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Como a inteligência artificial está transformando a busca online

Problema/Situação

Nos últimos anos, a transição do Google tradicional para a busca baseada em inteligência artificial (IA) tem gerado preocupações significativas entre os profissionais de SEO. Por exemplo, o Daily Mail registrou uma queda de 44% no tráfego, enquanto a Forbes viu uma redução de 50%.

Essas mudanças estão sendo impulsionadas pelo fenômeno das zero-click searches, em que até 95% das buscas no Google AI Mode não geram cliques, em comparação com 78-99% com o ChatGPT. Diante desse cenário, é essencial reavaliar as estratégias de visibilidade digital, transitando para um novo paradigma de citabilidade.

Análise Técnica

Para compreender a transformação dos motores de busca, é essencial distinguir entre Foundation Models e RAG (Retrieval-Augmented Generation). Os Foundation Models são modelos de linguagem que geram texto a partir de grandes volumes de dados, enquanto os RAG utilizam informações externas para enriquecer suas respostas. Essa diferença é crucial, pois impacta diretamente a forma como as fontes são citadas nas respostas geradas por plataformas como ChatGPT e Google AI. Nesses contextos, o grounding e os citation patterns são fundamentais para garantir a credibilidade das informações apresentadas.

Framework Operativo

Fase 1 – Discovery & Foundation

  • Mapear osource landscapedo setor é fundamental.
  • Identificar de25 a 50 promptschave para otimização.
  • Realizar testes em plataformas comoChatGPT,Claude,PerplexityeGoogle AI Mode.
  • Configurar o Analytics (GA4) utilizandoregexpara identificar bots de IA.
  • Milestone:Estabelecer a linha de base de citações em comparação com os concorrentes.

Fase 2 – Optimization & Content Strategy

  • Reestruturar conteúdos para que sejamAI-friendly.
  • Publicar conteúdos frescos e relevantes que atraiam o público.
  • Assegurar presença em múltiplas plataformas, como Wikipedia, Reddit e LinkedIn.
  • Milestone:Implementar conteúdos otimizados e uma estratégia de distribuição eficaz.

Fase 3 – Avaliação

  • Métricas a serem monitoradas:visibilidade da marca,citações do site, tráfego de referência e análise de sentimento.
  • Ferramentas recomendadas:Profound,Ahrefs Brand Radar,Semrush AI toolkit.
  • Realização de testes manuais sistemáticos para obter dados precisos.

Fase 4 – Aprimoramento

  • Realização de iterações mensais sobre os principais prompts identificados.
  • Identificação de novos concorrentes que estão emergindo no mercado.
  • Aprimoramento de conteúdos que não estão apresentando um bom desempenho.
  • Expansão sobre temas que demonstram potencial e tração.

Checklist Operativa Imediata

  • ImplementarFAQcomschema markupem páginas importantes.
  • EstruturarH1/H2em forma de perguntas para melhorar a clareza.
  • Incluir um resumo de3 frasesno início do artigo, facilitando a compreensão do conteúdo.
  • Verificar a acessibilidade do site sem JavaScript, garantindo inclusão para todos os usuários.
  • Revisarrobots.txt: assegurar que não haja bloqueios paraGPTBot,Claude-WebePerplexityBot.
  • Ajustar o perfil do LinkedIn utilizando uma linguagem clara e objetiva.
  • Publicar revisões atualizadas em plataformas comoG2eCapterra, aumentando a visibilidade.
  • Testar25 promptsmensalmente e documentar os resultados para análise futura.

Perspectivas e Urgência

Ainda que seja prematuro avaliar todos os impactos da busca por inteligência artificial, a necessidade de adaptação às novas realidades é clara. As oportunidades para aqueles que agirem rapidamente são significativas. Por outro lado, os riscos para quem hesita aumentam, especialmente com inovações como o Pay per Crawl da Cloudflare se aproximando.