HackTown 2026: quantas startups B2B aparecem no ChatGPT?

Passamos os sites de 92 startups B2B do HackTown 2026 (expositoras da Feira de Startups e integrantes do grupo oficial de startups) pela análise gratuita da Organicus e fizemos ao ChatGPT (com busca na web) as perguntas de comprador pelas quais cada startup gostaria de ser encontrada. Nas 598 perguntas que não continham o nome da marca, o ChatGPT mencionou a startup 17 vezes (2,8%). Só 13 das 92 empresas (14,1%) foram mencionadas sem que a pergunta as nomeasse.

Nós, da Organicus, tivemos um estande na Feira de Startups, em Santa Rita do Sapucaí, no dia 6 de setembro de 2026, e compartilhamos com cada startup que conseguimos alcançar, antes ou durante a feira, o relatório público do site dela. Vendemos serviços nessa área, então estes são dados próprios, com interesse próprio. Um único mecanismo, uma única rodada, 8 perguntas de comprador por empresa: uma sondagem, não um censo.

Quantas startups do HackTown 2026 aparecem no ChatGPT?

Das 92 startups, 13 (14,1%) foram mencionadas em pelo menos uma pergunta de comprador que não continha o nome delas; 23 (25,0%) nunca foram mencionadas em nenhuma pergunta de comprador. No nível da pergunta: quando a pergunta contém o nome da startup, o ChatGPT a menciona em 83 de 128 (64,8%); quando não contém, em 17 de 598 (2,8%).

Essa diferença é o estudo inteiro. “Espontânea” significa que o comprador pede a melhor ferramenta, um preço ou uma solução, e o mecanismo precisa trazer a startup por conta própria. Perguntas de comparação como “X ou alternativas” ou “X vale a pena?” entregam o nome ao mecanismo e medem lembrança estimulada, não descoberta, por isso as apresentamos separadamente.

Das 23 startups nunca mencionadas, 4 tinham uma pergunta com o próprio nome e mesmo assim não foram mencionadas nela. Outras 56 das 92 (60,9%) só foram mencionadas quando a pergunta já trazia o nome delas. Treze tiveram pelo menos uma menção espontânea; 3 tiveram duas ou mais. Em 311 perguntas temáticas espontâneas, o ChatGPT mencionou uma startup do HackTown uma única vez, e essa pergunta nomeava uma cidade. Parte desse zero é o formato da resposta, não as startups: só 67 das 311 respostas temáticas espontâneas (21,5%) mencionaram alguma outra empresa, contra 178 de 287 respostas diretas (62,0%).

O espaço na resposta existe. Em 229 das 598 respostas espontâneas (38,3%), o ChatGPT mencionou pelo menos uma outra empresa, e não a startup; em 181 (30,3%) mencionou três ou mais e, mesmo assim, deixou a startup de fora. Nas perguntas espontâneas “qual a melhor…”, mencionou outros fornecedores em 78 de 79 respostas e a startup em 8. Para 86 das 92 startups, pelo menos uma resposta espontânea listou outras empresas e as deixou de fora.

O ChatGPT sabe quem são essas startups?

Muitas vezes, não. Em 54 das 184 perguntas de marca (29,3%), o ChatGPT respondeu sobre outra empresa, outro produto ou um verbete de dicionário com o mesmo nome.

As duas perguntas de marca por empresa (“o que é X”, “avaliações da X”) servem de controle. Para 34 das 92 empresas (37,0%), pelo menos uma resposta descreveu outra coisa; para 20 (21,7%), as duas. Nomes curtos sofrem mais: 30 das 68 empresas cujo nome, na pergunta de marca, era uma única palavra (44,1%) tiveram uma pergunta de marca respondida sobre um homônimo, contra 4 das 24 cujo nome tinha mais de uma palavra (16,7%). Sites em inglês, cujas perguntas de marca também foram feitas em inglês, se saíram pior: 9 de 12. Quando o ChatGPT achou a empresa certa (130 respostas), mencionou o nome em 114 e citou o próprio site da empresa como fonte em 96 (73,8%).

A pergunta de avaliações é um achado à parte. Das 62 respostas a “avaliações da X” sobre a empresa certa, pelo menos 36 disseram ter encontrado poucas ou nenhuma avaliação independente, e o Reclame Aqui apareceu em 26, em geral para informar que a empresa não tinha perfil por lá. Onde ele procurou: no próprio site da empresa (44 das 62 respostas), em páginas do LinkedIn (24), em cadastros de empresas como Serasa e Econodata (17), no Reclame Aqui (15), no Glassdoor (8), no Capterra (3) e no G2 (2).

Ser conhecida e ser recomendada se revelaram coisas distintas. Das 47 empresas que o ChatGPT identificou e nomeou nas duas perguntas de marca, 7 tiveram uma menção espontânea; das 20 cujas duas perguntas de marca foram respondidas sobre um homônimo, 3 tiveram. O inverso também vale: 17 dessas 20 ainda apareceram em pelo menos uma resposta de comprador, 16 delas numa pergunta que trazia o nome junto com a categoria (19 das 24 perguntas desse tipo). O nome sozinho era ambíguo; nome mais categoria, não.

Quem o ChatGPT cita e recomenda no lugar delas?

Governos, documentação de big tech e consultorias. Entre o terço das citações que conseguimos classificar (877 de 2.526), 7 em cada 10 apontam para governo, documentação de big tech ou consultorias globais (628 de 877); os outros dois terços são uma cauda longa de hosts citados, quase todos, uma ou duas vezes.

Ao todo, 639 das 726 respostas a perguntas de comprador (88,0%) citaram pelo menos uma fonte na web: 2.526 pares resposta–host (domínios e subdomínios citados) em 1.439 hosts distintos, 1.084 deles citados uma única vez. Classificamos à mão os 120 hosts mais citados do estudo inteiro; 112 deles aparecem nas respostas B2B.

O gov.br, sozinho, apareceu como fonte em 133 respostas a perguntas de comprador; o nist.gov, agência de normas dos Estados Unidos, em 40; o Planalto, onde a legislação federal é publicada, em 30. Ao todo, 259 das 726 respostas (35,7%) citaram pelo menos um host em domínio .gov ou .gov.br. Os sites das 92 startups, todos juntos, foram citados em 80 respostas de comprador (16 espontâneas, 64 quando a pergunta trazia a marca): menos do que o gov.br sozinho. Para 54 das 92 empresas, o gov.br apareceu como fonte em pelo menos uma das suas próprias perguntas de comprador, e nenhuma resposta citou outra startup da amostra. O Reddit não apareceu nenhuma vez; plataformas de avaliação apareceram em 8 dos 2.526 pares (Clutch 5, Reclame Aqui 2, G2 1).

O ChatGPT também recomenda empresas pelo nome: 326 das 726 respostas (44,9%) mencionaram pelo menos uma outra empresa. Os nomes que se repetem são globais: Accenture em 12 respostas, HubSpot em 11, Deloitte em 11, Stefanini em 9, CI&T em 9, Thoughtworks em 7. Para perguntas sobre software de RH, ele recorreu a Gupy, Sólides e Recrutei; para gestão de clínicas, iClinic e Feegow. Observações sobre categorias, não veredictos sobre nenhuma startup.

O que os sites das startups têm em comum?

São pequenos. O crawler leu uma mediana de 10 páginas por site; 34 dos 89 sites legíveis (38,2%) tinham 5 páginas ou menos, 18 (20,2%) eram uma página só, 11 tinham 100 ou mais, e 51 (57,3%) tinham sitemap. Esses números baixos não são rastreamento truncado: em todos os 34 sites com 5 páginas ou menos, o crawler também descobriu 5 URLs internas ou menos, e só 3 sites da amostra bateram no teto de 300 páginas.

O crawler leu 89 dos 92 sites; 3 devolveram zero páginas (problema de DNS ou TLS no domínio raiz, ou uma CDN bloqueando acesso automatizado) e entram só nos números de visibilidade. O Organicus Score médio, nosso índice de 0 a 100 que combina visibilidade em IA, entendimento por LLM, conteúdo, saúde técnica e estrutura, foi 52,1 nos sites legíveis (mediana 52, de 29 a 74); 22 de 89 ficaram em 60 ou mais, 5 em 70 ou mais, nenhum chegou ao conceito B, que começa em 75. A nota mais alta entre as 92, 74, veio de um site de HRTech com 2 páginas (Thalora).

Dos 89 sites, 40 não têm nem página Sobre nem schema Organization; 19 têm os dois. Nas sete verificações, o site mediano falha em 4; quatro sites passam em todas, entre eles a plataforma de eventos 4.events.

O que separa as mencionadas das invisíveis?

Uma pergunta específica e um site que o ChatGPT conseguiu ler e citar, não o checklist on-page. Com 17 menções espontâneas em 13 empresas, nada aqui está provado, então leia os padrões como indicativos.

Também podem ser ruído. Se cada uma das 598 perguntas espontâneas tivesse a mesma chance de 2,8% de gerar menção, esperaríamos cerca de 76 empresas com nenhuma, 14 com uma e 1 ou 2 com duas ou mais; vimos 79, 10 e 3, uma diferença compatível com o acaso (probabilidade de cerca de 14%).

A nota pesa, mas não decide. As empresas com menção espontânea tiveram Organicus Score médio de 57,5 contra 51,2 das demais (medianas 60 e 50), e suas notas foram de 39 a 73. Dos 22 sites com 60 ou mais, 7 tiveram uma menção espontânea; dos 39 abaixo de 50, 2 tiveram. A correlação entre nota e menções espontâneas nos 89 sites legíveis é 0,22, numa escala em que 0 é nenhuma relação e 1 é relação perfeita, e parte disso é circular, porque um quarto da nota é calculado a partir dessas mesmas respostas; só com as partes on-page da nota, ela cai para 0,14 (cálculo feito a partir dos dados por empresa).

O básico on-page não as separou. Página Sobre: 5 dos 33 sites que a têm tiveram menção espontânea, contra 8 dos 56 sem. Schema Organization: 6 de 35 contra 7 de 54. Tamanho também não decidiu: 6 dos 34 sites com 5 páginas ou menos foram mencionados espontaneamente, contra 1 dos 11 sites com 100 páginas ou mais. Dos 12 sites que bloqueiam um crawler de IA, 1 foi mencionado espontaneamente. Setor também não separou: as 13 empresas carregam 11 rótulos de setor diferentes do HackTown.

Ser citado como fonte veio junto com ser mencionado. Em 16 das 17 menções espontâneas, o próprio domínio da empresa estava entre as fontes da resposta (a única exceção citou o domínio separado do produto daquela startup). Nas 45 perguntas que continham o nome da marca e mesmo assim não geraram menção, o próprio site não foi citado nenhuma vez.

Perguntas específicas produziram as menções. Das 17, 8 vieram de perguntas “qual a melhor…” com categoria precisa, e 4 das 6 perguntas espontâneas que nomeavam uma cidade ou estado geraram menção (duas empresas, uma delas três vezes). Quando a startup foi mencionada, foi em geral uma recomendação, não uma nota de rodapé: 7 das 17 a puseram em primeiro lugar, com recomendação forte. Três exemplos, nenhum deles cliente nosso:

• Deppes (deppes.com.br), software de RH para cargos e salários: mencionada em 2 de 7 perguntas espontâneas, em primeiro lugar para “melhor software de cargos e salários com avaliação de desempenho para empresas no Brasil”. 38 páginas lidas, nota 72.
• Teztor (teztor.com.br), canal de denúncias gratuito para empresas: em primeiro lugar para “melhor canal de denúncias gratuito para empresas no Brasil”. 33 páginas, nota 73.
• 20Entregar (20entregar.com.br), plataforma de entregas e corridas cujas perguntas de comprador nomeavam sua cidade, Itajubá: mencionada em 3 de 7 perguntas espontâneas, incluindo a única menção temática do estudo. 15 páginas, nota 65.

O que elas têm em comum é uma pergunta específica o bastante (uma categoria precisa ou uma cidade) para fazer o mecanismo ir procurar, e um site que ele conseguiu ler e citar quando chegou lá. O que não têm em comum é um checklist: nenhuma das três passa em todas as verificações da tabela acima.

Como medimos

Amostra. A lista oficial de “startups confirmadas” do HackTown 2026 (115 startups distintas, 94 com site no ar e negócio localizável na web), mais 25 empresas presentes no grupo oficial de WhatsApp HackTown Startups 2026, mais 3 que conhecemos no nosso estande. Excluídas: sem site, fora do ar, não localizáveis na web, seis sites que não são startups e o domínio separado do produto de uma startup, para não contar duas vezes. Das 116 startups analisadas, 92 vendem para empresas (B2B, B2B2C ou B2G), classificadas em duas rodadas independentes de LLM, com uma terceira como desempate nas 4 divergências: a amostra deste artigo. Dos sites, 80 estão em português e 12 em inglês.

Rastreamento. Chromium headless via Playwright, com JavaScript renderizado, até 300 páginas por site a partir da home, dos links internos e do sitemap, uma vez por site entre 3 e 6 de setembro de 2026. Uma revisão manual de 241 achados no dia 3 de setembro encontrou 43 falsos positivos (18%), concentrados nos verificadores de definição de entidade, detecção de FAQ e estatísticas; eles foram corrigidos no dia 4 de setembro, e o verificador de blog também foi corrigido no meio do lote. Relatórios rodados antes de uma correção mantêm os achados originais, por isso este artigo usa só as verificações determinísticas da tabela acima.

Perguntas. 10 por empresa, geradas por um LLM a partir do título, da descrição, do H1 e das páginas principais do próprio site, mais o setor detectado, no idioma do site, para o mercado brasileiro: 2 perguntas de marca, 4 diretas (sorteadas entre descoberta, comparação, resolução de problema, pesquisa e preço) e 4 temáticas (entre como fazer, negócio, situação, estilo de vida e tendência). 82 empresas receberam 8 perguntas de comprador e 10 receberam 7, porque uma das perguntas geradas mencionava outro país e foi descartada. As perguntas espontâneas por empresa foram de 0 a 8 (mediana 7); uma empresa não teve nenhuma, porque todas as suas 8 perguntas de comprador a nomeavam.

Mecanismo. ChatGPT pela API da OpenAI com a ferramenta de busca na web ligada, localização do usuário no Brasil, a versão rápida da família GPT-5.6 vigente na época. Uma rodada, uma resposta por pergunta. Respostas com busca na web não são repetíveis: a mesma pergunta feita duas vezes pode citar fontes diferentes.

O que conta. “Mencionada”: uma etapa de extração encontrou a marca no texto da resposta (posição, força da recomendação, sentimento e concorrentes são extraídos do mesmo jeito). “Próprio site citado”: o domínio da empresa está entre as fontes da resposta. “Respondeu sobre outra entidade”: a etapa de extração julgou que a resposta descrevia outra empresa ou outro significado com nome parecido; relemos as respostas sinalizadas e corrigimos uma empresa cujas duas respostas descreviam a própria empresa. “Espontânea”: a pergunta não contém o nome da marca, verificado pelo nome, pelo domínio sem a extensão e pelas partes do nome, com revisão manual dos nomes curtos. Pesos do Organicus Score: Visibilidade em IA 25%, Entendimento por LLM 25%, Qualidade de Conteúdo 20%, Saúde Técnica 20%, Estrutura 10%; sites ilegíveis ficam fora das estatísticas de nota.

O que este estudo não consegue dizer

Um único mecanismo: Claude, Gemini, Perplexity e o Modo IA do Google não foram testados, e os mecanismos diferem no que citam. Oito perguntas de comprador por empresa são uma sondagem, e a redação da pergunta pesa no resultado. Uma rodada, em um dia. As perguntas nascem da forma como o próprio site se descreve, então um site que se descreve mal recebeu perguntas sobre a categoria errada; vimos isso em alguns sites. A amostra é autosselecionada, de estágio inicial e regional, não representativa do B2B brasileiro. Nada aqui é causal: as empresas mencionadas diferem das demais em coisas que não medimos. Nossas regras sobre o que afirmamos estão na metodologia baseada em evidências.

O que um fundador pode fazer com isso?

Observações transformadas em itens de trabalho. Sem prazos e sem garantias: posição em resposta de IA não é algo que nós controlamos, nem ninguém controla.

1. Verifique se o mecanismo consegue identificar você. Para 34 das 92 empresas, pelo menos uma pergunta de marca foi respondida sobre outra entidade. Pergunte “o que é [sua empresa]” em um chat temporário. Se vier outra coisa, o trabalho é consistência, não volume: o mesmo nome e a mesma descrição de uma frase no site, no LinkedIn, nas lojas de apps e no cadastro do CNPJ, e uma página Sobre (56 de 89 não tinham; entre os sites que a têm, 9 de 33 empresas tiveram resposta de marca sobre um homônimo, contra 24 de 56 sem ela). Adicione schema Organization com links sameAs como higiene (54 não tinham): nesta amostra, a presença dele não fez diferença visível, 13 de 35 contra 20 de 54.

2. Confirme que um robô consegue ler seu site. Dos 92 sites, 3 devolveram zero páginas e 12 de 89 bloqueiam pelo menos um crawler de IA. Faça uma requisição à sua home com o user-agent do GPTBot ou do OAI-SearchBot e veja o que o servidor devolve, não o que o seu navegador mostra. Se estiver atrás de uma CDN, leia as configurações de bots em vez de supor: em 8 dos 12 sites bloqueados, o bloqueio veio do robots.txt gerenciado pela CDN. Veja o que o bloqueio cobre: onde o nosso relatório registrou a lista, esse bloqueio gerenciado nomeava GPTBot, ClaudeBot e crawlers de treinamento, não o OAI-SearchBot, o crawler que a busca na web do ChatGPT usa, e é por isso que um site bloqueado ainda pôde ser mencionado neste estudo. Confira o crawler de busca pelo nome, não pelo botão.

3. Escreva a frase de definição, depois a página. Coloque um “X é um Y para Z” simples no primeiro bloco da home. Depois crie a página que corresponde ao tipo de pergunta que produziu as menções aqui: uma que nomeie sua categoria e seu mercado com precisão, como fizeram as perguntas “qual a melhor…” (8 menções em 79). Perguntas de preço foram feitas 72 vezes e produziram 3 menções, perto da taxa base do estudo, então uma página pública de preços é higiene para o comprador, não uma alavanca nestes dados. Conteúdo temático (como fazer, negócio, situação, tendência) produziu 1 menção em 311 perguntas, e essa única menção veio de uma pergunta sobre uma cidade; escreva esse conteúdo para pessoas, não para o mecanismo.

4. Seja mencionado em lugares que não são seus. Nossos dados mostram onde o ChatGPT lê: documentação de governo e de big tech, onde você não entra, mas também ecossistemas de fornecedores, diretórios e fornecedores brasileiros, onde entra. Os estudos de correlação da Ahrefs com cerca de 75 mil marcas (maio e dezembro de 2025) constataram que menções em páginas de terceiros acompanham a visibilidade em IA muito mais de perto do que backlinks ou autoridade de domínio, e os próprios autores dizem que correlação não é causalidade. A página de integrações de um parceiro, a lista de associados de uma entidade do setor, a transcrição de um podcast, um comparativo escrito por terceiros.

5. Meça com perguntas de comprador, e repita. “Perguntei ao ChatGPT e a gente não apareceu” é um único lance de dados. Pegue três perguntas que o seu comprador realmente faz, rode cada uma cinco vezes em um chat temporário e anote a proporção. A diferença entre a sua pergunta de marca e a sua pergunta de comprador é o número que você precisa trabalhar.

Em 598 perguntas de comprador que não continham o nome da marca, o ChatGPT mencionou a startup do HackTown 17 vezes. Usou o gov.br como fonte em 112 delas.