O jeito como buscamos e consumimos informação está mudando em ritmo acelerado. Se antes o usuário digitava palavras-chave e navegava por uma lista de links, hoje começa e termina dentro de plataformas de inteligência artificial (IA), como ChatGPT, Google Gemini, Perplexity AI e Microsoft Copilot.
Com a chegada desses novos mecanismos de busca, novas práticas surgem, enquanto outras perdem força. Para as marcas, a pergunta deixou de ser “como aparecer no topo do Google” e passou a ser “como ser mencionada pelas IAs quando o consumidor fizer uma pergunta”.
Nesse cenário, entender essas mudanças é essencial. Especialistas como Lorena Martins, CMO da liveSEO, e Nilton Alvares, fundador da EducaSEO e do SEOCamp, explicam as principais tendências e mudanças e compartilham dicas práticas para empresas que querem continuar relevantes. Confira!
1. Presença multiplataforma
A presença multiplataforma deixou de ser um diferencial e passou a ser essencial. Segundo Lorena Martins, não faz mais sentido concentrar esforços apenas no blog ou no e-commerce. As inteligências artificiais também consideram conteúdos gerados por usuários, como comentários, avaliações e discussões em diferentes plataformas para validar a relevância de uma marca.
Estar presente e bem posicionado em múltiplos canais contribui diretamente para a construção de autoridade, baseada na percepção real das pessoas.
Nilton Alvares reforça que os modelos de linguagem são treinados com dados vindos de diversas fontes, como Google, Reddit, YouTube e TikTok. Por isso, marcas que limitam sua atuação ao Google e não participam de comunidades e redes sociais relevantes tendem a ser menos reconhecidas pelas IAs.
2. Medição de métricas
Com as inteligências artificiais entregando respostas diretas, o caminho até a conversão se torna menos linear. Lorena Martins explica que, muitas vezes, o primeiro contato do usuário com a marca acontece por meio de uma IA, mas a conversão só ocorre dias depois, em outro canal, o que gera lacunas nas métricas tradicionais. Diante disso, a tendência é deixar de olhar apenas para cliques e passar a considerar a presença da marca e seu impacto no negócio como um todo.
Nilton Alvares complementa que, no contexto do GEO (Otimização para Motores Generativos), o foco passa a ser quantas vezes a sua marca é mencionada nas respostas dos modelos de IA quando os usuários fazem perguntas relevantes para o seu setor.
3. A IA como principal fonte de pesquisa
Embora hoje a maioria ainda utilize mecanismos tradicionais como o Google, a tendência é que as plataformas de IA ganhem cada vez mais espaço. Isso acontece principalmente pela praticidade: o usuário faz uma pergunta em linguagem natural e recebe uma resposta direta, organizada e objetiva, sem precisar navegar por diversos links.
Segundo Nilton Alvares, esse novo comportamento encurta a jornada de busca e transforma a lógica de visibilidade. Em vez de disputar apenas posições nos rankings tradicionais, as marcas passam a competir por espaço dentro das respostas geradas pelas IAs.
4. Conteúdo estruturado para máquinas
Produzir conteúdo de qualidade continua sendo fundamental, mas não é mais suficiente. Para que ele seja interpretado e citado por inteligências artificiais, é necessário investir também em organização técnica.
Segundo Nilton, para que a marca seja citada pelos Large Language Models (LLMs), precisa estar estruturada de forma que os modelos consigam lê-la, interpretá-la e atribuí-la com confiança. Isso passa por schema markup, arquitetura de URLs coerente e garantia de que os crawlers das IAs estejam autorizados a indexar o site.
Lorena Martins observa que o mercado, por um tempo, apostou na ideia de que estruturar conteúdos em blocos diretos de problema e solução, os chamados “chunks”, seria o principal fator para ganhar visibilidade. Embora esse formato ajude sistemas baseados em recuperação de informação, ele não garante, sozinho, que a IA vá recomendar uma marca.
5. Cuidado com sites dependentes de JavaScript
A forma como o conteúdo é entregue também influencia diretamente na sua visibilidade. Muitas inteligências artificiais ainda não conseguem interpretar páginas que dependem totalmente de JavaScript, o que pode tornar essas informações invisíveis.
Lorena Martins alerta que, se o conteúdo não estiver acessível de forma direta, é como se ele não existisse para esses sistemas. Nilton Alvares complementa que bots utilizados por IAs, como o GPTBot, não executam JavaScript. Na prática, isso significa que conteúdos carregados exclusivamente dessa forma podem não ser vistos, deixando marcas fora do radar sem que percebam.
6. Sentimento e consistência de marca
A percepção da marca na internet se torna um fator decisivo nesse novo cenário. Segundo Lorena Martins, as inteligências artificiais analisam o que está sendo dito em diferentes fontes, e não apenas no site oficial.
Quando há inconsistência ou predominância de sentimentos negativos, a marca pode deixar de ser recomendada ou até aparecer de forma desfavorável nas respostas. Por isso, construir uma reputação positiva e manter consistência na comunicação em múltiplos canais é fundamental para garantir visibilidade.
7. Dados proprietários como diferencial
Em um ambiente onde grande parte dos conteúdos tende à similaridade, os dados exclusivos ganham ainda mais valor. Segundo Nilton Alvares, pesquisas próprias, relatórios e índices setoriais são altamente valorizados pelas inteligências artificiais justamente por serem únicos.
Além de fortalecer a autoridade da marca, esse tipo de conteúdo contribui para aumentar sua presença nas respostas geradas pelas IAs e cria uma vantagem competitiva difícil de ser replicada.
8. SEO e GEO caminham juntos
Por fim, o Search Engine Optimization (SEO) continua sendo parte fundamental da estratégia, mas agora em evolução. Segundo Nilton Alvares, o Generative Engine Optimization (GEO) não substitui o SEO, e sim se apoia nele.
Elementos como autoridade de domínio, qualidade técnica e conteúdo estruturado seguem sendo essenciais. A diferença está nas novas camadas do GEO, como o monitoramento de prompts, a análise de presença nas respostas das IAs e a produção de conteúdos preparados para leitura por modelos de linguagem.
Por Débora Oliveira
