As páginas de produtos obtêm 24% das citações de IA, Reddit e YouTube 4%
Se você passou algum tempo em um canal GEO ou AEO Slack este ano, ouviu o mesmo conselho sobre loop. Esteja no Reddit. Esteja no YouTube. Conheça compradores onde a comunidade já confia. Esse conselho não é errado para um comprador que ainda está aprendendo o que é uma categoria. Simplesmente não é o que os dados mostram quando o mesmo comprador começa a comparar fornecedores nomeados em vez de navegar no tópico. Antes de apresentar essa descoberta a vocês, enviei à empresa responsável por ela seis perguntas pontuais sobre como ela construiu o estudo.
O que foi realmente rastreado
O estudo, escrito por Nelson Brassell da Ten Speed, extraiu dados de citações do Peec AI, uma ferramenta que monitora como ChatGPT, Perplexity, Claude e Gemini citam URLs em suas respostas. Ten Speed escreveu 170 prompts projetados para espelhar como um comprador fala com um assistente de IA depois de passar de “o que é um CRM” para “Pipedrive vs. HubSpot para empresas lideradas por vendas” ou “como X lida com relatórios SOC 2”. Essas solicitações abrangeram a própria base de clientes da Ten Speed, abrangendo fintech, segurança física, hospitalidade e automação de TI, além de concorrentes semelhantes, para que os resultados não refletissem apenas os próprios clientes da agência. Isso produziu um total de 7.387 aparições de citações.
As páginas de produtos lideraram com 24,1% de todas as citações, a maior categoria. Artigos, ou seja, postagens em blogs, notícias e relações públicas, obtiveram outros 17,4%. Cada uma das páginas de comparação e listas atingiu cerca de 13%, os guias de procedimentos pouco menos de 9% e as páginas iniciais surpreendentes 7,8%. Perfis de diretório em sites como G2 e Capterra aumentaram 7,2%. Reddit, YouTube, fóruns e tópicos de discussão combinados representam 4,2%, com o Reddit fazendo a maior parte desse trabalho e o YouTube mal aparecendo em cerca de 1%. Somando tudo isso, o conteúdo controlável pela marca (as páginas que uma equipe de marketing escreve e possui) foi responsável por 88,3% de tudo o que os modelos de IA citaram quando os compradores estavam decidindo.
O conteúdo de comparação ficou bem acima de seu peso. Os prompts de formato de comparação representaram 20% do conjunto de prompts, mas geraram cerca de 27% das citações, um retorno de 1,33 vezes que a maioria das equipes de conteúdo B2B está deixando de lado porque tratam as páginas “X vs.
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6 perguntas e o que mudou porque eu as fiz
A versão publicada da tabela de detalhamento de prompts dizia 220 prompts no total, enquanto todos os outros gráficos da peça usavam 170 como denominador. Isso não é uma peculiaridade completa; ele muda cada porcentagem no relatório dependendo do número que você usa. Ten Speed confirmou que 170 é o número correto e me disse que o visual mal rotulado seria corrigido. Uma inconsistência relacionada, onde a categoria “comparação” foi marcada de duas maneiras diferentes em dois gráficos diferentes, foi reconciliada com a mesma contagem de 34 prompts quando perguntei qual método realmente suportava a estatística de comparação de títulos.
Também perguntei quantas marcas de clientes e setores verticais distintos estão por trás dessas 7.387 citações, porque essa é a questão real do tamanho da amostra, não a contagem de citações. A Ten Speed recusou-se a fornecer um intervalo, alegando que combinar uma contagem de clientes com os setores verticais nomeados representaria o risco de reidentificar uma base de clientes pequena e confidencial. Encararei isso como um limite legítimo e não como uma evasão, mas também significa que os pesquisadores externos não podem julgar de forma independente quão ampla realmente é a amostra subjacente.
Duas outras respostas são mais importantes do que as duas primeiras. O próprio artigo da Ten Speed nomeia a falta de uma análise por plataforma como sua maior questão em aberto, já que ChatGPT, Perplexity, Claude e Gemini quase certamente não se comportam da mesma maneira na parte inferior do funil. Quando perguntei diretamente, a resposta foi que os dados em nível de plataforma simplesmente não foram coletados nesta coleta. E quando perguntei se a divisão de 4% versus 24%, o número em que se baseia todo o título, havia sido testada estatisticamente ou apenas relatada como um padrão descritivo, a resposta foi clara. Foi apenas descritivo. O estudo usa testes não paramétricos em outros lugares para comparações de taxas de citação entre tipos de páginas, mas não para a divisão específica que faz a proposta.
Esse é o detalhe que muda a forma como eu usaria esses dados. Um estudo cuja equipe admite uma lacuna de dados em vez de encobri-la ganha mais da minha confiança, não menos, mas uma divisão descritiva de 88/4 calculada em média em quatro modelos de IA com comportamento de citação muito diferente é um instantâneo de uma base de clientes em um momento, não uma lei de como os compradores B2B usam a IA. A Ten Speed não tentou vestir uma descoberta direcional como uma referência do setor depois que eu a pressionei, e essa restrição é mais rara do que deveria ser.
Ten Speed é sincero sobre o resto do que isso não é. O conjunto de dados cobre apenas seus próprios clientes de SaaS B2B e serviços profissionais, portanto, marcas de consumo ou de comércio eletrônico podem ver algo totalmente diferente. É um pull único em um momento, não uma tendência rastreada, e o volume de citações não é a mesma coisa que um clique, uma solicitação de demonstração ou um negócio fechado. A Ten Speed disse claramente que ainda não possui os dados para conectar essas citações ao pipeline, e eu trataria isso como uma resposta honesta, em vez de uma proteção.
O que isso significa para o seu plano de conteúdo
Nada disso significa que os conselhos do Reddit e do YouTube sejam inúteis. Isso significa que está direcionado ao estágio errado do funil. Os próprios dados da Ten Speed sugerem que o conteúdo da comunidade ainda pode ter peso mais cedo, quando um comprador ainda está formando uma opinião sobre uma categoria, em vez de escolher entre fornecedores nomeados. O que muda é onde você coloca seu próximo trimestre de orçamento de conteúdo se a meta for aparecer quando alguém estiver realmente prestes a comprar.
Reescreva as páginas de seus produtos e a página inicial como se um modelo de IA as estivesse lendo friamente. As páginas de produtos e as homepages juntas respondem por quase um terço das citações na fase de avaliação, e ambas funcionam respondendo “o que isso faz, para quem é, com o que se integra” em linguagem simples. O posicionamento inteligente dá ao modelo menos trabalho do que uma descrição plana e específica.
Crie conteúdo de comparação com antecedência e contra mais do que seus dois rivais óbvios. Um retorno de 1,33 vezes nas solicitações de formato de comparação não é uma vantagem marginal. Se suas páginas de comparação só existem porque as vendas pediram uma batalha contra um concorrente, você está investindo pouco no formato que já está superando sua parcela de perguntas dos compradores.
Gerencie seus perfis G2 e Capterra como conteúdo, não apenas como caixas de entrada de comentários. Com 7,2% das citações, a cópia do perfil do diretório, as tags de categoria e as listas de integração são dados estruturados nos quais os modelos se baseiam quando um comprador solicita opções em sua categoria. Um perfil desatualizado ou mal categorizado desinforma o modelo exatamente no momento em que ele está construindo a lista de alguém.
Eu acrescentaria um quarto passo que não está no relatório do Ten Speed, porque é o que tento praticar. Antes de repetir qualquer estatística de visibilidade de IA em uma apresentação de cliente ou documento de estratégia de conteúdo, faça as mesmas perguntas que fiz aqui. Qual é o verdadeiro denominador? Esta é uma média entre plataformas que pode estar escondendo um valor atípico? O número do título foi realmente testado ou apenas descrito? Todos os estudos de citações de IA publicados este ano, incluindo os que citei nesta coluna, devem sobreviver a esse tipo de resistência antes de definir um orçamento.
Passei mais de duas décadas dizendo a clientes e leitores para não construírem uma estratégia em torno de um único estudo, e este não muda esse conselho. Isso confirma isso. Um estudo que sobrevive a seis e-mails irritantes e um gráfico corrigido vale mais para um SEO funcional do que aquele que sobrevive apenas a um comunicado à imprensa.
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Imagem em destaque: Natalya Kosarevich/Shutterstock
