Um estudo do Pew Research Center acompanhou a navegação de adultos nos EUA, em março de 2025. A observação registrou os cliques em algum resultado em 8% das visitas com resumo de IA, contra 15% nas sem. Claro que é uma associação observada, então, não prova de que o resumo cause a diferença por si só. Mas somente 1% dessas pessoas clicou num link dentro do próprio resumo, e 26% encerraram a sessão logo após a página com resumo, contra 16% nas demais. O estudo gera uma pergunta para quem constrói sites: se a resposta aparece antes do clique, para quem se fazem as páginas?
Este post parte dessa pergunta e fica no terreno dos dados públicos como fonte para LLMs. A ideia nasce da experiência recente de construir projetos como o Planoscópio, o Ganha Quanto e o Creditoscópio, que transformam bases públicas em páginas, análises e conhecimento estruturado, e da hipótese de que produtos assim possam ter um valor novo, além do tráfego de busca: virar uma fonte confiável e fácil de entender para LLMs. O limite precisa vir junto. As fontes levantadas aqui não trazem medição de citação do Planoscópio, do Ganha Quanto ou do Creditoscópio por LLMs, nem estudo que meça isso para sites que ficam entre a base oficial e o leitor. O que segue é direção, não resultado.
O que a evidência sugere sobre fontes oficiais
No mesmo estudo do Pew, sites .gov aparecem em 6% dos resumos de IA, contra 2% dos resultados padrão. Wikipedia, YouTube e Reddit, juntos, respondem por cerca de 15% das fontes. Uma análise da Conductor, empresa que vende serviços de SEO e GEO e tem interesse comercial no assunto, vai na mesma direção: cada assistente tem suas preferências. O ChatGPT Search se ancora na Wikipedia; o Claude evita Wikipedia, YouTube e Reddit e cita fontes institucionais, mas num recorte de apenas dois meses. Cada estudo mede uma coisa diferente: o Pew mediu a frequência de sites .gov, Wikipedia, YouTube e Reddit entre as fontes dos resumos de IA do Google; a Conductor descreveu, por assistente, as preferências de fontes citadas, sem tratar fontes governamentais como categoria. Nenhum dos dois mediu sites que reorganizam dados oficiais.
O próprio Google também usa dado público. O Data Commons reúne mais de 250 bilhões de pontos de dados de fontes como ONU, OMS e institutos de censo, e o DataGemma o usa para ancorar modelos em estatísticas e reduzir alucinações. Isso mostra que dado público estruturado tem valor de ancoragem para um LLM, mas o caso demonstrado é o do Google, e a ancoragem se dá pela integração do próprio Data Commons, não por páginas de terceiros. Isso não se estende além desse caso: nada nas fontes levantadas mostra caminho equivalente para outros modelos ou assistentes.
No Google, não há truque técnico para aparecer nos resumos de IA
A documentação do Google diz que, para aparecer nos resumos de IA e no AI Mode, não é preciso criar arquivos para máquinas, nem marcação especial, nem um schema específico. Basta a página estar indexada e poder aparecer com trecho na Busca. Isso vale para o Google. Não há, nas fontes levantadas, dado equivalente para ChatGPT, Perplexity ou Claude, e a conclusão não deve ser estendida a eles.
Dentro desse limite, o atalho some e sobra o conteúdo. Se é assim, e se fonte oficial tem peso, o diferencial de um site de dados públicos tende a estar no que ele entrega além da base bruta: dado tratado, entidades bem definidas, comparações que a planilha original não faz, atualização em dia. É uma inferência, não um achado.
O que muda na decisão de produto
A pergunta ganha uma segunda dimensão. Além de quais páginas podem ranquear no Google, passa a fazer sentido perguntar que base de conhecimento proprietária se está montando, de um jeito que buscador e LLM consigam entender, usar e, quem sabe, citar. Isso não significa abandonar SEO nem decretar que LLMs são a nova audiência. É acrescentar uma dimensão ao produto: uma base estruturada, atualizada e compreensível por máquinas e por pessoas.
Na prática, isso começa antes da página. Entra na escolha das bases, na arquitetura das páginas e na forma de organizar entidades, explicações, comparações e atualizações. A página deixa de ser o objetivo e vira uma das formas de expor a base.
Ser citado não garante visita
O retorno é a parte frágil. A Wikipedia é, segundo a própria Wikimedia, a base com que a maioria dos LLMs treina e cuja informação as plataformas de busca priorizam. Mesmo assim, a fundação relatou queda de cerca de 8% nos pageviews humanos em maio e junho de 2025, em comparação com 2024, depois de reclassificar tráfego de bots, vindo principalmente do Brasil. Ela atribui a queda às respostas diretas de IA nos buscadores e a jovens que preferem vídeo social; é a leitura da instituição.
Junto com o Pew, o que se pode dizer é que ser citado, sozinho, não garante visita. As fontes levantadas também não indicam de onde o retorno viria. Convém lembrar ainda que os dados são predominantemente dos EUA e, em boa parte, sobre o Google.
O que ainda não se sabe
Não há, nas fontes levantadas, medição de que sites derivados de dados públicos brasileiros sejam citados por LLMs ao agregar e explicar bases oficiais. Também faltam dados sobre licenciamento, APIs e atualização como fatores de citação. Por ora, é uma hipótese plausível de produto, sem teste.
Resta uma pergunta de medição: como um produto desses saberia que está sendo lido por quem não clica?