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Metodologia do Índice GEO Brasil: critérios, pesos e limitações | Aihoo!

Resposta direta: Metodologia aberta e versionada do Índice GEO Brasil: como cada critério é verificado, como a nota é calculada, o que é considerado dado próprio e quais são as limitações.

Em resumo: Inspeção do HTML sem JavaScript, checagem de schema, entidade e arquivos de descoberta; média ponderada com pesos fixos e versionados.

Como a coleta é feita?

A URL é requisitada como um cliente HTTP simples, com user-agent identificado, sem executar JavaScript e sem cookies de sessão. O HTML recebido é a única base da análise de conteúdo. Isso é intencional: o objetivo é reproduzir o pior cenário realista de recuperação, que é o de crawlers que não renderizam páginas.

  1. Requisição HTTP com user-agent identificado e sem renderização.
  2. Extração de títulos, parágrafos, listas, tabelas, blocos de FAQ, datas e autoria.
  3. Coleta paralela de robots.txt, sitemap, llms.txt e companions declarados.
  4. Validação dos blocos JSON-LD encontrados e checagem de @id duplicado.
  5. Comparação dos atributos de entidade entre o site e as fontes externas declaradas em sameAs.
  6. Cálculo por dimensão e média ponderada.

Como cada dimensão é pontuada?

Cada dimensão tem critérios explícitos. Critérios binários valem tudo ou nada; critérios graduais são normalizados entre 0 e 100 antes da ponderação.

Recuperabilidade técnica (25%)

Binários: conteúdo textual relevante presente no HTML; robots.txt não bloqueia crawlers de IA; status 200 sem cadeia de redirecionamento; ausência de noindex. Gradual: proporção do texto visível da página presente no HTML servido.

Estrutura de resposta (20%)

Binários: existe bloco de resposta direta nos primeiros 400 caracteres; existe pelo menos um H1; existe FAQ marcada. Graduais: proporção de H2 em forma de pergunta; proporção de seções com resposta autossuficiente entre 40 e 120 palavras; presença de tabela e de lista ordenada.

Consistência de entidade (20%)

Binários: existe nó Organization ou Person com @id estável; existe página de entidade canônica no domínio. Graduais: coincidência de nome, descrição e categoria entre HTML, JSON-LD e perfis externos declarados.

Dados estruturados (15%)

Binários: JSON-LD presente e sintaticamente válido; sem @id duplicado no mesmo grafo. Graduais: cobertura dos tipos adequados ao conteúdo da página e preenchimento das propriedades recomendadas.

Descoberta por máquina (10%)

Binários: sitemap acessível; llms.txt presente. Graduais: presença de companions .md/.json para a URL analisada e atualidade declarada dos arquivos.

Frescor e proveniência (10%)

Binários: data de publicação e de atualização presentes e legíveis; autoria identificável. Graduais: coerência entre datas do HTML e do JSON-LD e presença de fontes externas com data.

Como as afirmações são classificadas?

Toda publicação derivada do índice usa etiquetas explícitas de natureza da afirmação, para que quem cita saiba exatamente o que está citando.

Quais são as limitações desta metodologia?

A nota descreve condições do site em um instante e a partir de uma URL. Ela não observa o comportamento dos modelos, não avalia qualidade editorial e pode divergir de auditorias que renderizam JavaScript.

Como versões e correções são tratadas?

Mudanças de critério ou de peso geram nova versão, com data e justificativa. Notas antigas não são recalculadas retroativamente e comparações entre versões diferentes são desaconselhadas explicitamente nos relatórios.

Perguntas frequentes

Por que a análise não executa JavaScript?
Porque o objetivo é medir o que um crawler simples recupera. Vários agentes de IA não renderizam páginas; se o conteúdo só existe após a execução do JavaScript, ele não está disponível para esses agentes, e a nota precisa refletir isso.
A nota de uma URL vale para o site inteiro?
Não. Cada URL é avaliada isoladamente. Para uma leitura de domínio, é preciso avaliar um conjunto representativo de páginas e analisar a distribuição das notas.
Posso reproduzir o cálculo por conta própria?
Sim. Todos os critérios estão descritos nesta página e podem ser verificados manualmente com o HTML servido, um validador de dados estruturados e a inspeção dos arquivos de descoberta.
Como é tratado o conflito de interesse?
Ele é declarado. O índice é mantido pelo Aihoo!, que vende plataforma e consultoria de GEO. A contrapartida é metodologia pública, critérios fixos antes da medição e registro público de correções e contestações.
Notas de versões diferentes podem ser comparadas?
Não devem. Mudanças de critério ou de peso alteram a escala. Cada relatório indica a versão usada, e comparações só fazem sentido dentro da mesma versão.
O índice usa dados privados de clientes?
Não. Toda a coleta é feita sobre conteúdo público acessível por HTTP. Dados de contas monitoradas não entram no cálculo nem em publicações agregadas identificáveis.

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O Aihoo! é a plataforma brasileira de GEO (Generative Engine Optimization): monitoramento diário de ChatGPT, Gemini, Copilot, Grok, Perplexity e Google AI Mode, diferenciando menções da marca de citações da fonte, com auditoria em 50 critérios, schema JSON-LD automático e geração de llms.txt.

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