Com o avanço das tecnologias de inteligência artificial, o cenário da otimização para buscadores está se modificando rapidamente. Neste contexto, surge a necessidade de estratégias que se adaptem a essa nova realidade. Sendo assim, se torna preciso entender, além do SEO tradicional, o que é Generative Engine Optimization (GEO), uma abordagem focada em otimizar conteúdos para se adequarem aos padrões de respostas das principais IA’s.
Dessa forma, podemos entender que a Generative Engine Optimization (GEO) representa uma evolução do SEO tradicional. Pois, essa recente abordagem é direcionada para sistemas que sintetizam respostas com base em dados de múltiplas fontes, utilizando inteligência artificial generativa. Alguns dos principais exemplos dessas ferramentas são o Google SGE e o Microsoft Copilot.
Desse modo, se torna necessário compreender quais as principais diferenças entre SEO e GEO. Além disso, também é fundamental visualizar como combinar e adaptar as ações de SEO para GEO. Pois, ainda que muitos digam que o “SEO morreu”, em razão do uso de IA, ambas as estratégias devem ocorrer em conjunto.
Então, se você quer entender o que é Generative Engine Optimization (GEO) e como adequar a sua estratégia a essa abordagem, continue conosco até o final. Boa leitura.
Acesso rápido
O que é Generative Engine Optimization (GEO)?
A Generative Engine Optimization (GEO), ou, GEO é uma abordagem recente e inovadora que trata da otimização de páginas web para alcançar uma boa atuação em buscadores que usam inteligência artificial generativa.
Segundo um artigo de pesquisadores da Universidade de Princeton, nos EUA: “os motores geradores geralmente atendem às consultas sintetizando informações de múltiplas fontes e resumindo-as com a ajuda de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LMMS)”.
Dessa forma, podemos entender o GEO como uma evolução do SEO tradicional, cujo objetivo é tornar as páginas adequadas aos algoritmos dos principais buscadores.
Pois, o SEO se concentra em melhorar a classificação de páginas em motores de busca como Google ou Bing. Já, o GEO é voltado para os sistemas que usam grandes modelos de linguagem (large language models, ou, LLM’s) como o Microsoft Copilot, Google Gemini e Google SGE.
Portanto, o foco dessa nova estratégia é garantir que as informações do seu site ou conteúdo sejam interpretadas corretamente por essas inteligências artificiais, a fim de que conquistem menções nas respostas geradas.
Como funciona a Generative Engine Optimization?
A Generative Engine Optimization (GEO) atua a partir de modelos de linguagem de grande porte (LLMs), como GPT-4, Gemini, complexity.ai. Esses modelos dependem de dados de alta qualidade, bem estruturados e semanticamente ricos para gerar respostas precisas e relevantes ao usuário.
Portanto, o GEO visa aprimorar o modo como as informações são organizadas no decorrer do conteúdo para que as IA’s possam interpretá-las.
O funcionamento do GEO envolve etapas essenciais:
Criação de conteúdos ricos e relevantes
O primeiro passo é produzir materiais relevantes que respondam diretamente as principais dúvidas do público-alvo. O ideal é que esse tipo de conteúdo forneça desde respostas rápidas até explicações mais detalhadas, a fim de atender diversas pesquisas.
Nesse sentido, seguir os critérios de EEAT do Google pode ser um ponto de partida. Essas diretrizes indicam elementos que uma página deve apresentar para ser considerada relevante aos usuários.
Ao aplicar esses elementos no conteúdo, você eleva as chances de que os sistemas das IA’s entendam as suas páginas como relevantes. O que aumenta as oportunidades de conquistar menções.
Marcação de schema
A marcação de schema, ou schema markup, é um vocabulário de tags que ajuda o algoritmo dos buscadores a entender o conteúdo de uma página ou website.
Esse processo representa a marcação de dados estruturados, o que segundo o Google representa “um formato padronizado para fornecer informações sobre uma página e classificar o conteúdo dela.”
Na prática, se trata de um código inserido no HTML dos sites que atua como um pequeno resumo dos principais temas a fim de facilitar a leitura do algoritmo.
Para a GEO esse processo também é importante. Justamente, porque a partir disso, é possível categorizar e organizar o conteúdo de forma compreensível para os LLMs, facilitando a extração de informações relevantes e contextuais.
Felizmente, a geração desse tipo de código pode ocorrer facilmente por meio do domínio schema.org. Por sua vez, responsável por organizar o código a partir das informações fornecidas por um profissional da área.
Otimização semântica
Na rotina de qualquer profissional de SEO, a pesquisa de palavras-chave é um processo cotidiano.
Porém, na generative engine optimization, a otimização semântica também é importante. Isso significa que é essencial incluir sinônimos, variações e conceitos relacionados ao para garantir que a IA compreenda o assunto geral do conteúdo.
Então, ao escolher as palavras-chave, considere, também, realizar pesquisas sobre termos similares e sinônimos.
Além de aumentar as chances de menções pelos sistemas de IA, aumenta as possibilidades do conteúdo ser encontrado por mais pessoas. Pois, amplia a gama de pesquisa para as quais a sua página pode trazer a resposta.
Integração de metadados otimizados
Metadados bem trabalhados, como descrições claras e concisas, auxiliam os modelos de IA a interpretar o contexto e a finalidade de um conteúdo específico. Por sua vez, eles incluem elementos como títulos, meta descrições, tags alt para imagens e cabeçalhos bem estruturados.
Neste sentido, esse tipo de informação fornece as IA’s pistas relevantes sobre os principais assuntos daquele conteúdo. Por exemplo, uma meta descrição, além de resumir o conteúdo da página, ajuda a IA a entender quais perguntas ela pode responder com base naquele material. Já, os títulos e subtítulos colaboram na organização do conteúdo, facilitando o processamento por modelos de linguagem.
Validação por meio de IA
Antes da publicação, é útil testar o conteúdo com ferramentas baseadas em IA generativa. Isso ajuda a identificar possíveis lacunas na compreensão ou áreas que podem ser melhoradas para alinhar-se às necessidades dos LLMs.
Durante o processo de validação, ferramentas como simuladores de LLMs podem ser usadas para verificar se o conteúdo está claro, relevante e bem estruturado. Essas ferramentas analisam como os modelos de IA interpretam e utilizam o conteúdo para gerar respostas.
A validação também pode incluir testes de semântica e sintaxe para garantir que o texto esteja otimizado para diferentes contextos de consulta. Por exemplo, ajustar o tom de voz, melhorar a clareza em pontos específicos e verificar a precisão dos dados apresentados são etapas fundamentais.
Esse processo não apenas corrige possíveis falhas, mas também aprimora o conteúdo a fim de maximizar a seu desempenho.
Ferramentas de análise de desempenho também podem ser empregadas para medir a probabilidade de inclusão do conteúdo em respostas geradas, oferecendo percepções adicionais.
Contexto da atualidade
Além dessas práticas, o GEO também reconhece a importância do contexto e da atualidade. Modelos de linguagem valorizam informações atualizadas e específicas. Sendo assim, otimizar para o GEO significa garantir que o conteúdo esteja em constante evolução para atender às mudanças nas demandas dos usuários e nos algoritmos das inteligências artificiais.
Desse modo, é importante manter as páginas em constante evolução, adicionando novas informações e removendo aquilo que já está obsoleto.
Quais as diferenças entre SEO e GEO?
O SEO e o GEO compartilham objetivos similares: aumentar a visibilidade e a relevância de uma página, site ou conteúdo. No entanto, essas estratégias operam em contextos diferentes.
O foco do SEO tradicional são as otimizações para motores de busca, como o Google. Então, atua e considera fatores como palavras-chave, backlinks e experiência do usuário em sites.
Por outro lado, o GEO busca preparar o conteúdo para inteligências artificiais, garantindo que elas possam interpretar e utilizar as informações corretamente.
Na prática, o GEO exige uma abordagem mais centrada na clareza, relevância e utilização de dados estruturados, enquanto o SEO mantém uma ênfase em métricas técnicas e de ranqueamento.
Como adaptar a estratégia para o que é generativa engine optimization (GEO)?
Agora que você já entendeu o que é generative engine optimization (GEO), vamos compreender como adaptar a sua estratégia para essa nova abordagem. Acompanhe.
1. Priorize a qualidade do conteúdo
Da mesma forma que para o SEO, para uma estratégia eficaz de Generative Engine Optimization (GEO), a qualidade do conteúdo é fundamental. Por essa razão, certifique-se de que os materiais sejam relevantes, bem estruturados e ofereçam valor ao público.
Conteúdos de alta qualidade não apenas atraem mais visitantes, mas também são mais bem interpretados pelas inteligências artificiais. Porque elas priorizam informações úteis e bem elaboradas, do mesmo modo que o algoritmo dos buscadores.
Sendo assim, invista tempo na pesquisa e na criação de conteúdos que respondam às necessidades e interesses do seu público-alvo, garantindo que cada página seja única e com informações verdadeiras.
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2. Use dados estruturados
Como mencionamos acima, a integração de dados estruturados, como schemas e metadata, é essencial para facilitar o entendimento do conteúdo pelas IAs.
Dados estruturados auxiliam as inteligências artificiais a interpretar e categorizar o conteúdo de forma mais eficiente, melhorando a visibilidade e a relevância do seu site nos resultados de busca.
Para isso, utilize ferramentas como o Google Structured Data Markup Helper para adicionar schemas ao seu conteúdo, garantindo que ele seja facilmente compreendido e indexado pelos motores de busca.
3. Responda diretamente às perguntas
Estruture seus textos para que eles atendam às principais dúvidas do seu público-alvo, com respostas claras e objetivas. Isso porque, as inteligências artificiais valorizam conteúdos que respondem diretamente às perguntas dos usuários, pois isso melhora a experiência de busca.
Dessa forma, utilize subtítulos, listas e parágrafos curtos para tornar as informações mais acessíveis e fáceis de entender. Além disso, considere a inclusão de uma seção de perguntas frequentes (FAQ) no seu site para abordar as dúvidas mais comuns de forma direta e eficiente.
4. Mantenha as páginas atualizadas
No SEO manter o conteúdo atualizado frequentemente é fundamental, mas, para a GEO, isso se torna crucial.
Pois, colabora para aumentar sua relevância para as inteligências artificiais. Já que, conteúdos desatualizados podem ser penalizados pelos motores de busca, enquanto informações recentes e precisas são valorizadas.
Então, estabeleça um cronograma regular de revisão e atualização do conteúdo, garantindo que todas as informações estejam corretas e relevantes. Isso não apenas melhora o SEO, mas também demonstra ao seu público que você está comprometido em fornecer informações relevantes e confiáveis.
5. Teste Interações com IAs
Utilize modelos de inteligência artificial, como o ChatGPT, para avaliar como suas informações estão sendo interpretadas e ajustá-las conforme necessário. Testar interações com IAs pode fornecer percepções valiosos sobre a clareza e a eficácia do seu conteúdo.
Por essa razão, experimente fazer perguntas ao modelo e veja como ele responde com base nas informações do seu site. Use esse feedback para melhorar a estrutura e a apresentação do conteúdo, garantindo que ele seja facilmente compreendido tanto por humanos quanto por algoritmos.
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