A amostra foi congelada antes dos testes em IA. Auditamos identidade, especialidades, profissionais, autoria, conhecimento e evidências sem saber quais escritórios apareceriam nas respostas.
Só depois realizamos testes de descoberta em quatro inteligências artificiais, utilizando 11 intenções de contratação ligadas a especialidades e regiões. Foram registradas 440 posições.
1. Temas estão organizados. As conexões, nem sempre.
Na fotografia da base analisada, 75% dos escritórios apresentavam arquitetura temática estruturada. Mas apenas 45% conectavam explicitamente profissionais às suas especialidades. E somente 26% apresentavam conexão clara entre autor e conteúdo.
Um escritório pode ter uma página de Direito Tributário, uma página de equipe, artigos sobre tributação e sócios reconhecidos pelo mercado. Isso não significa que a presença digital explicite a relação entre essas informações: quem é o especialista, no que ele é especialista, o que produziu sobre o tema, quais evidências sustentam a autoridade e como tudo isso retorna para a instituição.
Ter área de atuação, sozinha, difere pouco. Conectar pessoas, especialidade, conhecimento e evidência muda a forma como uma autoridade pode ser compreendida.
2. As IAs não observam apenas o site
Rankings jurídicos, imprensa, histórico e outras fontes externas apareceram repetidamente nas justificativas das inteligências artificiais. Isso ajuda a desmontar uma interpretação simplista de GEO.
Não se trata de criar um site “para o ChatGPT”, nem de produzir uma página para cada IA. A reputação digital é construída em um ecossistema. O site organiza identidade, profissionais, especialidades, autoria e conhecimento; a autoridade também é sustentada por rankings, imprensa, publicações, docência, histórico profissional e outras evidências verificáveis.
3. Alguns escritórios reaparecem em diferentes contextos
Nos 440 registros, um grupo de bancas apareceu repetidamente em diferentes perguntas e plataformas. Mattos Filho apareceu 30 vezes. Pinheiro Neto, Machado Meyer e BMA, 26 vezes cada. TozziniFreire e Demarest, 22 vezes cada.
Mais interessante que a frequência isolada foi a amplitude: os dez escritórios com maior recorrência apareceram nas quatro inteligências artificiais observadas e em diferentes intenções de contratação.
O estudo não afirma que uma característica técnica isolada causou essas recomendações. Ele permite observar que algumas entidades são recuperadas de forma mais consistente em diferentes contextos.
4. Mercados regionais parecem mais abertos
Em Curitiba, Porto Alegre e Florianópolis, as listas apresentadas pelas diferentes IAs foram mais fragmentadas. Houve menos consenso sobre quais escritórios deveriam ser considerados.
Isso não é uma garantia de visibilidade. Mas sugere uma oportunidade: clareza e diferenciação digital podem ter peso estratégico maior onde ainda não existe um conjunto tão consolidado de entidades recorrentes.
5. O que isso muda para os escritórios?
A principal implicação não é produzir mais conteúdo. Também não é “otimizar para uma IA”. É organizar melhor a autoridade que o escritório já possui.
- Escritório: identidade institucional que dá contexto e continuidade
- Especialidades: territórios em que a atuação precisa ser compreendida
- Profissionais: quem sustenta cada competência
- Conhecimento: autoria e conteúdo que demonstram profundidade
- Evidências: sinais externos que corroboram a leitura de autoridade
A relação entre essas camadas também é conteúdo. Ela ajuda pessoas e máquinas a compreender não apenas o que o escritório afirma fazer, mas quem sustenta a especialidade, qual conhecimento existe sobre ela e quais sinais externos corroboram essa leitura.
6. A oportunidade não está em uma única IA
Google muda. Os modelos de IA mudam. As plataformas pelas quais as pessoas descobrem profissionais e empresas continuarão mudando. A questão deixa de ser apenas “como aparecer em uma IA?” e passa a ser: como construir uma presença digital suficientemente coerente para continuar sendo compreendida quando os mecanismos de descoberta mudam?
Pesquisa proprietária PulseRank · 2026. Estudo exploratório e observacional: os achados indicam padrões e não tratam correlação como causalidade.
