O SEO na era da IA exige uma mudança fundamental: sair da otimização mecânica para uma engenharia de conteúdo cada vez mais inteligente e original. Enquanto ferramentas como ChatGPT, Gemini e Perplexity ganham espaço nas buscas, as marcas precisam adaptar suas estratégias para serem compreendidas e citadas pelas IAs, não apenas clicadas pelos usuários.
Uma pesquisa recente da Orbit Media Studios com mais de 1.000 usuários americanos mostra que 23% já recorrem a ferramentas de IA para obter respostas rápidas, enquanto 31% as usam para recomendações e 26% com o intuito de encontrar empresas ou negócios locais. Esses números indicam uma fragmentação do ecossistema de busca que demanda novas abordagens técnicas.
Nesse sentido, um artigo produzido por Ann Gynn, consultora editorial do Content Marketing Institute, reúne contribuições de 18 especialistas da área para indicar as melhores práticas para a atualização da estratégia de SEO na era de IA. Como insight das diferentes perspectivas, a classificação deixa de ser a prioridade na estratégia de busca para dar espaço à descoberta.
Estruturação de dados para compreensão de IA
A marcação de dados (Schema Markup), que existe desde 2011, é um peça estratégica na compreensão do conteúdo produzido e um dos principais pontos destacados pelos especialistas. O conceito está sob o guarda-chuva da estruturação de dados e ajuda a definir sobre o que é a página em questão.
No artigo do CMI, a CEO da Schema App, Martha van Berkel lembrou que “o Google e a Microsoft confirmaram em março de 2025 que os profissionais de marketing devem usar dados estruturados, já que os utilizam para seus recursos de IA generativa”.
Segundo a executiva, por permitir que as máquinas compreendam o conteúdo com precisão, a estruturação adequada de dados resulta em taxas de cliques mais altas e maior número de citações em respostas de IA. Elementos como FAQ, instruções e informações de empresas locais são exemplos que ajudam a fornecer contexto para a página.
Adaptação técnica para consultas conversacionais
Ainda que a inteligência artificial tenha provocado uma série de mudanças nas buscas e, portanto, na maneira de se encontrar respostas a uma perguntas, a fundadora da Relentless Pursuit, Pam Didner recomenda seguir algumas boas e velhas regras de SEO.
Ao formular o conteúdo, a empresa deve garantir que haja uma estrutura legível para a IA. Para isso, é indicado a utilização de títulos claros (H1, H2, H3), marcadores e listas, uma vez que auxiliam na recuperação de informações relevantes.
Citado por Martha, a marcação de dados também faz parte das recomendações de Pam, que engloba, também, o foco em EEAT (experiência, expertise, autoridade e confiabilidade) e adaptação para consultas conversacionais. Em vez de ter um conteúdo direcionado para responder a uma busca de “melhores serviços de encanamento”, sugere que se crie um que responda a “Quais são os serviços de encanamento mais bem avaliados em Copacabana, Rio de Janeiro”.
Visibilidade ampliada para rastreadores de IA
Em uma análise acerca da visibilidade das marcas, de acordo com a capacidade da IA rastrear conteúdos, o gerente da equipe de marketing de conteúdo da Healthee, Jack Meeker, observa que a otimização para mecanismos de busca evolui para AEO (Answer Engine Optimization) ou GEO (Generative Engine Optimization).
Esses modelos “rastreiam” e “leem” conteúdos da web de modo semelhante aos buscadores, mas com um propósito diferente: alimentar o raciocínio e a base de conhecimento de sistemas conversacionais. Logo, quanto mais um conteúdo for encontrado, bem estruturado, confiável e referenciado, maior a chance de ele ser incorporado às respostas geradas por IA, ampliando a visibilidade indireta da marca.
Por isso, Meeker explica: “os LLMs precisam de conteúdo e backlinks para respaldar suas afirmações, então precisamos escrever mais blogs e criar mais páginas da web para aumentar nossa visibilidade para seus rastreadores”.
Foco em conteúdo específico e casos de uso
Para tornar a marca ainda mais expressiva no que diz respeito a impressões e cliques, a diretora de estratégia de conteúdo e marca da Databox, Ali Orlando Wert, sugere mudar o foco das postagens. Aquelas de meio e fundo de funil, que destacam casos de uso específicos, instruções detalhadas e estudos de caso devem ser priorizadas em detrimento das instruções de alto nível, no topo do funil.
A estratégia inclui começar com vídeos e reaproveitá-los em blogs, expandindo a presença no YouTube como mecanismo de busca complementar.
Métricas além do tráfego tradicional
Além de o conteúdo ser produzido sob a ótica da percepção da IA, as métricas também são impactadas. De acordo com o líder de análise de SEO da Faire, Zack Kadish, a análise baseada em indicadores de desempenhos tradicionais se tornam menos eficazes em avaliar o verdadeiro sucesso do conteúdo ou página.
Em vez de se atentar às tradicionais, Kadish orienta “priorizar métricas que reflitam o impacto real nos negócios, incluindo conversões orgânicas, impressões de marca, duração do engajamento do usuário (tempo de permanência) e a experiência geral do usuário no site.”
Seguindo a lógica adaptativa, à medida que a IA provoca mudanças substanciais nos mecanismos de busca, Chad Gilbert, da NP Digital, aconselha que empresas fiquem atentas aos tipos de conteúdo que estão sendo incluídos na visão geral de IA e nos LLMs. Dessa forma será possível fazer alterações que as adequem a um ecossistema de busca fragmentado onde a descoberta supera o ranqueamento tradicional.
Dúvidas mais comuns
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SEO na era da IA representa uma mudança fundamental de otimização mecânica para engenharia de conteúdo inteligente e original. Enquanto o SEO tradicional focava em ranqueamento nos mecanismos de busca, o novo modelo prioriza a descoberta e a presença estratégica em ambientes de resposta de IA. As marcas precisam ser compreendidas e citadas por ferramentas como ChatGPT, Gemini e Perplexity, não apenas clicadas pelos usuários, pois 23% dos usuários já recorrem a IA para respostas rápidas.
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A marcação de dados (Schema Markup) é estratégica para a compreensão do conteúdo pela IA, permitindo que máquinas compreendam com precisão sobre o que trata a página. Google e Microsoft confirmaram em março de 2025 que profissionais de marketing devem usar dados estruturados para recursos de IA generativa. Elementos como FAQ, instruções e informações de empresas locais fornecem contexto que resulta em taxas de cliques mais altas e maior número de citações em respostas de IA.
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O conteúdo deve ser estruturado de forma legível para IA, utilizando títulos claros (H1, H2, H3), marcadores e listas que auxiliam na recuperação de informações relevantes. Além disso, é essencial adaptar as consultas para formatos conversacionais mais específicos e localizados. Por exemplo, em vez de otimizar para 'melhores serviços de encanamento', crie conteúdo que responda a 'Quais são os serviços de encanamento mais bem avaliados em Copacabana, Rio de Janeiro', focando em EEAT (experiência, expertise, autoridade e confiabilidade).
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AEO e GEO são evoluções do SEO tradicional que otimizam conteúdo especificamente para rastreadores de IA e sistemas conversacionais. Esses modelos rastreiam e leem conteúdos da web de forma semelhante aos buscadores, mas com o propósito de alimentar o raciocínio e a base de conhecimento de sistemas de IA. Quanto mais um conteúdo for encontrado, bem estruturado, confiável e referenciado, maior a chance de ser incorporado às respostas geradas por IA, ampliando a visibilidade indireta da marca.
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Para ser reconhecido por IA, é fundamental criar e otimizar sua página institucional, ser citado por terceiros, publicar conteúdos com contexto semântico claro, utilizar links internos e externos de forma estratégica, estar em knowledge bases e manter consistência em todas as plataformas. Além disso, os LLMs precisam de conteúdo e backlinks para respaldar suas afirmações, então é necessário escrever mais blogs e criar mais páginas web para aumentar visibilidade para rastreadores de IA.
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Conteúdo de meio e fundo de funil, que destaca casos de uso específicos, instruções detalhadas e estudos de caso, deve ser priorizado em detrimento de instruções genéricas de alto nível. Essa estratégia aumenta a expressividade da marca em impressões e cliques, pois fornece informações mais concretas e úteis que os sistemas de IA podem incorporar em suas respostas. Complementar essa estratégia com vídeos e reaproveitá-los em blogs também expande a presença em mecanismos de busca complementares como YouTube.
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As métricas tradicionais se tornam menos eficazes em avaliar o verdadeiro sucesso do conteúdo na era da IA. É importante priorizar métricas que reflitam impacto real nos negócios, incluindo conversões orgânicas, impressões de marca, duração do engajamento do usuário (tempo de permanência) e experiência geral do usuário no site. Essas métricas oferecem uma visão mais completa do desempenho em um ecossistema de busca fragmentado onde a descoberta supera o ranqueamento tradicional.
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As marcas devem ficar atentas aos tipos de conteúdo que estão sendo incluídos na visão geral de IA e nos LLMs, fazendo alterações contínuas para se adequarem ao novo ecossistema. A estratégia deve focar em descoberta em vez de apenas ranqueamento, garantindo que o conteúdo seja bem estruturado, confiável e referenciado. Isso envolve monitorar como a IA está utilizando seu conteúdo e ajustar a estratégia conforme necessário para manter visibilidade e relevância em múltiplos canais de busca.
