NOXEL Research Lab

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

O que é isto

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

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

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Prontidão para Pesquisa com IA da NOXEL — Resultados v1

Amostra: 53 sites publicamente acessíveis, selecionados entre agências de marketing/SEO, ferramentas SaaS e um pequeno grupo de controlo institucional (sites governamentais, académicos e de referência). Trata-se de um conjunto de dados v1 de trabalho, não de uma amostra aleatória ou representativa da web — publicamo-lo agora porque um estudo transparente de dimensão modesta é melhor do que esperar indefinidamente por um "perfeito". Os domínios individuais nunca são identificados; cada valor abaixo é um agregado.

Acessibilidade por crawlers de IA

• 20,8% dos sites bloquearam pelo menos um crawler de IA importante (GPTBot, PerplexityBot e similares).
• Desses bloqueios, 91% eram atribuíveis a regras explícitas no robots.txt — os restantes não tinham uma causa clara apenas pelo robots.txt e necessitariam de investigação ao nível do servidor.

Adoção de dados estruturados

• 28,3% dos sites não tinham quaisquer dados estruturados JSON-LD.
• 66,0% não tinham schema de Organization ou LocalBusiness.
• 94,3% não tinham schema de BreadcrumbList.

Em resumo: a nossa investigação revelou que a adoção de dados estruturados — especialmente o schema BreadcrumbList — continua a ser rara mesmo entre sites tecnicamente sofisticados, e que o bloqueio de crawlers de IA geralmente resulta do robots.txt, não de firewalls.

A acessibilidade por crawlers de IA refere-se à capacidade de crawlers como o GPTBot e o PerplexityBot de acederem e lerem uma página com sucesso — um pré-requisito para que essa página seja alguma vez citada por um motor de resposta com IA.

Como realizámos esta investigação

1. Primeiro, selecionámos 53 sites publicamente acessíveis em três categorias: agências de marketing/SEO, ferramentas SaaS e sites de referência institucionais.
2. De seguida, executámos cada domínio através do motor de auditoria próprio do NOXEL SEO — a mesma tecnologia por trás de todos os relatórios do NOXEL SEO — verificando a acessibilidade por crawlers de IA e a presença de dados estruturados.
3. A seguir, agregámos os resultados nas percentagens acima; nenhum domínio ou pontuação individual é publicado.
4. Por fim, planeamos expandir este conjunto de dados para uma amostra maior e mais representativa e republicaremos os resultados atualizados à medida que isso acontecer.

Os nossos dados foram recolhidos em setembro de 2026. Cada valor acima indica claramente a sua dimensão de amostra, conforme prometido.

Por que razão a investigação original é importante para a pesquisa com IA

Os modelos de linguagem de grande escala como o ChatGPT, Claude, Perplexity e Gemini não classificam páginas da mesma forma que os motores de pesquisa tradicionais — sintetizam respostas e favorecem fontes que oferecem algo que uma dúzia de outras páginas já não diz. Conselhos reciclados, definições reescritas e listas genéricas de "10 dicas" raramente são citados, porque um modelo de IA já absorveu essa informação de milhares de outras fontes durante o treino. Dados originais — uma amostra real, uma metodologia real, percentagens reais — são diferentes. São o tipo de conteúdo que um modelo de IA não pode já conhecer, o que é exatamente o que o torna digno de ser citado.

Esta é a ideia central por trás do NOXEL Research Lab: em vez de escrever mais conselhos genéricos sobre SEO, executamos auditorias reais através do motor próprio do NOXEL SEO e publicamos o que realmente encontramos. Cada estudo aqui segue a mesma disciplina — uma dimensão de amostra divulgada, uma metodologia descrita, uma data de publicação e resultados apenas em forma de agregado sem nenhum site individual identificado.

O que vem a seguir

O conjunto de dados v1 acima é deliberadamente modesto — 53 sites são suficientes para publicar com honestidade, mas não suficientes para ser considerado representativo da web em geral. A nossa próxima publicação aumentará 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 para além da acessibilidade por crawlers de IA e dados estruturados — coisas como atualidade do conteúdo, clareza de entidades e profundidade temática nos mesmos sites.

Se quiser ser notificado quando a próxima publicação do NOXEL Research Lab for lançada, ou se gerir um site e quiser que seja incluído num estudo futuro (com o seu consentimento explícito — consulte a nossa política de dados acima), contacte-nos através da nossa página de contacto.