Um estudo recente da Chatoptic com 15 marcas de cinco categorias diferentes revelou que marcas que dominam a primeira página do Google aparecem em apenas 62% das respostas do ChatGPT.
Os dados mostram uma correlação de apenas 0,034 entre o posicionamento no Google e a visibilidade em plataformas de inteligência artificial generativa. Esta baixa correlação expõe uma realidade técnica que muitas empresas ainda não compreenderam completamente.
Os mecanismos de busca tradicionais e os modelos de linguagem (LLMs) operam com arquiteturas e objetivos completamente diferentes. Por isso, as estratégias de SEO consolidadas não se traduzem automaticamente em visibilidade nas respostas geradas por IA.
O fenômeno demanda uma nova disciplina: o GEO (Generative Engine Optimization). Diferente do que alguns profissionais argumentam, o GEO não é simplesmente SEO aplicado às inteligências artificiais.
A arquitetura técnica por trás da diferença entre SEO e GEO
A explicação para a baixa correlação entre ranking no Google e visibilidade no ChatGPT reside nas diferenças arquitetônicas entre mecanismos de busca tradicionais e modelos de linguagem generativa. Enquanto o Google opera através de um processo de crawling, indexação e ranking de páginas existentes, os LLMs funcionam através de padrões estatísticos aprendidos durante o treinamento em grandes volumes de texto.
Os mecanismos de busca tradicionais seguem um processo estruturado em quatro etapas principais. Primeiro, robôs como o Googlebot descobrem e fazem crawling de URLs através de links internos e externos. Em seguida, o sistema processa e renderiza o HTML, incluindo CSS e JavaScript, para obter uma visão completa da página.
Na terceira etapa, os sistemas de indexação analisam o conteúdo para determinar tópicos, qualidade e intenção de busca. Finalmente, quando um usuário faz uma consulta, algoritmos ranqueiam as páginas indexadas por relevância.
Este processo cria um índice que funciona essencialmente como um catálogo organizado de informações existentes. O Google não cria conteúdo novo, mas sim retorna listas do que já existe, usando IA para garantir que os resultados sejam altamente relacionados à consulta do usuário. Algoritmos como RankBrain, BERT e MUM ajudam a entender contexto e significado, mas o objetivo permanece o mesmo: encontrar e classificar conteúdo existente.
Os LLMs operam de forma diferente. Eles não mantêm um índice de páginas web nem tentam reter fatos específicos como um banco de dados tradicional. Em vez disso, durante o treinamento, os modelos analisam bilhões de documentos para detectar padrões na linguagem e construir representações estatísticas de como as palavras são usadas em conjunto.
Como os LLMs processam informações durante o treinamento
O processo de treinamento dos LLMs revela por que o ranking no Google não se traduz diretamente em visibilidade nas respostas de IA. Durante o treinamento, os modelos convertem palavras e frases em representações numéricas chamadas embeddings, que capturam significado, relacionamentos e contexto em um espaço multidimensional.
Quando um LLM encontra conteúdo durante o treinamento, ele não armazena informações sobre a autoridade da página ou seu ranking no Google. O modelo está focado em aprender padrões linguísticos e relações semânticas entre conceitos. Uma página que rankeia bem no Google por ter muitos backlinks e autoridade de domínio pode não contribuir significativamente para os padrões que o LLM está aprendendo se o conteúdo não for estruturado de forma clara ou não fornecer contexto suficiente.
A diferença torna-se ainda mais evidente quando consideramos como os LLMs geram respostas. Quando um usuário faz uma pergunta ao ChatGPT, o sistema não consulta um índice de páginas web. Em vez disso, ele usa os padrões aprendidos durante o treinamento para prever estatisticamente quais palavras devem aparecer em seguida, baseando-se nas relações semânticas capturadas durante o processo de treinamento.
O papel dos sistemas RAG na visibilidade em IA
Muitos sistemas de IA generativa modernos incorporam RAG (Retrieval-Augmented Generation), que pode recuperar informações de bases de conhecimento externas para suplementar as respostas. Contudo, mesmo sistemas com RAG não necessariamente privilegiam páginas com alto ranking no Google.
Os sistemas RAG utilizam busca vetorial, que mapeia consultas e documentos em espaços multidimensionais baseados em significado semântico, não em autoridade de domínio ou otimização de keywords. Uma página pode ter excelente SEO técnico e muitos backlinks, mas se o conteúdo não estiver estruturado de forma que os embeddings capturem adequadamente o significado e contexto, ela pode não ser recuperada pelo sistema RAG.
Por exemplo, uma página otimizada para “trilhas para iniciantes” pode rankear muito bem no Google através de técnicas tradicionais de SEO. Porém, se um usuário perguntar ao ChatGPT sobre “caminhadas fáceis com vistas panorâmicas”, o sistema RAG pode não recuperar essa página se os embeddings não capturaram a relação semântica entre esses conceitos durante o processo de indexação vetorial.
Por que GEO não é apenas SEO aplicado à IA
A evidência técnica demonstra que GEO representa uma disciplina fundamentalmente diferente do SEO tradicional. Enquanto o SEO foca em demonstrar ao Google que o conteúdo existe e é relevante para consultas específicas, o GEO requer estabelecer padrões relevantes nos materiais de treinamento para explicar quem você é e o que sua empresa faz.
No SEO, a otimização acontece principalmente no nível da página individual. Elementos como title tags, meta descriptions, estrutura de URLs e densidade de keywords influenciam diretamente como o Google indexa e rankeia páginas específicas. A autoridade é construída através de backlinks e sinais de confiança que o Google pode medir e quantificar.
O GEO opera em uma escala muito mais ampla. Como os LLMs são treinados em bilhões de registros e procuram padrões através desse vasto conjunto de dados, uma empresa precisa garantir que seja amplamente discutida para que os LLMs aprendam a modelar palavras sobre a empresa adequadamente durante o processo de treinamento. Isso requer não apenas otimização do website, mas também PR, branding e construção de reputação em múltiplas plataformas.
A diferença na abordagem de keywords também é significativa. Enquanto o SEO ainda se beneficia de correspondências exatas de keywords (embora de forma mais sofisticada que no passado), o GEO funciona através de busca vetorial baseada em intenção e significado semântico. Uma página otimizada para GEO não precisa usar exatamente as mesmas palavras da consulta do usuário, desde que os embeddings capturem adequadamente a relação semântica entre os conceitos.
Implicações para médias e grandes empresas
Para médias e grandes empresas que já estabeleceram autoridade no Google, a transição para GEO representa uma necessidade estratégica imediata. O investimento de décadas em SEO não se torna obsoleto, mas precisa ser complementado com uma abordagem que reconheça as diferenças fundamentais dos sistemas de IA generativa.
Empresas com SEO estabelecido têm vantagens significativas na implementação de GEO. A autoridade temática já construída pode ser expandida para incluir múltiplas perspectivas e formatos que contribuam mais efetivamente para os padrões de treinamento dos LLMs. O conteúdo existente pode ser reestruturado em “chunks” facilmente extraíveis por sistemas de IA, mantendo a mesma autoridade mas tornando-se mais acessível para processamento por modelos de linguagem.
A coordenação entre SEO e GEO tornou-se crucial para maximizar a visibilidade em ambas as plataformas. Sucesso em uma plataforma pode amplificar resultados em outras. Porém, isso demanda uma visão sistêmica que reconheça as interconexões entre os canais.
Empresas que tratam GEO como uma extensão natural do SEO, mas com conhecimentos específicos sobre IA e processamento de linguagem natural, estarão melhor posicionadas para capturar oportunidades em ambos os ecossistemas. O momento para implementação é agora.
