Introdução 

Estamos passando por um período de mudanças onde o SEO tradicional praticamente não existe mais como conhecíamos há alguns anos.

Uma vez que o SEO tratava de alguns backlinks aqui, uso de palavras-chave ali e pequenos hacks técnicos para a escalada do posicionamento acontecer, atualmente essas ações não somente são inefetivas como também não fazem sentido nos cenários mais modernos de experiência do usuário. Sim, hoje o SEO lida com assuntos como UX (user experience ou experiência do usuário), CRO (conversion rate optimization ou otimização para aumentar a conversão), WebVitals (métricas de garantia de qualidade técnica) e muitos outros, como preparar o conteúdo para o AEO e GEO, como falaremos a seguir.

As buscas mudaram, e os resultados esperados também

As buscas mudaram, não só tecnologicamente com os assistentes de voz ou Google Imagens, mas também como perguntamos. As buscas são mais diretas, com questões completas e intenções imediatistas. Assim como a forma de buscar, hoje não se espera mais um dossiê de links para dar início à uma pesquisa acadêmica, queremos uma resposta rápida e já processada, ou melhor dizendo, generativa.

AEO e GEO

Daí temos os termos AEO (answer engine optimization ou otimização para os mecanismos de respostas) e o GEO (generative engine optimization ou otimização para mecanismos generativos), onde o resultado da pesquisa é uma resposta direta e exclusiva, o que vai além do personalizado. Caso o usuário queira outra resposta, fará outra pergunta. Neste cenário temos também uma descentralização do uso soberano do Google, onde assistentes como Alexa e o chat GPT, por exemplo, têm encontrado seu espaço.

As coisas já vêm mudando a algum tempo, ou melhor, sempre mudaram, mas hoje está menos sutil

O Google Maps, por exemplo, chegou ao Brasil em 2007 como uma resposta ao regionalismo das buscas. Quem busca um restaurante, por exemplo, quer algo próximo geograficamente e não o melhor ranqueado, seja lá de qual país. Este serviço do Google , inclusive, revolucionou o SEO local.

Um ano antes, em 2006, o Google também já tinha comprado o Youtube, plataforma de vídeos com uma imensa base de pesquisas, uma vez que os usuários preferem buscar vídeos em uma plataforma de vídeos do que no Google para depois chegar até a plataforma. Mas a principal mudança foi a chegada do smartphone em 2006.

Com o smartphone, chegaram os aplicativos e websites com foco em celular. Um app consegue centralizar suas buscas internamente, por exemplo, ninguém busca por um restaurante no Google para pedir no Ifood, ou busca uma música no Google para ouvir no Spotify, assim por diante. Essas mudanças foram mudando com os anos e, mesmo com a busca de centralização do Google com o Chrome (navegador) e detenção do Android (sistema operacional) , a fragmentação sempre foi uma tendência inevitável.

Rich Snippets - Dados estruturados

Mesmo com tantas mudanças, o Google tem liderado o mercado de buscas e gerado inovações de acordo com as necessidades, por exemplo, em 2009 a gigante lançou os resultados ricos (rich results) para oferecer uma experiência melhor para diversas pesquisas, como produtos, livros, filmes, receitas, entre muitos outros. 

Além disso, ele (Google) possui diversas parcerias e widgets próprios para melhorar a experiência, por exemplo, ao buscar por clima em sua cidade, você terá uma experiência mais agradável e rápida do que acessar um site de meteorologia, o mesmo acontece se você buscar por “timer”, por exemplo, ele te dará um cronômetro e assim por diante.

Chegando mais perto do presente, temos em 2018 o Google Discover, uma rede dedicada ao celular e informações conforme interesse, sem precisar realizar uma busca, especificamente. Porém, a mudança sem dúvida mais disruptiva chegou em 2022 com o chat GPT 3.0 e suas respostas aparentemente mágicas para tudo (hoje talvez não pareçam mais tão mágicas e já são naturais).

O ChatGPT e a corrida da AI

A impressão que o ChatGPT 3.0 causou é que não havia tecnologia semelhante capaz de superá-lo ou gerar respostas boas suficientes como ele, e aí a guerra começou, pois a AI que antes era uma tecnologia, virou um produto de uso geral.

Em 2023 o Google lançou o Bard para competir com o chat GPT, logo depois ele virou Gemini e vem recebendo cada vez mais elogios, entretanto, parece não ter o mesmo charme do concorrente da OpenAI.

A Microsoft colocou a AI da OpenAI em tudo (Windows, Office, Edge, Bing…) com o nome de Copilot e tem um relacionamento estreito com o ChatGPT, o qual inclusive utiliza suas tecnologias, Bing no caso, para realizar buscas.

Todas as big techs começaram a lançar serviços e produtos relacionados à AI, onde talvez a Meta tenha sido um pouco diferente, lançando seu modelo, o Llama, em um formato aberto para todos. 

O ChatGPT é o mais famoso, mas existem muitos outros

Mesmo que o ChatGPT tenha um grande foco da mídia, há diversos outros modelos em formato de produto conversacional que se destacam no mercado, por exemplo, o Claude.ai é um modelo da Anthropic, empresa cofundada por um dos criados do ChatGPT e temos o modelo chines Deepseek, entre muitos outros. O mercado está efervescente com novidades e novos modelos lançando diariamente, assim como uma verdadeira dança das cadeiras com os especialistas no segmento.

Toda essa movimentação mudou diversas áreas da aplicação comercial para sempre, incluindo as pesquisas.

O AEO e o GEO 

Entrando no cenário de otimização temos o SEO, traduzido para otimização para mecanismos de pesquisas, que é a tradicional área para melhorar o posicionamento de um conteúdo nas pesquisas. A novidade agora está nos novos termos que trocam o S (Search), por A (Answer) de resposta e G (Generative) por generativa. A otimização agora também atua para ser a resposta escolhida (A) e também como ser considerado ou citado no processo de criação de uma resposta (G).

Apesar de estarem relacionados, há diferenças entre AEO e GEO, onde o AEO é focado em produzir uma resposta precisa e suficiente para a busca, como o AI Overview do Google ou mesmo ChatGPT. Já o GEO trata de todo o contexto de produção por AI de uma saída, seja ela um texto, imagem, vídeo ou até física (robótica).

Quando você faz uma pergunta para o ChatGPT, Gemini ou outro e ele te dá uma resposta, isso é o AEO, onde temos uma resposta direta ao invés de várias opções e caminhos.

O Google oferece resultados de respostas (AEO) também em diversas situações, por exemplo, se você perguntar que horas são ou quantos graus está fazendo onde você estiver ele te dará uma resposta acima das opções convencionais, os quais são links de websites, em sua maioria. Dessa forma entendemos que nem toda resposta é generativa, ou seja, uma parte do AEO é otimizado com o SEO de forma convencional.

Quando a resposta é criada ou gerada, aí acontece um processo generativo e sua otimização é o GEO. Esse processo de criação de respostas pode acontecer basicamente de duas formas:

O modelo usará seu conteúdo: nessa situação, sua pergunta é processada com o conteúdo que a AI já possui para gerar uma resposta.

O modelo vai pesquisar: Vai acontecer uma busca web para o modelo coletar informações e processar com o que já sabe para oferecer uma resposta adequada.

Em todas as situações os dados ou conteúdo estão presentes e é aí que a relação com o SEO é estabelecida e expandida para o formato de respostas ou generativa.

Independente da busca e resposta, estamos falando sobre dados e conteúdo

Podemos afirmar que tudo gira em torno do conteúdo, como ele é pensado, organizado, acessível, utilizável, confiável, etc. Todos os resultados são baseados em coletar conteúdos, processá-los e entregue ao usuário, seja essa entrega em resposta gerada, pré-pronta, textual ou visual.

Falando especificamente da AI, a diferença é que o processamento não utiliza algoritmos pré-definidos e estruturados, mas assim os transformers, os quais são divididos em diversas camadas e buscam contextualizar as informações com padrões inseridos (ou aprendidos) durante seu treinamento (abastecimento com dados). Daí vem o termo, inclusive, GPT (generative pre-trained transformer) onde uma possível tradução seria “transformador generativo pré-treinado”.

O SEO tradicional tem como objetivo (simplificando) melhorar a posição de um website no Google e torná-lo atrativo para receber mais cliques. Para isso acontecer é preciso seguir as diretrizes do Google, onde a maioria dos itens trata da qualidade do conteúdo e também ser melhor que os concorrentes, no caso, ter um conteúdo melhor que o deles. Podemos afirmar um site amigável com SEO tem sucesso em ambos.

De forma evolutiva, o SEO aumentou sua abrangência de atuação, assim como as diretrizes do Google também continuam evoluindo para trazer ao visitante a melhor experiência possível. Mesmo com essa evolução, os objetivos são os mesmos e a prioridade do conteúdo ainda é o principal.

A maior mudança é que com o cenário hoje descentralizado, o conteúdo precisa estar distribuído na web, redes sociais, aplicativos e agora também na AI, atendendo assim às necessidades e otimizações de cada canal de distribuição.

O SEO importa porque otimiza o conteúdo para pessoas e robôs

Se pensarmos no SEO para otimizar o conteúdo, precisamos pensar em todas as etapas, desde antes de existir até ser consumido pelo visitante. Vamos pensar sobre as etapas abaixo:

🎯 Planejamento do conteúdo

Antes do conteúdo, temos sua concepção e elaboração. Se o conteúdo for pensado sem considerar o público e seus objetivos, a chance de todo o processo não funcionar é muito alta. O SEO tem o objetivo de trazer dados e mapeamento do público para, ao entender como eles pesquisam e o que esperam como resposta, o conteúdo seja melhor alinhado às necessidades e assim, mais efetivo.

✍🏼 Produção do conteúdo

A produção do conteúdo precisa ter foco total no usuário, seus interesses, forma de pesquisar e expectativas em relação aos resultados. Isso precisa ser traduzido para os formatos textuais e visuais com imagens e vídeos de forma conectada consistente para a informação ser clara, objetiva e interessante.

🔈 Distribuição do conteúdo

Para que o processo todo tenha sucesso, o conteúdo precisa ser tratado tecnicamente com muito respeito e isso envolve padronização na codificação e integração das necessidades dos meios de distribuição. Por exemplo, o mesmo conteúdo para aparecer no Google e ChatGPT precisam atender especificidades de cada canal.

Quais especificidades diferem o ChatGPT do Google quando falamos de SEO

Mesmo que haja diversas semelhanças entre ambos, ou seja, um bom conteúdo nas primeiras posições do Google possui uma chance considerável de ser considerado pela AI (GEO) e também aparecer na resposta (AEO), notamos que o ChatGPT possui alguns pontos que são importantes a considerar, os quais são:

✅ O ChatGpt faz pesquisas na web com o Bing

O ChatGPT, em suas versões novas, navega na internet e (ao menos por enquanto) utiliza o Bing Search API, ou seja, explorar o ambiente do buscador da Microsoft como uso do Bing Webmaster Tools é uma ótima prática para AEO.

✅ Data de corte: O treinamento da AI possui dados até determinado período

Em caso de uso de modelos que não estão em tempo real, as respostas serão baseadas no treinamento realizado, exclusivamente. Se seu conteúdo está na internet, seja em websites ou comunidades, ele pode ser considerado para fazer parte da base de conhecimento, onde o GEO ajuda seu conteúdo a ser considerado.

✅ Os vídeos do Youtube podem carregar na resposta do ChatGPT

A partir de maio de 2024 começamos a ver vídeos dentro do ChatGPT em formato de player. Mesmo que por padrão ele (ChatGPT) não assista vídeos, o player pode ser exibido por contextualização e metadados do vídeo. Isso significa que ter vídeos no Youtube aumentam sua chance no AEO, onde seu vídeo pode ser uma resposta.

✅ Schema.og: Os dados estruturados que ajudam o robô a entender o conteúdo

Os dados do schema.org já são trabalhados pelo Google e buscadores há algum tempo, porém, percebe-se uma amplitude maior na AI. Temos os dados estruturados do Google em uma documentação clara e objetiva de um lado e de outro, a percepção que é possível usar com mais abrangência os recursos de mais dados do schema.org para que o treinamento da AI (GEO) seja mais efetivo quanto a seu conteúdo.

✅ FAQ: Perguntas e respostas agradam os robôs (e as pessoas)

Sim, o tradicional perguntas e respostas frequentes teve um aquecimento com a AI. O FAQ é um elemento estruturado, como falamos acima, e permite que os robôs entendam o conteúdo de forma objetiva e direta, uma vez que sua formatação é baseada em 01 resposta direta para 01 pergunta direta. 

Conclusão

O AEO e GEO são a evolução do SEO, mesmo que talvez o termo SEO seja usado popularmente para descrever as estratégias e ações para todos os cenários. Enquanto o AEO é a otimização da resposta em si, o GEO otimiza os conteúdos para serem considerados nas respostas. Mesmo com as mudanças, os dois principais itens em cerne ainda são as necessidades das pessoas e a qualidade do conteúdo, onde a distribuição, não menos importante, trata as especificações técnicas para potencializar o conteúdo em cada canal disponibilizado.