Danny Sullivan, ex-Search Liaison do Google, emitiu um alerta aos profissionais de SEO e aos criadores de conteúdo. Em declaração a um podcast, ele desaconselhou o uso de chunks de conteúdo para agradar os modelos de linguagem e os sistemas de inteligência artificial.
A orientação surge em um momento de crescimento das estratégias de otimização para IAs generativas, conhecidas como GEO (Generative Engine Optimization). A declaração de Sullivan não representa uma mudança de direção do Google, mas sim o reforço de princípios que a empresa defende há anos.
O executivo consultou os engenheiros da companhia antes de fazer a afirmação pública, confirmando que a criação de versões duplicadas de conteúdo especificamente para LLMs contraria as diretrizes da plataforma.
Segundo ele, os ganhos de curto prazo obtidos com essa tática não se sustentam conforme os sistemas de inteligência artificial evoluem. Para o mercado brasileiro, onde estudos recentes indicam que 77,6% das buscas no AI Mode não geram cliques, a orientação traz implicações importantes.
Contudo, a declaração não invalida as práticas de estruturação lógica de conteúdo que beneficiam tanto os leitores humanos quanto os sistemas de IA. A distinção entre a estruturação natural e a manipulação artificial torna-se central nesse contexto. As organizações que construíram estratégias de GEO baseadas em qualidade e relevância mantêm suas práticas alinhadas com as diretrizes do Google.
O que Danny Sullivan disse e por que isso importa
No episódio do podcast publicado em janeiro de 2026, Sullivan abordou uma tendência crescente no mercado de SEO. Segundo ele, muitos profissionais estão segmentando o conteúdo em blocos pequenos porque acreditam que os modelos de linguagem preferem informações neste formato.
A prática, conhecida como “content chunking” (segmentação de conteúdo), ganhou popularidade com a ascensão do ChatGPT e outras plataformas de IA generativa.
O executivo foi categórico ao afirmar que o Google não deseja que os criadores adotem essa abordagem. Ele explicou que a empresa nunca incentivou a criação de conteúdo especificamente para os sistemas de busca, mantendo o foco em material desenvolvido para pessoas.
Essa filosofia permanece válida na era da inteligência artificial. A declaração incluiu o reconhecimento de que a segmentação artificial pode gerar resultados positivos em casos específicos. Sullivan admitiu que alguns profissionais podem estar obtendo vantagens temporárias com essa técnica.
No entanto, ele alertou que esses ganhos tendem a desaparecer conforme os algoritmos evoluem para priorizar o conteúdo criado para humanos. A analogia do hóquei ilustra o ponto central da mensagem. Sullivan citou a frase “patine para onde o disco vai estar, não para onde ele esteve”, sugerindo que os profissionais devem antecipar a direção dos algoritmos em vez de explorar brechas temporárias.
Os sistemas de IA do Google estão sendo treinados para identificar e recompensar o conteúdo genuíno. A fonte da orientação adiciona peso à mensagem. Sullivan consultou os engenheiros do Google antes de fazer a declaração pública, confirmando que a posição reflete o consenso técnico dentro da empresa.
A diferença entre a estruturação natural e a manipulação artificial
A confusão sobre o content chunking surge da falta de distinção clara entre duas práticas diferentes. A estruturação natural de conteúdo envolve a organização lógica de informações através de subtítulos, parágrafos bem definidos e hierarquia clara de ideias.
Essa abordagem facilita a leitura para humanos e, consequentemente, melhora a compreensão por parte dos sistemas de IA que processam o texto. Para isso, é preciso focar em criar partes do conteúdo que sejam auto-suficientes, mas sejam escritos para humanos, não para robôs.
Por outro lado, a manipulação artificial consiste em criar versões duplicadas ou reformatadas de conteúdo especificamente para os sistemas de IA. Isso pode incluir a divisão forçada de parágrafos em blocos menores sem justificativa editorial, a criação de múltiplas versões do mesmo conteúdo para diferentes plataformas, ou a reformatação de textos apenas para atender às supostas preferências de LLMs.
O Google possui a capacidade técnica para identificar essas diferenças. Os algoritmos da plataforma avaliam sinais de qualidade que incluem a coerência narrativa, a profundidade de informação e o valor agregado para o usuário.
O conteúdo segmentado artificialmente tende a apresentar descontinuidade lógica, repetição desnecessária e falta de desenvolvimento adequado de ideias. A experiência do usuário serve como critério fundamental nessa avaliação.
Os textos estruturados naturalmente mantêm a fluidez de leitura, as conexões claras entre ideias e a progressão lógica de argumentos. Já o conteúdo segmentado artificialmente apresenta quebras abruptas, falta de conectores adequados e a sensação de informação fragmentada.
Além disso, os dados estruturados complementam essa análise. As páginas que utilizam Schema.org e outras marcações semânticas de forma consistente demonstram a intenção de organizar informações para melhor compreensão, não apenas para manipular os algoritmos. Essa prática se alinha com a estruturação natural que o Google valoriza.
Como os sistemas de IA avaliam a qualidade de conteúdo
Os modelos de linguagem utilizados pelo Google processam o conteúdo através de múltiplas camadas de análise. A primeira etapa envolve a compreensão semântica, onde o sistema identifica entidades, relacionamentos e o contexto geral do texto.
O conteúdo bem estruturado facilita essa compreensão ao apresentar uma hierarquia clara e conexões explícitas entre conceitos. A segunda camada de avaliação examina os sinais de expertise e autoridade. Os sistemas analisam a profundidade de informação, a citação de fontes, a consistência com o conhecimento estabelecido e as evidências de experiência prática.
Esses elementos correspondem aos princípios E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) que o Google aplica há anos. A técnica de query fan-out, revelada por Robby Stein em entrevista recente, demonstra como o AI Mode processa as consultas. O sistema decompõe as perguntas complexas em dezenas de sub-consultas executadas simultaneamente.
Cada sub-consulta busca informações específicas que são sintetizadas na resposta final. O conteúdo segmentado artificialmente não oferece vantagem nesse processo. Os algoritmos também avaliam o comportamento do usuário através do Navboost, sistema que captura dados de interação no Chrome e nas páginas de resultados.
Métricas como tempo de permanência, taxa de retorno à busca e padrões de navegação indicam se o conteúdo satisfaz a necessidade informacional. Os textos segmentados artificialmente tendem a gerar sinais negativos quando os usuários precisam consultar múltiplas páginas para obter informação completa.
Ademais, a consistência entre fontes representa outro fator de avaliação. Quando múltiplos sites confiáveis apresentam informações similares sobre determinado tópico, os sistemas de IA ganham confiança na precisão desses dados. O conteúdo manipulado para parecer diferente das fontes estabelecidas pode ser penalizado por inconsistência, mesmo que seja tecnicamente correto.
Estratégias sustentáveis para visibilidade em inteligência artificial
A construção de autoridade temática permanece como estratégia central para a visibilidade tanto em buscas tradicionais quanto em sistemas de IA. Isso envolve o desenvolvimento de cobertura ampla sobre temas relacionados, criando clusters de conteúdo que demonstram expertise profunda.
Os sites que cobrem tópicos de forma abrangente têm maior probabilidade de serem consultados durante múltiplas sub-pesquisas do query fan-out. A estruturação lógica de informações facilita o processamento por parte dos sistemas de IA sem comprometer a experiência humana.
Isso inclui o uso de subtítulos descritivos que indicam claramente o conteúdo de cada seção, parágrafos com extensão adequada que desenvolvem ideias completas, e transições naturais que conectam conceitos relacionados. Essas práticas beneficiam tanto os leitores quanto os algoritmos simultaneamente.
Os dados estruturados ganham importância amplificada no contexto da IA generativa. A implementação robusta de Schema.org permite que os sistemas compreendam contexto, relacionamentos e hierarquias de informação com maior precisão.
As marcações para artigos, produtos, eventos, perguntas frequentes e outros tipos de conteúdo ajudam os algoritmos a identificar e extrair as informações relevantes. A originalidade de conteúdo torna-se um diferencial competitivo importante. Os sistemas de IA priorizam as fontes que oferecem perspectivas únicas, dados proprietários, análises originais ou experiências práticas documentadas.
O conteúdo que apenas reformula informações disponíveis em outras fontes têm menor probabilidade de ser citado ou referenciado. Paralelamente, a citação de fontes confiáveis reforça a credibilidade e a autoridade.
Quando um texto referencia estudos, dados estatísticos ou declarações de especialistas com links para as fontes originais, os sistemas de IA reconhecem esse comportamento como indicador de qualidade. Essa prática também permite que os algoritmos verifiquem a consistência de informações entre múltiplas fontes.
O posicionamento da Conversion sobre GEO e qualidade
A Conversion tem defendido que o Generative Engine Optimization representa uma expansão natural do SEO, não sua substituição. Essa perspectiva se alinha com a orientação de Danny Sullivan sobre priorizar o conteúdo para humanos.
A agência desenvolveu uma metodologia de Search Orchestration que integra a otimização para buscadores tradicionais e sistemas de IA sem comprometer os princípios de qualidade.
O conceito de Branding Semântico, promovido pela Conversion, ilustra a diferença entre a otimização sustentável e a manipulação artificial. Essa abordagem envolve construir associações consistentes entre a marca e atributos específicos através de múltiplas fontes.
Por isso, o objetivo não é enganar os algoritmos, mas sim estabelecer um posicionamento claro que tanto humanos quanto sistemas de IA possam reconhecer. A agência tem alertado sobre a importância de não bloquear a indexação por LLMs através de robots.txt ou outras medidas técnicas.
Essa posição reflete a compreensão de que a visibilidade futura depende da presença em sistemas de IA, mas essa presença deve ser conquistada através de conteúdo genuíno, não de otimizações forçadas.
Os estudos desenvolvidos pela Conversion sobre o AI Mode e os AI Overviews demonstram o compromisso com a compreensão profunda das transformações em curso. A pesquisa que identificou 77,6% de buscas zero-clique no AI Mode oferece dados concretos para embasar estratégias, em vez de especulações sobre supostas preferências de algoritmos.
Consequentemente, a metodologia de conteúdo defendida pela agência prioriza informações estruturadas de forma lógica, com alto Flesch Score para facilitar a compreensão, dados e estatísticas citáveis com fontes claras, e seções FAQ que respondem perguntas em linguagem natural. Essas práticas beneficiam os leitores humanos e, consequentemente, os sistemas de IA que buscam conteúdo de qualidade.
Implicações práticas para os criadores de conteúdo
A orientação do Google exige a reavaliação de estratégias que priorizaram a segmentação artificial. Os profissionais que criaram versões duplicadas de conteúdo especificamente para LLMs devem considerar a consolidação dessas variações em peças únicas e completas.
Isso não significa eliminar a estruturação, mas sim garantir que a organização do conteúdo sirva um propósito editorial claro. A medição de resultados precisa evoluir além das métricas de curto prazo. Os ganhos temporários em citações por sistemas de IA não indicam sucesso sustentável se obtidos através de manipulação.
As organizações devem monitorar sinais de qualidade como tempo de permanência, taxa de conversão e crescimento de autoridade de marca, além do simples volume de menções. A integração entre o SEO tradicional e o GEO deve ocorrer de forma natural, não como práticas separadas que exigem versões diferentes de conteúdo.
Os sites bem estruturados para buscas tradicionais já possuem uma fundação adequada para a visibilidade em sistemas de IA. Os ajustes necessários envolvem o aprimoramento de práticas existentes, não a criação de estratégias paralelas.
O investimento em conteúdo diferenciado ganha importância estratégica. As ferramentas interativas, os estudos baseados em dados proprietários, as análises que combinam múltiplas fontes e a documentação de experiências práticas oferecem valor que os sistemas de IA reconhecem e priorizam.
Esse tipo de conteúdo não pode ser facilmente replicado por competidores ou resumido sem perda de valor. Finalmente, a transparência sobre fontes e metodologia reforça a confiança tanto de usuários quanto de algoritmos. Explicar como os dados foram coletados, quais critérios foram utilizados em análises e quais limitações existem nas conclusões demonstra o rigor intelectual que os sistemas de IA valorizam ao avaliar a credibilidade de fontes.
A evolução contínua dos algoritmos de busca
Os sistemas de inteligência artificial do Google estão em desenvolvimento constante, com melhorias focadas em identificar e recompensar o conteúdo genuíno. Danny Sullivan enfatizou que os algoritmos evoluem para beneficiar o material criado para humanos, não para manipular as classificações.
Essa direção implica que as técnicas de otimização forçada tendem a perder eficácia ao longo do tempo. A capacidade de processamento de linguagem natural avança em ritmo acelerado, permitindo que os sistemas compreendam contexto, nuances e intenções com precisão crescente.
Os modelos de linguagem mais sofisticados conseguem distinguir entre o conteúdo que oferece valor genuíno e o material criado apenas para aparecer em resultados de busca. Essa evolução torna as estratégias de manipulação cada vez mais arriscadas.
O histórico de atualizações algorítmicas do Google demonstra um padrão consistente. A empresa identifica as técnicas de manipulação que ganham popularidade, estuda seus efeitos na qualidade dos resultados e desenvolve mecanismos para neutralizá-las.
Simultaneamente, a integração entre diferentes sistemas do Google amplifica a capacidade de avaliação de qualidade. Os dados do Chrome sobre comportamento de navegação, as informações do Google Analytics sobre engajamento, os sinais do Google Maps sobre reputação local e outros indicadores são combinados para formar uma visão holística sobre a qualidade de sites e conteúdos.
A qualidade como estratégia de longo prazo
A declaração de Danny Sullivan reforça um princípio que define as estratégias sustentáveis de SEO há décadas. O conteúdo criado para atender às necessidades genuínas de usuários supera as táticas de otimização forçada no longo prazo.
Essa verdade permanece válida na transição para os sistemas de inteligência artificial, onde a tentação de buscar atalhos pode ser ainda maior. A distinção entre a estruturação natural e a manipulação artificial oferece orientação prática para os profissionais.
Organizar informações de forma lógica, facilitar a compreensão através de hierarquia clara e desenvolver ideias de forma completa beneficiam tanto os leitores humanos quanto os sistemas de IA. Por outro lado, segmentar o conteúdo artificialmente para supostas preferências de algoritmos representa uma aposta arriscada em ganhos temporários.
O mercado brasileiro de SEO enfrenta um momento de definição estratégica. Os profissionais podem escolher entre investir em qualidade sustentável ou buscar vantagens de curto prazo através de otimizações forçadas. A orientação do Google, combinada com a evolução constante dos algoritmos, sugere que apenas a primeira opção oferece resultados duradouros.
A Conversion tem defendido uma abordagem que prioriza a construção de autoridade genuína, a estruturação lógica de informações e a criação de conteúdo diferenciado. Essa metodologia se alinha com as diretrizes do Google e posiciona as organizações para o sucesso tanto em buscas tradicionais quanto em sistemas de inteligência artificial. O futuro da visibilidade online pertence a quem investe em qualidade, não em atalhos.
