O que é o Generative Engine Optimization e como se tornar uma fonte de respostas nas eras das IAs

A ascensão das inteligências artificiais generativas (IAs) como ChatGPT, Gemini, Claude, etc., terminou redesenhando o cenário da busca online trazendo uma nova camada: a busca generativa.

Este guia, que é um resumo aprofundado e prático do Workshop “Dominando o GEO”, traz o framework para transformar seu conteúdo em uma fonte prioritária para as respostas de Inteligência Artificial, para garantir que sua marca não só sobreviva, mas também prospere nesta nova e desafiadora realidade.

A otimização para os motores de busca (SEO) sempre teve como foco principal a visibilidade em motores de busca determinísticos, onde, dadas certas condições, certos resultados acontecem, quase com certeza.

Mas e o que acontece quando o tradicional motor de busca evolui para um “motor de respostas”? Esta é a questão central que nos guia na transição para uma nova disciplina: o Generative Engine Optimization (GEO).

Recentemente, Ewerton Leonardo, analista de SEO da Wicomm, conduziu um workshop exclusivo sobre o tema. E com a repercussão positiva, decidimos compilar a aprofundar vários insights neste artigo.

Vamos entender os conceitos principais, as estratégias e as táticas apresentadas, mostrando como trabalhar as estratégias de GEO, às estratégias de SEO e assim tornar seu site em uma das fontes que embasa as IAs.

Pontos-chave

• ESTRUTURE seu conteúdo como se fosse para uma apresentação, com títulos seguidos de parágrafos diretos e claros, para que a IA possa extrair fragmentos de informação.
• AUMENTE a densidade de fatos e dados em cada parágrafo; troque adjetivos vagos por números, estatísticas e entidades específicas.
• ADICIONE valor único em cada peça de conteúdo, seja através de uma pesquisa original, um estudo de caso exclusivo ou uma análise de especialista que ninguém mais oferece.
• FALE a língua das máquinas implementando HTML semântico rigoroso e Schema Markup para traduzir o valor do seu conteúdo para a IA.
• CONSTRUA sua autoridade de entidade ativamente, garantindo que sua marca seja uma entidade conhecida, verificada e confiável no Knowledge Graph do Google.
• FACILITE a citação do seu conteúdo implementando táticas como os "Key Takeaways" no topo da página e os botões de compartilhamento do método CiteMET.
• PENSE em "Search Everywhere": otimize sua presença não apenas no Google, mas nas plataformas onde seu público busca respostas, incluindo redes sociais e assistentes de IA.

O que é o Generative Engine Optimization e por que importa agora?

O Generative Engine Optimization (GEO) é um conjunto de estratégias e otimizações, uma especialização do SEO, com um objetivo claro: fazer com que o seu conteúdo seja a fonte principal para as respostas geradas por IAs como o ChatGPT e os AI Overviews do Google.

O GEO foca em ter um trecho do seu conteúdo citado diretamente na resposta da IA, garantindo visibilidade e autoridade neste novo ecossistema.

A necessidade dessa adaptação é impulsionada por uma mudança fundamental no comportamento do usuário e na tecnologia de busca. O cenário da busca está em um ponto de inflexão.

Segundo dados do site Search Engine Land, o Google processa cerca de 14 bilhões de buscas diárias, enquanto o ChatGPT já alcançou a marca de 1 bilhão, ensinando o público a esperar respostas diretas e conversacionais.

Por que o GEO é necessário se já faço SEO?

A resposta é simples: porque o GEO não substitui o SEO, ele o amplifica. Ter um SEO excelente é o requisito mínimo para uma estratégia de GEO bem-sucedida. O SEO constrói a fundação de autoridade e indexabilidade que a IA usa para confiar no seu conteúdo. 

O GEO é a camada de especialização que adapta esse conteúdo para ser "digerível" é preferível pelos motores generativos.

Para sintetizar as diferenças e a relação entre as duas disciplinas, a tabela a seguir resume os pontos-chave:

Critério

 Como as LLMs “pensam”: os bastidores da geração de respostas

Para otimizar para um sistema, primeiro precisamos entender como ele funciona. Tudo começa com o Processamento de Linguagem Natural (PLN, do inglês Natural Language Processing - NLP), um campo da ciência da computação que ensina as máquinas a ler, interpretar e entender a linguagem humana.

Dentro desse campo, os Modelos de Linguagem Grandes (Large Language Models - LLMs) são os motores mais avançados. Pense neles como cérebros digitais que foram alimentados com uma biblioteca gigantesca de textos da internet.

Ao processar toda essa informação, eles não apenas aprendem palavras, mas também os padrões, o contexto e as relações entre elas. Sua função principal, de forma simplificada, é prever qual é a próxima palavra mais provável em uma frase, com um poder estatístico imenso, permitindo que a IA gere textos coerentes e contextualmente relevantes.

A hierarquia do conhecimento da IA

A regra principal é: a IA sempre priorizará seu conhecimento interno. A resposta, na maioria das vezes, virá dos seus dados de treinamento estáticos. A busca na web em tempo real é uma exceção, ativada apenas em condições específicas, como a necessidade de informações sobre eventos atuais, cotações ou dados geolocalizados.

Fato rápido: o pré-treinamento do modelo GPT-3 custou mais de US$ 4,6 milhões e utilizou uma base de dados estática da internet. 60% desses dados vieram do Common Crawl, que representa apenas uma fração (cerca de 1,7%) de toda a web.

Esses dados demonstram como as IAs são treinadas em um subconjunto limitado do conhecimento humano disponível online.

RAG (Retrieval-Augmented Generation): a ponte para o conhecimento em tempo real

Para superar a limitação dos dados estáticos, as IAs utilizam uma técnica eficaz chamada Retrieval-Augmented Generation (RAG). De forma simplificada, o RAG permite que a IA busque informações em uma base de dados externa (como a web) para "aumentar" seu conhecimento antes de gerar uma resposta.

O processo funciona assim:

Indexação de dados: o conteúdo é carregado, dividido em pedaços (chunks), transformado em representações numéricas (embeddings de vetores) e armazenado em um banco de dados vetorial.

Recuperação e geração: quando um usuário faz uma pergunta, a IA converte a pergunta em um vetor, busca os chunks de texto mais similares em seu banco de dados e usa esses trechos para formular uma resposta coesa e contextualizada.



Diagrama ilustrando o processo de Indexação de Dados (carregamento, divisão, embedding, armazenamento) e o processo de Recuperação e Geração de Dados (consulta do usuário, recuperação de vetores, geração da resposta pela LLM). Fonte: https://medium.com/data-hackers/construindo-aplica%C3%A7%C3%B5es-personalizadas-com-llm-atrav%C3%A9s-de-rag-retrieve-augmented-generation-6f3a3df7b6de

O futuro com MUVERA e o Query Fan-Out

Duas inovações recentes estão tornando esse processo ainda mais sofisticado:

O MUVERA (Multi-Vector Retrieval) é uma tecnologia do Google que representa um salto em eficiência para a busca semântica. A sigla significa Multi-Vector Retrieval via Fixed Dimensional Encodings.

Na prática, ela permite que a IA analise múltiplos vetores (facetas de uma consulta, como cor, tamanho e intenção) com o mesmo custo computacional de uma busca por vetor único. O impacto é notável: a IA precisa consultar de 2 a 5 vezes menos páginas para encontrar a mesma resposta, e sites com conteúdo rico e semanticamente denso podem observar um aumento de até +34% no tráfego orgânico.

As implicações para o GEO são diretas: a tecnologia prioriza conteúdo completo e contextualizado tornando a recuperação multifacetada mais eficaz e recompensando a profundidade semântica.

Já o Query Fan-Out é quando uma IA recebe uma pergunta complexa, ela a decompõe em múltiplas sub-consultas que são executadas em paralelo. Uma única pergunta do usuário pode se transformar em até cinco buscas internas.

Um mapa mental mostrando a pergunta principal "Qual o melhor notebook para programadores em 2025?" se dividindo em três sub-consultas: "melhores notebooks leves 2025", "notebooks com maior duração de bateria" e "requisitos de notebook para programação". Fonte: Autor



A implicação estratégica é clara: seu conteúdo precisa ter profundidade para responder não apenas à pergunta principal, mas também a todas as sub-intenções que a IA possa explorar. Cada sub-consulta é uma nova oportunidade de ser a fonte da resposta.

Os 4 pilares do GEO: o framework para otimizar seu conteúdo para IA

Para construir uma estratégia de GEO eficaz, precisamos nos apoiar em quatro pilares fundamentais, conforme detalhado no workshop.

Pilar 1: otimização em fragmentos (Chunkability)

Em vez de ler páginas inteiras, as IAs extraem pequenos fragmentos de informação chamados "chunks". A otimização para "Chunkability" (tambem chamado de “content chunking”) significa estruturar seu conteúdo para que ele possa ser facilmente dividido nesses pedaços autocontidos e citáveis, facilitando a identificação e o uso por sistemas de IA.

Esse conceito é parecido com o "Passage Ranking" (ou ranqueamento de trechos) do Google, uma tecnologia que permite ao buscador indexar e exibir trechos específicos de uma página diretamente nos resultados da busca para responder a perguntas muito diretas.

Boas práticas:

• Estrutura clara: use headings (H2, H3) para delimitar cada subtópico de forma lógica. Eles são os "sinalizadores" para a IA.
• Parágrafos concisos: adote a regra de ter uma ideia por parágrafo. Comece com a resposta direta e depois desenvolva.
• Independência contextual: cada parágrafo deve fazer sentido de forma isolada, sem depender de referências vagas a trechos anteriores.
• Listas e tabelas: use listas, tabelas e resumos "TL;DR" no topo dos artigos. Eles são formatos ideais para a IA extrair chunks.

Pilar 2: densidade semântica e ganho de informação

Com a internet sendo inundada por conteúdo sintético de baixa qualidade, a originalidade e a profundidade se tornam diferenciais importantes.

A densidade semântica refere-se à quantidade de fatos, dados e entidades relevantes por bloco de texto. O objetivo é entregar valor em cada frase. Em vez de dizer “O produto é muito bom”, diga “O produto X, feito de titânio aeroespacial, aumenta a eficiência em 30% segundo um estudo da Universidade Y”.

Prefira padrões explícitos de Sujeito-Predicado-Objeto (triplas semânticas,por exemplo, “O Google” (sujeito) + “utiliza” (predicado) + “o modelo MAGIT para AI Overviews” (objeto). Isso melhora a precisão de recuperação da IA.

Para obter o ganho de informação (Information Gain), pergunte o que seu conteúdo adiciona de novo à conversa?

Essas informações podem vir de pesquisas originais, dados inéditos, análises de especialistas ou simplesmente informações mais atualizadas que as da concorrência. O objetivo é criar um "conteúdo 10x": dez vezes melhor, mais profundo e mais útil que o melhor resultado existente.

Além disso, curiosamente, o Information Gain é uma métrica da teoria da informação, que mede a redução da incerteza do sistema, ao se dividir os dados.

Basicamente, seria como se informações realmente novas possibilitassem estatisticamente uma melhor organização da informação, e dados organizados, como veremos a seguir, é um dos tipos de dados preferidos das IAs.

Pilar 3: conteúdo estruturado (fale a língua das máquinas)

Para que a IA confie e entenda seu conteúdo, você precisa falar a língua dela. Isso se traduz em duas práticas fundamentais:

HTML semântico

Utilize as tags HTML para seu propósito correto (<article>, <section>, <nav>, <figure>) e mantenha uma hierarquia de headings lógica e limpa (H1 > H2 > H3). Tags como <main>, <header> e <footer> ajudam a IA a discernir o que é conteúdo principal e o que é navegação.

Um parser de IA pode ter que processar centenas de blocos de navegação antes de chegar ao seu conteúdo se a estrutura for pobre.

Tags estruturais principais

<header>: cabeçalho com logo, menus ou título (ex.: topo com busca e carrinho). Ajuda IAs a ignorar conteúdo repetitivo.

<footer>: rodapé com informações legais, contatos ou links úteis (ex.: políticas de devolução).

<main>: conteúdo principal e único da página, essencial para acessibilidade e SEO (use apenas uma vez).

<nav>: blocos de navegação, menus ou breadcrumbs (ex.: barra de categorias).

Tags para conteúdo e seções

<article>: conteúdo independente, como posts ou notícias.

<section>: agrupamento temático dentro de artigos (ex.: "Especificações", "Avaliações").

<aside>: conteúdo complementar, como "Produtos relacionados".

<details> e <summary>: criam áreas expansíveis (ex.: FAQs). Melhoram interatividade.

Tags para mídia e detalhes

<figure> e <figcaption>: agrupam imagens com legendas (ex.: fotos de produtos).

<time>: datas legíveis para máquinas, útil em SEO (ex.: promoções ou atualizações).

<mark>: destaca textos importantes, como preços em promoções.

Outras Tags Semânticas Úteis

<address>: Informações de contato (ex.: endereço no rodapé, útil para SEO local).

<blockquote> e <q>: Citações destacadas, úteis em reviews.

Schema Markup

Implemente dados estruturados para fornecer metadados que aumentam a compreensão da IA. Schemas como FAQPage, HowTo, Article, Product e Organization são muito importantes.

Exemplo de código (FAQPage):

{

  "@context": "https://schema.org",

  "@type": "FAQPage",

  "mainEntity": [{

    "@type": "Question",

    "name": "O que é Generative Engine Optimization (GEO)?",

    "acceptedAnswer": {

      "@type": "Answer",

      "text": "GEO é uma especialização do SEO focada em otimizar conteúdo para ser a fonte de respostas de IAs, garantindo visibilidade e autoridade em plataformas como ChatGPT e AI Overviews."

}

  }]

}

Pilar 4: autoridade da entidade (E-E-A-T)

A IA precisa confiar em você. O conceito de E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) é ainda mais relevante. A IA prefere citar especialistas e entidades verificáveis.

Ações práticas para trabalhar o EEAT

• Seja verificável: reivindique e mantenha perfis consistentes no Google Business Profile, Bing Places e outros diretórios relevantes.
• Use Organization Schema: marque claramente o nome, endereço, telefone e outras informações da sua empresa no site.
• Estimule Branded Searches: buscas pelo nome da sua marca são um dos sinais de autoridade mais fortes para IAs.
• Entre no Knowledge Graph: ter um ID próprio no Knowledge Graph do Google legitima sua marca como uma entidade reconhecida.

Como fazer GEO na prática: estratégias e ferramentas para se posicionar

Teoria é importante, mas a execução é o que produz resultados. Vamos a algumas estratégias práticas discutidas no workshop.

Key Takeaways e resumos com IA

Uma tática eficaz é adicionar uma caixa de "Pontos-Chave" (Key Takeaways) no início de seus artigos.

Por que funciona? Isso melhora a experiência do usuário (UX), atende rapidamente à intenção de busca, sinaliza o tema central para a IA e já entrega um chunk de informação bem otimizado.

O método CiteMET: levando seu conteúdo ativamente para a IA

E se, em vez de esperar a IA encontrar você, você levasse seu conteúdo até ela? Essa é a premissa do Método CiteMET (Cited, Memorable, Effective, Trackable), criado por Metehan Yesilyurt.

Como funciona o método? Você adiciona "AI Share Buttons" (botões de compartilhamento para IA) em suas páginas. Ao clicar, o usuário abre uma LLM como o ChatGPT com um prompt pré-definido, instruindo-a a analisar, resumir ou usar a sua URL como fonte.

Essa ação ajuda a "injetar" seu conteúdo nos históricos de conversa, associa seu domínio a tópicos específicos e cria "pegadas" na memória da LLM, especialmente na memória do usuário.

Gerenciando Bots com robots.txt

Com novos bots de IA (como GPTBot, PerplexityBot, CCBot) rastreando a web, o arquivo robots.txt tornou-se uma ferramenta de controle estratégico.

A Decisão: Bloquear esses bots protege seus dados, mas garante sua invisibilidade no ecossistema de IA. Permitir o acesso aumenta as chances de seu conteúdo ser usado como fonte para treinar modelos futuros e gerar respostas em tempo real.

Recomendação: Para a maioria das empresas que dependem de visibilidade, a permissão é o caminho a seguir.

Exemplo de permissão:

User-agent: GPTBot

Disallow:

Monitore seus logs para rastrear o engajamento das IAs

Para além de táticas ativas, a mensuração do impacto real da sua marca no ecossistema de IA exige dados concretos.

A abordagem mais prática e escalável, especialmente para e-commerces, é o monitoramento de logs de servidor para rastrear os acessos de bots de IA. Esses registros indicam quando seu site é "lido" e, potencialmente, usado como fonte para respostas geradas.

Por que focar em logs? Diferente de métodos manuais, como perguntar repetidamente a uma IA se ela conhece sua marca, os logs capturam os acessos reais dos crawlers (como os bots do Google, Bing e OpenAI).

Eles revelam métricas valiosas como a frequência de visitas, as páginas mais acessadas e o tempo gasto, que são indicadores diretos de relevância para esses sistemas.

A inviabilidade da medição manual: Tentar medir as citações da sua marca através de queries manuais é custoso, demorado e estatisticamente frágil (aproximadamente 30 perguntas por produto, para ter 80% de confiança, considerando 1% de tráfego vindo de IA).

As respostas das IAs variam conforme o prompt, a localização e as atualizações do modelo, tornando os resultados inconsistentes e difíceis de escalar. Em contraste, a análise de logs oferece dados passivos, confiáveis e automatizados, fornecendo uma visão clara do engajamento das IAs com seu conteúdo sem o custo operacional proibitivo.

O impacto nos negócios: métricas e a nova jornada de compra

A mudança para a busca generativa está reformulando o que significa "sucesso" em marketing digital.

As novas métricas de sucesso

Métricas tradicionais estão tendo sua relevância modificada.

• Queda de CTR: estudos já mostram uma redução de até 52% no CTR da primeira posição orgânica quando um AI Overview é exibido (em geral buscas informacionais).
• Crescimento de Zero-Click: em 2025, 27% das buscas são "zero-click", onde o usuário obtém a resposta diretamente na SERP, sem a necessidade de clicar em um link.
• A métrica que importa: o foco deve mudar de volume de tráfego para a qualidade da citação e o tráfego qualificado vindo de IAs.

A Jornada de compra redefinida

A IA está encurtando e intensificando a jornada do consumidor. Com o funil mais curto, a IA tem consolidado as fases de pesquisa, comparação e decisão em uma única conversa, encurtando o ciclo de vendas.

O tráfego é de maior qualidade. Embora o volume possa cair, o tráfego que chega através de uma citação de IA tende a ter uma intenção muito mais forte. Um estudo revelou que o tráfego B2B vindo do ChatGPT apresentou uma taxa de conversão de 16%, pois os usuários chegam pré-qualificados pela IA.

O futuro da busca é ser a resposta

A transição do SEO para o GEO é, portanto, uma evolução estrutural na forma como a informação é descoberta, consumida e valorizada.

A otimização transcende a página para focar nos pilares que definem a relevância para as IAs: fragmentos (chunks), densidade semântica, estrutura de dados e autoridade da entidade.

Como resumiu Duane Forrester, especialista em SEO, o processo está evoluindo de Crawled, Indexed, Ranked (Rastreado, Indexado, Ranqueado) para Chunked, Retrieved, Synthesized (Fragmentado, Recuperado, Sintetizado). O foco estratégico deixa de ser apenas o ranqueamento para se tornar a própria resposta.

Dominar essa nova fronteira exige uma combinação de excelência técnica em SEO e uma estratégia de conteúdo com visão de futuro, precisamos entender que se em SEO o conteúdo é rei, a estrutura é a rainha, e o contexto é o reino nessa nova era da IA com GEO.



Na Wicomm, já estamos construindo esse futuro para nossos clientes, transformando seus sites em excelentes resultados de busca e também fontes de autoridade para a inteligência artificial. A busca generativa avança rapidamente, e a preparação para essa mudança deve começar.