Ainda há um jogo de longo prazo para SEO na busca por IA?
SEO está em um cruzamento interessante. Um grupo insiste em otimizar para modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e motores de IA, enquanto o outro insiste em fazer SEO da mesma forma que sempre fizemos.
Mas há outra maneira de abordá-lo: combinando os fundamentos do SEO com uma compreensão de como os LLMs operam e por quê.
Com essa abordagem, você pode manter o que sempre funcionou — como SEO on-page e backlinks de fontes respeitáveis. No entanto, você também pode olhar para novas táticas, como otimização para fan-out de consultas e intenções de prompt emergentes.
Desde 2023, e a ascensão de ferramentas como ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity, tenho pesquisado como os motores de IA exibem resultados de busca e para onde o SEO está indo.
Aqui está o que eu descobri e como você pode usar isso para repensar sua abordagem para um futuro onde o SEO de IA considera o comportamento humano em seu núcleo.
Como a teoria da Rainha Vermelha se aplica à busca por IA
O modelo evolutivo da Rainha Vermelha diz que, para que tudo permaneça o mesmo ao longo do tempo, tudo deve mudar. Mas à medida que você se adapta ao ambiente em mudança, a concorrência também se adapta.
Como resultado, você e seus concorrentes permanecem a mesma distância um do outro. Em sua tentativa de se tornar o predador, sua presa se adapta na mesma medida, mantendo o status quo firmemente no lugar.
Essencialmente, se você não se adaptar, você será devorado.
Como aplicar o princípio da Rainha Vermelha à sua estratégia de SEO para IA
Na mesma linha, a busca por IA é uma progressão natural do que existe há pelo menos uma década. Um modelo de busca híbrido está em vigor desde 2015, com a introdução do RankBrain.
É por isso que muitas das mesmas táticas de SEO ainda funcionam agora. Em vez de uma mudança fundamental, uma série de grandes e pequenas mudanças ocorreu ao longo do tempo.
Por exemplo:
- Os LLMs ainda usam motores de busca baseados em recuperação.
- A qualidade e a frescura do conteúdo ainda importam.
- A velocidade do site continua sendo crucial para o desempenho.
- A correspondência de intenção entre as principais categorias ainda é relevante.
“Pare de otimizar para ‘IA,’” diz Britney Muller via LinkedIn.
- “Otimize para motores de busca (para que a IA baseada em recuperação possa citá-lo) + ganhe cobertura de terceiros (para que o modelo já conheça você antes que o prompt seja digitado).”
Então, o que torna uma fonte digna para os LLMs? O que as pessoas estão usando assistentes de IA para realizar? É para encontrar informações, analisar um problema ou criar uma lista de recomendações?
A pesquisa da Moz mostra que apenas 12% das citações do Modo IA refletem as URLs nos resultados orgânicos. Isso significa que os motores de IA seguem apenas parcialmente as regras tradicionais de SEO. E ao longo do tempo, essas mudanças provavelmente se tornarão mais extensas.
Enquanto o Google nega que o motor de busca será totalmente generativo, minha previsão é que o Google continuará em um caminho generativo que abrange o comportamento do assistente de IA, como perguntas, ações, análises e criações.
Como resultado, suas estratégias de curto e longo prazo devem trabalhar juntas para permanecer inovadoras, mas fundamentadas.
Focar no comportamento humano e na busca tradicional enquanto trabalha para entender os LLMs é como você adora a Rainha Vermelha.
Por que RAG é essencial para entender a busca por IA
A abordagem mais eficaz é focar onde os LLMs falham: seus bancos de dados limitados. Seus sistemas dependem da geração aumentada por recuperação (RAG) para abordar lacunas em seus bancos de dados sem exigir re-treinamento constante.
Assistentes de IA como o Modo IA do Google e o Gemini precisam de RAG para evitar alucinações e continuar apresentando respostas relevantes para os consumidores.
Aqui, eu dei ao Modo IA do Google e ao ChatGPT o mesmo prompt:
- “Estou procurando uma rotina de cuidados com a pele que priorize o antienvelhecimento. Quais rotinas e produtos devo usar?”
Ambos retornaram resultados relevantes, mas os detalhes diferiram. O modo IA do Google retornou dicas e rotinas de antienvelhecimento, enquanto o ChatGPT buscou produtos de antienvelhecimento.
Eles também usaram fontes diferentes para suas informações. Onde o ChatGPT preferiu uma fonte nova do Today.com, o Google referenciou sites de dermatologia e até listagens do Google Shopping.
Em ambas as instâncias, os assistentes de IA precisavam de fontes externas.
Como otimizar para busca por IA vs. busca tradicional
Para SEO, você precisa entender como seu conteúdo se alinha com as limitações dos motores de IA. Eles fazem a busca por conta própria e, em seguida, geram uma resposta para o usuário, mostrando fontes externas apenas algumas vezes.
É uma mudança sutil na forma de pensar. Otimizar para busca é menos sobre criar conteúdo de SEO e mais sobre se tornar uma fonte confiável.
As empresas brasileiras precisam adaptar suas estratégias de SEO para incluir comportamentos de busca em IA, como LLMs. Isso envolve otimizar conteúdo para atender às novas demandas dos usuários e garantir visibilidade em um ambiente de busca em constante evolução.
