Estudo da Semrush revela que só 15,2% das categorias têm marca dona no ChatGPT

Aparecer uma vez numa resposta do ChatGPT não quer dizer nada sobre a próxima pergunta que o mesmo usuário vai fazer sobre o mesmo assunto. É essa lacuna que um novo estudo da Semrush, feito em parceria com Kevin Indig, da Growth Memo, tentou medir.

O time analisou 1.094 categorias nos Estados Unidos, cobrindo mais de 50 mil marcas, 220 mil domínios e 600 mil citações, com dados mensais do ChatGPT entre janeiro e junho de 2026. A pergunta central era simples: quantas dessas categorias já têm uma marca “dona”, e o que separa quem domina de quem só aparece de vez em quando?

Só 15,2% das categorias analisadas já têm uma marca dona, e a métrica que separa esse grupo pequeno do resto não é a que a maioria das equipes de conteúdo está acompanhando hoje. Vale entender qual é, porque ela muda onde faz sentido concentrar o próximo conteúdo.

O que o estudo da Semrush com Kevin Indig mediu no ChatGPT

O estudo partiu da base do Semrush AI Visibility Toolkit, ferramenta que a empresa já vinha expandindo pra medir presença de marca em respostas de IA. Cada uma das 1.094 categorias analisadas reúne cinco prompts representativos, cobrindo o tipo de pergunta que um comprador real faria: definição, comparação, alternativas, caso de uso e decisão de compra.

Para cada prompt, o time registrou quais marcas o ChatGPT mencionou na resposta e quais fontes apareceram como citação. A escala da amostra (mais de 220 mil URLs rastreadas ao longo de seis meses) é o que dá peso estatístico à conclusão central do estudo.

Como a Semrush define “dono de categoria” no ChatGPT

A métrica central do estudo não é “apareceu ou não apareceu”. É presença consistente ao longo dos cinco prompts da categoria, classificada em três níveis:

• Dono claro: a marca aparece em pelo menos 4 dos 5 prompts da categoria, com uma vantagem de ao menos 5 pontos percentuais sobre a segunda colocada.
• Líder emergente: a marca mais mencionada aparece em pelo menos 3 prompts, mas sem a vantagem necessária para ser considerada dona.
• Categoria em disputa: nenhuma marca aparece em pelo menos 3 dos 5 prompts.

Essa régua importa porque descarta o efeito de “sorte num prompt só”. Uma marca só é tratada como dona de fato quando se repete de forma consistente ao longo de perguntas diferentes dentro do mesmo tema.

Um detalhe metodológico que vale registrar: o estudo mediu liderança pela menção da marca dentro do texto da resposta, não pela citação de link nas fontes. A escolha tem base em pesquisa anterior do próprio Kevin Indig, que já tinha mostrado que o usuário presta muito mais atenção à marca mencionada na resposta do que ao link citado ao lado dela. 

E a diferença entre as duas métricas é grande: apenas 21% dos domínios mais citados como fonte também eram a marca mais mencionada na resposta. Ou seja, aparecer como link de referência e “ser a marca que o ChatGPT recomenda” são coisas bem diferentes.

Por que só 15,2% das categorias têm uma marca dominante

Aplicando esse critério às 1.094 categorias, o resultado foi: 15,2% têm dono claro, 31,2% têm um líder emergente (sem a vantagem mínima) e 53,7% seguem em disputa aberta, sem nenhuma marca consistente o bastante nem pra esse posto intermediário.

Na prática, isso quer dizer que a maioria das categorias testadas ainda está livre pra qualquer marca com conteúdo, cobertura e sinal de entidade consistentes o suficiente pra ocupar aquele espaço.

E o dado fica mais interessante quando se olha pro volume de busca dentro do ChatGPT. As categorias de maior demanda, justamente as que concentram 98% do volume de prompt na amostra, são as que têm a menor taxa de marca dona: só 11,3%, contra 19% nas categorias de menor demanda. Isso significa que 89,3% de toda a demanda de busca por IA medida no estudo cai dentro de categorias sem dono definido.

Métricas clássicas de SEO não garantem a liderança na IA

Um ponto que devia acender alerta em quem só olha métrica de domínio para decidir onde investir: a força de SEO tradicional não prevê, de forma confiável, quem vira dono de categoria no ChatGPT.

Comparando o dono de cada categoria contra o segundo colocado, em três métricas clássicas, o resultado foi bem mais fraco do que se esperaria:

• Volume de busca de marca (branded search) maior em 55,7% dos pares
• Tráfego orgânico maior em apenas 48,4% dos pares
• Authority Score maior em 52,5% dos pares

Só o volume de busca de marca teve significância estatística, e ainda assim com margem modesta. Tráfego orgânico e Authority Score ficaram praticamente no nível do acaso.

Mas o próprio estudo é cauteloso aqui: os autores sugerem que cobertura temática, menções em fontes relevantes e sinais de entidade consistentes ajudam a explicar a liderança, mas tratam isso como hipótese, não como achado comprovado estatisticamente. Kevin Indig chega a escrever que essa leitura deve ser tomada “como hipótese, não como resultado fechado”.

Ainda assim, é uma hipótese que conversa com algo que já discutimos aqui antes, sobre como o Google passou a tratar autores e publishers como entidades de busca. Essa conexão ajuda a situar por que esse tipo de sinal vem ganhando atenção em mais de uma frente da busca por IA.

Uma vez dono, quase sempre dono: a durabilidade da liderança de categoria

A parte que mais interessa para quem pensa em estratégia de médio prazo é a durabilidade. As marcas que alcançaram o status de dono claro mantiveram a primeira posição em 90,4% das comparações mês a mês do estudo, contra apenas 9,6% de troca.

O detalhamento por tipo de categoria mostra o quanto essa vantagem encolhe conforme a liderança fica menos consolidada. Líderes emergentes mantiveram a posição em 63,4% das comparações (36,6% de troca). Em categorias ainda em disputa, a liderança virou praticamente uma moeda no ar: 51,5% de retenção contra 48,5% de troca. Considerando todas as categorias juntas, a taxa geral de retenção fica em 61,5%.

Categorias com margem de liderança mais estreita (perto do limite de 5 pontos percentuais que define um dono claro) trocaram de líder com mais frequência do que categorias com vantagem maior.

Ou seja, entrar cedo numa categoria ainda em disputa custa esforço de conteúdo e cobertura, mas, uma vez consolidada como dono claro, essa posição tende a se manter. É o tipo de vantagem que compensa escolher poucas categorias e investir fundo, em vez de espalhar esforço por dezenas de temas ao mesmo tempo.

O que fazer com isso na prática

A recomendação que o próprio Kevin Indig tira do estudo é direta: dá mais retorno escolher duas ou três categorias relevantes, onde a marca já tem algum sinal, conteúdo existente e um ângulo de produto real, do que tentar cobrir tudo que é minimamente adjacente ao negócio.

Isso pede: cobertura de conteúdo ampla dentro dessas poucas categorias escolhidas, respondendo às cinco perguntas típicas de comprador (definição, comparação, alternativa, caso de uso, decisão de compra); presença em fontes que o ChatGPT já cita como referência, como Reddit, sites de review e publicações do setor; e sinais de entidade consistentes, com dado estruturado e nome de marca uniforme entre canais.

Esse tipo de trabalho fica mais completo quando pensado além de um único modelo de IA. Vale registrar que o estudo da Semrush cobriu só o ChatGPT, mas é razoável supor que cada assistente forme seus próprios “donos de categoria”, nem sempre as mesmas marcas. 

Já mostramos aqui como montar uma estratégia de GEO que funcione ao mesmo tempo no ChatGPT, no Gemini, no Claude e no Perplexity, justamente para não concentrar toda a aposta numa única IA.

O que fica depois desse estudo

O recado central do estudo da Semrush com Kevin Indig é que a maior parte do jogo de autoridade temática na IA generativa ainda está aberta. 

Com 85% das categorias sem dono consolidado, e quase 90% de toda a demanda de busca por IA caindo dentro desse grupo, a janela para construir esse tipo de presença ainda existe, mas ela tende a fechar conforme mais marcas entendam a régua.

Quem espera clareza no relatório antes de agir corre o risco de competir só pelos 15% de categorias que já têm dono e onde entrar fica mais caro. O estudo não afirma quando essa janela vai fechar, mas a leitura mais prudente é que quem entende que a maioria das categorias ainda está em disputa aberta tem argumento concreto para escolher onde concentrar o próprio conteúdo agora, antes que mais concorrentes cheguem à mesma conclusão.

Quem mapear essas categorias agora, enquanto a maioria ainda está em disputa aberta, entra com vantagem de tempo que fica mais cara a cada mês que passa. E é justamente esse tipo de mapeamento, categoria por categoria, que a EducaSEO ajuda a construir, direto da fonte, para quem quer ocupar espaço antes que os concorrentes percebam que a janela existe.

Referências

• Semrush. AI visibility is a topic-level game: A study of 50,000 brands in ChatGPT. Disponível em: https://www.semrush.com/blog/chatgpt-topic-authority-study/
• Kevin Indig / Growth Memo. Does topical authority matter in AI Search?. Disponível em: https://www.growth-memo.com/p/does-topical-authority-matter-in
• Search Engine Land. ChatGPT topic ownership is rare, and SEO alone doesn’t explain it. Disponível em: https://searchengineland.com/chatgpt-topic-ownership-seo-482901
• MarTech. ChatGPT has no clear brand leader in most categories. Disponível em: https://martech.org/chatgpt-has-no-clear-brand-leader-in-most-categories/