Panorama de Visibilidade em IA Eleições 2026

O que este panorama é, e o que não é

A amostra até agora

Execuções acumuladas

1.269

de 08/09 a 23/09

Respostas totais

1.096

execuções com texto, nos três motores

Execuções por dia

93

31 prompts em 3 motores

Fontes consultadas

9.991

acumulado reconstruído

Fontes citadas

4.420

acumulado reconstruído

Domínios totais

498

acumulado da série

A série começou em 8 de setembro de 2026, soma 16 dias de coleta e vai até o primeiro turno, em 4 de outubro. Caso a Justiça Eleitoral confirme segundo turno, ela se estende até 25 de outubro.

3.1Estados da página

Como medimos

Os mesmos prompts, todos os dias, sem histórico de usuário.

4.1Motores monitorados

• ChatGPT
• Gemini
• AI Overview do Google

4.2Fontes cruzadas

• TSE
• Ahrefs
• SEMrush
• Google Trends
• VeroRank

4.3A base de prompts

A base cresce ao longo da série, e nenhum prompt sai depois de entrar. Os prompts conversacionais são formulados em linguagem natural, como um eleitor escreveria a um assistente. Os derivados de busca são palavras-chave reais, enviadas sem alteração de texto, usadas para cruzar demanda e ativação.

A tabela completa da base, com cluster, origem, versão e desempenho de cada prompt, está em Base de prompts.

4.4Composição por status de versão

4.5Cobertura da coleta

Esta tabela analisa, dia a dia, quantas execuções eram esperadas e quantas de fato aconteceram em cada motor, e declara o motivo de cada lacuna. O objetivo é tornar a falha de coleta visível antes de qualquer leitura de resultado. Na prática, serve para saber quais dias podem entrar numa comparação e quais só valem como contagem própria, evitando que uma lacuna operacional seja lida como mudança de comportamento.

4.6Efeito da reformulação do prompt

Prompts que obtinham pouca ou nenhuma resposta do resumo generativo foram reformulados, e os derivados passaram a rodar ao lado dos reescritos. As duas versões são executadas no mesmo dia, nos mesmos motores, o que deixa a formulação como única diferença entre elas.

Esta tabela analisa pares de prompts em que um enunciado original ganhou uma reformulação, comparando ativação, número de respostas e tamanho do texto entre as duas versões, nos mesmos dias e nos mesmos motores. O objetivo é isolar o efeito da formulação, mantendo tudo o mais constante. Na prática, serve para mostrar quanto da resposta de um motor depende da forma da pergunta, e não só do assunto, o que pesa na leitura de qualquer comparação entre prompts.

Base de prompts

Cada prompt tem um comportamento próprio, e a média da base esconde isso.

As métricas desta página agregam a base inteira. Aqui cada prompt aparece isolado, com o que o cadastro registra sobre ele e o que a série mediu. É possível filtrar por cluster de intenção, por origem, por versão e por estágio, e ordenar por identificador, ativação, respostas geradas, tamanho da resposta e volume da palavra-chave.

Esta tabela analisa cada prompt da base isoladamente, com cluster, origem, versão, ativação, respostas geradas, tamanho típico e volume da palavra-chave, com filtros e ordenação. O objetivo é permitir a leitura individual que a média da base esconde. Na prática, serve para investigar casos: por que um enunciado aciona sempre e outro nunca, e o que muda quando a formulação muda.

Ecossistema de fontes

Em que a inteligência artificial se apoia para falar da eleição?

Boa parte dos domínios que o ChatGPT lê nunca aparece como fonte citada.

Taxa de aproveitamento (ChatGPT)

12,1%

dia 23/09 · conferido

Fontes invisíveis

210

lidas pelo ChatGPT e nunca citadas · de 498 domínios

Citações registradas

4.420

em 9.991 consultas · acumulado

No acumulado da série, os motores registraram 9.991 consultas a fontes e 4.420 citações. Só o ChatGPT registra leitura sem citação: no Gemini e no AI Overview, toda fonte consultada é também citada. Por isso a taxa de aproveitamento é medida só no ChatGPT, que citou 13,8% do que leu no acumulado. No fluxo diário, ela ficou em 11,7%, 11,2%, 15,4%, 17,5%, 15,3%, 13,1%, 12,9%, 16,4%, 13,9%, 16,3%, 13,6% e 12,1% nos 12 dias conferidos em que o ChatGPT executou a base inteira. Dos 498 domínios observados, 210 foram lidos pelo ChatGPT e nunca creditados por nenhum motor, o que dá 42%.

Os intervalos retidos não entram nesta conta: 09/09, fluxo não confere. Um valor de fluxo diário só é publicado quando o incremento do painel confere com a contagem de fontes dos arquivos de coleta do mesmo dia.

6.1Leitura e crédito por motor

Esta análise separa, motor a motor, o que cada sistema lê e o que credita como fonte, no mesmo acumulado usado no restante da seção. O objetivo é mostrar que o número consolidado mistura comportamentos opostos: um motor que lê muito e credita pouco, e dois que creditam tudo o que registram como lido. Na prática, serve para ler a taxa de aproveitamento e as fontes invisíveis como fenômenos de um motor específico, e não do conjunto.

6.3Fluxo diário do painel

Esta tabela analisa o painel de fontes dia a dia, com domínios, citações e consultas acumuladas, o incremento de cada dia e a taxa de aproveitamento do ChatGPT, publicada apenas quando o incremento confere com a coleta. O objetivo é medir quanto do que o motor lê vira citação, e garantir que nenhum valor seja publicado sem conferência. Na prática, serve para dimensionar a distância entre ser lido e ser creditado, e para mostrar quando o dado não é confiável o suficiente para virar número.

6.4Natureza das fontes

Esta tabela analisa a distribuição das citações por tipo de fonte, como órgão oficial, jornalismo, enciclopédia colaborativa, rede social e agregador. O objetivo é descrever de que tipo de conteúdo os motores se alimentam ao responder sobre a eleição. Na prática, serve para avaliar a base informativa das respostas sobre a eleição: quanto vem de órgão oficial e de jornalismo, e quanto vem de fontes sem responsabilidade editorial.

6.5Dinâmica do ecossistema

Esta tabela analisa, por dia de coleta, quantos domínios distintos os motores citam, quanto os dez maiores concentram, o índice de concentração com o número equivalente de domínios, e a rotação em relação ao dia anterior. O objetivo é medir se o conjunto de fontes é amplo e estável ou estreito e volátil. Na prática, serve para dimensionar em quantas fontes a informação eleitoral se apoia de fato: o núcleo que sustenta a maior parte das citações mostra a concentração, e a rotação indica quanto do restante é ruído de um dia só.

Nos dias completos, o número de domínios citados por dia vai de 58 a 74 com 25 prompts na base e de 73 a 90 com 31 prompts na base. A contagem de domínios acompanha o volume de citações, e o volume subiu com a expansão da base, por isso os dois períodos não se comparam diretamente. Os dez maiores levam de 59% a 68% das citações de cada dia. O índice HHI fica entre 458 e 618: as citações se distribuem como se fossem de 16 a 22 domínios de mesmo tamanho.

A rotação é alta: de 27% a 55% dos domínios citados num dia não apareciam no dia anterior, e ela vem quase toda de domínios citados uma única vez. 18 domínios aparecem em todos os 14 dias completos e levam 74% das citações. O núcleo estável é pequeno e sustenta a maior parte do que os motores citam.

6.6Camadas de recorrência

Esta tabela analisa quantos domínios sustentam a cobertura conforme se afrouxa a exigência de presença, comparando a camada que exige aparecer em todos os dias completos com a que admite falta ocasional. O objetivo é corrigir um defeito do critério de presença total, que é monotônico: uma única ausência elimina o domínio em definitivo, e a métrica encolhe com o tempo mesmo sem mudança de comportamento. Na prática, serve para dimensionar o conjunto de fontes que sustenta a informação eleitoral de forma recorrente, que é maior do que o núcleo estrito sugere e menor do que a lista completa de domínios citados.

6.7Núcleo e cauda das fontes

Esta tabela analisa a forma da distribuição das citações ao longo de toda a série, e não de um dia isolado, mostrando quantos domínios distintos são necessários para sustentar cada fatia do total de citações e quantos aparecem uma única vez. O objetivo é separar o núcleo estável de fontes, que reaparece todos os dias, da cauda que entra uma vez e não volta, algo que os índices de concentração diários não distinguem. Na prática, serve para saber em quantos veículos a informação eleitoral realmente se apoia quando se olha a série inteira: o núcleo é pequeno e previsível, e a cauda é grande e não se repete.

6.8Proximidade da fonte com a origem

Esta tabela analisa a distância entre o domínio citado e quem originou a informação, em níveis que vão do órgão oficial até o agregador. O objetivo é distinguir a fonte que produz o dado daquela que apenas o repassa. Na prática, serve para avaliar a qualidade da fundamentação das respostas: quanto mais longe da origem, maior a chance de a informação chegar ao eleitor alterada ou sem crédito a quem a produziu.

21% das citações vêm dos três níveis mais próximos da origem, somando Justiça Eleitoral, outros órgãos públicos e produtores primários não estatais. O jornalismo, que reporta informação de terceiros, concentra 53%.

O contraste entre citação e consulta reaparece nos níveis mais distantes. Obra colaborativa e guias recebem 6% das citações contra 11% das consultas. Rede social e vídeo ficam em 13% contra 15%. São fontes lidas mais do que creditadas.

Integridade de atribuição

Nem toda citação aponta para quem produziu o conteúdo.

Citação via intermediário

0

crédito vai ao host de passagem

Consulta via intermediário

1

conteúdo alcançado por espelho ou proxy

Sobre o total de URLs da série

0,1%

1 de 1.460

7.1Exposição ao formato de passagem

Esta tabela analisa as citações e consultas que chegam por endereço de passagem ou por espelho, em vez de apontarem direto para quem produziu o conteúdo. O objetivo é medir quanto do crédito de fonte fica com um intermediário técnico. Na prática, serve para entender por que um veículo pode ser lido e não aparecer como fonte, e para orientar a checagem de atribuição antes de concluir que houve perda de crédito.

Como os motores executam

A taxa de ativação muda pouco de um dia para o outro. Os prompts que ativam mudam muito.

Ativação do AI Overview

71%

22 de 31 prompts em 23/09

Faixa na série

56% a 71%

em 16 dias

Prompts que alternam

18 de 25

ativaram em alguns dias e não em outros

Menção ao TSE que muda em 24 horas

18% a 37%

das combinações de prompt e motor, em 12 intervalos

Em 16 dias, o AI Overview gerou resumo para 56% a 71% dos prompts. Por esse número, o motor parece estável. Prompt a prompt, não é: dos 25 que estão na base desde o primeiro dia, só 6 ativaram em todos os dias e 1 em nenhum; os outros 18 alternaram. De um dia para o outro, entre 18% e 37% das combinações de prompt e motor mudaram a situação da menção ao TSE. Uma medição de um dia só descreve aquele dia; presença em IA se mede em série.

8.1Matriz de ativação por prompt

Este gráfico analisa, célula a célula, se o AI Overview gerou resumo para cada prompt em cada dia da série, com os prompts em colunas e os dias em linhas. O objetivo é mostrar que a ativação não é uma média: ela é estável para alguns enunciados, ausente para outros e alternante para um terceiro grupo. Na prática, serve para identificar quais perguntas recebem resumo generativo de forma estável e quais dependem de fatores que mudam de um dia para o outro.

Acionam sempre

6

24% da base estável

Nunca acionam

1

4% da base estável

Alternam

18

72% da base estável

A classificação acima considera as 25 prompts presentes em todos os dias. Outros 6 entraram na base depois do início da série e ainda não têm histórico suficiente para serem classificados.

acionounão acionouidentificadores marcados abaixo: prompts que trocaram de estado ao longo da série

8.2Ativação por cluster de intenção

Esta tabela analisa a frequência de ativação do resumo generativo por cluster de intenção, ou seja, por aquilo que o eleitor quer obter ao perguntar. O objetivo é testar se o tipo de intenção explica a ativação melhor do que o volume de busca. Na prática, serve para mostrar em que tipo de pergunta o eleitor tende a receber um resumo gerado por IA, porque intenções diferentes acionam o recurso com frequências diferentes.

8.3Ativação por volume da palavra-chave do prompt

Esta tabela analisa a ativação do resumo generativo contra o volume mensal de busca da palavra-chave ligada a cada prompt, apenas para os prompts com demanda observada. O objetivo é verificar se existe um piso e um teto de demanda que expliquem quando o recurso é acionado. Na prática, serve para calibrar expectativa: volume alto não garante ativação, e a formulação da pergunta pesa junto com a demanda.

O piso deixou de ser absoluto: 6 das 6 palavras com até 2.600 buscas mensais já acionaram o resumo generativo ao menos uma vez.

O teto não é explicado só pelo volume. Prompts que partem da mesma palavra-chave, com volume de 17.000 buscas, acionaram 11 e 15 vezes ao longo da série. A formulação do prompt pesa junto com a demanda.

A taxa média de 62% é a média de uma distribuição de dois polos. 6 prompts acionam o resumo generativo em todos os dias e 1 não acionam em nenhum, entre as 25 presentes em toda a série. As outras 18 alternam, e é delas que vem a variação diária.

8.4Assistente conversacional e resumo generativo

Esta tabela analisa a diferença de comportamento entre os assistentes conversacionais e o resumo generativo, que respondem em ambientes distintos, com regras distintas de recuperação e de exibição. O objetivo é impedir que os três motores sejam lidos como equivalentes. Na prática, serve para não tratar como equivalentes experiências diferentes: responder numa conversa e resumir acima dos resultados de busca envolvem fontes e formatos diferentes.

Os dois ambientes trocam cobertura por disciplina. O resumo generativo responde em 62% das execuções, mas nunca derivou de idioma, nunca declarou limitação e nunca pediu esclarecimento. Os assistentes conversacionais respondem em 100%, e é neles que se concentram a deriva, a ressalva e o pedido de esclarecimento.

O resumo generativo também cita domínio oficial com mais frequência, 48% contra 42%. Quando decide responder, ele se ancora mais na fonte institucional.

8.5Nomear o TSE não é citar o TSE

Duas taxas distintas, calculadas sobre as respostas de cada motor em cada dia.

Nos dias em que cada motor executou a base inteira, a taxa de menção e a taxa de citação do TSE ficaram em: AI Overview, 59% e 48%; Gemini, 36% e 30%; ChatGPT, 76% e 53%. Multiplicadas pela ativação, reproduzem as taxas sobre prompts monitorados do painel da plataforma.

taxa de menção e taxa de citação do TSE. Dias: os últimos 7 dias completos. Média ponderada pelas respostas de cada dia, só nos dias em que o motor executou a base inteira; o Consolidado soma as respostas dos três motores nos dias em que os três executaram a base inteira.

Esta tabela analisa, dia a dia, a proporção das respostas de cada motor que nomeiam o Tribunal Superior Eleitoral no texto e a proporção que credita o domínio oficial entre as fontes, uma taxa em cada aba, com o consolidado e os três motores lado a lado. O objetivo é separar dois eventos que costumam ser tratados como um só: ser mencionado e ser citado como fonte. Na prática, serve para mostrar que, para uma instituição, ser nomeada e ser creditada como fonte são eventos distintos, e que as duas taxas já andaram em direções opostas no mesmo motor.

escala de 0 a 100% das respostas do motor no dia. O traço marca dia em que o motor não executou a base inteira; no Consolidado, dia em que algum dos três não executou. A linha do período usa os mesmos dias dos cartões acima.

8.6Divergência entre motores

Este gráfico analisa, dia a dia, quanto cada par de motores compartilha do mesmo conjunto de fontes citadas, usando apenas dias completos. O objetivo é medir se os motores leem o mesmo ecossistema ou ecossistemas distintos. Na prática, serve para dimensionar o quanto o eleitor recebe bases de informação diferentes conforme o motor que consulta: quanto menor a sobreposição, menos as fontes de um motor valem para os outros.

proporção do conjunto compartilhada por cada par, só em dias completos

Nenhum par de motores compartilha mais de 33% das fontes em nenhum dia. O par Gemini e ChatGPT chegou a 0,07, ou seja, menos de 8 fontes em comum a cada cem distintas. Quem consulta um motor e quem consulta outro está lendo ecossistemas quase disjuntos.

8.7Divergência de candidaturas entre motores

Este gráfico analisa, dia a dia, quanto cada par de motores compartilha do mesmo conjunto de candidaturas citadas, na mesma escala de comparação usada para as fontes. O objetivo é verificar se a divergência entre motores está em quem eles nomeiam ou em que fontes eles leem. Na prática, serve para dimensionar o risco de um eleitor receber recortes diferentes conforme o motor consultado, e para mostrar em qual das duas camadas essa diferença nasce.

escala até 80%, o dobro da escala do gráfico de fontes

A concordância sobre quem citar é cerca de 2,4 vezes maior que a concordância sobre em que se basear. Os conjuntos de fontes ficam entre 0,07 e 0,33, e os de candidaturas entre 0,19 e 0,73.

Os três motores chegam às mesmas pessoas por caminhos informacionais quase disjuntos. O resultado converge mesmo quando o percurso não converge.

8.8Reconhecimento de entidades

---
achado: corrupção de nome e partido na mesma linha
motor: AI Overview
prompt: 704
dia: 2026-09-10
capturado_em: 2026-09-11T02:19:16.731Z
arquivo: 02_verorank_prompts/verorank_prompt_704_2026-09-10_23h19.json
---

… dos Trabalhadores Unificado (PSTU):** Hertz Dias
- **Unidade Popular (UP):** Samara Martins
- **Partido da Causa Operária (PCO):** Rui Costa Pimenta
- **Democracia Cristã (DC):** Clariana Barão
- **Partido Renovador Trabalhista Brasileiro (PRTB):** Pablo Marçal (com registro associado ao partido)
- **Democracia:** Wilson Grace [1][2][3]

---
achado: correção parcial mantém a forma inventada como nome alternativo
motor: AI Overview
prompt: 704
dia: 2026-09-12
capturado_em: 2026-09-13T02:48:19.772Z
arquivo: 02_verorank_prompts/verorank_prompt_704_2026-09-12_23h48.json
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… iro):** Edmilson Dias (Edmilson Costa)
- **PSTU (Partido Socialista dos Trabalhadores Unificado):** Hertz Dias
- **UP (Unidade Popular):** Samara Martins
- **PCO (Partido da Causa Operária):** Rui Costa Pimenta
- **Democrata (ou partido associado/registro):** Wilson Grassi (Wilson Grace) [1][2]
Os registros aguardam a análise final e o julgamento …

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achado: invenção e forma correta publicadas lado a lado
motor: AI Overview
prompt: 722
dia: 2026-09-11
capturado_em: 2026-09-12T02:47:02.814Z
arquivo: 04_verorank_keywords/verorank_prompt_722_2026-09-11_23h47.json
omissão: afirmação do motor sobre situação jurídica de candidatura ou ordenação de candidaturas, não verificada pelo panorama
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… - **Pablo Marçal (PRTB)** — Partido Renovador Trabalhista Brasileiro [trecho omitido]
- **Rui Costa Pimenta (PCO)** — Partido da Causa Robotária/Operária
- **Samara Martins (UP)** — Unidade Popular
- **Wilson Grassi (Democrata)** — Partido Democrata [1][2]

8.9Idioma da resposta

Esta tabela analisa o idioma de cada resposta gerada a prompts formulados em português, dia a dia e por motor. O objetivo é detectar deriva de idioma, que é a resposta voltar noutra língua sem que nada no prompt peça isso. Na prática, serve como sinal de reancoragem do motor noutro contexto, o que costuma vir acompanhado de troca de país ou de pleito na resposta.

8.9.1Ocorrências identificadas

Esta tabela analisa cada ocorrência de deriva de idioma individualmente, com o dia, o prompt, o motor, o idioma da resposta e o cluster de intenção. O objetivo é permitir a inspeção caso a caso, já que a contagem agregada esconde o padrão. Na prática, serve para investigar o que aproxima esses enunciados: são os mais curtos e ambíguos, em que falta um qualificador de país ou de período.

Distribuição por motor: Gemini 21, ChatGPT 1. Por idioma: inglês 20, espanhol 2. 4 prompt(s) apresentaram o desvio em mais de um dia, o que separa ocorrência isolada de enunciado que induz o comportamento de forma recorrente.

Todos os prompts da base são formulados em português. 2,0% das respostas voltam em outro idioma, distribuídas entre Gemini com 21, ChatGPT com 1. Por idioma: inglês 20, espanhol 2.

8.10Precisão factual sobre dados institucionais

8.10.1Três referências, três números

Este gráfico analisa o número de chapas validadas por três referências ao mesmo tempo: o que a publicação oficial do TSE dizia em cada momento, o estado de fato reconstituído depois e o que cada motor afirmou em cada coleta. O objetivo é separar atraso do motor de atraso da própria publicação oficial. Na prática, serve para ver quando uma resposta repetia a nota, quando ficava para trás e quando trazia um estado que a nota ainda não registrava.

pontos no horário de execução de cada prompt; a faixa sombreada é a janela em que dois deferimentos aconteceram sem data informada pelo TSE; motor sem ponto numa coleta respondeu sem citar número de chapas validadas

8.10.2Linha do tempo

Esta linha do tempo analisa, em ordem cronológica, as publicações do TSE, os fatos registrados pela imprensa e as coletas do panorama. O objetivo é mostrar a sequência exata entre o que foi publicado e o que os motores responderam. Na prática, serve para conferir cada afirmação da seção contra a fonte oficial que estava no ar naquele momento.

1. 15/08

   TSE

   Prazo legal

   Encerra o prazo de registro. O TSE informa 13 pedidos de candidatura à Presidência, um a mais que em 2022. nota de 02/09↗abre em nova aba.

2. 02/09 · 20h07

   TSE

   TSE publica

   Nota oficial 6

   “O Tribunal Superior Eleitoral (TSE) aprovou os registros de seis chapas”, em sessão virtual extraordinária que se encerra às 23h59. Sete pedidos seguem em análise, entre eles os do PSD e do PCO. Atualizada às 20h27. nota oficial↗abre em nova aba · imprensa: O Globo, 02/09, 20h49↗abre em nova aba · imprensa pública: Agência Brasil, 02/09, 21h35↗abre em nova aba.

3. 02/09 a 04/09

   Fato sem publicação oficial

   Fora da publicação oficial

   Nota oficial 6De fato 8

   Os relatores deferem, por decisão monocrática, as chapas do PSD e do PCO. O TSE não informou a data; ao Estadão, em 10/09, disse que as decisões foram monocráticas porque não houve impugnação nem notícia de inelegibilidade. Os limites vêm da imprensa: às 21h35 de 02/09 a Agência Brasil ainda listava PSD e PCO entre os pendentes; em 04/09 a Agência Estado já noticiava oito candidaturas aprovadas e cinco em análise, e em 07/09 o Jornal da Paraíba listava as mesmas oito. imprensa: Jornal da Paraíba, 07/09, 10h53↗abre em nova aba · imprensa pública: Agência Brasil, 02/09, 21h35↗abre em nova aba · imprensa: Estadão, 10/09, 13h23↗abre em nova aba.

4. 08/09 · 16h16 a 18h15

   VeroRank

   Coleta do panorama (verificação manual)

   Nota oficial 6ChatGPT 6Gemini 6AI Overview —

   ChatGPT afirmou 6 em 4 respostas e Gemini afirmou 6 em 1 resposta. AI Overview respondeu sem citar número de chapas validadas. A publicação oficial em vigor dizia 6.

5. 09/09 · 20h49

   TSE

   TSE publica

   Nota oficial 9

   Versão original da nota: “Com as três novas aprovações, nove chapas já tiveram o registro validado pelo TSE.” Quatro pedidos pendentes: Avante, PCO, PSD e PRTB. Sessão virtual até as 23h59. O texto original está preservado em republicações anteriores à atualização, com crédito à assessoria do TSE. nota oficial, hoje na versão atualizada↗abre em nova aba · republicação: Paraíba Online, 09/09, 22h28, com Ascom↗abre em nova aba · republicação: Ponto na Curva, 10/09, 11h12↗abre em nova aba.

6. 09/09 · 21h39 a 21h56

   VeroRank

   Coleta do panorama (verificação manual)

   Nota oficial 9ChatGPT 6Gemini 8AI Overview —

   ChatGPT afirmou 6 em 2 respostas e Gemini afirmou 8 em 1 resposta. AI Overview respondeu sem citar número de chapas validadas. A publicação oficial em vigor dizia 9.

7. 10/09 · 07h25

   VeroRank

   Coleta do panorama (verificação automática)

   Nota oficial 9ChatGPT 6 e 9Gemini —AI Overview —

   ChatGPT afirmou 9 em 1 resposta e 6 em 1 resposta. Gemini e AI Overview responderam sem citar número de chapas validadas. A publicação oficial em vigor dizia 9.

8. 10/09 · 12h45

   TSE

   TSE atualiza a nota de 09/09

   Nota oficial 11

   A nota passa a dizer: “Com as três novas aprovações, 11 chapas já tiveram o registro validado pelo TSE. Duas delas foram deferidas pelos relatores dos respectivos processos, em decisões monocráticas”, as do PSD e do PCO. Restam dois pedidos pendentes: Avante e PRTB. nota oficial↗abre em nova aba · imprensa: Estadão, 10/09, 13h23↗abre em nova aba.

9. 11/09 · 07h24

   VeroRank

   Coleta do panorama (verificação automática)

   Nota oficial 11ChatGPT 6Gemini —AI Overview —

   ChatGPT afirmou 6 em 2 respostas. Gemini e AI Overview responderam sem citar número de chapas validadas. A publicação oficial em vigor dizia 11.

10. 11/09 · 19h39

    TSE

    TSE publica

    Nota oficial 12

    “12 candidaturas estão na disputa pela Presidência da República.” O TSE aprova a chapa do Avante e indefere a do PRTB, em sessão virtual que se encerra às 23h59. Atualizada às 19h57. nota oficial↗abre em nova aba.

11. 12/09 · 07h43 a 07h50

    VeroRank

    Coleta do panorama (verificação automática)

    Nota oficial 12ChatGPT 6 e 12Gemini —AI Overview —

    ChatGPT afirmou 12 em 2 respostas e 6 em 1 resposta. Gemini e AI Overview responderam sem citar número de chapas validadas. A publicação oficial em vigor dizia 12.

12. 13/09 a 21/09

    VeroRank

    Coletas seguintes (verificação automática)

    Nota oficial 12ChatGPT 6 e 12Gemini 12AI Overview 12

    Afirmações fora da publicação vigente continuam em 4 dias (13/09, 17/09, 20/09, 21/09): ChatGPT, com 6. Gemini e AI Overview, quando citam número, afirmam o da publicação vigente.

— indica que o motor respondeu sem citar número de chapas validadas

8.10.3Como cada afirmação se classifica

Esta tabela analisa cada afirmação sobre o número de chapas validadas no período, agrupada por coleta, motor e valor. O objetivo é mostrar a classificação pelo método da página, a publicação vigente, ao lado da classificação pelo estado de fato. Na prática, serve para ver onde as duas leituras concordam e onde a referência oficial é que estava incompleta.

8.10.4Precisão factual por tipo de afirmação

Esta tabela analisa afirmações institucionais verificáveis das respostas contra a linha do tempo da referência oficial, classificando cada uma como correta, defasada, antecipada ou incorreta. O objetivo é separar erro de atraso, e atraso do motor de atraso da própria referência. Na prática, serve para medir a confiabilidade factual de cada motor sobre dados que têm resposta certa, e para detectar quando a base de comparação é que ficou para trás.

Como os motores se protegem

Eles não recusam. Declaram um limite e respondem assim mesmo.

Limitação declarada

3%

30 de 1.096 respostas · 16 dias

Recusa efetiva

0

em 1.096 respostas · 16 dias

Pedido de esclarecimento

10%

113 de 1.096 respostas

Esta tabela analisa, por dia, quantas respostas declararam limitação, quantas recusaram efetivamente e quantas devolveram um pedido de esclarecimento antes de entregar conteúdo. O objetivo é medir o comportamento defensivo dos motores em tema eleitoral. Na prática, serve para saber quando o motor entrega, quando ele condiciona e quando ele se cala, o que muda o que o eleitor recebe em cada tipo de pergunta.

pedido de esclarecimentolimitação declaradabarra cheia é o total de respostas geradas na série

9.1Níveis de proeminência

Este gráfico analisa, por dia, em que posição estrutural o nome de cada candidatura aparece na resposta: destaque de abertura, item com descrição, item de lista simples, menção em texto corrido ou ausência. O objetivo é distinguir aparecer de aparecer em evidência. Na prática, serve para qualificar a presença: estar numa lista longa no fim do texto e abrir a resposta são exposições diferentes para quem lê.

cada barra é o total de pares do dia, incluindo os dias parciais, que entram nas contagens próprias

9.2Participação proporcional de representação

Esta tabela analisa quanto do texto de cada resposta é atribuível a candidaturas, quanto fica ambíguo e como esse espaço se distribui entre elas, com índice de concentração por dia. O objetivo é medir a simetria do espaço de fala dentro das respostas. Na prática, serve para observar se o motor divide o texto entre muitas candidaturas ou concentra em poucas, sem que isso seja lido como preferência ou desempenho eleitoral.

9.3Sentimento e neutralidade

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achado: modelo atribui avaliação comparativa a outro modelo
motor: Gemini
prompt: 708
dia: 2026-09-09
capturado_em: 2026-09-10T01:49:52.992Z
arquivo: 02_verorank_prompts/verorank_prompt_708_2026-09-09_22h49.json
nota: nomes de candidaturas substituídos por códigos aleatórios; o código vale apenas dentro deste trecho
omissão: afirmação do motor sobre situação jurídica de candidatura ou ordenação de candidaturas, não verificada pelo panorama
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… [trecho omitido]

Different candidates are perceived as stronger in specific areas. For instance, ChatGPT identified [trecho omitido: ordenação de candidaturas].

Ultimately, voters will consider each candidate's proposals, track record, and vision for Brazil's future when making their decisio …

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achado: anúncio de consulta sem entrega de conteúdo no turno
motor: ChatGPT
prompt: 720
dia: 2026-09-09
capturado_em: 2026-09-10T01:51:11.412Z
arquivo: 02_verorank_prompts/verorank_prompt_720_2026-09-09_22h51.json
nota: nomes de candidaturas substituídos por códigos aleatórios; o código vale apenas dentro deste trecho
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… um resumo das notícias mais recentes — vou buscar as últimas coberturas agora e já volto com um apanhado. Quer foco em todos os candidatos ou só em alguns nomes (por exemplo [candidatura 843E], [candidatura 976F], [candidatura 804F])?

O que o eleitorado procura

O que o eleitor procura sobre a eleição, e se o resumo generativo aparece para essas buscas.

Demanda pela eleição de 2026

96.410

buscas mensais, ano explícito

Demanda eleitoral brasileira

199.460

base classificada e limpa

Palavras na base

14.753

após classificação de escopo

10.1Demanda das cinco palavras-chave monitoradas

Este gráfico analisa o interesse de busca semanal das palavras-chave monitoradas, na captura mais recente do Google Trends. O objetivo é acompanhar a demanda real do eleitor pelos mesmos termos que a base de prompts cobre. Na prática, serve para cruzar demanda e ativação: saber se o assunto está em alta na busca ajuda a interpretar por que o resumo generativo aparece mais ou menos em determinados dias.

índice relativo de 0 a 100 · captura de 23/09/2026

Das 5 palavras-chave monitoradas, 2 têm curva visível na escala comum, com máximo de 20 ou mais. As outras 3 permanecem rentes ao eixo durante toda a série, com máximo entre 4 e 7 mesmo na semana de pico.

10.2Concordância entre ferramentas de demanda

Esta tabela analisa o grau de acordo entre duas ferramentas de demanda sobre o volume das mesmas palavras-chave, por faixa de volume. O objetivo é medir a incerteza do dado de demanda antes de usá-lo como referência. Na prática, serve para calibrar confiança: onde as ferramentas divergem, o volume é indício, e não medida.

Ahrefs e SEMrush foram consultados com as mesmas palavras-chave alvo, presidente e presidencia, e no mesmo modo de perguntas. O Ahrefs retorna 9.423 perguntas distintas e o SEMrush 925. Das 10.174 perguntas na união, 174 existem nas duas bases.

proporção de perguntas com concordância alta entre as duas ferramentas, por faixa de volume

10.3Regionalização do interesse

Esta tabela analisa a distribuição regional do interesse de busca pelos termos monitorados. O objetivo é mostrar que a demanda não é uniforme no país. Na prática, serve para dimensionar a cobertura do estudo e para lembrar que uma resposta única é entregue a públicos com interesses de busca distintos.

10.4Grafo de associação de entidades

Entidades distintas

596

em 16 dias

Pares co-ocorrentes

5.314

entidades citadas juntas

Densidade por resposta

6,7

entidades por resposta

10.5Clusters de intenção da base

Esta tabela analisa como a base de prompts se distribui pelos clusters de intenção, ou seja, por aquilo que o eleitor quer obter ao perguntar. O objetivo é tornar explícita a composição da base, já que ela determina o que o estudo consegue observar. Na prática, serve para avaliar o equilíbrio do desenho: um cluster sobre-representado puxa as médias gerais e precisa ser considerado na leitura de qualquer resultado agregado.

Descoberta eleitoral é o maior cluster da base porque é onde está a demanda real de busca. O cluster de intenção de voto existe para medir o comportamento defensivo dos motores, não a preferência do eleitorado.

10.6Resolução de intenção

Esta tabela analisa o desfecho de cada execução do dia: resposta direta, resposta parcial, pedido de esclarecimento, promessa sem entrega ou ausência de resposta. O objetivo é medir se a dúvida do eleitor se resolve no primeiro turno de interação. Na prática, serve para dimensionar o atrito da experiência, porque uma resposta que condiciona ou adia entrega menos do que o número bruto de respostas sugere.

As não respostas são execuções em que o AI Overview não foi acionado. Respostas classificadas como fora da intenção, quando ocorrem, tratam de pleitos de outros países em resposta a prompts sobre o Brasil.

10.7Série do interesse de busca

Este gráfico analisa o interesse de busca semanal pelos termos eleitorais genéricos ao longo do ano, na captura mais recente do Google Trends. O objetivo é situar a série diária do estudo dentro do ciclo de atenção da campanha. Na prática, serve para separar o que é movimento do motor do que é movimento da demanda, e para antecipar períodos em que a pressão sobre as respostas tende a crescer.

índice relativo de 0 a 100 · captura de 23/09/2026

10.8Momentum de busca

Esta análise examina a aceleração recente do interesse de busca, comparando o ritmo das últimas semanas com o do período anterior. O objetivo é identificar inflexão sustentada e distingui-la de pico isolado. Na prática, serve para decidir quando um movimento de demanda merece acompanhamento e quando ele reverte sozinho, o que também vale para a leitura das séries do próprio estudo.

A inflexão sustentada de agosto coincide com o encerramento do prazo de registro de candidaturas, em 15 de agosto de 2026. A coincidência é registrada como contexto, sem atribuição de causa.

Demanda e presença

O que o eleitorado procura chega às respostas?

Fonte oficial nas consultas

17%

454 de 2.612 · acumulado

Fonte oficial nas citações

15%

159 de 1.068 · acumulado

Esta tabela analisa, por candidatura, a proporção das respostas com conteúdo em que o nome aparece no texto, em ordem decrescente e com os nomes trocados por códigos aleatórios. O objetivo é cruzar o que o eleitor procura com o que os motores nomeiam e medir quão concentrada é essa presença. Na prática, serve para observar descolamento entre demanda e presença, sem que isso seja lido como apoio, preferência ou intenção de voto.

11.1Cadeia de utilização da fonte oficial

11.2Ordem e posição da menção

Esta tabela analisa, por candidatura, com que frequência o nome é o primeiro citado e em que ponto do texto ele costuma aparecer, em ordem decrescente e com os nomes trocados por códigos aleatórios. O objetivo é descrever como o motor organiza os nomes dentro da resposta, sem atribuir causa a essa ordem. Na prática, serve como ponto de partida para investigar o que determina a ordenação, que é uma pergunta em aberto, e não como medida de desempenho de qualquer candidatura.

Glossário

Toda métrica desta página define o que conta antes de dizer quanto contou.

Definições operacionais dos termos e métricas usados nesta página. Cada definição descreve exatamente o que é contado, para que qualquer pessoa possa recalcular a métrica a partir do conjunto de dados aberto.

Metodologia e limitações

13.1Medição VeroRank

A coleta segue a metodologia de medição publicada pela plataforma, com busca ativada em toda consulta.

13.2Limitações declaradas

13.3Enquadramento legal e isenções

Diário de achados

O que o panorama encontrou no comportamento dos motores monitorados.

Achados confirmados

16

repetidos ao longo da série

Observações não confirmadas

3

registradas, sem repetição

Lacunas de coleta declaradas

1

dias que ficam fora das comparações

14.1Comportamento dos motores monitorados

14.2Falhas de coleta e processamento

Dados abertos

Os números calculados a partir das fontes podem ser recalculados por você desde já; os calculados a partir das respostas, quando o arquivo de respostas for liberado, depois da apuração.

15.1Licença

15.2Como citar

Formato ABNT

VERORANK. Panorama de Visibilidade em IA Eleições 2026. São Paulo, 2026. Snapshot de 23 set. 2026. Disponível em: verorank.com.br/panorama-de-visibilidade-em-ia-eleicoes-2026. Acesso em: [data].

Formato internacional

VeroRank (2026). Panorama de Visibilidade em IA Eleições 2026 [AI Visibility Landscape for the 2026 Elections], snapshot 2026-09-23. Retrieved from verorank.com.br/panorama-de-visibilidade-em-ia-eleicoes-2026

Quem faz