar o mecanismo por trás disso.

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