Origem, interesse declarado e limites

Esta versão amplia o documento anterior de oito artigos publicado pela Negócio no Mapa, cujo texto registra verificação em 20 de agosto de 2026. A referência à data do antecedente não retroage a publicação desta revisão.

Declaração de interesse: Raphael Sousa Pereira é fundador da Negócio no Mapa, desenvolve o ecossistema PANDORA e atua comercialmente em SEO, GEO e IA. Tem interesse na adoção de práticas de auditoria e governança. Os critérios aqui propostos também se destinam à avaliação dos seus próprios serviços e instrumentos; sua publicação não comprova automaticamente que cada operação atende a todos os artigos.

A revisão foi preparada com apoio de inteligência artificial. Não se declara revisão por pares ou avaliação externa independente desta edição. Referências apoiam pontos delimitados; não equivalem a endosso dos autores ou instituições citados.

Artigo 01 · Propósito, alcance e responsabilidade

Quem adota assume obrigações verificáveis.

Este código estabelece compromissos voluntários para profissionais, agências, pesquisadores, fornecedores de ferramentas e clientes que atuam com Generative Engine Optimization (GEO), busca por IA e auditoria de presença de entidades. A adoção deve identificar a pessoa ou organização responsável, o serviço abrangido e a versão utilizada. Clientes são titulares de direitos e podem assumir deveres expressos em contrato; não ficam automaticamente sujeitos a obrigações de auditor ou fornecedor.

Raphael Sousa Pereira é o autor e responsável editorial desta versão. O código é uma proposta autoral aberta à crítica: não representa conselho profissional, norma nacional reconhecida ou consenso de todo o setor. A adesão não substitui legislação, contrato nem regras profissionais aplicáveis.

Natureza: Princípio ético e regra operacional autoral.
Referências de apoio: ACM — Code of Ethics and Professional Conduct. O vínculo específico está delimitado na matriz abaixo.

Artigo 02 · Precisão, estimativas e integridade da evidência

Estimativa exige método; rótulo não legitima invenção.

É vedado fabricar números, fontes, citações, autores, credenciais, depoimentos, resultados ou evidências. Distinguir observação, inferência e hipótese; apresentar proposições éticas como escolhas normativas, sem confundi-las com fatos experimentalmente demonstrados.

Uma estimativa deve informar origem dos dados, método, premissas, período, universo e incerteza pertinente. Na falta de sustentação suficiente, remover o número ou apresentar explicitamente uma hipótese sem quantificação arbitrária. Separar dado medido de simulação e exemplo didático. Citações devem preservar autoria, contexto e sentido; referências devem ser abertas e conferidas antes da publicação.

Natureza: Princípio de honestidade e regra operacional autoral.
Referências de apoio: ACM — Code of Ethics and Professional Conduct. O vínculo específico está delimitado na matriz abaixo.

Artigo 03 · Conflitos de interesse e independência

Declarar o vínculo e reduzir seu efeito.

Informar vínculos comerciais, financeiros, societários, acadêmicos, de patrocínio ou concorrência relevantes para a conclusão apresentada. Identificar recomendações de serviços e produtos próprios, comissões e relações com clientes. A simples declaração não elimina o conflito nem comprova confiabilidade.

Aplicar critérios equivalentes a entidades próprias e de terceiros, permitir contestação documentada e, quando o conflito puder comprometer a avaliação, solicitar revisão por pessoa sem o mesmo vínculo ou limitar o escopo da conclusão. Não denominar uma auditoria de independente quando o responsável tiver vínculo relevante incompatível com essa descrição.

Natureza: Princípio ético e regra operacional autoral.
Referências de apoio: ACM — Code of Ethics and Professional Conduct. O vínculo específico está delimitado na matriz abaixo.

Artigo 04 · Metodologia, scores e reprodutibilidade

Toda nota precisa explicar o que representa.

Documentar objetivo, universo, amostra, seleção de perguntas, plataformas e modelos, canal de acesso, idioma, localização, datas, condições de sessão, versões e repetições. Informar exclusões, falhas de coleta e mudanças que afetem comparabilidade. Preservar evidências proporcionais à conclusão e às restrições de privacidade.

Em scores, explicar dimensões, escala, agregação, tratamento de ausências e critérios de ponderação. Distinguir peso definido por julgamento profissional, calibração empírica e validação externa. Indicar o que não foi testado e como isso afeta a nota. Não chamar indicador de validado sem informar contra qual referência e em qual contexto.

A transparência deve permitir compreender e contestar a conclusão; não exige publicar código proprietário, segredos comerciais ou dados pessoais. Quando uma restrição impedir verificação, declarar seu efeito na confiança do resultado. Comparações devem usar condições compatíveis; alegações causais exigem desenho que trate explicações alternativas.

Natureza: Regra operacional informada por pesquisa experimental e revisão de literatura.
Referências de apoio: Aggarwal et al. — GEO: Generative Engine Optimization · Olivier Martinez — Optimizing Visibility in Generative Engines: A Critical Survey (2023–2026). O vínculo específico está delimitado na matriz abaixo.

Artigo 05 · Equidade, acesso e prevenção de danos

Medir diferenças antes de generalizar.

Avaliar possíveis diferenças por idioma, localização, porte, acessibilidade e grupos afetados quando relevantes ao escopo. Não atribuir um padrão universal de favorecimento a todos os sistemas sem evidência delimitada por modelo, tarefa, período e amostra.

Ao identificar disparidades, informar limites, buscar comparações proporcionais e evitar recomendações que ampliem discriminação ou exposição indevida. Em saúde, finanças, eleições e outros contextos sensíveis, adotar revisão e referências adequadas ao risco e às regras do setor. Equidade inclui linguagem compreensível e acesso ao procedimento de contestação; não significa prometer visibilidade igual para todos.

Natureza: Princípio ético e regra operacional; afirmações empíricas requerem estudo específico.
Referências de apoio: ACM — Code of Ethics and Professional Conduct. O vínculo específico está delimitado na matriz abaixo.

Artigo 06 · Privacidade, confidencialidade e uso de IA

Definir o tratamento antes de enviar o dado.

Para tratamentos sujeitos à LGPD, identificar finalidade, base legal aplicável, necessidade, agentes envolvidos, acesso, retenção, descarte e medidas de segurança. Avaliar separadamente dados sensíveis, dados de crianças e adolescentes, compartilhamento e transferências internacionais quando presentes. Dado publicamente acessível não deve ser tratado como livre de obrigações.

Antes de enviar informações de clientes ou terceiros a um fornecedor de IA, avaliar suas condições de retenção, treinamento, localização e proteção. Restringir dados ao necessário e preferir anonimização efetiva quando compatível com a finalidade. Informar o cliente sobre usos relevantes de IA, sem presumir que seu aviso autoriza todo tratamento ou substitui direitos dos titulares.

Definir responsáveis por solicitações de titulares e incidentes. Não publicar prompts, respostas ou provas de auditoria que revelem dados pessoais ou informação confidencial sem fundamento apropriado; fornecer versão expurgada quando necessário.

Natureza: Requisitos legais quando aplicáveis e controles operacionais propostos.
Referências de apoio: Lei nº 13.709/2018 — LGPD, texto atualizado · ANPD — Radar Tecnológico: Inteligência Artificial Generativa. O vínculo específico está delimitado na matriz abaixo.

Artigo 07 · Correções, contestação e reparação

Corrigir com histórico e proteger quem foi afetado.

Qualquer pessoa pode solicitar correção pelo canal editorial abaixo, indicando URL, trecho, motivo e evidência. O responsável editorial registra o recebimento, avalia a alegação e publica a decisão fundamentada. Erros materiais devem ser corrigidos com data, descrição e vínculo à publicação original; ajustes tipográficos sem mudança de sentido podem ser agrupados no histórico.

Quando houver risco relevante, sinalizar o conteúdo em análise, interromper a distribuição do achado questionado e avaliar retirada temporária. Uma correção pública deve preservar dados pessoais, sigilo e segurança; não exige republicar material danoso. Se um erro tiver sido distribuído a clientes ou reproduzido em outros canais sob controle do responsável, comunicar a correção também nesses canais.

Se o autor for parte interessada na controvérsia, declarar o conflito e buscar segunda avaliação quando viável. O procedimento não se apresenta como instância independente. Se a revisão não resolver a divergência, registrar a contestação e a fundamentação das posições, respeitando direitos e confidencialidade.

Natureza: Princípio de responsabilização e procedimento editorial autoral.
Referências de apoio: ACM — Code of Ethics and Professional Conduct · Lei nº 13.709/2018 — LGPD, texto atualizado. O vínculo específico está delimitado na matriz abaixo.

Artigo 08 · Proveniência, sindicação e independência de fontes

Contar distribuição e corroboração separadamente.

Ao medir consenso ou corroboração, rastrear a origem da afirmação e dos dados. Republicações, releases e conteúdos que dependem da mesma evidência não constituem confirmações independentes apenas por aparecerem em domínios distintos. Reportar separadamente número de domínios, publicações e origens de evidência independentes.

Autoria comum não implica automaticamente evidência duplicada: estudos do mesmo autor podem ter coletas e métodos independentes. Autores diferentes também podem repetir uma única fonte. Quando não for possível resolver a dependência, classificar a independência como indeterminada e explicitar a incerteza. Não tratar uma citação de IA como prova de verdade, recomendação comercial ou endosso da plataforma.

Natureza: Regra metodológica autoral para análise de proveniência.
Referências de apoio: ACM — Code of Ethics and Professional Conduct. O vínculo específico está delimitado na matriz abaixo.

Artigo 09 · Publicidade, promessas e limites de resultado

Prometer o que pode ser entregue e demonstrado.

Não garantir citação, posição, preferência de modelo, permanência em respostas ou faturamento sem fundamento verificável para a promessa concreta. Informar dependências de plataformas, variabilidade e fatores fora do controle do prestador. Não apresentar prontidão técnica, score de site ou aumento de conteúdo como prova automática de citação ou conversão.

Distinguir entregáveis executados, presença efetivamente observada e resultados comerciais medidos. Casos devem informar período, referência de comparação, condições de coleta e limitações de atribuição. Não escolher apenas respostas favoráveis para simular desempenho recorrente. Patrocínio, publicação própria e conteúdo de cliente devem ser identificados quando relevantes à interpretação.

Natureza: Regra ética autoral informada pelos limites da evidência disponível.
Referências de apoio: Aggarwal et al. — GEO: Generative Engine Optimization · Olivier Martinez — Optimizing Visibility in Generative Engines: A Critical Survey (2023–2026). O vínculo específico está delimitado na matriz abaixo.

Artigo 10 · Autoria, direitos e conteúdo sintético

Autoria e credenciais devem corresponder à realidade.

Respeitar autoria, direitos de uso e condições de licença de textos, dados, imagens, voz e código. Não criar especialistas fictícios, avaliações falsas, identidades de fachada ou credenciais inexistentes. Conteúdo sintético não deve ser apresentado como registro real de pessoa, depoimento, evento ou resultado que não ocorreu.

Informar assistência de IA quando ela afetar a interpretação da autoria, da evidência ou da autenticidade do material. A automação não transfere a responsabilidade editorial ao modelo. Conteúdos técnicos devem ter responsável identificado, verificação compatível com o risco e limites de competência declarados. Imagens ilustrativas precisam ser identificadas e creditadas conforme as condições de uso.

Natureza: Princípio ético e regra operacional autoral.
Referências de apoio: ACM — Code of Ethics and Professional Conduct. O vínculo específico está delimitado na matriz abaixo.

Artigo 11 · Segurança, coleta e integridade dos sistemas

Otimização não autoriza interferência enganosa.

Não inserir instruções, visíveis ou ocultas, destinadas a desviar indevidamente sistemas de IA, vazar dados, falsificar autoridade ou prejudicar terceiros. Não contaminar avaliações com conteúdo preparado para enganar o avaliador. Manter coerência entre informação apresentada às pessoas e conteúdo entregue aos sistemas, respeitadas adaptações técnicas legítimas.

Coletas e testes devem respeitar permissões aplicáveis, controles de acesso, limites operacionais e condições do serviço. Pesquisas de segurança com instruções adversariais exigem autorização, escopo delimitado, proteção de dados e ambiente apropriado; não devem contaminar avaliações de produção ou expor terceiros. Registrar incidentes e corrigir exposições sob controle do responsável.

Natureza: Princípio de prevenção de danos e regra operacional autoral.
Referências de apoio: ACM — Code of Ethics and Professional Conduct · Lei nº 13.709/2018 — LGPD, texto atualizado. O vínculo específico está delimitado na matriz abaixo.

Artigo 12 · Adoção, revisão e prestação de contas

Adesão precisa mostrar prática e limites.

Quem declarar adesão deve disponibilizar responsável, escopo, versão, canal de contestação e uma avaliação documentada dos artigos aplicáveis. Usar as situações “atende”, “atende parcialmente”, “não atende”, “não se aplica” e “não verificado”, sempre com justificativa e evidência proporcional. Não converter autodeclaração em selo de certificação ou aprovação do autor.

Revisar a aplicação quando houver mudança relevante de serviço, método, tratamento de dados ou plataforma e, como rotina proposta, ao menos uma vez por ano. Pendências devem ter responsável e plano de correção. Descumprimentos exigem corrigir a prática e atualizar a declaração; não há tribunal setorial ou sanção profissional instituída por este documento.

Propostas de emenda podem ser enviadas pelo canal editorial. Alterações substantivas devem gerar nova versão, resumo das mudanças e preservação de uma cópia identificável da anterior. O autor decide a edição desta proposta e deve identificar contribuições aceitas, sem alegar consenso ou revisão independente que não tenha ocorrido.

Natureza: Procedimento autoral de adoção e manutenção.
Referências de apoio: ACM — Code of Ethics and Professional Conduct. O vínculo específico está delimitado na matriz abaixo.

O que fundamenta cada regra

Esta matriz separa apoio bibliográfico, obrigação legal quando aplicável e procedimento proposto pelo autor. Não atribui a uma referência conclusões que ela não demonstra.

Referências verificáveis

1. Aggarwal et al. — GEO: Generative Engine OptimizationPesquisa experimental; aceita na KDD 2024. Seus resultados pertencem ao benchmark e às condições estudadas; não estabelecem uma garantia comercial universal.
2. Olivier Martinez — Optimizing Visibility in Generative Engines: A Critical Survey (2023–2026)Preprint de revisão, submetido em julho de 2026. As conclusões são delimitadas ao corpus revisado; ausência de demonstração nesse corpus não prova impossibilidade de efeito.
3. Lei nº 13.709/2018 — LGPD, texto atualizadoReferência legal para tratamentos abrangidos pela lei; observar, conforme o caso, princípios, bases legais, dados sensíveis, direitos dos titulares, transferências e segurança.
4. ACM — Code of Ethics and Professional ConductReferência ética geral da computação. Não constitui aprovação, certificação ou endosso da ACM a este código.
5. ANPD — Radar Tecnológico: Inteligência Artificial GenerativaOrientação técnica sobre IA generativa e proteção de dados. Não substitui a avaliação do tratamento concreto nem as normas aplicáveis.

Referências consultadas nesta revisão em 05/11/2026. Os links permitem inspecionar as fontes; não implicam parceria institucional.

Solicitar correção ou propor emenda

Responsável editorial: Raphael Sousa Pereira. Utilize o contato de WhatsApp já divulgado no site e inicie a mensagem com “Correção — Código de Ética GEO v2.0”. Inclua a URL, o artigo ou trecho, a explicação e links de apoio. Evite enviar dados sensíveis ou documentos confidenciais pelo primeiro contato.

Solicitar correção editorial

Procedimento: registrar a solicitação; confirmar recebimento; examinar a evidência e o conflito de interesse; decidir entre correção, esclarecimento, retirada ou manutenção fundamentada; comunicar a decisão e atualizar o histórico quando houver alteração material.

Prazos-alvo desta política: confirmação em até 5 dias úteis e resposta fundamentada em até 15 dias úteis. Se a análise demandar prazo maior, informar o motivo e uma previsão. Esses prazos são objetivos editoriais e não substituem prazos legais aplicáveis. Casos com risco relevante devem ser priorizados.

Em correções com dados protegidos, publicar uma descrição suficiente para explicar o erro e sua solução, preservando informação pessoal, confidencial ou capaz de causar novo dano.

Histórico, revisão e uso

• Antecedente de oito artigos: versão disponível na Negócio no Mapa, com nota de verificação em 20/08/2026; serve como registro da formulação anterior.
• Versão 2.0 — 05/11/2026: ampliação para doze artigos; retirada da alegação de ineditismo sem protocolo publicado; distinção entre evidência e norma; novas exigências para estimativas, scores, privacidade, proveniência, direitos, segurança, promessas comerciais e adoção; inclusão de referências ligadas às regras e canal de correção.

Próxima revisão ordinária prevista: até 05/11/2027, ou antes diante de mudança relevante. Uma nova versão deve preservar uma cópia identificável desta edição e explicar as mudanças. Erratas materiais posteriores serão registradas com data, trecho afetado e motivo.

Uso e atribuição: é possível declarar adesão voluntária indicando autor, URL, versão, escopo e eventuais pendências. Isso não autoriza usar a imagem, marca ou nome do autor como certificação ou endosso comercial. Para reprodução integral ou adaptação do texto, solicite autorização; imagens e referências de terceiros mantêm seus próprios direitos e condições de uso.

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