Um estudo conduzido por pesquisadores da Ruhr University Bochum e do Max Planck Institute for Software Systems indica que recursos de busca baseados em inteligência artificial tendem a citar páginas muito menos populares do que aquelas listadas pelo Google em seus resultados tradicionais.
O trabalho, publicado em formato de preprint, avaliou Google AI Overviews, Gemini-2.5-Flash e o modo de busca web do GPT-4o. Para isso, foram empregadas consultas de três conjuntos de dados: perguntas do WildChat (enviadas ao ChatGPT), tópicos políticos do AllSides e os 100 produtos mais procurados na Amazon.
Principais constatações
Os pesquisadores verificaram que:
- No Gemini-2.5-Flash, a mediana das fontes citadas ficou fora dos 1.000 domínios mais acessados, segundo o ranking Tranco.
- O Google AI Overviews incluiu 53% de links que não aparecem no top 10 do Google para a mesma busca; 40% desses endereços nem surgem entre os 100 primeiros resultados orgânicos.
- Em geral, as respostas geradas por IA recorrem pouco a redes sociais e preferem sites corporativos ou enciclopédicos.
Síntese versus detalhes
De acordo com o levantamento, a inteligência artificial consegue unir conhecimento pré-treinado a informações coletadas na web, entregando respostas diretas e resumidas. Contudo, essa compressão pode eliminar nuances, sobretudo quando o termo pesquisado é ambíguo — como nomes que se aplicam a mais de uma pessoa.
Limitações identificadas
Para consultas recentes, o GPT-4o com Search Tool mostrou tendência a depender dos dados armazenados durante o treinamento, solicitando detalhes adicionais em vez de localizar informações atualizadas. Os autores afirmam que ainda não é possível concluir se a busca generativa supera ou não os resultados tradicionais, e propõem novos critérios de avaliação que considerem diversidade de fontes, cobertura conceitual e capacidade de síntese.
Imagem: DC Studio
O estudo reforça que a escolha das fontes varia significativamente entre métodos convencionais e sistemas de IA, levantando questões sobre como medir qualidade e relevância em ambientes de busca cada vez mais automatizados.
Com informações de WizyThec
