Em postagens recentes no X (Ex-Twitter), dois especialistas internacionalmente conhecidos de SEO apresentaram abordagens que se alinham com a evolução dos mecanismos de busca para além do Google tradicional. Tendências, por sinal, que convergem com dois novos conceitos dessa sopa de letrinhas que tanto impacta a distribuição orgânica dos conteúdos: AEO (Answer Engine Optimization) e GEO (Generative Engine Optimization).

O estadunidense Matt Diggity, fundador e CEO of Diggity Marketing, desenvolveu um sistema de auditoria trimestral focado em recuperação de posições. Por sua vez, o britânico Neil Patel, fudador de agência que leva seu nome e um dos maiores nomes do marketing digital no mundo, mapeou a evolução do conteúdo digital para atender tanto o comportamento dos usuários quanto a influência da inteligência artificial.

Sistema de auditoria trimestral adaptado para múltiplos formatos

Matt Diggity propõe um método estruturado que estabelece datas fixas para auditoria: 1º de janeiro, 1º de abril, 1º de julho e 1º de outubro. O sistema compara posições atuais com dados de três meses anteriores, identificando palavras-chave que perderam posições.

A abordagem ganha relevância no contexto atual, onde o conteúdo precisa performar não apenas no Google tradicional, mas também em engines de resposta como ChatGPT, Claude e Perplexity. E permite, pela periodicidade trimestral, identificar quando o conteúdo deixa de atender aos critérios desses diferentes sistemas.

A priorização segue uma hierarquia: artigos que saíram da primeira página recebem atenção imediata, seguidos por conteúdos estáveis que necessitam atualizações para permanecer competitivos em todos os formatos de busca.

Quatro fatores para otimização multiplataforma

Imagem gerada por Inteligência Artificial

O método de Diggity identifica elementos que se aplicam tanto ao SEO tradicional quanto ao AEO e GEO:

  • Alinhamento com intenção de busca: A análise da primeira página revela se o formato deve ser lista, ferramenta ou resposta direta – informação crucial para otimizar tanto para Google quanto para engines generativas.
  • Posição da resposta: O conteúdo deve entregar a resposta principal acima da dobra, facilitando a extração por sistemas de IA que alimentam respostas geradas automaticamente.
  • Formato compatível com processamento de linguagem natural: A estrutura “[consulta] é [resposta]” beneficia tanto o SEO tradicional quanto a indexação por engines de resposta.
  • Re-otimização com inteligência artificial: Ferramentas como Surfer identificam ajustes que melhoram a performance em múltiplos sistemas de busca.

Evolução do conteúdo: preparação para AEO e GEO

Neil Patel documenta três fases na criação de conteúdo que refletem a transição do SEO para AEO e GEO. A primeira fase focava em robôs (41% de esforço), priorizando palavras-chave e meta tags. A segunda direcionou-se para humanos (67% de esforço), valorizando experiência do usuário.

A fase atual combina criação para humanos com empacotamento para IA (91% de esforço), exigindo estrutura semântica, entidades incorporadas e formatação para recuperação – elementos essenciais para AEO e GEO.

Esta evolução prepara o conteúdo para ser processado por diferentes tipos de engines: mecanismos tradicionais de busca, sistemas de perguntas e respostas, e geradores de conteúdo baseados em IA.

Veja abaixo o conteúdo postado por Neil Patel no X:

(Fonte: Neil Patel)

Implementação integrada das estratégias

A combinação das abordagens dos especialistas sugere um cronograma que atende aos três formatos de otimização. O sistema trimestral de Diggity fornece a estrutura temporal, enquanto os critérios de Patel orientam atualizações técnicas compatíveis com SEO, AEO e GEO.

Para cada auditoria trimestral, os profissionais devem verificar se o conteúdo atende aos requisitos de múltiplas plataformas: marcação de esquema para SEO, estrutura de perguntas e respostas para AEO, e formatação semântica para GEO.

Dados de impacto da otimização multiplataforma

A pesquisa da NP Digital, baseada em 6 milhões de páginas, comparou mudanças de classificação antes e depois do lançamento do AI Overviews do Google. Os resultados indicam que páginas otimizadas para IA mantêm posições mais estáveis – um indicativo de que a preparação para AEO e GEO também beneficia o SEO tradicional.

A integração dessas metodologias representa uma resposta às mudanças no ecossistema de busca, onde a capacidade de atender diferentes tipos de engines determina o alcance do conteúdo. A otimização moderna exige preparação simultânea para mecanismos tradicionais, sistemas de resposta e geradores de conteúdo baseados em IA.

Dúvidas mais comuns

AEO (Answer Engine Optimization) é a otimização de conteúdo para engines de resposta como ChatGPT, Claude e Perplexity, diferenciando-se do SEO tradicional por focar em sistemas de IA que geram respostas automaticamente. Enquanto o SEO tradicional otimiza para o Google e busca por palavras-chave, o AEO exige estrutura de perguntas e respostas diretas, com a resposta principal posicionada acima da dobra para facilitar a extração por sistemas de inteligência artificial.

GEO (Generative Engine Optimization) otimiza conteúdo especificamente para geradores de conteúdo baseados em IA, enquanto o SEO tradicional foca em mecanismos de busca convencionais. O GEO exige formatação semântica, incorporação de entidades e estrutura compatível com processamento de linguagem natural, preparando o conteúdo para ser processado e sintetizado por sistemas generativos de IA.

O sistema de Matt Diggity estabelece datas fixas para auditoria: 1º de janeiro, 1º de abril, 1º de julho e 1º de outubro. A metodologia compara posições atuais com dados de três meses anteriores, identificando palavras-chave que perderam posições. Artigos que saíram da primeira página recebem atenção imediata, seguidos por conteúdos estáveis que necessitam atualizações para permanecer competitivos em todos os formatos de busca.

Os quatro fatores são: (1) Alinhamento com intenção de busca - analisar a primeira página para determinar se o formato deve ser lista, ferramenta ou resposta direta; (2) Posição da resposta - entregar a resposta principal acima da dobra para facilitar extração por IA; (3) Formato compatível com processamento de linguagem natural - usar estrutura '[consulta] é [resposta]'; (4) Re-otimização com inteligência artificial - usar ferramentas como Surfer para identificar ajustes que melhoram performance em múltiplos sistemas.

A primeira fase focava em robôs (41% de esforço), priorizando palavras-chave e meta tags. A segunda fase direcionou-se para humanos (67% de esforço), valorizando a experiência do usuário. A fase atual combina criação para humanos com empacotamento para IA (91% de esforço), exigindo estrutura semântica, entidades incorporadas e formatação para recuperação - elementos essenciais para AEO e GEO.

A integração combina o sistema trimestral de Diggity com os critérios de Patel. Para cada auditoria trimestral, os profissionais devem verificar se o conteúdo atende aos requisitos de múltiplas plataformas: marcação de esquema para SEO, estrutura de perguntas e respostas para AEO, e formatação semântica para GEO. Essa abordagem integrada garante que o conteúdo seja otimizado simultaneamente para mecanismos tradicionais, sistemas de resposta e geradores de conteúdo baseados em IA.

A posição da resposta acima da dobra é crucial porque sistemas de IA que alimentam engines de resposta extraem automaticamente as informações principais do conteúdo. Quando a resposta está posicionada no topo do artigo, facilita a indexação e extração por esses sistemas, aumentando as chances de o conteúdo ser utilizado para gerar respostas automáticas em plataformas como ChatGPT, Claude e Perplexity.

Pesquisa da NP Digital baseada em 6 milhões de páginas mostrou que páginas otimizadas para IA mantêm posições mais estáveis após o lançamento do AI Overviews do Google. Esse resultado indica que a preparação para AEO e GEO também beneficia o SEO tradicional, sugerindo que a otimização multiplataforma é uma estratégia eficaz para manter visibilidade em diferentes tipos de engines de busca.