O que 2 milhões de sessões em LLMs revelam sobre busca por IA

A suposição mais comum no mercado de SEO e GEO ainda é que ChatGPT é sinônimo de busca por IA. Quem quer aparecer em respostas de modelos generativos concentra esforços lá, como se os outros sistemas fossem ruído de fundo. Os dados de quase 2 milhões de sessões analisadas pela Previsible ao longo de 2025, cobrindo nove setores, mostram que essa premissa está errada de forma bastante específica.

O ChatGPT comanda 84,1% do tráfego rastreável de descoberta por IA. Mas Copilot cresceu 25x no período, Claude cresceu 13x, enquanto Perplexity e Gemini praticamente estagnaram nos números agregados. O que esses percentuais não revelam sozinhos é onde cada um desses crescimentos aconteceu. E é aí que a fragmentação se torna estrategicamente relevante.

Copilot: a descoberta que acontece enquanto o trabalho está sendo feito

O crescimento de 25x do Copilot deixou de ser surpresa quando os dados são abertos por setor: SaaS cresceu 21x, educação 27x, finanças 23x. O padrão é consistente e tem uma explicação simples. Esses são os setores onde profissionais já vivem dentro do ecossistema Microsoft, no Excel, no Outlook, no Teams. A descoberta não acontece em uma sessão separada de pesquisa. Ela acontece no momento em que a decisão já está se formando.

Um analista financeiro não sai do Excel para “buscar” um fornecedor. Ele pede ao Copilot para interpretar, comparar e contextualizar dados no ambiente onde já está trabalhando. Um estrategista de conteúdo não abre uma nova aba para pesquisar concorrentes. Ele consulta dentro do fluxo. Para marcas que vendem para compradores B2B, equipes SaaS ou tomadores de decisão corporativos, isso altera fundamentalmente onde a visibilidade precisa ser construída: não durante a pesquisa inicial, mas durante a execução, quando a intenção é mais alta e a atenção é menor.

Perplexity: único sobrevivente fora do ChatGPT em finanças

Dentro desse contexto de crescimento geral do Copilot, o comportamento do Perplexity destoa. Seu crescimento agregado é de 1,15x, praticamente estável. Mas em finanças, ele mantém 24% de participação de mercado, sendo o único setor onde uma plataforma secundária sustenta presença relevante ao lado do ChatGPT. Em educação caiu de 28,5% para 5,2%. Em editoras, de 41,5% para 3,6%.

A assimetria revela algo estrutural sobre o setor financeiro: decisões de alto risco exigem verificação, não síntese. Quando um profissional compara plataformas de investimento ou pesquisa requisitos de conformidade regulatória, uma resposta consolidada sem fonte rastreável não serve. O Perplexity foi construído para esse caso, com parcerias com FactSet, Morningstar, Benzinga e Quartr fornecendo acesso a transcrições de resultados, registros da SEC e dados de mercado em tempo real. Cada resposta inclui fontes clicáveis. Para marcas no setor financeiro, otimização para IA não é só sobre conteúdo próprio, é sobre presença dentro dessas redes de dados institucionais de onde o modelo extrai.

Claude: pequeno em volume, desproporcional em influência

Esses dois padrões criam uma expectativa de que o mercado se divide entre plataformas de alto volume e plataformas de nicho verificável. O Claude desafia essa lógica de outro ângulo. Representa apenas 0,6% do tráfego total de descoberta por IA, mas cresceu 49x em editoras, 38x em finanças e 25x em educação. Usuários que poderiam usar Copilot para tarefas operacionais escolhem Claude para trabalho diferente: carregam um manuscrito de 80 mil palavras para verificar coerência argumentativa, sobem três anos de transcrições de resultados para analisar mudanças de linguagem da gestão, ou colam uma base de código legada para mapear gargalos arquitetônicos.

A janela de contexto estendida do Claude serve a um perfil específico: profissionais que precisam de síntese, crítica e julgamento estratégico sobre grandes volumes de informação. Eles são menos numerosos, mas tendem a ser os que moldam comitês de compra internos. Para marcas que vendem para públicos técnicos ou tomadores de decisão estratégicos, o conteúdo que ressoa nesse canal precisa ter nível analítico real: estudos de caso com metodologia explícita, frameworks comparativos, profundidade que justifique o esforço de upload.

Gemini e o colapso silencioso da atribuição

O quarto padrão é o mais incômodo para quem tenta medir estratégia. O tráfego rastreado do Gemini mostra educação com queda de 67%, SaaS com crescimento de apenas 1,4x. Mas esses números provavelmente não refletem perda de usuários. Refletem colapso de atribuição.

O Gemini entrega respostas sem links de fonte proeminentes e retém usuários dentro do ecossistema Google. Alguém pesquisa software de gestão de projetos, absorve a resposta consolidada e, dias depois, busca o nome da marca diretamente no Google. A análise registra busca de marca, não influência de IA. A jornada existiu, mas ficou invisível. Isso tem implicação direta para qualquer empresa que use tráfego rastreável como único indicador de desempenho em IA: a métrica de penetração pode estar subestimando o volume real de descoberta assistida por IA em duas a três vezes. Monitorar crescimento de buscas de marca em paralelo com esforços de GEO, e rastrear conversões com defasagem de tempo, passa a ser parte do método, não opção.

A fragmentação como dado estratégico

O que os 2 milhões de sessões da Previsible revelam, em última análise, é que a busca por IA já opera em ecossistemas distintos com lógicas distintas. Concentrar toda a estratégia de encontrabilidade no ChatGPT equivale a fazer SEO só para desktop em 2018: possível, mas com zona cega crescente. O público que toma decisões dentro de ferramentas corporativas está sendo alcançado pelo Copilot. O público que exige verificabilidade financeira está no Perplexity. O público técnico que aprofunda análise independente está no Claude. E o Gemini está movendo uma parcela da descoberta para fora do que qualquer dashboard consegue ver.

Estratégia de visibilidade em IA que ignora essa fragmentação não está medindo o jogo inteiro.

Perguntas e respostas

• Quem realizou a pesquisa e qual foi a metodologia?
  • A pesquisa foi conduzida pela Previsible, empresa especializada em análise de tráfego orgânico, que rastreou quase 2 milhões de sessões em plataformas de LLM ao longo de 2025, cobrindo nove setores: SaaS, educação, finanças, e-commerce, editoras, jurídico, eventos, seguros e outros.
• Por que o Copilot cresceu tanto em B2B e o ChatGPT é dominante em categorias de consumo?
  • Porque o Copilot está integrado ao ecossistema Microsoft onde profissionais B2B já trabalham. A descoberta acontece dentro do fluxo de trabalho, não em sessão separada. O ChatGPT, por ser de acesso direto e não integrado a ferramentas corporativas, captura mais consultas de descoberta ampla e uso pessoal.
• O Perplexity está em declínio ou está se especializando?
  • Especializando. Seu crescimento agregado é quase zero, mas a concentração em finanças com 24% de market share indica que a plataforma encontrou um nicho de alta fidelidade onde a necessidade de verificabilidade é inegociável. Em categorias onde síntese rápida basta, o Perplexity perdeu espaço para ChatGPT e Copilot.
• Por que o Claude tem influência desproporcional ao seu volume de tráfego?
  • Porque seus usuários tendem a ser profissionais técnicos, pesquisadores e estrategistas que usam o modelo para análise profunda de grandes volumes de conteúdo. Esse perfil costuma incluir os formadores de opinião e tomadores de decisão dentro de organizações, o que amplifica o impacto relativo de cada interação.
• Como corrigir a crise de atribuição causada pelo Gemini?
  • Monitorando crescimento de buscas diretas de marca como indicador indireto de descoberta por IA. Rastrear conversões com janela de atribuição mais longa (7 a 14 dias) e cruzar com os períodos em que esforços de GEO foram intensificados ajuda a capturar o efeito de jornadas iniciadas no Gemini e concluídas por busca direta.