O impacto do GEO na visibilidade de publishers e anunciantes
Nos últimos meses, um novo acrónimo tem ganho força: GEO, sigla de Generative Engine Optimization. Sob este conceito, vários fornecedores estão a oferecer serviços para otimizar conteúdos com o objetivo de que apareçam em respostas geradas por chatbots e sistemas de pesquisa baseados em inteligência artificial. A promessa é atrativa: ajudar marcas e publishers a ganhar visibilidade dentro das respostas geradas por IA.
GEO e SEO: mais semelhantes do que parece
Embora muitas vezes seja apresentado como uma nova disciplina, muitas das práticas associadas ao GEO assentam em fundamentos já conhecidos do SEO tradicional. Os LLMs (Large Language Models) costumam extrair informação de conteúdos web que já ocupam posições de destaque nos resultados de pesquisa e que têm autoridade e relevância.
Por esse motivo, alguns especialistas consideram que o GEO é sobretudo uma extensão do SEO. Jeremy Moser, cofundador e CEO da uSERP, resume a ideia de forma clara: cerca de 80% do GEO baseia-se simplesmente em aplicar um bom SEO. Segundo o próprio, qualquer fornecedor que não reconheça esse ponto de partida provavelmente estará a exagerar o valor diferencial dos seus serviços.
Para muitos profissionais do setor, o entusiasmo em torno do GEO recorda outras fases da evolução do SEO. No passado, tendências como Google AMP ou os featured snippets também foram apresentadas como disciplinas completamente novas que exigiam especialistas, ferramentas e orçamentos específicos. Na prática, ambas acabaram por ser evoluções da mesma lógica: estruturar o conteúdo para que o algoritmo o compreenda melhor e o priorize.
O que muda com o GEO
Apesar das semelhanças, existem diferenças técnicas importantes na forma como os LLMs recuperam e processam informação. Enquanto o SEO clássico se baseia no modelo crawl–index–rank (rastreio, indexação e posicionamento), os sistemas de IA utilizam arquiteturas diferentes para responder às consultas.
Também muda ligeiramente o objetivo final:
O SEO procura que uma página apareça mais acima nos resultados de pesquisa.
O GEO procura que o conteúdo seja citado, resumido ou utilizado dentro de respostas geradas por IA.
O modelo de troca de valor também é diferente. A pesquisa tradicional funciona sobretudo como canal de tráfego, enquanto a visibilidade em sistemas de IA tende a funcionar mais como canal de branding, já que normalmente envia poucas visitas para os sites originais.
Dominar SEO não significa dominar GEO
A componente mais técnica do GEO — especialmente tudo o que envolve arquiteturas de recuperação de informação usadas pelos modelos de linguagem, como sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) — abre um novo terreno que exige conhecimentos específicos e, muitas vezes, mais recursos técnicos dentro das equipas de SEO.
Ainda assim, muitos princípios continuam válidos para ambos:
Estrutura clara de conteúdos
Uso adequado de cabeçalhos
Fontes autoritativas
Especialização temática
Menções de marca em diferentes plataformas
Cumprimento de políticas anti-spam
Ao mesmo tempo surgem novas questões. Publishers e anunciantes precisam avaliar como os modelos de IA utilizam os seus conteúdos, se querem bloquear o rastreio por IA em determinadas páginas e quão acessível é o seu conteúdo para estes sistemas.
Novas táticas específicas para IA
Os LLMs ainda funcionam como uma “caixa negra” na decisão de que marcas ou publishers mencionam nas respostas. Ao contrário do SEO tradicional, não existe um sistema de ranking estável comparável ao da Google, e as respostas podem variar consoante o modelo e o prompt do utilizador.
Empresas que dizem medir ou otimizar visibilidade em IA costumam analisar dados de prompts e monitorizar com que frequência certas marcas aparecem nas respostas. Ainda assim, o processo continua altamente imprevisível. Enquanto o SEO acompanha posições para palavras-chave específicas, no ambiente de IA as empresas competem mais por influência dentro das respostas geradas, já que estas são construídas a partir de perguntas abertas e não de keywords fixas.
Além disso, existem muito menos dados sobre que prompts levam à citação de uma determinada fonte, o que dificulta compreender quando ou por que motivo uma marca aparece nas respostas. Mesmo acordos de licenciamento de conteúdo com plataformas de IA não impedem que o tráfego de referência continue a diminuir.
Visibilidade em IA não significa tráfego
Ser citado em respostas geradas por LLMs não se traduz, pelo menos por agora, em grandes volumes de tráfego para os publishers. Dados da Similarweb indicam que meios como Reuters ou The Guardian estão entre os mais mencionados em ferramentas como ChatGPT ou Perplexity AI, mas as visitas provenientes dessas plataformas representam menos de 1% do tráfego total.
Isso sugere que a visibilidade em ambientes de IA não resolverá, por si só, os problemas de tráfego que muitos publishers enfrentam num cenário marcado pela volatilidade da pesquisa e das redes sociais.
Ainda assim, existem sinais de que esse tráfego pode ser mais qualificado. Como reporta a Digiday, segundo Karl Wells, Chief Revenue Officer do The Washington Post, os utilizadores que chegam ao site através de plataformas de IA passam mais tempo na página e apresentam taxas de conversão para subscrição quatro a cinco vezes superiores às do tráfego proveniente da pesquisa tradicional.
Um novo desafio estratégico para marcas e publishers
Ao contrário do SEO, que se centra em otimizar conteúdo para palavras-chave específicas, a pesquisa baseada em IA extrai informação de uma variedade muito mais ampla de fontes. Isso obriga publishers e anunciantes a pensar também em gestão de reputação, avaliando onde e como o seu conteúdo aparece em múltiplas plataformas rastreadas pelos LLMs.
Além disso, integrações diretas com modelos de IA são exclusivas do GEO e exigem recursos técnicos e de engenharia, já que permitem que os sistemas priorizem informação proveniente de feeds aos quais têm acesso.
Por fim, um dos mitos mais comuns sobre GEO é que os fornecedores conseguem medir com precisão a visibilidade em IA. Na realidade, muitas ferramentas não têm acesso aos prompts reais dos utilizadores. Em vez disso, trabalham “de trás para a frente”: analisam padrões e resultados para inferir que marcas, publishers ou conteúdos estão a ser destacados.
Para isso utilizam:
dados sintéticos que simulam pesquisas e consultas
algoritmos que estimam a probabilidade de citação de conteúdos
técnicas de agrupamento de resultados para identificar tendências
Para publishers e anunciantes, a chave estará em combinar boas práticas de SEO com uma compreensão clara de como a IA processa, cita e prioriza conteúdos.
