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Como a inteligência artificial está transformando a pesquisa online

1. Problema / Cenário

A evolução da pesquisa online alcançou um ponto de inflexão significativo. O fenômeno da zero-click search, em que informações são apresentadas diretamente nas respostas dos motores de busca, tem crescido de forma exponencial. No modo Google AI, 95% das pesquisas resultam em zero cliques, enquanto no ChatGPT, essa taxa varia entre 78% e 99%.

Esse cenário provoca um colapso do CTR orgânico, evidenciado por uma queda de -32% na primeira posição e -39% na segunda. Empresas como Forbes e Daily Mail relataram quedas de tráfego de -50% e -44%, respectivamente. Portanto, é imprescindível uma adaptação urgente das estratégias de SEO.

2. Análise técnica

Os motores de busca tradicionais estão sendo superados por Answer Engines. A principal diferença entre GEO e AEO (Answer Engine Optimization) reside no fato de que AEO se concentra em fornecer respostas diretas e precisas, enquanto GEO foca na indexação e ranking. Modelos de Foundation e RAG (Retrieval-Augmented Generation) interagem de maneira distinta na construção de respostas. O conceito de grounding é essencial, pois se refere à forma como as respostas são fundamentadas em fontes confiáveis. Já os citation patterns são cruciais para entender a validação das informações pelos motores de busca. As diferenças entre plataformas como ChatGPT, Perplexity e Google AI são evidentes em suas abordagens de recuperação e geração de conteúdo.

3. Framework operacional

Fase 1 – Discovery & Foundation

  • Mapeamento dosource landscapedo setor.
  • Identificação de 25-50promptschave.
  • Testes comChatGPT,Claude,PerplexityeGoogle AI Mode.
  • Configuração doGA4com regex para bots de AI.
  • Milestone:Estabelecimento de uma linha de base de citações em comparação com os concorrentes.

Fase 2 – Optimization & Content Strategy

  • Reestruturação de conteúdos para seremAI-friendly.
  • Publicação de conteúdos frescos e relevantes.
  • Presença em múltiplas plataformas, como Wikipedia, Reddit e LinkedIn.
  • Milestone:Conteúdos otimizados e estratégia de distribuição implementada.

Fase 3 – Avaliação

  • Métricas a serem monitoradas:visibilidade da marca,citações do site,tráfego de referênciaesentimento.
  • Ferramentas recomendadas:Profound,Ahrefs Brand RadareSemrush AI toolkit.
  • Realização de testes manuais sistemáticos para avaliar resultados.

Fase 4 – Refinamento

  • Iteração mensal nospromptschave.
  • Identificação de novos concorrentes emergentes no mercado.
  • Atualização de conteúdos que não apresentam bom desempenho.
  • Expansão em temas com maiortraçãoe relevância.

4. Checklist Operacional Imediata

  • Implementar uma seção de FAQ comschema markupnas páginas mais relevantes.
  • Utilizar títulos H1/H2 em forma de pergunta para facilitar a compreensão.
  • Incluir um resumo de três frases no início de cada artigo.
  • Verificar a acessibilidade dos conteúdos sem a necessidade de JavaScript.
  • Revisar o arquivorobots.txt: garantir que não bloqueieGPTBot,Claude-WebePerplexityBot.
  • Atualizar o perfil noLinkedInutilizando uma linguagem clara e concisa.
  • Publicar avaliações atualizadas em plataformas comoG2eCapterra.
  • Realizar testes mensais com 25promptsdocumentados para monitorar resultados.

5. Perspectivas e urgência

O tempo é um fator crítico. Embora ainda seja cedo para adaptar completamente as estratégias para a busca por inteligência artificial, a urgência para implementar mudanças é evidente. As empresas que agirem rapidamente poderão conquistar uma vantagem competitiva significativa, enquanto aquelas que hesitam correm riscos substanciais, especialmente com a evolução contínua das tecnologias, como o modelo Pay per Crawl proposto pela Cloudflare.