O avanço da Inteligência Artificial mudou profundamente a forma como pesquisamos praticamente qualquer tema. Com isso, o marketing digital também entrou em uma nova fase.
Durante anos, empresas investiram pesadamente em estratégias de SEO (Search Engine Optimization) para posicionar seus conteúdos nos primeiros resultados de busca em plataformas como o Google. O objetivo era claro: aparecer bem ranqueado e conquistar cliques.
Agora, porém, surge um novo desafio.
Com a popularização de plataformas baseadas em modelos de linguagem, como o ChatGPT, a lógica começa a mudar. Já não basta apenas ser encontrado em um mecanismo de busca. O novo objetivo passa a ser ser compreendido e recomendado por sistemas de Inteligência Artificial.
Nesse contexto, novos conceitos começam a ganhar espaço no marketing digital: AEO (Answer Engine Optimization) e GEO (Generative Engine Optimization).
O SEO continua sendo fundamental. Ele garante visibilidade e relevância nos mecanismos de busca tradicionais. O AEO, por sua vez, trata da otimização de conteúdos para que assistentes e agentes de IA consigam interpretar informações e apresentá-las como respostas claras durante uma interação. Já o GEO busca tornar o conteúdo compreensível, confiável e persuasivo dentro de sistemas de IA generativa.
Em outras palavras:
- – SEO ajuda você a ser visto.
- – AEO ajuda a IA a explicar o que você faz.
- – GEO ajuda a IA a confiar em você e recomendá-lo.
Esse novo cenário cria uma camada adicional de complexidade. Antes, bastava estruturar bem a informação para humanos e algoritmos de busca. Agora, é preciso considerar também como agentes de IA interpretam, sintetizam e utilizam essas informações durante um diálogo com o usuário.
A concorrência, portanto, deixa de ser apenas sobre visibilidade. Passa a ser também sobre relevância e influência dentro dos sistemas de IA.
Felizmente, algumas práticas já podem ajudar empresas a se posicionarem melhor nesse novo ambiente.
1. Informações técnicas claras e consistentes
A base de qualquer estratégia de AEO e GEO é a qualidade das informações disponíveis sobre seu produto ou serviço.
Isso significa manter fichas técnicas claras, consistentes e atualizadas em todas as plataformas. Datasheets bem estruturados, perguntas frequentes (FAQ), especificações técnicas, arquitetura da solução e diferenciais competitivos ajudam sistemas de IA a compreender melhor sua oferta.
Outro ponto essencial é a consistência entre canais. Informações presentes no site da empresa devem ser coerentes com reviews, vídeos e outros conteúdos publicados na internet.
2. Conteúdo orientado à dor do cliente
Influência, nesse novo cenário, passa pela capacidade de educar o mercado.
Conteúdos eficazes começam explicando o problema do cliente antes de apresentar a solução. Isso inclui exemplos de aplicação real, comparações entre alternativas disponíveis, boas práticas de uso e recomendações complementares.
Quanto mais estruturado, completo e útil for o conteúdo, maior a probabilidade de ele ser utilizado por agentes de IA como base para recomendações.
3. Autoridade e credibilidade
Assim como acontece com humanos, sistemas de IA também avaliam sinais de confiança.
Avaliações de usuários, menções em veículos de imprensa, certificações, parcerias estratégicas e estudos de caso contribuem para construir a reputação digital de uma empresa.
Quanto maior a presença de evidências externas de credibilidade, maior tende a ser a probabilidade de recomendação.
No fundo, esse novo marketing digital impulsionado por Inteligência Artificial não é tão diferente do processo tradicional de tomada de decisão humana.
Quando queremos comprar algo, buscamos informações em múltiplas fontes, avaliamos opiniões de terceiros, analisamos aspectos técnicos da solução e ponderamos riscos antes de decidir.
Sistemas de IA seguem uma lógica muito semelhante.
Tornar-se recomendável para uma LLM depende, essencialmente, de ser claro, confiável e relevante em diferentes fontes de informação.
Em outras palavras: no novo marketing digital, não basta aparecer nas buscas.
É preciso tornar-se recomendável para as máquinas que ajudam as pessoas a decidir.
