Você já parou para pensar em como a GEO pode transformar a visibilidade da sua marca na era digital? Neste artigo, vamos explorar estratégias práticas que podem ajudar sua marca a se destacar em meio à avalanche de informações geradas por IA.
O que é GEO e por que é importante?
E aí, galera do marketing digital! Já pararam para pensar como a Inteligência Artificial (IA) está mudando a forma como as pessoas encontram informações sobre as marcas? Eu, por exemplo, fiz um teste simples: perguntei ao ChatGPT, Perplexity e Gemini “Quem é [Nome da Marca] e o que ela faz?” para três dos meus clientes. O resultado? Dois em cada três erraram feio! Falaram de serviços que não existiam mais, endereços antigos e, pasmem, um deles até sugeriu um concorrente como melhor opção. Isso não é só um erro curioso, é um problema real de percepção da marca.
A ascensão da busca por IA
O tráfego vindo de fontes de IA deu um salto impressionante de 527% de 2024 para 2025. Embora esse crescimento seja significativo, ele ainda parte de uma base pequena, com a maioria dos sites vendo menos de 1% do tráfego total vindo de referências de IA. Mas, se metade das descrições da sua marca geradas por IA estão erradas, isso não é um problema futuro; está moldando a percepção do seu público agora mesmo.
Erros comuns de IA na descrição de marcas
Os erros que a IA comete ao descrever uma marca — como listar serviços incorretos, locais desatualizados ou até mesmo sugerir concorrentes — são mais do que simples falhas. Eles revelam como a IA está interpretando e apresentando sua marca ao mundo. Isso significa que a forma como sua marca é percebida pode estar sendo distorcida, mesmo antes de um cliente em potencial chegar ao seu site.
Como a estrutura do conteúdo impacta a visibilidade
O desafio não é se devemos otimizar para sistemas de IA, mas como fazer isso de forma eficaz. A verdade é que as táticas mais eficientes de GEO (Generative Engine Optimization) são, na maioria das vezes, os fundamentos do SEO aplicados a uma nova camada de visibilidade. Estrutura, clareza e consistência das informações sempre foram importantes. A diferença agora é que esses princípios afetam como os sistemas de IA resumem e citam seu conteúdo, e não apenas como os usuários o encontram.
Experimentos práticos para otimização de GEO
Para descobrir o que realmente funciona, a melhor abordagem é realizar pequenos experimentos reversíveis que gerem dados de qualidade para a tomada de decisões. O custo de não saber o que funciona é maior do que o custo de descobrir. Abaixo, apresento três experimentos de GEO que você pode implementar para entender como os sistemas de IA leem, resumem e reutilizam seu conteúdo. A maioria das equipes consegue concluir esses testes em 60 a 90 dias, e cada um oferece insights claros sobre o impacto dessas táticas no seu negócio.
Construindo clusters de tópicos para IA
Marketeiros já criam clusters de tópicos há anos, mas a GEO muda as regras do jogo. Sistemas generativos não leem conteúdo como humanos; eles o “fatiam”, buscando entidades claras, respostas diretas, linguagem consistente e estrutura previsível. Quando seu conteúdo é organizado dessa forma em um cluster completo, fica mais fácil para os sistemas de IA entenderem e citarem você como uma fonte preferencial.
Escolha um cluster com valor de negócio
Selecione um tópico onde você já tem conteúdo forte ou onde precisa urgentemente aumentar a visibilidade. Use a busca interna do site, consultas do Google Search Console e chamadas de suporte ao cliente para encontrar as perguntas em linguagem natural que seu público já está fazendo. Essas são frequentemente as mesmas consultas que potenciais clientes usam em plataformas de LLM (Large Language Models).
Construa (ou reconstrua) o cluster para legibilidade da máquina
Aqui está o que tem funcionado nos testes:
- Estruture sua página pilar em torno de perguntas em linguagem natural: Seus
<h2>devem refletir como as pessoas realmente perguntam, como “O que é [tópico]?”, “Quanto custa [tópico]?”, “Qual a melhor opção para iniciantes?” ou “O que devo evitar?”. Ferramentas de IA preferem páginas que respondem às perguntas da forma como os usuários as fazem. - Comece com um design focado em resumo: Faça dos primeiros 100 a 150 palavras uma visão geral rápida e clara. Sem introduções lentas ou enrolação.
- Use formatação consistente de perguntas e respostas: Divida cada página com um formato previsível: Pergunta, Resposta curta (1-2 frases), Detalhe de apoio (2-3 parágrafos) e Tabela ou lista opcional. Esse formato é excelente para LLMs, indicando exatamente onde procurar e o que extrair.
- Não pule o schema e os links internos: Use
FAQPage,HowTo,Product,Organization,LocalBusiness, o que for relevante. Use links internos para estabelecer a hierarquia do cluster, deixando clara a relação entre a página pilar e as páginas de apoio.
A importância da consistência da marca
A IA tem dificuldade com nuances. Se a história da sua marca não for consistente em todas as plataformas, os LLMs podem inventar algo ou, pior, informar algo completamente errado sobre você. Os modelos coletam informações da marca de diversas fontes, como:
- Avaliações (Google, Yelp, Trustpilot, diretórios de nicho).
- Diretórios de negócios.
- Conteúdo editorial e menções em notícias.
- Reddit e fóruns da indústria.
- Perfis sociais.
- Marcação de schema.
- Fontes do gráfico de conhecimento (Wikidata, Crunchbase, etc.).
Tudo isso é misturado na “história da marca” que eles apresentam aos usuários. Se essa história for inconsistente, os modelos preenchem as lacunas com informações desatualizadas ou incorretas.
Audite o que a IA já pensa sobre você
Pergunte ao ChatGPT, Gemini e Perplexity questões como: “Quem é [Nome da Marca]?”, “O que [Marca] oferece?”, “É [Marca] boa para [caso de uso específico]?” ou “Quais são as alternativas para [Marca]?”. Registre tudo: precisão da descrição, sentimento (positivo, neutro, negativo), fontes referenciadas, concorrentes mencionados e quaisquer detalhes desatualizados, incorretos ou enganosos. Isso será seu “antes”.
Limpe os sinais da entidade em todos os lugares
Você precisa de consistência em todos os principais pontos de contato. Se as informações da sua marca estiverem espalhadas, a IA vai juntar o que encontrar primeiro. As maiores vitórias vêm de:
- Limpeza no site: Atualize suas páginas inicial e “Sobre” com sinais claros: o que você faz, onde opera, quem você atende, nomes de marca reconhecíveis e diferenciais. Implemente schema de
OrganizationeLocalBusiness. Consolide ou redirecione páginas duplicadas que confundem os modelos. - Consistência fora do site: Atualize as listagens de negócios para garantir que seu nome, descrições e categorias correspondam à forma como você deseja que a marca seja representada. Incentive avaliações detalhadas de clientes, pois os modelos ponderam a especificidade. Fortaleça a cobertura editorial em sites respeitáveis e relevantes para o nicho.
- Presença em comunidades e redes sociais: Participe autenticamente em plataformas como Reddit e fóruns da indústria, pois muitos modelos usam essas fontes para avaliar a confiança e o sentimento da marca.
Após 60 a 90 dias, refaça as mesmas perguntas e procure por mudanças na precisão da descrição, tom e sentimento, posicionamento em respostas em formato de lista, frequência de menção e compreensão correta de seus serviços, produtos ou locais.
Por exemplo, uma empresa regional de HVAC que eu trabalhei era consistentemente descrita por sistemas de IA como “atendendo principalmente clientes residenciais”, mesmo com 60% de sua receita vindo de trabalhos comerciais. Após atualizar o Google Business Profile, a página inicial e as principais listagens de diretórios com linguagem e estudos de caso focados em comercial, os LLMs começaram a descrevê-los com precisão como “residenciais e comerciais” em 70 dias.
Formatos de resumo que funcionam para IA
Quanto mais os sistemas generativos avançam, mais eles dependem de resumos rápidos e fáceis de analisar. Os LLMs se apoiam fortemente nas primeiras 150 palavras do seu conteúdo. Se essa abertura for pouco clara, cheia de rodeios ou enterrada em narrativa, eles podem pular sua página ou interpretar mal o que você está tentando dizer. Este experimento ajuda a testar qual formato de resumo aumenta sua visibilidade na IA e melhora a precisão quando os sistemas de IA o citam.
Os três formatos a serem testados
- Resumos curtos em bullet points: Funcionam bem para definições, processos, detalhamento de preços, prós e contras, e comparações. Exemplo: “Custo: R$1.500–R$5.000; Melhor para: Pequenas empresas (10–50 funcionários); Prazo: 2–4 semanas para implementação; Alternativas: Ferramentas internas, consultores freelancers.”
- Resumos em parágrafos concisos: Uma versão de duas a três frases do exemplo acima. Clara, simples e focada. Exemplo: “[Serviço] geralmente custa entre R$1.500 e R$5.000, dependendo do tamanho da empresa e das necessidades de personalização. A maioria das pequenas empresas com 10 a 50 funcionários vê a implementação completa em 2 a 4 semanas. Alternativas comuns incluem ferramentas internas e consultores freelancers, embora estes frequentemente exijam mais gerenciamento contínuo.”
- Introduções narrativas: A abordagem tradicional de SEO, o “deixe-me contar uma história”. Sistemas generativos frequentemente ignoram esse estilo, por isso vale a pena testar se a remoção de introduções narrativas aumenta a inclusão em AI Overviews.
Teste esses formatos em guias “como fazer”, listas de “melhores”, páginas de serviço, páginas de preços e conteúdo rico em FAQs – em qualquer lugar onde a clareza seja importante e os sistemas de IA provavelmente extraiam respostas.
Em 60 dias, monitore as aparições em AI Overview para páginas com cada formato, a precisão da paráfrase (a IA está usando seu resumo corretamente?), padrões de engajamento do usuário (profundidade de rolagem, tempo na página, taxa de rejeição) e conversões. Um cliente de e-commerce testou resumos em bullet points contra introduções narrativas tradicionais em 20 páginas de categoria de produto. As páginas com formato de bullet points apareceram em AI Overviews três vezes mais frequentemente e tiveram taxas de cliques 22% maiores na busca orgânica.
Métricas a serem monitoradas em GEO
Em experimentos de GEO, o foco não está apenas nas métricas tradicionais de tráfego e receita. Você está rastreando indicadores-chave, sinais que mostram se os sistemas de IA entendem e confiam no seu conteúdo, mesmo antes que esses sinais se traduzam em tráfego mensurável. Pense nisso: a precisão da citação e o reconhecimento da entidade são os novos “rankings”. Eles indicam se você está posicionado para se beneficiar à medida que o volume de busca por IA cresce.
Comparando clusters otimizados e não otimizados
É crucial testar o cluster otimizado contra outro que você não otimizou. Se o cluster “pronto para LLM” mostrar mais inclusão em AI Overview, respostas mais precisas e um desempenho orgânico mais estável, você encontrou uma alavanca que vale a pena escalar. As mesmas melhorias estruturais que ajudam os sistemas de IA a entender seu conteúdo também tendem a melhorar o desempenho da busca tradicional. Títulos claros, respostas diretas e organização lógica do conteúdo ajudam o Google a analisar seu conteúdo de forma mais eficaz, e os usuários também apreciam a clareza.
Conclusão: O futuro da busca por IA e sua marca
A melhor parte desses experimentos de GEO é que eles são projetados como oportunidades de aprendizado controlado, não como promessas de tráfego. Mesmo que a busca por IA permaneça mínima para o seu negócio, as melhorias que você faz — estrutura de conteúdo mais clara, informações de marca consistentes, resumos melhor formatados — geralmente também melhoram o desempenho da busca tradicional. Isso é a beleza de focar nos fundamentos. Quando você cria conteúdo que é genuinamente claro, bem estruturado e útil, ele tende a ter um bom desempenho, independentemente de como a tecnologia de busca evolui.
O que você realmente está comprando com esses experimentos não é tráfego garantido de IA, mas sim respostas para perguntas importantes para o seu negócio: os sistemas de IA entendem nossa marca corretamente? O conteúdo estruturado melhora nossa visibilidade em vários canais? Existem ganhos rápidos na limpeza de entidades que se acumulam ao longo do tempo? Quais formatos de resumo ressoam tanto com máquinas quanto com humanos? Esses três testes fornecem um ponto de partida gerenciável para a maioria das equipes, produzindo insights acionáveis para decisões informadas.