Lemos o robots.txt, o llms.txt e a página inicial de 13 000 domínios .pt sorteados. Os resultados descrevem 10 160 sites ativos, ponderados para corrigir o viés da amostra, e medem como estão preparados para motores de pesquisa e assistentes de IA.
Quatro elementos técnicos que um agente de IA ou um motor de pesquisa encontra à entrada de um site. O estudo mede o que o site declara, não o resultado nos motores.
O que é: Ficheiro na raiz do domínio que indica a cada agente automático o que pode ler.
Porque importa: Cada agente de IA identifica-se por um nome. O ficheiro permite autorizar ou bloquear agentes de treino e agentes de pesquisa de forma separada.
Como foi medido: Bloqueio por nome de 12 agentes (Disallow: / no grupo do agente) e existência de regras.
O que é: Ficheiro de texto na raiz com um resumo do site e ligações para as páginas principais, pensado para modelos de linguagem.
Porque importa: É uma proposta, não uma norma. Dá a um modelo uma descrição curta do site sem ter de interpretar o HTML.
Como foi medido: Resposta 200 em /llms.txt com texto (e não HTML) e mais de 20 caracteres.
O que é: Dados estruturados em formato Schema.org dentro da página, que descrevem a organização, os serviços ou os produtos.
Porque importa: Declara de forma explícita quem é a empresa, onde está e o que oferece, sem depender do texto da página.
Como foi medido: Presença de blocos JSON-LD na página inicial e tipos declarados (@type).
O que é: Frase na página inicial que resume o que o site oferece.
Porque importa: É o texto mais curto que um motor de pesquisa ou de resposta tem para descrever o site. Sem ela, o resumo depende do que o motor extrair.
Como foi medido: Existência de <meta name="description"> com conteúdo.
21,7% dos sites não têm robots.txt com regras. Entre os que têm, 93,3% não têm qualquer regra para agentes de IA, e 3,1% permitem explicitamente pelo menos um. O gráfico mostra a percentagem de sites que bloqueia cada agente por nome (Disallow: /).
Agentes de treino: Bytespider, GPTBot, Amazonbot, meta-externalagent, ClaudeBot, CCBot, Google-Extended, Applebot-Extended, anthropic-ai. Agentes de pesquisa e de pedidos de utilizadores: ChatGPT-User, PerplexityBot, OAI-SearchBot.
Entre os sites que bloqueiam pelo menos um agente. A média é de 6,7 agentes por site.
11,5% dos sites que bloqueiam impedem também pelo menos um agente de pesquisa ou de pedidos de utilizadores. Os outros 88,5% só bloqueiam agentes de treino.
Nenhum dos 156 sites Wix bloqueia agentes de IA. Nos sites sem plataforma detetada (código à medida ou plataformas não identificadas), o bloqueio é de 4,1%. PrestaShop, Joomla e Wix têm entre 131 e 195 sites na amostra, por isso as diferenças são indicativas.
11,0% dos sites têm llms.txt válido. A distribuição depende da plataforma: Wix e Shopify geram o ficheiro por defeito.
| Plataforma | Quota de sites | llms.txt válido |
|---|---|---|
| WordPress | 48,9% | 8,0% |
| WooCommerce | 18,2% | 7,5% |
| Shopify | 2,6% | 92,8% |
| Wix | 1,6% | 92,3% |
| Joomla | 2,0% | 0,5% |
| PrestaShop | 1,3% | 5,8% |
| Nenhuma detetada | 41,2% | 6,4% |
Uma loja WooCommerce conta também como WordPress. Os plugins de SEO para WordPress podem gerar o ficheiro, o que o estudo não distingue.
O e-commerce passa de 29,0% para 12,3% sem Shopify. SaaS e tecnologia lidera com 14,2% de adoção fora das plataformas que geram o ficheiro. 9,5% dos sites respondem a /llms.txt com uma página HTML genérica, que foi descartada.
40,4% dos sites declaram JSON-LD na página inicial. Os tipos mais comuns descrevem a página e o site, e poucos descrevem a atividade.
Só foi lida a página inicial. Product tende a estar nas páginas de produto, por isso o valor de 0,3% não descreve as lojas no seu conjunto.
| Setor | Organization | LocalBusiness | FAQPage |
|---|---|---|---|
| E-commerce | 36,7% | 1,8% | 0,8% |
| Imobiliário e automóvel | 25,7% | 1,6% | 1,3% |
| Media, cultura e sites pessoais | 27,8% | 0,6% | 0,4% |
| SaaS e tecnologia | 33,6% | 2,5% | 5,0% |
| Turismo, restauração e lazer | 25,9% | 2,1% | 1,2% |
| Educação e formação | 28,2% | 3,2% | 1,0% |
| Saúde | 23,0% | 2,6% | 1,3% |
| Institucional e associativo | 17,8% | 0,8% | 0,1% |
| Indústria e comércio B2B | 29,8% | 1,5% | 0,3% |
| Serviços profissionais | 30,1% | 2,7% | 2,2% |
| Outros setores identificados | 26,4% | 1,1% | 3,2% |
| Sem informação suficiente | 18,1% | 0,7% | 0,1% |
SaaS e tecnologia é o setor com mais FAQPage (5,0%). A saúde e os serviços profissionais, setores com atendimento local, declaram LocalBusiness em 2,6% e 2,7% dos sites.
Por idioma da página: 44,9% dos sites em português declaram JSON-LD, contra 34,4% dos sites em inglês.
62,5% dos sites têm meta descrição. Os sites sem descrição são também os mais difíceis de classificar: entre os 2 225 sem informação suficiente para atribuir um setor, só 21,5% têm meta descrição, contra 58% a 87% nos restantes setores.
| Elemento | Sites |
|---|---|
| Ligação final em HTTPS | 98,8% |
| Título na página inicial | 99,7% |
| viewport | 92,8% |
| Idioma declarado no HTML | 91,9% |
| Meta descrição | 62,5% |
Os elementos básicos de uma página estão praticamente generalizados. A diferença está nos elementos que dependem de decisão: descrição, dados estruturados e llms.txt.
Soma de 4 elementos, 1 ponto cada: robots.txt com regras e sem bloqueio de agentes de IA, llms.txt válido, JSON-LD na página inicial e meta descrição. É um índice simples, com pesos iguais, que não foi validado contra resultados em motores de IA.
O índice mantém-se estável entre os dois grupos da amostra (32,1% no grupo 1 e 33,2% no grupo 2).
O setor foi atribuído por um modelo de linguagem a partir do título e da descrição da página inicial. O intervalo de confiança a 95% refere-se ao bloqueio de agentes de IA.
| Setor | Sites | Bloqueio de IA | llms.txt | JSON-LD | Meta descrição | Índice médio |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E-commerce | 948 | 7,5% (5,9 - 9,0) | 29,0% | 50,9% | 87,0% | 2,47 |
| Imobiliário e automóvel | 416 | 5,1% (3,5 - 7,3) | 10,2% | 40,6% | 83,0% | 2,12 |
| Media, cultura e sites pessoais | 717 | 4,6% (3,2 - 6,0) | 8,2% | 44,7% | 70,8% | 1,99 |
| SaaS e tecnologia | 463 | 3,9% (2,7 - 5,7) | 14,9% | 48,3% | 82,1% | 2,17 |
| Turismo, restauração e lazer | 868 | 3,1% (2,0 - 4,4) | 14,2% | 46,7% | 71,7% | 2,09 |
| Educação e formação | 331 | 3,1% (1,5 - 4,9) | 11,5% | 45,4% | 65,5% | 1,99 |
| Saúde | 480 | 2,4% (1,4 - 3,5) | 11,5% | 48,3% | 73,0% | 2,14 |
| Institucional e associativo | 952 | 2,2% (1,5 - 3,1) | 5,9% | 27,5% | 58,0% | 1,66 |
| Indústria e comércio B2B | 905 | 2,1% (1,4 - 3,0) | 8,9% | 42,7% | 76,8% | 2,06 |
| Serviços profissionais | 1 459 | 1,8% (1,2 - 2,4) | 11,9% | 47,0% | 74,6% | 2,13 |
| Outros setores identificados | 396 | 4,6% (2,9 - 6,9) | 9,6% | 42,0% | 76,5% | 2,03 |
| Sem informação suficiente | 2 225 | 1,8% (1,3 - 2,3) | 5,4% | 28,2% | 21,5% | 1,23 |
E-commerce. Tem o índice mais alto (2,47) e o maior bloqueio de agentes (7,5%, intervalo 5,9 a 9,0%, sem sobreposição com os serviços profissionais). O llms.txt cai de 29,0% para 12,3% sem Shopify.
SaaS e tecnologia. Lidera na adoção própria de llms.txt (14,2%) e em FAQPage (5,0%), mas o bloqueio de agentes (3,9%) é superior ao dos serviços profissionais e da saúde.
Serviços profissionais. Têm o menor bloqueio (1,8%) e 42,1% com 3 ou 4 elementos. LocalBusiness aparece em apenas 2,7% dos sites, apesar de serem negócios com presença local.
Saúde. 41,8% têm 3 ou 4 elementos e 48,3% declaram JSON-LD, acima da média geral. O llms.txt está em 11,5% dos sites.
Institucional e associativo. É o setor mais atrasado: 5,9% com llms.txt, 27,5% com JSON-LD, 58,0% com meta descrição e 49,9% com 0 ou 1 elemento do índice.
Cinco verificações que correspondem aos elementos medidos. Não garantem citações por motores de IA: tornam o site legível para eles.
Em que ponto estás
Marca o que o teu site já tem e compara com os 10 160 sites do estudo.
Marca os elementos que o teu site já tem.
21,7% não têm regras. Entre os que têm, 93,3% não mencionam agentes de IA.
O ficheiro decide, agente a agente, o que pode ser lido. Sem regras, todos os agentes têm acesso. Os agentes de treino e os agentes de pesquisa e de pedidos de utilizadores podem ter regras diferentes.
Como verificar: Escreve o-teu-dominio.pt/robots.txt no navegador. Procura nomes como GPTBot, ClaudeBot, ChatGPT-User, OAI-SearchBot e PerplexityBot seguidos de Disallow: /.
Exemplo de regras por agente: um agente de treino bloqueado e agentes de pesquisa permitidos
User-agent: GPTBot
Disallow: /
User-agent: ChatGPT-User
Allow: /
User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /
User-agent: PerplexityBot
Allow: /11,0% têm. Sem Wix e Shopify, 7,4%.
Um ficheiro de texto na raiz com o nome da empresa, uma descrição de duas ou três frases e ligações para as páginas principais.
Como verificar: Abre o-teu-dominio.pt/llms.txt. Se aparece uma página do site em vez de texto, o ficheiro não existe. Em Wix e Shopify o ficheiro é gerado: confirma que o texto descreve o negócio.
Exemplo de llms.txt
# Nome da empresa
> O que a empresa faz, para quem e onde, em duas frases.
## Serviços
- [Serviço A](https://exemplo.pt/servico-a): descrição curta
- [Serviço B](https://exemplo.pt/servico-b): descrição curta
## Contacto
- [Contactos](https://exemplo.pt/contactos): morada, telefone e email40,4% têm JSON-LD. 26,9% declaram Organization ou LocalBusiness.
Organization ou LocalBusiness na página inicial (nome, morada, contactos), FAQPage nas perguntas frequentes e Product nas páginas de produto.
Como verificar: Cola o endereço da página inicial em validator.schema.org e confirma os tipos declarados.
Exemplo de JSON-LD para um negócio local
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "LocalBusiness",
"name": "Nome da empresa",
"description": "O que faz, para quem e onde.",
"url": "https://exemplo.pt",
"telephone": "+351 000 000 000",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "Rua Exemplo, 1",
"addressLocality": "Lisboa",
"addressCountry": "PT"
}
}
</script>62,5% têm. 37,5% não têm.
Uma frase que diga o que a empresa faz, para quem e onde.
Como verificar: Abre o código-fonte da página inicial (Ctrl+U ou Cmd+Option+U) e procura name="description". No WordPress, o campo costuma estar no plugin de SEO.
Exemplo de meta descrição
<meta name="description" content="Contabilidade para freelancers e pequenas empresas em Braga. Declarações fiscais e processamento salarial.">Os quatro pontos num só relatório.
A auditoria AEO verifica estes pontos no teu domínio e mostra o que falta.
Como verificar: Introduz o teu domínio na auditoria e compara o resultado com os números deste estudo.
| Grupo 1 | Grupo 2 | |
|---|---|---|
| Domínios sorteados | 10 000 | 3 000 |
| Sites ativos analisados | 8 347 | 1 813 |
| Inativos ou sem conteúdo (conta suspensa, em construção, página por defeito) | 823 | 222 |
| Apostas e spam | 142 | 91 |
| Inacessíveis ou sem HTML | 612 | 775 |
| Excluídos porque o robots.txt bloqueia o bot | 76 | 99 |
Um ficheiro de texto na raiz do domínio (/llms.txt) com um resumo do site e ligações para as páginas principais, pensado para modelos de linguagem. É uma proposta, não uma norma. O estudo regista se o ficheiro existe e responde com texto, e não avalia o conteúdo.
O robots.txt controla o acesso agente a agente, pelo nome. Bloquear um agente não bloqueia os outros: 88,5% dos sites que bloqueiam só bloqueiam agentes de treino e deixam abertos os agentes de pesquisa e de pedidos de utilizadores. O estudo mede o que os sites declaram, não se a IA os cita.
Um modelo de linguagem leu o título e a descrição da página inicial e atribuiu um de 12 setores. A precisão estimada é de cerca de 90%, numa revisão manual de 60 sites. Os 2 225 sites sem informação suficiente ficam num grupo à parte.
Não. Só são publicados totais e percentagens agregadas. Não há nomes de sites nem dados por domínio.
Sim, citando a fonte. Os resultados agregados estão em CSV, no fim da página, com a citação sugerida.
Acrescenta ao robots.txt "User-agent: RodrigoSilvanoResearchBot" seguido de "Disallow: /", ou escreve para info@rodrigosilvano.pt com o domínio. Os dados desse domínio são eliminados.
Os resultados agregados estão disponíveis em CSV: totais, setores, agentes, plataformas e índice de preparação. Não são publicados nomes de sites nem dados por domínio.
Descarregar os dados agregados (CSV)
Citação sugerida
Silvano, R. (2026). Estudo AEO Portugal 2026. rodrigosilvano.pt/estudo-aeo-portugal
Se o teu domínio foi lido e queres a exclusão, consulta a página do bot de investigação. Bot de investigação.
