O que é Generative Engine Optimization (GEO)?

O que é GEO?

GEO é a sigla para Generative Engine Optimization, ou otimização para mecanismos generativos.

O termo passou a ser utilizado para descrever esforços relacionados à forma como conteúdos, marcas, empresas e informações podem ser encontrados e utilizados em experiências baseadas em inteligência artificial.

Diferentemente de uma página tradicional de resultados, uma experiência generativa pode reunir informações de diferentes fontes para construir uma resposta.

Isso muda a forma de observar visibilidade, mas não elimina os fundamentos que permitem que uma página seja descoberta e compreendida.

Por que surgiu uma nova sigla se SEO já existe?

A forma como as pessoas pesquisam está se ampliando.

Além dos resultados tradicionais, usuários podem receber respostas sintetizadas, comparações, resumos e explicações produzidas por sistemas generativos.

Nesse cenário, profissionais começaram a usar novos termos para separar o trabalho especificamente voltado a essas experiências.

A diferença é útil para discussão estratégica, mas pode gerar a impressão errada de que existe um conjunto totalmente novo de regras técnicas.

Qual é a diferença entre SEO e GEO?

SEO trabalha a capacidade de mecanismos de busca encontrarem, compreenderem e relacionarem páginas às pesquisas dos usuários.

GEO acrescenta a preocupação com experiências em que sistemas generativos podem recuperar, interpretar e combinar informações para produzir respostas.

Na prática, existe uma grande sobreposição.

O próprio Google atualmente afirma que seus recursos de IA generativa estão apoiados nos sistemas tradicionais de classificação e qualidade da Pesquisa.

Portanto, para o Google, otimizar para experiências de IA continua sendo parte da otimização da experiência de pesquisa como um todo.

GEO, AEO e LLMO: por que existem tantos nomes?

Além de GEO, você pode encontrar expressões como AEO e LLMO.

AEO

AEO costuma significar Answer Engine Optimization, ou otimização para mecanismos de resposta.

O foco está em conteúdos que possam responder claramente a perguntas realizadas pelos usuários.

LLMO

LLMO costuma ser usado como Large Language Model Optimization, associando o trabalho à visibilidade em sistemas baseados em grandes modelos de linguagem.

GEO

GEO normalmente possui um escopo mais amplo relacionado aos mecanismos generativos.

Para uma empresa, porém, criar três estratégias isoladas para três siglas pode gerar mais complexidade do que benefício.

No Gui Yoshi, essas frentes são consolidadas dentro de GEO / SEO para IA, utilizando SEO como base.

O que realmente pode ajudar na visibilidade em buscas generativas?

Conteúdo que acrescenta informação

Resumir o que centenas de outras páginas já disseram tende a criar pouco diferencial.

Experiência própria, comparações, processos, exemplos, dados verificáveis e uma perspectiva clara podem tornar o conteúdo mais útil.

Estrutura técnica acessível

Páginas importantes precisam estar disponíveis para rastreamento e indexação quando o objetivo é aparecer em mecanismos de busca.

Informações claras sobre a empresa

Quem é a empresa, o que oferece, para quem trabalha e quais informações podem ser verificadas precisam estar apresentados de forma consistente.

Conteúdo bem organizado

Títulos, seções e parágrafos ajudam pessoas a navegar e compreender o documento.

Não é necessário transformar cada frase em um bloco separado para “facilitar para a IA”.

Presença legítima fora do próprio domínio

Referências, parceiros, entrevistas, portais e outras fontes legítimas podem ampliar o contexto existente sobre uma empresa.

Isso é diferente de fabricar menções artificiais apenas para tentar influenciar sistemas.

O que você não precisa fazer para “otimizar para IA”

O crescimento do tema também gerou uma série de recomendações que precisam ser avaliadas com cuidado.

Criar um llms.txt para melhorar o Google

Atualmente, o Google informa que não utiliza arquivos llms.txt para melhorar visibilidade ou classificação nos seus resultados, inclusive nos recursos generativos.

Procurar um schema especial de IA

Não existe uma marcação especial do Schema.org exigida para aparecer nas experiências de IA generativa do Google.

Dados estruturados continuam podendo ser úteis para SEO e recursos específicos da Pesquisa, mas não funcionam como um botão de GEO.

Dividir tudo em pequenos fragmentos

Não é necessário transformar cada resposta em pequenos blocos artificiais apenas para tentar facilitar o processamento por IA.

Reescrever o mesmo conteúdo “para IA”

Não faz sentido manter uma versão para humanos e outra repetindo o mesmo assunto com uma suposta linguagem otimizada para modelos.

E como GEO se aplica ao ChatGPT?

A Busca do ChatGPT possui particularidades próprias.

A OpenAI informa que sites públicos podem aparecer nos resultados da busca e que o OAI-SearchBot precisa poder acessar o conteúdo para que ele seja descoberto adequadamente nos recursos de pesquisa.

Isso é uma questão diferente do GPTBot, relacionado a possíveis usos para treinamento.

Também não existe garantia de posicionamento ou citação.

Para entender essa parte com mais profundidade, veja: Como aparecer no ChatGPT?

Como medir GEO?

A mensuração ainda precisa considerar que experiências generativas são mais variáveis do que uma lista fixa de resultados.

Entre os sinais que podem ser observados estão:

• tráfego proveniente de plataformas de IA;
• páginas que recebem esse tráfego;
• consultas e impressões orgânicas relacionadas ao mesmo cluster;
• presença da marca em respostas relevantes;
• fontes utilizadas nas respostas;
• conversões geradas pelos visitantes recebidos.

No Google, recursos recentes do Search Console também ampliam a análise de performance relacionada às experiências generativas.