Visão geral abrangente da pesquisa sobre IA, SEO, AIO e LLMO – Imagem: Xpert.Digital
Otimização de Modelos de Linguagem de Grande Porte: Como a inteligência artificial está mudando fundamentalmente o setor de SEO
Otimização de Modelos de Linguagem de Grande Porte: Como a inteligência artificial está mudando fundamentalmente o setor de SEO
O panorama da pesquisa em torno da otimização de mecanismos de busca com IA e da otimização de grandes modelos de linguagem (LLMO) está se desenvolvendo rapidamente. Esta análise abrangente esclarece o estado atual da pesquisa em todos os aspectos relevantes deste campo emergente.
Adequado para:
Conceitos básicos e terminologia
LLMO, GEO e termos relacionados
Pesquisas revelam uma variedade de termos para otimizar conteúdo para sistemas de IA. A Otimização de Modelos de Linguagem Grandes (LLMO, na sigla em inglês) concentra-se na otimização de grandes modelos de linguagem, como GPT-4, Claude ou Gemini. A Otimização de Mecanismos Generativos (GEO, na sigla em inglês) visa a otimização para mecanismos de busca generativos, enquanto a Otimização de IA (AIO, na sigla em inglês) serve como um termo abrangente para todas as medidas de otimização de IA.
Um estudo inovador da Universidade de Princeton introduziu o termo "Otimização de Motor Generativo" na literatura científica e demonstrou que as estratégias de GEO podem aumentar a visibilidade das respostas geradas por IA em até 40%. Essa pesquisa estabeleceu, pela primeira vez, uma estrutura sistemática para otimizar conteúdo para sistemas de IA generativa.
Como funcionam os modelos modernos de IA
Pesquisas recentes mostram que os modelos de IA funcionam por meio de pré-treinamento, ajuste fino e geração aumentada por recuperação (RAG). O processo de fundamentação é particularmente relevante, pois os sistemas de IA enriquecem suas respostas com dados da web em tempo real por meio de buscas ao vivo. O Google usa embeddings e cálculos de similaridade semântica para avaliar o conteúdo trecho por trecho, em vez de pesquisar páginas inteiras em busca de palavras-chave.
Fatores de classificação e fatores de visibilidade
Visão geral da IA do Google: fatores de classificação
Estudos extensivos identificaram sete áreas principais que influenciam as Visões Gerais de IA do Google:
- Modelos de IA (PaLM 2, MUM, Gemini)
- Sistemas de classificação principais (PageRank, BERT, conteúdo útil)
- Bancos de dados (Grafo de conhecimento, Grafo de compras)
- Áreas temáticas (categorias YMYL)
- Intenção de pesquisa (informativa, navegacional, transacional)
- Elementos multimídia
- Dados estruturados
Pesquisas mostram que sites com melhor classificação no Google têm 25% de chance de aparecerem como fonte em Visões Gerais de IA. Curiosamente, quase 90% das citações do ChatGPT vêm de resultados de busca fora dos 20 primeiros colocados.
Fatores de visibilidade e menção da marca
Uma análise abrangente de 75.000 marcas realizada pela Ahrefs revelou correlações significativas para a visibilidade em Visões Gerais de IA:
- Menções da marca na web: Correlação mais forte (0,664)
- Marcas âncora: Segunda correlação mais forte (0,527)
- Volume de buscas pela marca: Terceira correlação mais forte (0,392)
- Backlinks: Correlação significativamente mais fraca (0,218)
Esta pesquisa demonstra que fatores externos ao site são mais importantes do que as métricas tradicionais de SEO. Marcas com o maior número de menções na web recebem até 10 vezes mais menções em análises de IA do que o grupo do quartil seguinte.
Conscientização da marca e visibilidade do LLM
Estudos da Seer Interactive demonstram uma correlação de 0,18 entre o volume de buscas pela marca e as menções na IA. Essa correlação é a segunda mais forte observada, depois do Domain Rank (0,25). A pesquisa mostra que o reconhecimento da marca é relevante não apenas para as pessoas, mas também para os profissionais de marketing de risco.
abordagens de otimização técnica
Dados estruturados e marcação de esquema
Pesquisas recentes mostram que os rastreadores de IA frequentemente falham em reconhecer dados estruturados injetados por JavaScript. GPTBot, ClaudeBot e PerplexityBot não conseguem executar JavaScript e, portanto, não detectam conteúdo gerado dinamicamente. A renderização no lado do servidor ou HTML estático é essencial para a visibilidade da IA.
São particularmente eficazes:
- Formato de perguntas frequentes (FAQ) para respostas diretas a perguntas
- Diagrama passo a passo com instruções detalhadas
- Esquema de produto para otimização de comércio eletrônico
- Esquema de artigo para marcação de conteúdo
llms.txt como o novo padrão
Pesquisas identificam o arquivo llms.txt como um guia importante para rastreadores de IA. Diferentemente do robots.txt, esse arquivo não é usado para bloqueio, mas sim como uma visão geral estruturada de conteúdo importante, semelhante a um sitemap XML para o Google.
Ferramentas de mensurabilidade e monitoramento
Desenvolvimento de novos KPIs
Pesquisas mostram uma mudança das classificações tradicionais para as taxas de menção e de referência. O sucesso não é mais medido pelas posições de 1 a 10, mas pela probabilidade de ser citado em respostas de inteligência artificial.
Plataformas de monitoramento
Estudos recentes identificaram diversas ferramentas especializadas para o rastreamento da visibilidade da IA:
- SE Ranking AI Visibility Tracker: Monitora menções à marca em diversas plataformas de IA
- Classificação Web Avançada: Fornece insights de visibilidade da marca com IA
- Marlon: Desenvolvido especificamente para a visibilidade da marca LLM
- LLMO Metrics vs. Lorelight: Plataformas para Otimização Generativa de Motores
Estudos comparativos entre plataformas
ChatGPT vs. Busca do Google
Estudos experimentais mostram diferenças significativas no comportamento do usuário. Os usuários do ChatGPT levam menos tempo, em média, para concluir todas as tarefas, sem diferenças significativas no desempenho. O ChatGPT equaliza o desempenho de busca em diferentes níveis de escolaridade, enquanto a Busca do Google mostra uma correlação positiva entre escolaridade e desempenho de busca.
Funcionalidades específicas da plataforma
Os resultados da pesquisa mostram diferentes preferências por plataformas de IA:
- Busca do ChatGPT: Prefere conteúdo extenso a páginas de produtos da marca
- Perplexidade: Tende a usar fontes confiáveis, como a Wikipédia e os principais sites de notícias
- Visão geral da IA do Google: utiliza padrões de co-citação e sinais de classificação existentes
Tendências e desenvolvimentos futuros
Gestão de Autoridade Digital
Novas abordagens de pesquisa, como a Gestão de Autoridade Digital (DAM), estão emergindo como um campo interdisciplinar. Essa abordagem holística combina SEO, marketing de conteúdo, relações públicas e branding para construir autoridade digital para sistemas de IA. A Pirâmide de Visibilidade da IA estrutura as medidas de otimização em cinco níveis: qualidade do conteúdo, otimização estrutural, otimização semântica, construção de autoridade e gestão de contexto.
Otimização baseada em entidades
Pesquisas demonstram a crescente importância do SEO baseado em entidades em comparação com a otimização puramente por palavras-chave. Os sistemas de IA trabalham cada vez mais com entidades e seus relacionamentos, o que sinaliza uma mudança das palavras-chave para os conceitos semânticos.
Adequado para:
Desafios e limitações
Determinismo e mensurabilidade
Pesquisas recentes mostram que as respostas da IA não são determinísticas – as mesmas perguntas podem gerar respostas diferentes. Isso complica significativamente a mensuração do sucesso, já que as métricas tradicionais de SEO deixam de ser aplicáveis.
Mudanças tecnológicas rápidas
Pesquisas alertam para a velocidade das mudanças tecnológicas. Estratégias que funcionam hoje podem se tornar obsoletas rapidamente devido às atualizações de modelos. Isso exige adaptação contínua e disposição para experimentar.
Dicas práticas
Estratégias de conteúdo
Pesquisas mostram que a abrangência do tópico e a abrangência holística do tópico são cruciais. Os modelos de IA priorizam conteúdo que possa responder a múltiplas subquestões de uma consulta complexa por meio do desdobramento da consulta.
EEAT no contexto da IA
Estudos demonstram que Experiência, Especialização, Autoridade e Confiabilidade (EEAT) continuam sendo relevantes para sistemas de IA. Plataformas de IA priorizam fontes confiáveis e com autoridade para minimizar alucinações.
A otimização por IA torna-se uma vantagem competitiva: os investimentos iniciais em LLMO compensam
As pesquisas atuais mostram que o SEO com IA e o LLMO estão se estabelecendo como disciplinas independentes. Embora muitos princípios tradicionais de SEO permaneçam relevantes, os sistemas de IA exigem novas abordagens para a estruturação de conteúdo, construção de marca e implementação técnica. A pesquisa ainda está em fase experimental, mas os investimentos iniciais em otimização por IA prometem vantagens competitivas a longo prazo.
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Konrad Wolfenstein
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