Dá para influenciar a presença de uma marca ao longo de um conjunto de respostas. Controlar, ninguém consegue — e a razão é estrutural, não moral. Em 2026-08-06 rodei 100 pares (pergunta, motor) cinco vezes cada, sobre uma lista declarada de 29 marcas: o nome mais citado pela régua de texto determinística vence 19 desses pares e é ausente nos outros 81, e em 51 dos 100 nenhuma marca da lista chega à maioria das repetições. Na pergunta que originou a minha campanha, rodada cinco vezes nos quatro motores, uma mesma empresa aparece em 5 de 5 no ChatGPT e em 0 de 5 no Claude. Quem “manipulasse” o ChatGPT teria conquistado um quarto do campo.
Escrevo como Mateus Gomes, operador da murmur.marketing — engine de GEO (Generative
Engine Optimization) no Brasil. Esta página é um spoke de
GEO é modinha ou funciona de verdade,
que separa mecanismo, técnica e promessa. Aqui o objeto é um só e é o mais desconfortável da
categoria: quanto controle alguém realmente tem sobre a resposta.
Os números de marca desta página são recortes históricos, com datas e denominadores declarados. Em especial, a campanha de 2026-08-06 antecede o acervo atual de guias e não avalia a operação SWAS de hoje. Ela documenta uma amostra daquela data — não uma medida do SOV atual.
Resumo
- A pergunta tem três versões: influenciar (é possível trabalhar a presença), enganar o motor com truque técnico (é o que a documentação do Google chama de cloaking, e derruba o site) e escolher a resposta (ninguém consegue).
- Na amostra de 2026-08-06: 19 de 100 pares para o nome mais citado, ausência em 81, e 51 de 100 sem nenhuma marca da lista declarada de 29 nomes na maioria das repetições.
- A prova de que não há controle: na família de perguntas de contratação, 48 capturas (12 perguntas × 4 motores), os quatro motores discordam sobre qual é o primeiro nome — e em 8 das 48 nenhuma das 29 marcas aparece.
- A instabilidade também é externa e medida: a pesquisa da SparkToro, com 600 voluntários e 2.961 execuções, registra menos de 1 chance em 100 de duas respostas trazerem a mesma lista de marcas, e ordenação idêntica em cerca de 1 em 1.000.
- O que a amostra histórica registrou: mais de quinze anos de autoridade construída fora do
próprio site corresponderam a 19 dos 100 pares; quatro meses de conteúdo concentrado, a 15.
A
murmur.marketingesteve ausente naquele recorte de 2026-08-06, anterior ao acervo atual; isso não é uma medição presente de SOV. - Manipulação de verdade existe — do outro lado do fio. Num log de servidor de cliente, um
único IP disparou user-agents falsos de PerplexityBot, Googlebot, bingbot, YandexBot, DeepSeekBot
e CCBot no mesmo segundo, pedindo
/.enve/.git/config.
Declaração de interesse, antes dos números
Eu vendo GEO e tenho interesse comercial declarado. Para que o leitor avalie a evidência, registro
o escopo: em 2026-08-06, 100 perguntas em português × 4 motores geraram 800 capturas com
print em 800 de 800. A murmur.marketing apareceu em zero naquele baseline histórico,
anterior ao acervo atual de guias; fora das 10 perguntas que já traziam o meu nome no
enunciado, 0 de 712.
Esse é um baseline histórico, anterior ao acervo atual de guias — não uma avaliação da estratégia SWAS atual nem uma medida do SOV de hoje.
As três perguntas escondidas dentro da pergunta
Quando alguém pergunta se dá para manipular o que o ChatGPT recomenda, está fazendo uma destas três, e elas têm respostas diferentes:
- “Dá para influenciar?” — Dá, e há efeito observado. Na Fly Med, publicação em 2026-05-22
e primeira citação de duas páginas do diretório no ChatGPT em 2026-05-27, com
?utm_source=chatgpt.comna URL. T+5 dias. No mesmo probe e no mesmo dia, na empresa irmã Fly Vet: zero. Influência existe; previsibilidade, não. - “Dá para enganar o motor com truque técnico?” — Dá para tentar, e o custo é o site. O Google documenta que servir conteúdo diferente para rastreador e para pessoa é cloaking, e é uma violação de política que leva à remoção. O que é legítimo e quase ninguém distingue: uma página pública, acessível a qualquer um, apenas sem link no menu — “conteúdo órfão estratégico” não é cloaking, porque nada é escondido de nenhum agente.
- “Dá para escolher a resposta?” — Não. E o resto desta página é a medição que sustenta esse “não”.
A amostra de 2026-08-06: 19 de 100, e 51 sem maioria
Estes são os números da minha campanha de 2026-08-06, pela régua de texto determinística sobre uma lista declarada de 29 nomes, em 100 pares (pergunta, motor) com cinco repetições cada: Conversion 19 · GeoStack 15 · Brasil GEO 14 · Criamente 9 · Profound 8. As duas ressalvas obrigatórias viajam na mesma frase: os três primeiros se separam por menos de 1,3 erro-padrão binomial, o que não é ordenação estável, e quem tem 19 pares é ausente nos outros 81.
E o dado que responde à pergunta do título melhor que qualquer um: em 51 dos 100 pares, nenhuma marca da lista chega à maioria das cinco repetições. Metade do campo não tem dono. Se alguém tivesse encontrado a alavanca de manipulação, essa metade não existiria.
O eixo de contratação diz o mesmo, com outro recorte. Na família de perguntas sobre contratar uma agência de GEO — 48 capturas, 12 perguntas × 4 motores, uma repetição cada — a contagem absoluta ficou Brasil GEO 19 · Conversion 18 · GeoStack 18 · Criamente 14 · SW Agência 10 · Upsend 9 · Bloomin 9 · Quality SMI 7, sempre pela mesma lista declarada de 29 nomes. O achado não é o pódio: é que cada motor tem um topo diferente — o ChatGPT põe uma marca na frente, o Claude empata duas outras, a Perplexity elege uma terceira e o Google AI Overview uma quarta —, e em 8 das 48 capturas nenhuma das 29 é nomeada. É contagem absoluta, nunca percentual, porque a régua enxerga 29 nomes de pelo menos 447 que o juiz extraiu.
Por que o controle falha estruturalmente
Não é que os motores sejam bem defendidos contra manipulação. É que eles não são um motor só, e a resposta que cada um dá vem de uma cadeia diferente.
| motor | de onde vem o material que ele cita | rastreador próprio | o que isso significa para quem quer “manipular” |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | busca ancorada no índice do Bing, mais o que os rastreadores da OpenAI leem | GPTBot · OAI-SearchBot · ChatGPT-User | passa pelas Ferramentas do Bing para Webmasters, que quase ninguém usa |
| Claude | rastreio próprio, com forte dependência de fontes de terceiros | ClaudeBot · Claude-SearchBot | é o que menos citou nas minhas campanhas, mesmo lendo mais |
| Perplexity | índice e rastreio próprios | PerplexityBot · Perplexity-User | responde diferente dos outros três nas mesmas perguntas |
| Google AI Overview | o índice do Google, servido pelo Googlebot | Googlebot (o mesmo da Busca) | o que vale aqui é a documentação pública do Google |
Uma tática que funcionasse teria de funcionar em quatro cadeias com rastreadores, índices e regras diferentes, e teria de sobreviver à variação interna de cada uma. Sobre essa variação há medida externa: a pesquisa de Rand Fishkin e Patrick O’Donnell, na SparkToro, com 600 voluntários e 2.961 execuções em ChatGPT, Claude e Google AI Overview, registra menos de 1 chance em 100 de duas respostas trazerem a mesma lista de marcas, e ordenação idêntica em cerca de 1 em 1.000. A conclusão deles é dura e verificável: qualquer ferramenta que prometa uma “posição de ranking na IA” está vendendo conversa fiada.
E há a medida que eu mesmo fiz e que fecha o ponto. A pergunta que originou toda a minha campanha — qual a melhor empresa para fazer GEO no Brasil — rodada cinco vezes nos quatro motores, num total de 20 capturas: uma mesma empresa é nomeada em 5 de 5 no ChatGPT, 4 de 5 na Perplexity, 0 de 5 no Claude e 0 de 5 no Google AI Overview. Nove de vinte. O print que me fez começar isto não estava errado — estava incompleto.
O que de fato move a agulha, e por que não é um truque
Quando eu fiz a engenharia reversa da estrutura pública dos nomes mais citados, por curl cru em
2026-08-06, o resultado contraria a intuição de quem imagina manipulação.
O nome mais citado tem 9 páginas sob /geo/ num sitemap de 1.366 URLs — 0,7% do site —
e publica menos de um post por mês no tema. O que ele acumulou está fora da superfície de GEO:
pesquisa própria hospedada em Poder360 e E-Commerce Brasil, dois artigos da Band
coroando-o primeiro de dez, o fundador em cinco podcasts de terceiros. Registro a ressalva do
próprio levantamento: o listicle da Band tem cara de colocação sindicalizada por assessoria, e não
foi possível confirmar se é pago.
O segundo caminho é o oposto e também funciona: 279 URLs em quatro sitemaps, com lastmod entre
2026-04-12 e 2026-08-06 — cerca de quatro meses de conteúdo concentrado. Um caminho compra
19 dos 100 pares; o outro compra 15. E aqui está a concessão que eu devo fazer: os dois
são trabalho de anos ou de meses, não truque, e nenhum dos dois passou de um quinto do campo
naquela amostra. A murmur.marketing esteve ausente no baseline histórico de 2026-08-06,
anterior ao acervo atual; esse dado não avalia a estratégia SWAS presente nem mede o SOV de hoje.
Se houvesse alavanca de manipulação, o teto não seria 19.
O caso Fly Vet: conteúdo publicado, oportunidade de entidade
Este é o material que eu posso publicar nominalmente, porque a empresa é minha.
A home da Fly Vet se apresenta como “1ª e maior agência” do nicho de marketing veterinário. O cluster de conteúdo está publicado e indexado. E, na campanha de junho de 2026, com 100 perguntas no ChatGPT, a concorrente EvolueVet aparece em 28 das 100 respostas; dentro dessas 28, a Fly Vet é recomendada em 10. Em 8 perguntas do tipo “melhor agência de marketing ou tráfego para veterinária”, a Fly Vet sai ausente e a concorrente é a primeira listada.
Na campanha de junho de 2026, o cluster publicado não bastou para que a Fly Vet fosse recomendada em todas as perguntas relevantes. Naquele recorte, o gargalo observado era entidade, e nenhuma técnica de redação resolve isso, porque o motor não estava resolvendo a marca como uma coisa distinta no mundo. E se manipulação fosse possível na dose que o mercado insinua, o dono do cluster publicado não perderia oito buscas de categoria para uma concorrente.
Onde a influência vira fraude — e onde ela já existe
Vale separar quatro coisas que costumam ser jogadas no mesmo balde:
| tática | é manipulação? | o que a evidência diz | risco real |
|---|---|---|---|
| publicar página específica para uma pergunta real | não | é o mecanismo que produziu a citação em T+5 dias na Fly Med | nenhum |
| página pública sem link no menu | não | nada é escondido de nenhum agente; o Google não é bloqueado | nenhum, se o acesso for igual para todos |
| servir HTML diferente para rastreador e para pessoa | sim | é cloaking pela política pública do Google | remoção do índice |
| fabricar menção e resenha de terceiro | sim | não é medível por mim e não é oferecido aqui | reputacional e jurídico |
E há a manipulação que eu medi, só que do outro lado do fio. Num log de acesso de um subdomínio
de cliente, 2.256 linhas em 24 horas, a contagem crua por user-agent dava ClaudeBot 88, OpenAI
10 e Perplexity 6. Cruzando user-agent com o IP real, sobraram ClaudeBot 79 (IPs da Anthropic),
OpenAI 3 e Perplexity zero. Um único IP disparou user-agents falsos de PerplexityBot,
Googlebot, bingbot, YandexBot, DeepSeekBot e CCBot no mesmo segundo, pedindo /.env,
/.git/config e /service-account.json. Não era rastreador: era varredura de credencial vestida de
robô.
A lição é do tamanho do artigo: quem conta rastreador de IA só por user-agent está contando invasor junto — e quem acha que “manipular a IA” é fácil normalmente está olhando para um número que já foi manipulado por outra pessoa, contra ele.
O que sobra: influência com denominador
Se controle não existe e truque técnico custa o site, o que resta é chato e é medível. Rodei as mesmas 387 perguntas de um universo real de cliente com três dias de intervalo, sem mexer em nada: cerca de 98% devolveram o mesmo veredito — no ChatGPT 7 de 387 oscilaram, no Claude 6 de 386, ambas as rodadas anteriores a qualquer intervenção. Daí sai a régua: movimento acima de 3 a 4 pontos percentuais no conjunto comparável é real; abaixo disso é variância.
É por isso que a resposta séria à pergunta do título não é “sim” nem “não”, e sim “em que unidade?”. No nível de uma resposta, o resultado é quase sorteio. No nível de centenas de perguntas repetidas, a frequência se move — devagar, com denominador, e nunca até o ponto de alguém escolher o que a máquina vai dizer.
Perguntas frequentes
Então dá ou não dá para influenciar o que o ChatGPT recomenda?
Dá para trabalhar para ampliar a frequência com que uma marca aparece num conjunto de perguntas, sem escolher a resposta de uma pergunta específica. Na Fly Med, a primeira citação de duas páginas do diretório saiu cinco dias depois de publicar; no mesmo probe e dia, a Fly Vet teve zero URLs de diretório citadas. No levantamento de categoria de 2026-08-06, em 100 pares repetidos cinco vezes, o nome mais citado venceu 19 e esteve ausente em 81. São achados datados de amostras específicas, não promessa de prazo nem medida atual de SOV.
Alguém pode pagar para aparecer nas respostas de IA?
Não existe, hoje, um leilão público que compre posição dentro de uma resposta orgânica de ChatGPT, Claude ou Perplexity, do jeito que existe leilão de anúncio em busca tradicional. O que existe e é observável é a compra indireta de autoridade de entidade: pesquisa própria hospedada em veículo de terceiro, listicle de imprensa, participação em podcast. Registro a ressalva do meu próprio levantamento sobre um desses casos: o listicle tem cara de colocação sindicalizada por assessoria e não foi possível confirmar se é pago. Na amostra de 2026-08-06, essa presença combinada correspondeu a 19 dos 100 pares; é um achado histórico, não um teto atual nem resultado garantido.
Pagar por menção em portal ou em listicle muda o que a IA recomenda?
Não dá para afirmar. No levantamento de estrutura pública de 2026-08-06, dois artigos da Band que destacam um nome da categoria pareciam placement sindicalizado por assessoria, mas não foi possível confirmar pagamento. Naquela amostra, a presença em terceiros somada ao histórico do domínio correspondeu a 19 dos 100 pares e esteve ausente nos outros 81. É uma observação datada; não estabelece um teto atual nem comprova um método de manipulação.
O que é cloaking e por que ele não é uma alternativa?
Cloaking é servir um conteúdo ao rastreador e outro à pessoa que visita a mesma URL. A política pública do Google trata isso como violação sujeita a remoção do índice, e como o Google não pode ser bloqueado sem que a página deixe de existir na Busca, a tática troca um ganho hipotético em IA por um risco certo no canal que ainda traz a maior parte do tráfego. A alternativa legítima que quase ninguém distingue é publicar uma página pública, igual para todos os agentes, apenas sem link no menu de navegação. Nada é escondido de ninguém, e por isso não é cloaking.
O número de rastreador de IA do meu próprio relatório pode estar manipulado?
Pode, e é a única manipulação que eu consegui medir de fato. Num log de acesso de um subdomínio de cliente, 2.256 linhas em 24 horas, a contagem crua por user-agent dava ClaudeBot 88, OpenAI 10 e Perplexity 6; cruzando user-agent com o IP real sobraram ClaudeBot 79, com IPs da Anthropic, OpenAI 3 e Perplexity zero. Um único IP disparou user-agents falsos de PerplexityBot, Googlebot, bingbot, YandexBot, DeepSeekBot e CCBot no mesmo segundo, pedindo /.env, /.git/config e /service-account.json — não era rastreador, era varredura de credencial vestida de robô. Quem conta rastreador de IA só por user-agent está contando invasor junto, e o número inflado trabalha contra quem o publica, porque sugere um interesse de motor que não existe. O conserto é chato e é sempre o mesmo: cruzar user-agent com IP verificado antes de transformar linha de log em manchete.
Quem escreveu isto
Mateus Gomes, operador da murmur.marketing, operação SWAS que combina software próprio
de medição e especialistas em estratégia e execução de GEO para ampliar SOV. Rodei pessoalmente a campanha de 2026-08-06 citada aqui,
a medição da Fly Vet e da Fly Med, e a engenharia reversa por curl da estrutura pública dos
concorrentes nomeados.
O interesse comercial é direto e está declarado no topo. Como contexto da evidência histórica, o baseline de 2026-08-06, anterior ao acervo atual de guias, registrou ausência em 800 capturas. Isso não deve ser lido como avaliação da operação SWAS ou do SOV atual.
Conclusão
Dá para trabalhar para ampliar a presença de uma marca nas respostas de IA, mas ninguém escolhe uma resposta individual. A campanha de 2026-08-06 mediu um teto de categoria naquela amostra: 19 de 100 pares para o nome mais citado, ausência em 81, e 51 de 100 sem nenhuma marca da lista declarada de 29 nomes na maioria das repetições. Controlar a resposta ninguém consegue, porque são quatro cadeias de recuperação diferentes que discordam entre si no mesmo dia sobre as mesmas perguntas — e, dentro de cada uma, a resposta individual é quase sorteio, como a pesquisa da SparkToro mostrou com 2.961 execuções. O que move a agulha é autoridade de entidade construída em anos ou conteúdo concentrado em meses, não truque. O trabalho da murmur combina software próprio e serviço especializado para acompanhar e ampliar SOV; em modalidades elegíveis, garantias de aumento dependem do baseline, escopo, período e condições definidos em contrato. Isso não é garantia de uma resposta específica. E truque técnico de verdade, como cloaking, troca um ganho hipotético por remoção certa. Para discutir uma medição do seu caso — com denominador, data de execução e print —, o contato é pelo LinkedIn de Mateus Gomes.