Escrevo sobre LLMO toda semana, mas nunca tinha feito algo tão inovador quanto pedir para as próprias buscas por IA citarem meu blog. Quero saber o que o leitor faz de verdade: abre o ChatGPT, digita uma pergunta, e vê se algum artigo meu aparece na resposta.
Resultados
O blog em inglês tem 31 artigos publicados. Quando apontei cinco IAs para ele, três artigos fizeram o trabalho dos 31. Os outros 28 podiam não existir.
Como Fiz a Pesquisa
Escolhi as cinco IAs que aparecem com frequência no filtro de referral do meu GA4. Depois montei 30 prompts divididos em três grupos de dez, porque a resposta de LLM é estocástica e rodar um prompt por IA é só achismo.
Resultados dos Prompts
Dos 31 artigos, exatamente três apareceram como citação nas cinco IAs:
- geo-princeton-study-9-ways-ai-cites-you
- Citation breadth de 9,7%, menos de um em cada dez artigos
- Os 28 restantes ou não apareceram, ou apareceram uma única vez no meio dos 450 turnos sem se repetir
O Que os Vencedores Têm em Comum
Reli os três imãs de citação ao lado de cinco dos 28 fantasmas. O padrão não é nada sutil. Têm número no título. "9 ways", "11 JSON-LD schemas, 3 cited", "measure". Todos os vencedores. Os perdedores tendem para títulos evocativos (cheap-model-won-context-beats-parameters, claude-hid-my-bug-three-times) que ficam bem para humanos mas não têm contagem que uma engine de resposta consiga agarrar.
Fatores Determinantes
O título faz uma afirmação que não existe em nenhum outro lugar da web, então a engine não tem âncora. "The cheap model won" é uma frase boa, mas nenhum humano digita aquilo como query.
Conclusão
A maior parte dos fantasmas cai em um destes três problemas:
- O título faz uma afirmação que não existe em nenhum outro lugar da web, então a engine não tem âncora.
- O tema é tão de nicho que nenhum prompt genérico chega lá.
- O blog da AssemblyAI sempre vai ganhar um post sobre latência em voice AI.
A taxa de citação precisa de pelo menos um mês de descanso antes de ser lida. O lag de indexação de IA é real, e o LLMO Quickstart não está brincando quando diz que a taxa de citação precisa de pelo menos um mês de descanso antes de ser lida.
A contagem de JSON-LD, por sinal, é a mesma nos 31 artigos: eu uso o mesmo layout Astro em tudo. Então o que está acontecendo não é "o vencedor tem schema melhor". É o título, a gravidade da pergunta, e o tempo.