Quando alguém digita uma pergunta no ChatGPT, parece que está fazendo uma única busca. Mas o que acontece nos bastidores dessa engrenagem é muito mais sofisticado e relevante. Isso importa para quem produz conteúdo ou cuida da visibilidade digital de uma marca.
Um novo estudo conduzido por David Konitzny, da plataforma Peec AI, revelou que o ChatGPT, na versão atual do modelo GPT-5.6 Sol, realiza em média 7,61 buscas por prompt, contra apenas 2,17 buscas registradas em 2025 com o modelo anterior. Ou seja: o número de pesquisas que o ChatGPT faz nos bastidores para responder uma única pergunta cresceu 3,5 vezes em menos de um ano.
O que é um conjunto de subconsultas e por que ele existe
Para compreender o impacto desse dado, é preciso entender como os assistentes de IA pesquisam na web, algo que acontece de forma invisível para o usuário.
Quando o ChatGPT recebe uma pergunta que exige informações atualizadas, ele não busca aquela frase exata. Desmembra o prompt em várias consultas menores e mais específicas, que correm em paralelo nos bastidores. Numa analogia simples, é como se o usuário enviasse o prompt da superfície e toda uma engrenagem começasse a se mexer no subsolo. Esse processo tem um nome técnico: query fan-out, que pode ser traduzido como “desdobramento de consulta” ou simplesmente “conjunto de subconsultas”.
Outra analogia que pode ser feita é a de um pesquisador humano eficiente. Quando alguém pergunta “qual é a melhor ferramenta de gestão de projetos para equipes remotas?”, um pesquisador experiente não digita apenas essa frase. Ele busca avaliações separadamente, compara preços, consulta fóruns com experiências reais de uso, verifica versões gratuitas disponíveis e procura artigos de 2026, tudo antes de dar uma resposta. O ChatGPT faz o equivalente digital disso, só que em frações de segundo.
O que o estudo revelou, número por número
O pesquisador David Konitzny analisou quatro mil prompts, comparando o comportamento do GPT-5.6 Sol com os dados de 2025 e chegou a descobertas que a comunidade de SEO e GEO está debatendo intensamente:
- A média de subconsultas por prompt saltou de 2,17 para 7,61.
- A cadeia mais longa de buscas registrada passou de quatro para 29 subconsultas numa única resposta.
- O uso do operador
site:(que direciona a busca a um domínio específico) cresceu de forma expressiva. Em 8 de agosto de 2026, a Promptwatch registrou que esse tipo de busca saltou de 0,37% para 16,8% de todas as subconsultas do ChatGPT, em um único dia. Um aumento de 46 vezes, o que indica que, ao montar respostas, o modelo passou a verificar domínios específicos com muito mais frequência.
Outros estudos reforçam a direção dos dados. Ao analisar 501 prompts no Gemini 3, a empresa Seer Interactive mediu uma média de 10,7 subconsultas por prompt. Segundo levantamento da Nectiv Digital com mais de 60 mil subconsultas do Google AI Mode, 59% dos prompts geraram entre 5 e 11 buscas adicionais, enquanto 24% geraram entre 12 e 19. E em casos extremos, o ChatGPT Deep Research chegou a realizar 420 buscas para responder uma única pergunta sobre compras.
Por que isso importa para o SEO e o GEO
A conclusão que surge desses dados é direta: o ranqueamento orgânico tradicional responde a apenas uma das buscas que o ChatGPT realiza. As demais, invisíveis ao usuário e à maior parte das ferramentas de monitoramento, determinam quais fontes o modelo vai citar na resposta final.
Segundo análise de Kevin Indig e da AirOps com mais de 815 mil pares de consulta e página, páginas na primeira posição do Google são citadas em 58% das respostas de IA. Na décima posição, esse número cai para 14%. Mas há um dado ainda mais revelador no estudo de Konitzny: marcas mencionadas diretamente nas subconsultas de busca foram citadas na resposta final em 68,9% dos casos, enquanto páginas que foram recuperadas mas não foram nomeadas nas subconsultas aparecem na resposta em apenas 2,1% das vezes.
Traduzindo: ser o nome que o ChatGPT já inclui na própria busca vale mais do que qualquer ranqueamento isolado.
Como o ChatGPT decide o que buscar
Outro padrão revelado pelos estudos é que as subconsultas do ChatGPT não são aleatórias. Elas seguem uma lógica previsível, e entender essa lógica abre caminhos estratégicos concretos.
O modelo injeta palavras específicas nas buscas que o usuário nunca digitou. Segundo a Peec AI, ao analisar cinco milhões de subconsultas, os termos mais frequentemente adicionados pelo ChatGPT são “best” (melhor), “top” (principal), “reviews” (avaliações), “comparison” (comparação) e o ano atual. Em 15,33% das subconsultas analisadas, a palavra “best” foi adicionada. Em 6,84%, o modelo inseriu “reviews”. Em 5,44%, acrescentou o ano corrente.
Há também uma lógica de roteamento por tipo de informação: fatos e dados técnicos são direcionados a páginas oficiais das marcas, enquanto opiniões e experiências de uso são direcionadas a avaliações e a plataformas como o Reddit. O modelo decide, antes de buscar, onde é mais provável que o tipo de informação que precisa esteja.
Outro detalhe relevante: segundo levantamento da Peec AI com 20 milhões de subconsultas, 43% das subconsultas geradas a partir de prompts em outros idiomas rodaram em inglês. Isso inclui o português. Um usuário brasileiro que pergunta ao ChatGPT sobre as melhores ferramentas de gestão financeira para pequenas empresas pode ter suas subconsultas rodadas parcialmente em inglês, o que significa que conteúdo em inglês sobre a mesma categoria compete diretamente com conteúdo em português nos bastidores da resposta.
O que muda na prática para quem produz conteúdo
A implicação mais direta é que a estratégia de visibilidade em IA não pode mais focar em uma única palavra-chave ou pergunta. Precisa cobrir o ecossistema de subconsultas que o modelo vai gerar a partir das perguntas reais do público.
Algumas direções concretas que saltam desses dados:
- Conteúdo estruturado em comparações, avaliações e listas de melhores opções tem mais chance de ser encontrado nas subconsultas, porque o ChatGPT injeta esses termos ativamente em suas subconsultas.
- Páginas de produto com especificações detalhadas, preços e casos de uso reais são buscadas separadamente das páginas de avaliação. As duas precisam existir e estar bem estruturadas.
- Manter datas de atualização visíveis e incluir referências ao ano corrente no conteúdo aumenta a probabilidade de ser selecionado, já que o modelo prioriza frescor nas subconsultas.
- Conteúdo em inglês produzido por marcas brasileiras pode ter relevância estratégica, dado o padrão de subconsultas em inglês mesmo para prompts em português.
- Presença em plataformas de avaliação e fóruns de discussão relevantes para o setor se torna tão estratégica quanto o próprio site da marca, porque o modelo busca nesses canais por design.
Segundo levantamento da OmniBound de 2026, 92% dos profissionais de Marketing planejam otimizar para busca por IA, mas apenas 40,6% estão fazendo isso de forma ativa. O gap entre intenção e execução ainda é enorme, e a janela de vantagem para quem chegar primeiro segue aberta.
O dado de 7,61 buscas por prompt é mais do que uma curiosidade sobre o funcionamento do ChatGPT. É um mapa de como a visibilidade digital funciona agora, e de quanto da disputa por atenção acontece numa camada que a maioria das empresas brasileiras ainda nem sabe que existe.
Perguntas frequentes sobre subconsultas do ChatGPT e visibilidade em IA
1. O que são as subconsultas do ChatGPT e por que elas ficam invisíveis para o usuário?
Quando o ChatGPT recebe uma pergunta que precisa de informações atualizadas, ele não busca aquela frase exatamente. Em vez disso, desmembra o prompt em várias consultas menores e mais específicas, que são executadas em paralelo nos bastidores antes de montar a resposta final. Esse processo é chamado tecnicamente de query fan-out e fica invisível para o usuário, que vê apenas a pergunta que digitou e a resposta que recebeu. A plataforma Promptwatch e a Peec AI desenvolveram métodos para capturar e analisar essas subconsultas em escala.
2. Por que o número de subconsultas por prompt cresceu tanto de 2025 para 2026?
O salto de 2,17 para 7,61 subconsultas por prompt reflete a evolução dos modelos de linguagem e a ampliação das capacidades de busca em tempo real do ChatGPT. Modelos mais recentes, como o GPT-5.6 Sol, são capazes de decompor prompts de forma mais sofisticada, identificar mais ângulos que precisam de verificação externa e lançar mais buscas paralelas antes de sintetizar uma resposta. Em agosto de 2026 o comportamento também mudou, quando o uso do operador site: cresceu 46 vezes em um único dia, indicando que o modelo passou a verificar domínios específicos com muito mais frequência.
3. Como o ChatGPT decide quais termos adicionar nas subconsultas?
O modelo segue padrões previsíveis identificados em estudos com milhões de subconsultas. Segundo a Peec AI, os termos mais frequentemente injetados são palavras como “melhor”, “principal”, “avaliações”, “comparação” e o ano corrente. O modelo também roteia os tipos de busca por intenção: fatos técnicos vão para páginas oficiais, opiniões e experiências de uso vão para plataformas de avaliação e fóruns de discussão. Esse roteamento acontece antes da busca, o que significa que o modelo decide para onde vai apontar o olhar antes de olhar.
4. Marcas brasileiras são afetadas pelo padrão de subconsultas em inglês?
Sim. Segundo levantamento da Peec AI com 20 milhões de subconsultas, 43% das buscas geradas a partir de prompts em outros idiomas rodaram em inglês. Isso significa que, quando um usuário brasileiro pergunta ao ChatGPT sobre um produto ou serviço em português, parte das subconsultas pode ser executada em inglês, e conteúdo em inglês sobre a mesma categoria entra diretamente na concorrência pelos resultados que vão alimentar a resposta.
5. Como uma empresa pode começar a otimizar para as subconsultas do ChatGPT?
O ponto de partida é mapear quais perguntas o público-alvo faz ao ChatGPT sobre a categoria, produto ou serviço. A partir daí, verificar quais subconsultas típicas essas perguntas geram, usando ferramentas como Peec AI, Promptwatch ou a inspeção manual das requisições de rede no navegador. Com esse mapa, fica possível identificar lacunas no conteúdo existente, priorizar formatos que o modelo privilegia nas subconsultas, como comparações e avaliações, e garantir presença nas fontes que o modelo busca por tipo de informação, tanto no site próprio quanto em plataformas de terceiros.
