O problema que o mercado ainda não nomeou
Destinos com real valor turístico podem ser sistematicamente ignorados por ferramentas de inteligência artificial, não por falta de conteúdo, mas por ausência de arquitetura de entidade. Essa é a premissa central do paper publicado na SSRN por Eric Saboya, fundador da Criamente, em maio de 2026.
Quando um viajante pergunta ao ChatGPT quais destinos visitar perto do Rio de Janeiro, a resposta não é uma lista de links. É uma recomendação sintetizada. O destino que aparece nessa resposta não é determinado por investimento em mídia ou posição no Google. É determinado pela densidade, consistência e legibilidade da presença daquele destino nos dados de treinamento e nos sistemas de recuperação dos modelos de linguagem.
Cidades com atrações reconhecidas internacionalmente podem não aparecer nessa resposta simplesmente porque sua identidade digital não está estruturada de forma que os LLMs consigam identificar, atribuir e recomendar com confiança.
Três construtos inéditos na literatura de GEO
O paper introduz conceitos que ainda não tinham nome formal na literatura acadêmica sobre Generative Engine Optimization:
Territorial Algorithmic Invisibility (TAI): a condição em que um destino turístico de valor real recebe representação ausente, mínima ou sistematicamente incorreta nas respostas geradas por LLMs.
Proximity Shadow Effect: o mecanismo pelo qual destinos próximos a grandes centros são absorvidos algoritmicamente pelo centro dominante. Niterói, por exemplo, tem atrações atribuídas ao Rio de Janeiro em 28% das menções identificadas na pesquisa.
Destination Algorithmic Readiness Score (DARS): uma métrica de diagnóstico em cinco dimensões que permite a organizações de turismo quantificar sua condição atual de visibilidade algorítmica e priorizar as intervenções de maior impacto.
O que o diagnóstico da Neltur revelou
O framework foi aplicado à Neltur, empresa oficial de turismo de Niterói, no Rio de Janeiro. O DARS baseline estabelecido foi de 38/100, com as lacunas mais críticas concentradas em definição de entidade e cobertura de dados estruturados: os dois fatores inteiramente dentro do controle da organização e de maior alavancagem para reversão do quadro.
A pesquisa revelou ainda que Niterói é descrita como apêndice do Rio de Janeiro em 59% das menções nos modelos testados, e que o Museu de Arte Contemporânea de Niemeyer foi atribuído ao Rio em 3 de cada 5 queries de atração específica.
GEO além das marcas comerciais
A literatura existente sobre GEO foi desenvolvida principalmente para marcas e profissionais individuais. Este paper estende o campo para entidades geográficas e institucionais, propondo metodologia reproduzível aplicável a destinos turísticos em qualquer contexto.
A publicação está disponível na SSRN, repositório acadêmico de referência em ciências sociais aplicadas, e integra o conjunto de pesquisas aplicadas conduzidas pela Criamente sobre encontrabilidade estrutural em ambientes de inteligência artificial.
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