A API para GEO

Todos os dados de análise de GEO em uma API — respostas de sete mecanismos capturadas por navegadores reais, análise de causa e efeito entre respostas e fontes, monitoramento GEO, e mais por vir. Por país, em JSON estruturado.

ChatGPT
Gemini
Perplexity
Google AI Overviews
Google AI Mode
Naver AI Brief
Naver AI Mode

2.000 créditos grátis · sem cartão

querying.ai/dashboard/playground

Response

COMPLETED · 1ad65a0f-…

COMPLETED
CHATGPT10.5s2 credits6 sources

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how AI search engines choose sources to cite retrieval ranking authority relevance

AI search engines generally choose citations through a retrieval-and-selection pipeline, not by simply picking the highest-ranking web page like a traditional search engine. The exact algorithms are proprietary and vary by product, but the broad process looks like this: answerbench.org

  1. Find candidate sources
  • The system first gathers potentially relevant material from search indexes, web crawls, licensed databases, or other retrieval systems.
  • A user question may be rewritten into multiple related searches so the system can find different angles of the answer. bluefrog.ai

  1. Match sources to the question AI systems look for sources whose content actually answers the user’s intent, often using semantic matching rather than only keyword matching. A page about “best running shoes for flat feet” may be preferred over a general shoe article because it contains the specific information needed. thestacc.com

  2. Score reliability and usefulness Common signals include:

  • Relevance: Does the source directly support the claim being made?
  • Authority: Is the source credible for this topic?
  • Freshness: Is it current enough, especially for news, prices, laws, or software?
  • Factual clarity: Does it provide specific, verifiable information?
  • Extractability: Can the system easily identify a passage that supports the answer? lightspacelabs.com

  1. Select evidence for specific claims The system is usually not asking “which website is the best overall?” It is asking something closer to: “Which source best supports this particular sentence?” A government page might be chosen for a legal fact, a research paper for a scientific claim, and a company’s documentation for a product feature. answerbench.org

  2. Generate the answer and attach citations After selecting useful passages, the AI produces a response and links citations to the claims those sources support. Some systems cite many sources; others prefer fewer sources that they rely on more heavily. arxiv.org

A few things that often surprise people:

  • The top Google result is not guaranteed to be cited. AI systems may choose a lower-ranked page if it provides a clearer or better-supported answer. lightspacelabs.com
  • Being authoritative is not enough. A highly reputable site can be skipped if the relevant information is buried, vague, outdated, or difficult for the system to extract. answerlab.au
  • Citations are not a perfect audit trail. A citation means the system used or found the source relevant, but it does not automatically mean every statement in the answer is fully verified by that source. answerbench.org

A simple mental model: AI search first finds possible evidence, then chooses the evidence that best supports the answer it wants to give. The winning source is often the one that is both trustworthy and easy to use as evidence. bluefrog.ai

Sources

  1. 1How AI Answer Engines Choose Which Sources to Cite — AnswerBenchhttps://answerbench.org/articles/how-ai-answer-engines-choose-sources
  2. 2How do AI assistants decide which sources to cite? | Bluefroghttps://bluefrog.ai/answers/assistants-choose-which-sources-to-cite/
  3. 3How AI Search Engines Choose Sources to Citehttps://thestacc.com/blog/how-ai-search-engines-cite-sources/
  4. 4How AI Search Engines Decide Which Sources to Cite | Lightspace Labs Blog | Lightspace Labshttps://www.lightspacelabs.com/blog/how-ai-search-engines-decide-which-sources-to-cite
  5. 5From Citation Selection to Citation Absorption: A Measurement Framework for Generative Engine Optimization Across AI Search Platformshttps://arxiv.org/abs/2604.25707
  6. 6How AI Search Engines Decide Which Sources to Cite | AnswerLabhttps://answerlab.au/blog/how-ai-decides-citations

Ver a resposta. Saber o porquê. Acompanhar.

Uma API, três camadas de GEO: colete as respostas que seus clientes realmente veem, rastreie quais fontes as moldaram e acompanhe sua posição ao longo do tempo.

Answers

Respostas reais de ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI e Naver AI — por país, em JSON estruturado.

GEO Research

Envie uma resposta com suas citações e veja exatamente qual fonte moldou cada frase — com evidência verificada em cada atribuição.

Monitors

Conjuntos de prompts agendados, pontuados por presença de marca e citações — sua fatia das respostas de IA, medida ao longo do tempo.

Sete motores, uma API — status em tempo real

Todos os motores, todas as regiões, em escala. O status é medido, não declarado: um motor com problemas mostra isso abertamente.

ChatGPTGoogleGeminiPerplexityNaver

O que é cada superfície, e o que volta

Sete superfícies de consumidor distintas, não sete invólucros sobre um mesmo modelo. Cada uma devolve os seus próprios dados estruturados, e os nomes de campo abaixo são exatamente o que chega ao seu webhook.

ChatGPT

O mesmo ChatGPT que qualquer pessoa usa de graça, respondendo com a busca na web ligada. Por isso não volta só o texto: também as consultas que ele disparou antes de responder (o fan-out), os cards de citação que as sustentam e seus cards de compra. O modelo que de fato entregou a resposta vem em `model`, então você sempre sabe o que mediu.

textsourcesmarkdownsearchQueriesshoppingCardsmodel

Gemini

O app Gemini para consumidores, não a API do Gemini. Cada fonte carrega a confiança de grounding do próprio Google (0–100), permitindo ponderar citações em vez de tratá-las por igual.

textsourcesmarkdownmodel

Perplexity

A resposta do Perplexity com o payload estruturado mais rico daqui: as consultas que o seu modelo de busca realmente disparou, as perguntas de acompanhamento sugeridas e os blocos de mídia, compras, lugares e hotéis.

textsourcesmarkdownsearchQueriesrelated_queriesvideosimagesshopping_cardsplaceshotels

Google AI Overviews

O bloco AI Overview numa página de resultados do Google. É condicional — se o Google não escreve um resumo para a consulta, a resposta diz isso — e os resultados orgânicos e o People Also Ask da mesma requisição vêm junto.

aiovervieworganicResultspeopleAlsoAsk

Google AI Mode

A aba AI Mode do Google: uma conversa, não uma caixa de resumo. A resposta completa chega igual em `text` e `markdown` — sem enfeites de página — com todas as fontes citadas pelo Google.

textsourcesmarkdown

Naver AI Brief

O bloco AI 브리핑 da busca integrada do Naver. O Naver só resume consultas que julga resumíveis, então um briefing vazio é uma resposta real e não uma falha — e os documentos web abaixo do bloco vêm de qualquer forma.

textsourcesmarkdownorganicResultsrelatedQuestions

Naver AI Mode

A aba AI 탭 do Naver: sempre ativa, conversacional, e a única superfície que devolve cards de produto coreanos com preço, desconto, avaliação e entrega.

textsourcesmarkdownproducts

Por que não chamar direto a API do LLM?

Quando você chama a API de um provedor, recebe a saída do modelo — não o que seus clientes veem na tela.

Interface do consumidor ≠ API do LLM

O app do ChatGPT aplica search grounding, citações, roteamento regional e recuperação em tempo real que a API da OpenAI não oferece. Análise de GEO e AEO precisa de 'o que o cliente realmente vê' — não 'o que o modelo consegue gerar'. querying.ai captura a interface real do consumidor.

Dados estruturados além da resposta

Faça uma única pergunta ao Perplexity e voltam dez campos, entre eles as consultas que o seu modelo de busca realmente disparou — o mais perto que dá de saber o que a IA entendeu sobre a sua marca. O ChatGPT devolve o fan-out de buscas e cards de compra; o Naver AI devolve cards de produto coreanos com preço, desconto, avaliação e entrega.

O mesmo prompt é outra resposta em cada país

Pergunte pelos melhores tênis de corrida a partir de Seul e de Chicago: mudam as marcas, as lojas e as citações. Cada tarefa aceita um `country` e consulta os motores a partir daquele mercado — então um ranking que você reporta para KR é o que um cliente coreano veria de fato.

Uma resposta vazia é um achado, não um erro

Google AI Overviews e o AI 브리핑 do Naver são condicionais: para muitas consultas o motor não escreve resumo algum. Descobrir que a consulta principal da sua categoria não recebe resposta de IA é um resultado de GEO que vale ter, então reportamos assim — nunca disfarçado de falha, nunca inventado para preencher o campo.

Até 85% mais barato

OpenAI Responses API com web search: ~$10 por 1.000 chamadas. querying.ai ChatGPT: $4/1k no Basic, $1.90/1k no Max. Não é o mesmo produto — mas para equipes que precisam de dados da interface do consumidor, a economia é concreta. Tarefas que falham nunca são cobradas.

Um status que você pode conferir antes de confiar

A saúde de cada motor é calculada a partir de resultados reais de tarefas numa janela de 30 minutos, não de um ping sintético que pode passar enquanto o tráfego de clientes falha. É publicada por motor em status.querying.ai, então dá para ver qual superfície estava saudável no dia da coleta.

Feito para esses times

Uma fonte de dados estruturada para qualquer equipe que precise entender a busca com IA.

Monitoramento GEO e AEO

Acompanhe como os mecanismos de busca com IA mencionam sua marca, produtos e concorrentes — por motor, país e prompt.

Inteligência competitiva

Veja em tempo real quais marcas os motores de IA citam e quais produtos recomendam no seu mercado.

Dashboards para agências

Monitore dezenas de clientes simultaneamente com APIs batch e webhooks, cruzando motores e regiões.

Pesquisa e análise

Estude o comportamento de busca com IA em diferentes mercados com dados estruturados para pesquisa acadêmica, estratégia de conteúdo e SEO.

Envie uma tarefa. A resposta chega até você.

Todas as tarefas são assíncronas — os motores levam segundos para responder. Envie, receba um id, e o resultado chega no seu webhook como JSON.

01Envie uma tarefa
curl -X POST https://api.querying.ai/v1/async/task \
  -H "Authorization: Bearer vt_live_…" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "taskType": "GEMINI",
    "payload": { "prompt": "best wireless earbuds 2026" },
    "webhook": { "url": "https://yours.app/hooks/querying" }
  }'
02Seu webhook recebe
{
  "task": {
    "id": "8f2c1e40-…",
    "taskType": "GEMINI",
    "status": "COMPLETED",
    "createdAt": "2026-07-17T04:12:00.000Z"
  },
  "credits": { "creditsToCharge": 1, "creditsCharged": 1 },
  "response": {
    "text": "The best wireless earbuds in 2026 are …",
    "sources": [
      { "position": 1,
        "url": "https://example.com/review",
        "label": "Best earbuds, reviewed" }
    ],
    "timing": { "totalMs": 7400 }
  }
}

5 tentativas com backoff se seu endpoint estiver fora. Ler a documentação ↗

Pague pelo uso, sem surpresas

Planos maiores compram créditos mais baratos — até $0.95 por 1.000 no Max. Tarefas que falham são reembolsadas.

Basic
$20/month
10,000 credits included

A single product's tracking, or a build you're still shaping.

≈ 5,000–10,000 tasks / month
  • 10 concurrent tasks
  • Every engine we serve
  • Every region we serve
  • Webhooks + polling
  • Email support
Recommended
Pro
$200/month
190,000 credits included

A brand tracked daily across engines, countries and prompts.

≈ 95,000–190,000 tasks / month
  • 25 concurrent tasks
  • Everything in Basic
  • Batch submission
  • Priority support
Scale
$500/month
500,000 credits included

Several brands, or one brand tracked wide and deep.

≈ 250,000–500,000 tasks / month
  • 50 concurrent tasks
  • Everything in Pro
  • Usage review on request
  • Priority support
Max
$1000/month
1,050,000 credits included

An agency or platform running many brands at once.

≈ 525,000–1,050,000 tasks / month
  • 100 concurrent tasks
  • Everything in Scale
  • Usage review on request
  • Priority support
Enterprise
Custom
Volume pricing

Committed volume, invoicing, and terms that fit procurement.

  • Everything in Max
  • Custom engine mix
  • Invoice billing
  • Shared support channel
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Negotiated

Task estimates vary by engine because each engine uses 1–2 credits.

See what a credit buys, per engine →