De 0 a 263 citações em IA em 90 dias
Como a Lumos aplicou seu próprio playbook de GEO e mediu o resultado com seu próprio produto, dia após dia, ao longo de 90 dias.
Por Pablo Arroyo ·
A Lumos nasceu em 8 de janeiro de 2026, e nosso site entrou no ar no início de fevereiro. Somos uma plataforma de GEO, então nosso trabalho é fazer marcas serem referenciadas por modelos de IA.
E é exatamente por isso que conseguir que ChatGPT, Gemini e Claude nos citem não é um detalhe: é a prova mais direta de que o que fazemos funciona. Foi um dos maiores desafios dos nossos primeiros cinco meses, e isto é o que aprendemos medindo a nós mesmos.
Principais aprendizados
- Em 90 dias, o trylumos.ai foi de 0 a um pico de 263 citações em um único dia dentro das respostas de ChatGPT, Gemini e Claude.
- O ponto de virada não foi gradual. Houve uma data exata em que tudo mudou: 22 de maio de 2026.
- Não foi uma página de sorte: passamos de 1 página citada para 22 páginas distintas citadas no mesmo dia.
- Conseguimos com o mesmo playbook de GEO que aplicamos para nossos clientes.
- Spoiler: Fique de olho em Reddit, YouTube, LinkedIn e o famoso blog.
Por que medimos isso desde o começo
Quando a Lumos começou, tínhamos uma hipótese incômoda: a maioria das marcas é invisível para os modelos de IA. Você pergunta ao ChatGPT "quais são as melhores plataformas de X" e sua empresa simplesmente não está lá. Ela não aparece mais embaixo. Ela não aparece de jeito nenhum.
O problema é que quase ninguém mede isso. Você sabe seu ranking no Google, sabe seu tráfego, mas não faz ideia de quantas vezes uma IA cita você quando um possível comprador pergunta algo. E é aí que cada vez mais decisões estão sendo tomadas.
Então decidimos ser nosso próprio estudo de caso. Medimos cada citação do trylumos.ai em respostas de IA, dia após dia, desde 25 de março de 2026. Foi isto o que aconteceu.
A resposta curta: o que mudou em 90 dias
Entre 25 de março e 22 de junho de 2026, as citações da Lumos em respostas de IA passaram de praticamente zero para 3.787 citações acumuladas em 90 dias, com presença em 61 desses 90 dias. Maio gerou 22,4 vezes as citações de abril (1.119 vs 50). E em junho já fazíamos uma média de 119 citações por dia, com vários dias acima de 200.
Não foi sorte. Foi o resultado direto de tornar o conteúdo citável para um modelo de linguagem, o que é diferente de fazê-lo ranquear no Google.
As 4 fases da decolagem
Quando você ordena os dados por dia, a história se conta sozinha. Foram quatro etapas claras.
Fase 1: o silêncio (25 de março a 21 de abril)
Quase um mês inteiro no zero. Dias esparsos com 1 ou 2 citações, nada além disso. Nossa primeira citação registrada foi em 7 de abril de 2026: uma única, perdida em um mar de zeros. Esta é a fase em que a maioria das marcas está hoje e nem sequer sabe.
Fase 2: os primeiros sinais (22 de abril a 13 de maio)
Começaram a aparecer dias com 9, 11, 13 citações. Ainda irregular, com zeros no meio, mas já não era ruído. Conteúdos novos começavam a ser indexados e referenciados pelos modelos.
Fase 3: o aquecimento (14 a 21 de maio)
É aqui que ficou interessante, embora ainda angustiante. Por uma semana, as citações se firmaram em dois dígitos, mas de forma irregular: 23 em um dia, 11 no seguinte, depois 6, depois 15 de novo. Sobe e desce, sem um padrão claro.
De fora parece pouco. Mas o que estava acontecendo por baixo era a parte importante: os modelos tinham começado a indexar cada vez mais páginas nossas e a nos testar como fonte. Toda vez que alguém fazia uma pergunta de categoria, havia uma chance real de nos nomear. Já não era um acidente isolado, era uma tendência tomando forma.
A pergunta que ficávamos fazendo era simples: vai se sustentar ou vai murchar? A base já estava construída, conteúdo citável, estrutura clara e páginas suficientes em jogo. Só faltava alcançar massa crítica. E estava perto.
Fase 4: a explosão (a partir de 22 de maio)
Estava perto, e veio tudo de uma vez. Em 22 de maio as citações saltaram para 54 em um único dia e nunca mais voltaram a um dígito. Dali em diante a curva decolou: 127, 155, 174, até um pico recorde de 263 citações em 9 de junho.
Esse salto não foi um dia de sorte. Foi o momento em que tudo o que vínhamos construindo, o conteúdo citável, a estrutura e os sinais de confiança, se acumulou até que os modelos passaram a nos tratar como uma fonte confiável sobre o tema. Uma vez que você cruza esse limiar, deixa de aparecer de vez em quando e passa a fazer parte da resposta padrão.
O número que mais importa: não foi uma única página
É fácil ter sorte com uma URL. O difícil, e o que realmente mostra que o GEO está funcionando, é a diversidade de páginas citadas.
Aqui a mudança foi igualmente clara. Começamos com 1 página citada por dia. No fim de maio e em junho, os modelos citavam entre 12 e 22 páginas distintas no mesmo dia, com pico de 22 páginas em 22 de junho.
Quando uma IA cita 22 das suas páginas distintas em um dia, você deixa de ser "aquela empresa que apareceu uma vez". Você é uma fonte de referência na sua categoria.
É isso que move vendas: não aparecer uma vez, mas ser a resposta consistente quando alguém pergunta.
E não só na IA: o Google também se mexeu
O mesmo conteúdo que escrevemos para ser citável pela IA começou a gerar presença na busca tradicional. Medimos isso no Google Search Console e o padrão é o mesmo: as impressões ficaram estáveis por semanas e dispararam no fim de junho, exatamente quando as citações de IA explodiram.
Google Search Console, trylumos.ai. A mesma curva do painel de citações.
| Métrica | Crescimento |
|---|---|
| Cliques totais | x5 |
| Impressões totais | x8 |
| CTR médio | x2 |
| Posição média | +14 |
Ainda não estamos brigando pelas primeiras posições do Google, há muito caminho pela frente. Mas não é esse o ponto: GEO e SEO não são caixas separadas. O conteúdo que é citável pela IA é o mesmo que começa a subir na busca. Quando você faz certo, ganha nas duas frentes com um único movimento.
O que moveu o ponteiro
Não há truque, há um sistema. Foi isto o que realmente fizemos com nós mesmos.
- Reddit, YouTube, LinkedIn e blog: a combinação vencedora na América Latina. Em mercados mais desenvolvidos, as marcas já estão acostumadas a escrever muito conteúdo único para ranquear em SEO e GEO. Na América Latina vimos uma diferença enorme: esse hábito quase não existe, o que deixa o campo muito mais aberto. O que melhor funcionou para nós foi combinar quatro canais que os modelos leem e citam o tempo todo: Reddit, YouTube, LinkedIn e nosso próprio blog. Essa mistura é o que realmente move a visibilidade em IA na região.
- Escrevemos sobre o que sabemos. Parece óbvio, mas quase ninguém respeita e, para mim, é o ponto mais importante. Eu adoro Formula 1 e tênis, mas se nosso blog fosse sobre isso, os modelos não teriam motivo para associar a Lumos a GEO. Seu site tem que ser sobre o seu assunto: tudo o que publicamos é sobre visibilidade em IA, busca generativa ou casos reais como este. Quando seu conteúdo e seu produto apontam para o mesmo tema, a IA começa a te tratar como fonte daquela categoria, em vez de ruído.
- Escrevemos para sermos citados, não só para ranquear. Os modelos extraem afirmações que se sustentam sozinhas. Por isso nossos artigos (o que é GEO, GEO vs SEO, como aparecer no ChatGPT) são construídos com definições claras, números precisos e respostas diretas que um modelo pode pegar e atribuir a nós como estão.
- Demos a ele a estrutura que a IA entende. Títulos hierárquicos, seções de pergunta e resposta e JSON-LD em cada página. Aplicamos em nós mesmos: a página de metodologia, o blog e este próprio caso usam o mesmo schema que recomendamos aos clientes.
- Cobrimos a categoria inteira, não uma palavra-chave. Em vez de brigar por uma única frase, publicamos todo o funil de GEO: a definição, as comparações, como auditar sua visibilidade e casos reais. Por isso terminamos com 22 páginas distintas citadas no mesmo dia, cada uma respondendo a uma pergunta diferente.
- Medimos todos os dias, com nosso próprio produto. A Lumos mede a si mesma dentro da Lumos. Essa medição diária foi o que nos mostrou que 22 de maio era o ponto de virada e nos disse exatamente o que replicar.
O que isso significa para você
Se você vende algo e seus compradores perguntam a uma IA antes de decidir, você está em uma de duas posições: eles citam você ou não citam. Hoje, você provavelmente está na Fase 1 sem saber.
A boa notícia é que a Fase 1 não é permanente. Levamos cerca de 60 dias para encontrar o ponto de inflexão e outros 30 para escalá-lo. Com um sistema claro, é replicável.
Perguntas frequentes
O que é GEO (Generative Engine Optimization)?
GEO é a prática de otimizar seu conteúdo para que modelos de IA generativa como ChatGPT, Gemini e Claude citem você em suas respostas. Diferente do SEO tradicional, que busca ranquear em uma lista de links, o GEO busca ser a fonte que a IA usa e nomeia quando responde a uma pergunta.
Quanto tempo leva para ver resultados em citações de IA?
No caso da Lumos, a primeira citação chegou aos 13 dias, mas a decolagem real levou cerca de 60 dias a partir do início da medição. Os resultados dependem de quanto conteúdo citável você publica e de quão competitiva é a sua categoria.
Por que aparecer em respostas de IA importa, e não só no Google?
Cada vez mais compradores fazem sua pesquisa inicial perguntando diretamente a uma IA. Se a IA não te nomeia, você está fora da consideração antes mesmo de o comprador chegar ao Google. Aparecer nessas respostas coloca você na decisão desde o primeiro momento.
Como se mede a visibilidade em IA?
Mede-se acompanhando com que frequência e em quais contextos os modelos de IA citam sua marca ou conteúdo diante de perguntas reais de compradores. Na Lumos medimos citações diárias e páginas distintas citadas para entender não só o volume, mas a profundidade da presença.
Em resumo
Fomos de 0 a 263 citações diárias em 90 dias, de 1 a 22 páginas citadas, e encontramos a data exata em que tudo mudou. Não por um truque, mas por um sistema medido dia após dia.
O primeiro passo é saber se a IA te nomeia ou não.