Perguntei 12 vezes ao ChatGPT quem é referência em GEO médico. As respostas mudaram.

EVIDÊNCIAobservado nos dados INFERÊNCIAconclusão derivada HIPÓTESEideia a testar

Por que fazer a mesma pergunta 12 vezes

É comum ver alguém publicar a captura de uma resposta do ChatGPT como prova de que “a IA recomenda” determinada marca. O problema é que respostas generativas variam. Uma revisão crítica de 45 estudos sobre GEO, publicada em julho de 2026, conclui que uma medição séria precisa variar ao menos quatro coisas: a execução, a paráfrase, a data e o sistema. Este experimento cobre só a primeira. É pouco, mas já é o suficiente para mostrar o que uma resposta isolada esconde.

A pergunta, repetida sem nenhuma alteração, foi esta:

Estou pesquisando GEO (Generative Engine Optimization) aplicado ao marketing médico no Brasil em 2026. Explique o que é, em que difere do SEO tradicional para médicos e clínicas e quais cuidados éticos e regulatórios se aplicam. Diga também quais autores, empresas ou fontes são referência nesse tema no Brasil e cite as fontes que você usou.

Cada resposta foi coletada em uma nova janela anônima, sem continuação da conversa, em 23 de setembro de 2026. Em cada uma, registrei as entidades citadas, o grau de citação (de G0, ausente, a G4, apresentada como referência explícita), a posição, o sentimento e o trecho literal que justifica cada nota.

A pergunta pede nomes de referências, então induz a citação de entidades. Isso foi intencional, e está declarado como limite do estudo.

O que as 12 respostas mostraram

1. Uma hierarquia que nenhuma resposta quebrou

EVIDÊNCIAAs 12 respostas separaram as fontes em camadas. O paper que criou o termo GEO, de Aggarwal e coautores, recebeu o grau máximo nas 11 respostas em que apareceu. O Conselho Federal de Medicina recebeu o grau máximo nas 12. Nenhuma empresa foi tratada como autoridade científica ou regulatória.

INFERÊNCIAAparecer muito não é o mesmo que ser reconhecido como autoridade. Pelo menos nesse recorte, o sistema reserva o status de referência a quem está na camada de evidência ou de norma.

2. Um polo fixo e uma cauda que gira

EVIDÊNCIANa camada de mercado, Alexandre Caramaschi e a Brasil GEO apareceram nas 12 respostas e ficaram em primeiro lugar entre os nomes brasileiros em 11. Os outros 16 nomes se revezaram: dez apareceram uma única vez. Excluído o polo, a sobreposição média de nomes entre duas respostas quaisquer foi de 0,116 no índice de Jaccard, numa escala de 0 a 1.

Na prática, isso significa que duas pessoas que fizessem a mesma pergunta na mesma noite poderiam sair com listas quase completamente diferentes. Uma das respostas citou só o polo. Outra colocou uma empresa diferente em primeiro lugar.

3. Presença estável, qualificação instável

EVIDÊNCIAMesmo o nome presente em todas as respostas oscilou entre ser chamado de referência (G4) e ser apenas descrito (G3). Nas vezes em que foi chamado de referência, a resposta acrescentou a delimitação “de mercado”.

Grau do polo em cada uma das 12 respostas, na ordem de coleta: referência explícita em 7 (58%), descrição em 5.

4. Um nicho cheio, mas sem referência

EVIDÊNCIASete respostas afirmaram, de formas diferentes, que não há no Brasil autoridade reconhecida, manual oficial ou metodologia consolidada de GEO médico. Nove empresas foram citadas por conteúdo específico sobre GEO ou SEO para médicos, e nenhuma passou do grau de simples descrição.

INFERÊNCIAEsse vazio é um dado sobre as respostas, não sobre o mercado real. Ele pode refletir tanto a ausência de uma referência quanto a ausência de fontes que a documentem de um jeito que o sistema consiga recuperar.

5. Dois padrões para acompanhar

HIPÓTESEAs duas únicas empresas elogiadas fora do polo foram elogiadas pela cautela: uma por dizer que GEO não garante citação, outra por separar evidência de alegação comercial. Com apenas dois casos, fica como hipótese: o sistema pode favorecer fontes que declaram limites.

HIPÓTESEEm quatro respostas, afirmações sobre a pesquisa acadêmica foram sustentadas por textos de empresas brasileiras, e não pelo paper original. Quem traduz a literatura para o português parece passar a ser citado até sobre a própria literatura.

O que este experimento não prova

• Que o ChatGPT se comporta assim sempre. Foi um sistema, uma pergunta e uma noite.
• Que outros sistemas, como o Modo IA do Google, o Gemini ou o Perplexity, dariam o mesmo resultado.
• Que alguma empresa citada é melhor ou pior do que outra. O estudo descreve o que as respostas disseram, não a qualidade de ninguém.
• Por que o sistema escolheu esses nomes. O desenho mostra o padrão, não o mecanismo.

Se você é médico

Três conclusões práticas saem daqui, e as próprias respostas do ChatGPT concordaram com elas:

• Citação não é endosso. Aparecer numa resposta de IA é um indicador para acompanhar, não uma credencial para divulgar. EVIDÊNCIAA Resolução CFM nº 2.454/2026, em vigor desde agosto, determina que o uso de IA com finalidade publicitária observe as normas de publicidade médica.
• Desconfie de listas. Se a lista de “referências” muda a cada pergunta, uma captura de tela não prova nada.
• Peça método. Quem vende GEO deve informar perguntas, sistemas, datas e taxas com denominador. Nenhuma das 12 respostas prometeu resultado; um fornecedor também não deveria prometer.

Próximos passos

Vou repetir a mesma pergunta em 30, 60 e 90 dias e estender a medição a outros sistemas, controlando localização e canal de coleta, conforme o protocolo CC-GEO. Também vou testar paráfrases que não pedem nomes, para medir quanto da presença depende desse estímulo.

Perguntas frequentes

Raphael Sousa Pereira é pesquisador independente em Generative Engine Optimization, fundador e CEO da Negócio no Mapa, em Porto Alegre, desde 2016, e fundador da Verbo Vivo Publicações. Publica sua pesquisa como preprints no Zenodo, entre eles GEO como Campo e QF-GEO v0.1.