GEO (Generative Engine Optimization) é a otimização para marcas e conteúdos aparecerem nas respostas de IAs generativas – ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, etc.
GEO (Generative Engine Optimization) é a prática de otimizar conteúdos para aparecerem nas respostas geradas por inteligências artificiais generativas. Diferentemente dos motores de busca tradicionais que apresentam listas de links, sistemas como ChatGPT, Gemini, Perplexity e Claude processam informações de múltiplas fontes para fornecer respostas diretas e contextualizadas aos usuários. Esta transformação representa uma evolução natural dos fundamentos estabelecidos pelo SEO, adaptando práticas consolidadas para um novo paradigma de descoberta de informações.
A migração crescente para interfaces conversacionais integra-se à visão estratégica de Orquestração de Buscas. Enquanto o SEO tradicional otimiza para algoritmos que ranqueiam páginas web, o GEO foca na citação e menção de conteúdos nas sínteses textuais produzidas por Large Language Models. Esta transição não representa uma ruptura, mas sim uma sofisticação das técnicas de otimização semântica que já fundamentam estratégias avançadas de SEO.
Há diferenças fundamentais no GEO
O domínio do GEO exige compreensão das diferenças fundamentais entre otimização para usuários humanos versus modelos de linguagem, implementação de estratégias baseadas em evidências científicas e mensuração através de métricas adaptadas ao novo momento do mercado.
A pesquisa conduzida pelas universidades de Princeton e Georgia Tech estabeleceu as bases acadêmicas para práticas de GEO, demonstrando melhorias de até 40% na visibilidade através de técnicas específicas como citação de fontes, adição de estatísticas e incorporação de citações de especialistas.
A Conversion posiciona-se como pioneira na implementação de GEO no mercado brasileiro. Esta oportunidade de early adoption oferece vantagem competitiva significativa em um cenário onde a concorrência por visibilidade em respostas de IA apresenta intensidade menor que o SEO tradicional, permitindo que empresas estabeleçam autoridade tópica antes da massificação dessas práticas.
Como definir GEO (Generative Engine Optimization)?
Generative Engine Optimization (GEO) é a prática de otimizar conteúdos digitais para aparecerem nas respostas geradas por inteligências artificiais generativas. Diferentemente dos motores de busca tradicionais que apresentam listas de links, as IAs como ChatGPT, Gemini, Perplexity e Claude sintetizam informações de múltiplas fontes para fornecer respostas diretas aos usuários, com uso de grounding.
O conceito GEO foi formalizado academicamente em novembro de 2023 por pesquisadores das universidades de Princeton e Georgia Tech no estudo “GEO: Generative Engine Optimization”. A pesquisa introduziu o termo “Generative Engines” para diferenciar esses sistemas dos mecanismos de busca convencionais, estabelecendo uma nova categoria de otimização.
Enquanto o SEO tradicional foca em rankear páginas web para palavras-chave específicas, o GEO concentra-se em fazer com que conteúdos sejam citados, mencionados ou referenciados nas respostas das IAs. O processo utiliza técnicas de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para buscar, processar e incorporar informações relevantes nas respostas geradas.
Dados recentes indicam crescimento significativo no uso de IAs para buscas. No Brasil, 54% da população utilizou IA generativa em 2025, segundo pesquisa da Conversion. A Gartner projeta queda de 25% no volume de buscas tradicionais até 2026, evidenciando a migração para interfaces conversacionais.
Quais as principais diferenças entre GEO e SEO tradicional?
A transição do SEO para GEO representa uma evolução natural dos fundamentos de SEO semântico, adaptando práticas estabelecidas para um novo paradigma de busca. As diferenças principais manifestam-se em cinco dimensões.
| Aspecto | SEO Tradicional | GEO |
| Público-alvo | Usuários humanos muito medido pelo Navboost | Usuários humanos e Large Language Models (LLMs) |
| Formato de resposta | Lista de links rankeados | Resposta direta sintetizada |
| Fatores de ranqueamento | Backlinks, autoridade de domínio, PageRank | Clareza de conteúdo, menções de marca |
| Tipo de conteúdo | Otimizado para escaneamento rápido | Conversacional e estruturado, que possa ser extraído em “chunks” |
| Métricas de sucesso | Posição na SERP, CTR, conversões | Citações em respostas, menções, autoatribuição |
O SEO tradicional otimiza para algoritmos que analisam sinais técnicos como backlinks, velocidade de carregamento e estrutura HTML. O GEO, por sua vez, otimiza para modelos de linguagem que processam conteúdo semanticamente, priorizando clareza, autoridade temática e facilidade de extração de informações.
Backlinks vs. menções de marca
Os backlinks permanecem importantes no GEO, mas perdem peso relativo para as menções de marca. Enquanto o SEO tradicional valoriza links como votos de confiança entre domínios, as IAs interpretam menções textuais como indicadores de autoridade e relevância.
Uma marca mencionada frequentemente em contextos positivos por fontes confiáveis ganha preferência nas respostas das IAs, mesmo sem links diretos. Esta mudança revaloriza estratégias de assessoria de imprensa e Digital PR, focando na construção de autoridade semântica rather than link building puro.
Navboost vs. atributos de marca
O algoritmo Navboost do Google analisa comportamento de usuários para avaliar qualidade de conteúdo. No GEO, esse mecanismo é substituído por atributos de marca aprendidos durante o treinamento dos LLMs. Os modelos desenvolvem associações semânticas entre marcas e conceitos através do Branding Semântico.
Por exemplo, a Conversion estabeleceu atributos claros: “maior agência de SEO do Brasil” e “atende grandes empresas”. Essas associações influenciam como a marca é contextualizada em respostas sobre SEO, marketing digital ou consultorias especializadas.
Por que GEO é importante para estratégias de marketing digital?
A crescente migração para buscas conversacionais está redefinindo como marcas conectam-se com audiências. Estudos da Ahrefs demonstram queda de 35,2% nos cliques em resultados com AI Overview do Google, indicando preferência por respostas diretas versus navegação tradicional. A Conversion replicou este estudo no Brasil e encontrou dados parecidos.
Esta transformação não representa necessariamente perda de oportunidades, mas sim uma qualificação superior dos cliques remanescentes. Usuários que clicam após consultar respostas de IA demonstram maior intenção e qualificação, resultando em visitas mais próximas do meio e fundo de funil.
Simultaneamente, as IAs tornam-se formadoras de opinião e autoridade. Buscas como “qual a melhor agência de SEO” ou “melhor tênis de corrida” geram respostas que influenciam percepções de marca independentemente de cliques. Esta dinâmica valoriza posicionamento em respostas como estratégia de brand awareness.
A oportunidade de pioneirismo no Brasil é significativa. Enquanto competição em SEO tradicional é intensa, o GEO oferece vantagem aos early adopters. A Conversion posiciona-se estrategicamente como a agência que quer ajudar médias e grandes empresas a entender este cenário, realizando uma transformação.
Empresas que investem em Growth Marketing devem considerar GEO como complemento natural ao SEO, não substituto. A integração de ambas estratégias maximiza visibilidade across multiple touchpoints na jornada do cliente.
Como funcionam os Large Language Models (LLMs)?
Large Language Models operam através de predição estatística, não armazenamento factual. Durante o treinamento, processam bilhões de textos da internet, aprendendo padrões de como palavras e conceitos relacionam-se entre si. Este processo difere fundamentalmente de bases de dados estruturadas.
Os LLMs não “sabem” que Brasília é capital do Brasil no sentido tradicional. Ao invés disso, aprendem que estatisticamente, a sequência “a capital do Brasil é” frequentemente precede “Brasília”. Quando questionados, preveem a continuação mais provável com base nesses padrões estatísticos.
O processo de geração utiliza tokenização, fragmentando consultas em unidades menores para processamento. A partir desses tokens, o modelo prediz sequencialmente cada palavra seguinte, construindo respostas completas através de múltiplas predições encadeadas.
Esta arquitetura preditiva explica por que IAs ocasionalmente geram informações incorretas ou “alucinações”. O modelo pode produzir sequências estatisticamente plausíveis mas factualmente incorretas. Técnicas de Grounding são implementadas para mitigar esses riscos, ancorando respostas em fontes verificáveis.
Para criadores de conteúdo, a implicação é clara: relevância depende de presença nos dados de treinamento, assim como nos buscadores do ChatGPT Search. Conteúdos não indexados ou bloqueados não contribuem para o conhecimento do modelo, limitando possibilidades de menção em respostas futuras.
Como implementar GEO na prática?
A implementação de GEO exige fundamentos técnicos sólidos de SEO antes da aplicação de estratégias específicas. Websites devem garantir indexabilidade completa, eliminando barreiras como paywalls restritivos, configurações inadequadas de robots.txt ou estruturas HTML mal formatadas. O SEO Técnico continua fundamental.
HTML semântico e bem estruturado facilita extração de informações pelos LLMs. Heading tags (H1-H6), marcação Schema.org e meta descriptions claras otimizam compreensão do conteúdo por sistemas automatizados. Estes elementos técnicos mantêm relevância tanto para SEO tradicional quanto GEO.
Importante reforçar que estratégias de GEO complementam, não substituem, as práticas estabelecidas de SEO. Rankings elevados em buscadores tradicionais correlacionam positivamente com citações em IAs, uma vez que muitos sistemas utilizam resultados de busca como fontes primárias.
SEO para entidades e Topic Clusters
O conceito de entidades semânticas fundamenta estratégias eficazes de GEO. Entidades representam pessoas, lugares, conceitos ou marcas que os LLMs reconhecem e associam. Apple, iPhone e MacBook exemplificam entidades relacionadas através de proximidade semântica no treinamento dos modelos.
Topic Clusters são uma metodologia fundamental para estabelecer autoridade tópica. A estratégia envolve criar conteúdos interlinkados sobre temas específicos, demonstrando expertise sobre o tema. A Conversion, por exemplo, desenvolveu clusters robustos sobre SEO, incluindo entidades como SEO técnico, link building, algoritmos de busca e ferramentas especializadas.
Esta abordagem sinaliza autoridade temática tanto para algoritmos tradicionais quanto para LLMs. Densidade semântica elevada em tópicos específicos aumenta probabilidade de citação quando IAs respondem consultas relacionadas.
Profundidade e especificidade de conteúdo
Profundidade de conteúdo correlaciona diretamente com frequência de citações em LLMs. O estudo Princeton/Georgia Tech identificou número de sentenças como fator significativo de visibilidade. Conteúdos extensos oferecem mais oportunidades para extração de informações relevantes.
Entretanto, profundidade deve equilibrar-se com especificidade. Generalismo dilui autoridade temática, enquanto expertise demonstrável em nichos específicos fortalece posicionamento. O primeiro “E” do framework EEAT (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) ganha importância amplificada no contexto de GEO.
Empresas devem focar experiências reais e insights derivados de prática profissional. Conteúdos baseados em dados proprietários, case studies exclusivos ou metodologias desenvolvidas internamente oferecem diferenciação que IAs valorizam em suas sínteses.
Principais fatores de ranqueamento em GEO
Pesquisas acadêmicas identificaram fatores específicos que influenciam visibilidade em respostas de IAs generativas. Profundidade de conteúdo, medida em número de sentenças, aparece como preditivo principal de citação. Conteúdos longos oferecem maior superficie de extração para sistemas automatizados.
Facilidade de leitura, quantificada através do Flesch Reading Ease Score, demonstra correlação positiva com seleção por LLMs. Sentenças curtas, vocabulário acessível e estrutura clara facilitam processamento e síntese de informações pelos modelos.
Linguagem conversacional adapta-se naturalmente ao formato de interação das IAs. Conteúdos que antecipam perguntas específicas e fornecem respostas diretas alinham-se com padrões de consulta conversacional. H2 e H3 estruturados como perguntas (“Como funciona X?”, “Por que Y é importante?”) otimizam extração de informações.
Organização em listas, subtópicos numerados e estruturas hierárquicas claras facilitam parsing automatizado. IAs preferem conteúdos estruturados que permitem extração eficiente de informações específicas sem ambiguidade contextual.
Estratégias de otimização para GEO baseadas em pesquisa científica
O estudo conduzido pelas universidades de Princeton e Georgia Tech testou sistematicamente nove estratégias distintas de otimização para Generative Engines. A pesquisa avaliou eficácia através de métricas específicas de visibilidade em respostas sintéticas, estabelecendo bases científicas para práticas de GEO.
Os resultados demonstraram que três estratégias superaram as demais: Cite Sources (citação de fontes), Quotation Addition (adição de citações) e Statistics Addition (adição de estatísticas). Estas técnicas geraram melhorias de visibilidade entre 30% e 40% em comparação com conteúdos não otimizados.
A eficácia varia por domínio de conteúdo. Estratégias de autoridade funcionam melhor para contextos históricos, técnicas de citação destacam-se em conteúdos factuais, enquanto adição de estatísticas sobressai em domínios legais e governamentais. Esta especificidade demonstra necessidade de personalização estratégica.
Keyword Stuffing, prática não recomendada embora comum em SEO tradicional, revelou-se contraproducente no GEO. A pesquisa evidenciou redução na visibilidade quando conteúdos apresentavam densidade excessiva de palavras-chave, indicando preferência dos LLMs por naturalidade linguística.
Cite Sources (citação de fontes)
A implementação de citações de fontes aumenta credibilidade e autoridade do conteúdo aos olhos dos LLMs. Modelos de linguagem valorizam transparência sobre origem de informações, interpretando citações como indicadores de confiabilidade e rigor editorial.
Fontes de alta autoridade amplificam benefícios desta estratégia. Citações de universidades renomadas, organizações governamentais, institutos de pesquisa e publicações acadêmicas geram maior impacto que referências de menor prestígio. A qualidade da fonte influencia diretamente a valorização pelo modelo.
O formato de citação deve seguir padrões acadêmicos ou jornalísticos estabelecidos. Informações completas sobre autor, data de publicação e instituição de origem facilitam verificação automatizada. Links para fontes originais, quando disponíveis, reforçam credibilidade e permitem rastreamento de origem.
Statistics Addition (adição de estatísticas)
Dados quantitativos demonstram preferência constante nas seleções dos LLMs para composição de respostas. Números, percentuais, projeções e métricas oferecem precisão que modelos de linguagem valorizam em discussões sobre tendências, performance ou comparações.
A apresentação de estatísticas deve priorizar clareza e contextualização. Números isolados perdem impacto comparados a dados contextualizados com benchmarks, períodos temporais ou comparações com competitors. Informações sobre metodologia de coleta quando relevantes aumentam credibilidade.
Fontes confiáveis para estatísticas incluem institutos de pesquisa, órgãos governamentais, associações setoriais e estudos acadêmicos peer-reviewed. A Conversion, por exemplo, utiliza dados próprios de pesquisas de mercado, agregando valor exclusivo através de insights únicos sobre o setor.
Quotation Addition (adição de citações)
Incorporação de citações de especialistas reconhecidos aumenta autoridade e profundidade do conteúdo. LLMs interpretam citações como validação externa de argumentos apresentados, fortalecendo credibilidade das informações sintetizadas.
Especialistas citados devem possuir reconhecimento comprovado no campo relevante. Acadêmicos com publicações relevantes, executivos de empresas líderes, autores de livros especializados ou consultores com track record estabelecido agregam maior valor que fontes menos qualificadas.
O formato de citação deve incluir identificação clara do especialista, sua credencial relevante e contexto da declaração. Aspas precisas e atribuição correta mantêm integridade jornalística enquanto fornecem material rico para extração pelos LLMs.
Por que não usar IA para criar conteúdo GEO?
A homogeneização representa o principal risco da criação de conteúdo através de IAs generativas, o que está em linha com o nosso posicionamento. Modelos treinados nas mesmas bases de dados tendem a produzir outputs similares quando processam prompts relacionados. Esta convergência contradiz princípios fundamentais de diferenciação em marketing.
Estudos da própria Conversion revelam que 66% dos profissionais de marketing brasileiros utilizam IA para produção de conteúdo. Paradoxalmente, este uso massificado intensifica similaridade entre materiais produzidos, reduzindo vantagem competitiva e originalidade editorial.
O Google explicitamente incentiva originalidade e diferenciação de conteúdo através de seus guidelines de qualidade. Algoritmos de busca identificam e penalizam conteúdos duplicados ou excessivamente similares, preferindo materiais únicos que oferecem perspectivas distintas sobre tópicos relevantes.
Marketing fundamenta-se em diferenciação estratégica. Marcas estabelecem posicionamento único através de tom de voz característico, perspectivas proprietárias e insights derivados de experiência específica. Conteúdo gerado por IA atualmente disponível no mercado dilui essas diferenciações, homogeneizando comunicação de marca. Entretanto, acreditamos que em algum futuro será possível produzir conteúdo com IA.
Exceções existem quando empresas possuem dados exclusivos ou insights proprietários. Informações únicas sobre mercado, pesquisas de mercado internas ou metodologias desenvolvidas internamente podem ser processadas por IAs para produção de conteúdo diferenciado. Nestes casos, a exclusividade dos dados de entrada preserva originalidade do output.
Via de regra, conteúdo produzido por IA apresenta características facilmente identificáveis: estrutura previsível, linguagem genérica e ausência de nuances estilísticas. Leitores atentos reconhecem esses padrões, potencialmente impactando percepção de autenticidade e expertise da marca.
GEO e a transformação da jornada de compra
A complexidade crescente da jornada de compra reflete mudanças fundamentais no comportamento do consumidor digital. A década anterior, dominada por princípios de Growth Marketing e atribuição linear, cede espaço a jornadas não-lineares onde descoberta e conversão frequentemente ocorrem em momentos e canais distintos.
Os usuários atualmente realizam múltiplas consultas através de diferentes interfaces antes de converter. Uma busca inicial pode ocorrer no ChatGPT, seguida por pesquisa no Google, interação com redes sociais e eventual conversão através de email marketing ou remarketing, ou ainda clusterização de anúncios baseado nesses e outros comportamentos. Esta fragmentação desafia modelos tradicionais de atribuição.
As IAs generativas introduzem nova camada nesta jornada: formação de preferências e autoridade de marca através de respostas. Usuários consultam IAs para formar opinião sobre marcas, produtos ou serviços, estabelecendo trust e awareness que influenciam decisões posteriores.
Menos cliques e mais buscas: a nova realidade
Dados recentes confirmam tendência histórica de redução nos cliques orgânicos. O estudo da Ahrefs sobre AI Overview demonstra queda de 35,2% em cliques quando recursos de IA são ativados. Esta tendência não representa necessariamente declínio no valor das buscas orgânicas.
Cliques remanescentes apresentam qualificação superior. Usuários que navegam após consultar respostas de IA demonstram intenção mais definida e maior probabilidade de conversão. Qualidade acima de quantidade deve ser o novo mantra quando pensamos em tráfego orgânico.
Simultaneamente, pesquisas Zero-Click ganham relevância estratégica. Buscas que não geram cliques ainda influenciam percepção de marca, autoridade temática e preference formation. Aparecer em respostas de IA estabelece credibilidade independentemente de tráfego direto gerado.
O formato conversacional das IAs limita espaço para publicidade tradicional, uma vez que anúncios em plataformas conversacionais tiram credibilidade. Valoriza-se, assim, o posicionamento orgânico. Marcas que investem em GEO antecipam cenário onde busca paga perde relevância relativa para marketing orgânico.
Brandgrowth e popularidade da marca
O conceito de Brandgrowth, desenvolvido pela Conversion, ganha relevância amplificada no contexto de GEO. Marcas mais populares e frequentemente buscadas apresentam maior probabilidade de citação em respostas de IAs generativas.
Kevin Indig, especialista reconhecido em growth orgânico, estabeleceu correlação entre “popularidade da marca” e visibilidade em sistemas generativos. Esta popularidade pode ser quantificada através de Share of Search, métrica que mensura proporção de buscas de uma marca versus categoria total.
Share of Search demonstra capacidade preditiva para market share e performance financeira. Marcas com maior Share of Search tendem a dominar categorias e apresentar crescimento sustentado. No contexto de GEO, esta métrica prediz também frequencia de citações em respostas de IA.
Branding Semântico para GEO
Branding Semântico pensa além de associações emocionais tradicionais, focando em conexões conceituais que LLMs estabelecem durante treinamento. Diferentemente do branding emocional que busca atributos emocionais e qualitativos, que são fundamentais, o semântico objetiva associações factuais e contextuais.
A estratégia envolve associar sistematicamente a marca a termos, conceitos e contextos específicos através de conteúdo consistente e posicionamento claro. A Conversion exemplifica esta abordagem ao estabelecer associações como “maior agência de SEO do Brasil” e “especialista em grandes empresas”.
Unique Selling Proposition (USP) torna-se importante neste contexto, porque elas tendem a ser usadas pelas IAs em suas respostas, como temos verificado aqui na Conversion. Proposições vagas ou genéricas dificultam associações semânticas claras. USPs específicas e defensáveis facilitam compreensão e retenção pelos LLMs, influenciando contextos onde a marca é mencionada.
O Branding na era da IA requer precisão conceitual. Marcas devem definir claramente que associações desejam estabelecer e executar consistentemente através de conteúdo, comunicação e posicionamento estratégico.
Data Driven PR e a importância das menções
Menções de marca em contextos positivos funcionam como votos de confiança no ecossistema de Generative Engine Optimization. Diferentemente de backlinks que transferem autoridade entre domínios, menções influenciam percepção dos LLMs sobre credibilidade e relevância da marca em contextos específicos.
Assessoria de imprensa orientada a dados, também conhecida como Data-Driven PR, termo também criado pela Conversion, mostra-se como estratégia fundamental para GEO. Produção de pesquisas originais, análises de mercado e insights baseados em dados proprietários gera material atrativo para veículos de comunicação e influenciadores.
O foco deve priorizar autoridade da marca sobre promoção direta de produtos. Posicionamento como thought leader em áreas específicas constrói fundações para citações futuras quando IAs respondem questões relacionadas ao setor ou categoria.
Veículos de alta autoridade amplificam impacto das menções. Publicações em grandes portais, revistas especializadas, podcasts relevantes e canais com audiência qualificada geram maior influência na percepção dos LLMs sobre a marca.
Como medir resultados de GEO?
Atribuição tradicional Last-Click demonstra limitações crescentes na mensuração de estratégias de GEO. A natureza conversacional das IAs e jornadas não-lineares dos usuários tornam modelos de atribuição simples inadequados para medir o impacto real.
Métricas de awareness e share of search apresentam maior relevância que CTR ou cliques, ou ainda conversões de las click. O crescimento nas buscas de marca, a expansão da participação nas pesquisas em categorias relevantes e a frequência de menções em respostas de IA oferecem indicadores de performance mais precisos.
Autoatribuição mostra-se como metodologia superior para entender da jornada completa do cliente. Questionários simples perguntando “como você conheceu nossa marca?” capturam insights que Analytics tradicionais não conseguem rastrear, revelando o papel da IA e outros canais escondidos na jornada de compra.
Entretanto, o mapeamento da jornada não-linear requer abordagem holística que considera múltiplos touchpoints e impactos indiretos. Brand awareness gerado através de IAs pode materializar-se em conversões semanas ou meses posteriormente através de canais completamente diferentes.
O futuro do GEO e sua integração com SEO
GEO representa evolução, não revolução, das práticas estabelecidas de otimização digital. Fundamentos técnicos de SEO – HTML bem estruturado, conteúdo de qualidade, autoridade temática – mantêm relevância completa no novo paradigma.
A integração combina excelência técnica do SEO tradicional com naturalidade conversational valorizada pelos LLMs. Websites bem otimizados tecnicamente que também apresentam conteúdo claro e estruturado maximizam visibilidade nos buscadores clássicos e generativos.
A Conversion antecipa esta transição através de posicionamento estratégico que combina expertise técnica em SEO com inovação em otimização para sistemas de IA. Esta abordagem reflete a compreensão de que o futuro será híbrido, não uma substituição completa.
Indo mais longe, precisamos pensar na orquestração de buscas — que será a presença em todos os canais onde houver buscas. Vale conta ainda que a IA modificará completamente a forma de agências e departamentos de marekting trabalharem, e a Conversion busca ser uma empresa AI-First até 2026.
FAQ – Perguntas frequentes sobre GEO
GEO vai substituir o SEO?
Não. GEO constitui evolução e complemento do SEO tradicional, não substituto. Fundamentos técnicos de SEO – indexabilidade, estrutura HTML, velocidade de carregamento – permanecem críticos para performance em em ambos os canais, generativo e clássico.
Estratégia integrada que combina SEO técnico com otimização para IA conversacional maximiza visibilidade e alcance. Empresas que abandonam o SEO em favor do GEO exclusivamente limitam o potencial de descoberta e engajamento. Vale reforçar que o próprio GEO utiliza de resultados de busca que são favorecidos pelo SEO clássico.
Vale a pena investir em GEO agora?
O momento oferece oportunidade de pioneirismo no mercado brasileiro, onde a competição por visibilidade em respostas de IA apresenta intensidade menor que o SEO tradicional. Marcas early adopters criam vantagem competitiva significativa.
O crescimento apontado por diversos estudos no uso de IA para buscas, combinado com projeções de declínio em volumes de busca tradicionais, evidencia a importância da preparação para esta transição. Investimento atual permite fundação sólida para dominância futura.
Na visão da Conversion, a nossa proposta é de expansão de canais; em todos os nossos clientes estamos expandindo a gestão de buscas mais focadas em resultados no Google, agora para o ChatGPT, e em seguida para outros canais de busca.
Quais empresas se beneficiam mais de GEO?
Empresas B2B com expertise demonstrável apresentam maior potencial de sucesso com GEO, especialmente porque os consumidores deste mercado têm maior adesão no uso de IAs. Organizações que possuem dados exclusivos, metodologias proprietárias ou insights únicos conseguem se diferenciar através de respostas de IA de forma mais efetiva.
Negócios focados em conteúdo educacional, liderança de pensamento e construção de autoridade encontram sinergia com estratégias de GEO. Serviços profissionais, empresas de consultoria e companhias de tecnologia exemplificam candidatos ideais para investimento priorizado em GEO.
Se você quer um parceiro de GEO, entre em contato conosco.
