Generative Engine Optimization (GEO) é uma evolução natural e necessária do marketing digital, projetada para maximizar a presença de marcas em verticais de busca com IA.
O objetivo do GEO é garantir que LLMs estejam devidamente reconhecendo as qualidades e características da marca, produto ou solução, mencionando-a durante as interações com usuários, ou seja, nas respostas para consultas e prompts.
O GEO surge, portanto, como uma abordagem estratégica que complementa o SEO tradicional, adaptando-se às demandas das verticais de busca baseadas em inteligência artificial, como ChatGPT, AI Overviews e AI Mode.
Assim, enquanto o SEO antes da existência dessas verticais focava exclusivamente em otimizar páginas para ranqueamento em motores de busca tradicionais, como Google Search e Bing Search, o GEO visa justamente aumentar a visibilidade de marcas em respostas geradas por modelos de IA, que frequentemente agregam informações de múltiplas fontes para criar respostas muito mais diretas e contextuais.
Principais diferenças entre SEO e GEO?
No SEO tradicional, o objetivo era o ranqueamento para palavras-chave específicas e a visibilidade se dava nas páginas de resultado de busca (SERP) entre os links listados. O sucesso era medido exclusivamente pelo clique do usuário.
Com o GEO, o objetivo é a menção e/ou citação (referência com links) no conteúdo nas respostas sintetizadas por LLMs, como o ChatGPT. O formato de resposta é uma resposta direta, conversacional e sintetizada.
Isso torna o novo SEO mais abrangente, englobando mais verticais de buscas e indicadores de sucesso.
O novo SEO
O GEO não substitui o SEO, mas exige uma estratégia integrada que combine a excelência técnica do SEO tradicional com a naturalidade conversacional e a clareza semântica valorizadas pelos LLMs.
GEO não existe ou é uma mera nova forma de chamar o SEO?
O termo GEO ajuda a diferenciar a otimização para buscadores tradicionais da otimização para motores generativos, mas ainda divide a comunidade entre quem o vê como necessário e quem o vê como jargão inflado.
O uso de um nome separado pode sugerir uma ruptura que não existe de fato, já que as técnicas de otimização para motores generativos ainda estão fortemente ancoradas em boas práticas de SEO.
What do we do? We do SEO.
— DEJAN (@dejanseo) June 2, 2025
Does SEO now also cover all the new AI stuff? Yes.
End discussion.
Muitos profissionais veem o GEO apenas como uma extensão natural do SEO, e não como uma disciplina nova.
Eu vejo o uso da sigla GEO como uma forma eficaz de comunicar para o mercado que o SEO está evoluindo, que novas oportunidades estão sendo apresentadas e que não é suficiente realizar as coisas da forma com sempre foram feitas e mensurar os resultados da mesma maneira.
Ignorar o GEO e tratar tudo como apenas SEO pode ser um erro?
How not to get fired in the GEO era
— Bryan Casey (@bryanfcasey) August 5, 2025
I snark about seo/geo/aeo/etc as much as anyone. But not internally. Especially not to the senior leadership team.
I made the “it’s just seo” mistake one time and not again.
A few thoughts how marketers/seos should approach this…
O SEO morreu e entramos na era do GEO?
SEO is dead.
— Ivan | AI | Automation (@aivanlogic) August 4, 2025
a16z just called it: traditional search is dead.
Welcome to Generative Engine Optimization (GEO).
Now people ask AI, not Google and if you’re not in the answer, you don’t exist.
Here’s the mega prompt I use to get my brand recommended by ChatGPT, Claude, and… pic.twitter.com/EXu16ptJjw
Por que o GEO é um complemento, não um substituto?
O GEO não elimina a necessidade do SEO. Na verdade, ele se baseia nos princípios do SEO. Para que uma IA cite seu conteúdo, ela primeiro precisa encontrá-lo e considerá-lo relevante e confiável. E é aí que o SEO tradicional continua sendo fundamental. Sem um bom SEO, seu site pode nem ser indexado ou rastreado pela IA.
A estratégia ideal hoje em dia é híbrida: usar as melhores práticas de SEO para ter uma base técnica sólida e um bom ranqueamento, e ao mesmo tempo, adaptar o plano tático com técnicas de GEO para garantir a marca e seus atributos sejam percebidos pelos modelos de IA.
Em resumo, GEO não é uma mera nova forma de chamar o SEO, mas sim uma evolução necessária para o cenário de busca atual, onde a IA generativa está cada vez mais presente.
| Aspecto | SEO Tradicional | GEO | O Novo SEO |
|---|---|---|---|
| Público-alvo Principal | Usuários humanos lendo snippets de busca. | Máquinas (Large Language Models – LLMs). | Usuários humanos e LLMs. O conteúdo deve ser otimizado para que os modelos de IA possam ingeri-lo e sintetizá-lo com precisão. |
| Objetivo | Alcançar o ranqueamento para palavras-chave específicas e visibilidade na lista ranqueada de links azuis. | Ser citado ou mencionado nas respostas sintetizadas das IAs (visibilidade é a inclusão no sumário gerado). | Maximizar a visibilidade em múltiplos touchpoints da jornada do cliente, ganhando citações e, subsequentemente, cliques mais qualificados. |
| Mecanismo de Busca | Principalmente busca lexical (keyword matching) e índice invertido (BM25). | Principalmente busca semântica (meaning matching) usando embeddings vetoriais e RAG (Retrieval-Augmented Generation). | Recuperação Híbrida (combinando busca lexical e vetorial). A otimização clássica de palavras-chave ainda é relevante para a recuperação lexical. |
| Foco da Otimização | Palavras-chave exatas e densidade. | Entidades (pessoas, organizações, conceitos) e Intenção Latente (Latent Intent). O LLM realiza a explosão da query em subconsultas (query fan-out). | Cobertura do espaço de intenção em vez de cobertura de palavra-chave. Otimizar para as subconsultas sintéticas geradas pelos sistemas de IA. |
| Estrutura de Conteúdo | Otimizado para escaneamento rápido por usuários e narrativas longas. | Otimizado para Extratibilidade. Estrutura em unidades atômicas/chunks (parágrafos curtos, listas, tabelas). Alta densidade de evidências (dados específicos). | Manter a Acessibilidade Técnica (HTML limpo, crawlability completa) e a Clareza Semântica (uso de triplas semânticas). |
| Fatores de Sucesso (Exclusão/Inclusão) | Ranqueamento (posição 1 a 10). Backlinks, PageRank e Sinais de Autoridade de Domínio. | Citabilidade e Confiança (Trust). Fatores de E-E-A-T (Experiência, Especialidade, Autoridade, Confiabilidade) no nível da entidade/autor. Citações de especialistas e estatísticas. | O sucesso depende de passar por quatro etapas: Recuperação (elegibilidade), Reranking (clareza), Fundamentação (Grounding) (extratibilidade) e Citação (confiança). |
| Métricas de Sucesso | Posição na SERP, CTR (Click-Through Rate), conversões. | Citações em respostas de IA, Share of Voice (participação na resposta generativa) e menções de marca. | Qualidade acima de quantidade. Foco no aumento de tráfego de alta intenção e na capacidade de rastrear a atribuição através de sistemas próprios (custom agents) |
Como modelos de IA recuperam informações?
Modelos de IA recuperam informações combinando dados de treinamento armazenados em seus parâmetros, que contêm padrões aprendidos de vastos conjuntos de texto, com memória contextual de curto prazo para manter a coerência em conversas.
Eles também acessa a internet ou bancos de dados em tempo real para informações atualizadas e utilizam ferramentas especializadas para analisar conteúdo como imagens ou arquivos.
A maioria das plataformas de busca de IA é construída sobre a Geração Aumentada por Recuperação (RAG). O RAG aborda as fraquezas dos LLMs (alucinações e cortes de conhecimento) ao fundamentar a geração em dados frescos e externamente recuperados, garantindo respostas fluentes e factuais.
O processo RAG envolve:
- Codificação da consulta: A consulta do usuário é convertida em um vetor de embedding.
- Recuperação: O sistema busca um índice de embeddings de conteúdo (páginas web, vídeos, documentos) para encontrar candidatos relevantes.
- Reranqueamento: Os candidatos são reranqueados usando um modelo mais caro computacionalmente.
- Síntese: Os resultados mais bem ranqueados são alimentados em um LLM como contexto para gerar a resposta.
Isso significa que o LLM atua como um “raciocinador just-in-time”, operando com informações recuperadas segundos atrás. Para GEO, se o conteúdo não for recuperável e facilmente digerível pelo LLM (estrutura clara e fatos extraíveis), ele será invisível na etapa de síntese.
O que é Chuncking?
Chunking é o processo de dividir um documento grande em partes menores, chamadas de chunks, para facilitar a recuperação de informações relevantes em aplicações de IA, especialmente em sistemas de Retrieval-Augmented Generation (RAG).
O que é Retrieval?
Retrieval é o processo de localizar e extrair informações relevantes de um conjunto de dados, como documentos, textos ou outros tipos de conteúdo, com base em uma consulta específica (query). Em aplicações de IA, especialmente em Retrieval-Augmented Generation (RAG), é a etapa em que o sistema identifica os trechos de dados mais pertinentes para responder a uma pergunta ou realizar uma tarefa.
O que é Synthesis?
Synthesis é o processo de combinar, resumir ou integrar informações de múltiplas fontes ou trechos de dados (chunks) para criar uma resposta coesa, concisa e significativa que atenda a uma consulta ou tarefa específica. Em sistemas de Retrieval-Augmented Generation (RAG), a síntese ocorre após a recuperação (retrieval) de informações relevantes, quando o modelo de linguagem processa os dados recuperados para gerar uma saída, como um resumo, uma resposta ou uma análise.
Métricas Chave para Medir o Sucesso do Generative Engine Optimization
Principais métricas no SEO tradicional
- Tráfego Orgânico: número de visitantes que chegam ao site através de resultados de pesquisa não pagos.
- Cliques sem a marca (non-branded).
- Posições para Palavras-Chave nos motores de busca.
- Taxa de Cliques (CTR) Orgânico.
Principais métricas na GEO
- Menções à marca: quando e como a marca é mencionada dentro da IA.
- Referências: número de vezes que páginas e conteúdos estão sendo citados como fonte para os resultados.
- Tráfego de referência: número de visitantes que chegam ao site através de cliques nas fontes de resultado dentro da IA.
Desafios do Generative Engine Optimization
A implementação do Generative Engine Optimization (GEO) apresenta seus próprios desafios, que devem ser considerados pelos criadores de conteúdo. A transição de um modelo de SEO tradicional para um focado em IA requer uma mudança de mentalidade e abordagem.
- Complexidade na Criação de Conteúdo: A necessidade de criar blocos autossuficientes e semanticamente densos, com sobreposição controlada, exige maior planejamento e precisão na escrita.
- Adaptação a Novas Métricas: O sucesso no GEO é medido por métricas diferentes das do SEO tradicional, como a taxa de atribuição e a utilização por IAs, o que pode exigir novas ferramentas de análise.
- Dependência de Modelos de IA: O desempenho do GEO está intrinsecamente ligado à evolução e aos comportamentos dos modelos de IA, que estão em constante mudança.
- Garantia de Contexto: Embora a modularidade seja chave, garantir que cada bloco seja compreensível isoladamente e ainda contribua para o contexto geral do artigo é um equilíbrio delicado. O maior desafio reside em manter a fluidez e coesão textual em um formato altamente fragmentado.
Publicado originalmente em 13/06/2025 | Última atualização em 20/09/2025
