NOXEL Research Lab

O NOXEL Research Lab publica dados originais sobre SEO, AEO, GEO e visibilidade em buscas com IA — extraídos de auditorias reais de sites, não de conselhos reciclados.

O que é isso

A maior parte do conteúdo de SEO repete os mesmos conselhos encontrados em todo lugar. O NOXEL Research Lab foi criado para fazer o oposto: publicar descobertas que vêm diretamente de auditorias reais realizadas pelo NOXEL SEO, com uma metodologia transparente por trás de cada número.

Cada estatística que publicamos aqui incluirá um número preciso, um tamanho de amostra, uma metodologia, uma data e uma fonte — sem números inventados, sem afirmações vagas.

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Prontidão para Busca com IA da NOXEL — Descobertas v1

Amostra: 53 sites publicamente acessíveis, selecionados entre agências de marketing/SEO, ferramentas SaaS e um pequeno grupo de controle institucional (sites governamentais, acadêmicos e de referência). Este é um conjunto de dados v1 de trabalho, não uma amostra aleatória ou representativa da web — estamos publicando agora porque um estudo transparente e de tamanho modesto é melhor do que esperar indefinidamente por um "perfeito". Domínios individuais nunca são nomeados; cada número abaixo é um agregado.

Acessibilidade de crawlers de IA

• 20,8% dos sites bloquearam pelo menos um crawler de IA importante (GPTBot, PerplexityBot e similares).
• Desses bloqueios, 91% foram atribuídos a regras explícitas no robots.txt — o restante não tinha causa clara apenas pelo robots.txt e exigiria investigação no nível do servidor.

Adoção de dados estruturados

• 28,3% dos sites não tinham nenhum dado estruturado em JSON-LD.
• 66,0% não tinham schema de Organization ou LocalBusiness.
• 94,3% não tinham schema de BreadcrumbList.

Em resumo: nossa pesquisa constatou que a adoção de dados estruturados — especialmente o schema BreadcrumbList — ainda é rara mesmo entre sites tecnicamente sofisticados, e o bloqueio de crawlers de IA geralmente se resume ao robots.txt, não a firewalls.

A acessibilidade de crawlers de IA refere-se à capacidade de crawlers como GPTBot e PerplexityBot de buscar e ler uma página com sucesso — um pré-requisito para que essa página seja citada por um mecanismo de resposta com IA.

Como conduzimos esta pesquisa

1. Primeiro, selecionamos 53 sites publicamente acessíveis em três categorias: agências de marketing/SEO, ferramentas SaaS e sites institucionais de referência.
2. Em seguida, executamos cada domínio pelo motor de auditoria próprio do NOXEL SEO — a mesma tecnologia por trás de cada relatório do NOXEL SEO — verificando a acessibilidade de crawlers de IA e a presença de dados estruturados.
3. Depois, agregamos os resultados nas porcentagens acima; nenhum domínio ou pontuação individual é publicado.
4. Por fim, planejamos expandir este conjunto de dados para uma amostra maior e mais representativa, e republicaremos os resultados atualizados conforme isso acontecer.

Nossos dados foram coletados em setembro de 2026. Cada número acima indica seu tamanho de amostra de forma clara, conforme prometido.

Por que a pesquisa original importa para a busca com IA

Grandes modelos de linguagem como ChatGPT, Claude, Perplexity e Gemini não classificam páginas da mesma forma que os mecanismos de busca tradicionais — eles sintetizam respostas e favorecem fontes que oferecem algo que dezenas de outras páginas ainda não dizem. Conselhos reciclados, definições reformuladas e listas genéricas de "10 dicas" raramente são citados, porque um modelo de IA já absorveu essas informações de milhares de outras fontes durante o treinamento. Dados originais — uma amostra real, uma metodologia real, porcentagens reais — são diferentes. São o tipo de conteúdo que um modelo de IA ainda não conhece, o que é exatamente o que o torna digno de ser citado.

Esta é a ideia central do NOXEL Research Lab: em vez de escrever mais conselhos genéricos de SEO, realizamos auditorias reais pelo motor próprio do NOXEL SEO e publicamos o que realmente encontramos. Cada estudo aqui segue a mesma disciplina — tamanho de amostra divulgado, metodologia descrita, data de publicação e resultados apenas agregados, sem nomear nenhum site individual.

O que vem a seguir

O conjunto de dados v1 acima é deliberadamente modesto — 53 sites é suficiente para publicar com honestidade, mas não o suficiente para ser considerado representativo da web em geral. Nossa próxima versão expandirá a amostra para um conjunto de dados maior e mais estratificado (mais categorias, mais sites por categoria, uma metodologia de amostragem mais clara) e adicionará novos sinais além da acessibilidade de crawlers de IA e dados estruturados — como atualidade do conteúdo, clareza de entidade e profundidade temática nos mesmos sites.

Se você quiser ser notificado quando o próximo lançamento do NOXEL Research Lab for ao ar, ou se você administra um site e deseja incluí-lo em um estudo futuro (com seu consentimento explícito — consulte nossa política de dados acima), entre em contato pela nossa página de contato.