Publicado em: 21 de julho de 2025 / atualização de: 21 de julho de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Llmo / geo | E a otimização tradicional de mecanismos de pesquisa para visibilidade da marca na era da IA? – Imagem: xpert.digital
Apenas 37,4% das pesquisas do Google nos EUA resultam em cliques em sites externos
Futuro dos resultados da pesquisa: por que as empresas precisam repensar agora
A era do SEO clássico, no qual as empresas otimizadas apenas para o Google, está chegando ao fim. O SEO tradicional foi baseado na colocação de palavras -chave, estrutura de backlink e otimização técnica de sites por décadas para classificar nos resultados da pesquisa. Mas com o advento de grandes modelos de idiomas (LLMS), como ChatGPT, Perplexity e Visões gerais de IA do Google, o marketing digital está mudando fundamentalmente.
Os números falam uma linguagem clara: apenas 37,4% das pesquisas do Google nos EUA resultam em cliques em sites externos. Ao mesmo tempo, 13,14% de todas as pesquisas já estão equipadas com visão geral da IA e o crescimento de 30 a 150% é mostrado por empresas que otimizam o LLMS. Esse desenvolvimento significa uma mudança paradigmática da otimização de classificação pura em direção à otimização para respostas baseadas em IA.
O que exatamente é a otimização do LLM e como difere do SEO tradicional?
A otimização de modelos de linguagem grande (LLMO), também chamada de otimização generativa do motor (GEO) ou otimização do mecanismo de resposta (AEO), descreve a preparação estratégica do conteúdo digital para os sistemas de IA. Enquanto o SEO tradicional pretende gerar o tráfego do site através do Rankings Higher, o LLMO se concentra no fato de que o conteúdo é entendido, extraído, extraído e citado em respostas geradas.
A diferença fundamental está no destino de otimização: o SEO se concentra nas classificações e cliques do site, enquanto o LLMO é voltado para menções de incêndio e citações nas respostas da IA. Os LLMs são baseados em entidades como marcas, produtos e tópicos – não em URLs. Isso significa que a relevância é criada pela presença em muitas plataformas, não apenas em seu próprio site.
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Por que as estratégias tradicionais de SEO falham na pesquisa orientada pela IA?
O básico do SEO tradicional é muito curto para os sistemas de pesquisa baseados em IA, pois o tipo de processamento de conteúdo é fundamentalmente diferente. Enquanto os mecanismos de pesquisa classificam sites com base em palavras -chave e backlinks, LLMs analisam o conteúdo semanticamente e entendem o contexto, a intenção e os relacionamentos temáticos.
Os LLMs preferem conteúdo estruturado e fácil de entender com respostas claras para perguntas específicas. Eles atribuem importância particular à qualidade e autoridade da fonte, preferindo fontes como a Wikipedia ou registros de dados estruturados. A otimização tradicional de palavras -chave é substituída pela linguagem natural e conversacional, pois os usuários com sistemas de IA têm maior probabilidade de se comunicar em frases inteiras.
Além disso, 95% do comportamento da citação de IA não podem ser explicados pelas métricas de tráfego do site e 97,2% não por perfis de backlink. Isso significa que a autoridade tradicional de SEO sinaliza no mundo da IA perde a importância.
Quais estratégias específicas o conteúdo otimizado para LLM exigem?
As estratégias bem -sucedidas do LLMO são baseadas em vários princípios fundamentais que vão além das abordagens tradicionais de SEO. Primeiro de tudo, o conteúdo deve ser estruturado de tal maneira que eles sejam fáceis de entender para os sistemas de IA. Isso inclui títulos claros, respostas concisas e prêmio de dados estruturados.
Estratégia de conteúdo para LLMS
As empresas devem criar conteúdo detalhado e abrangente que inclua pelo menos 1.500-2.000 palavras e responda a perguntas específicas completamente. É importante fornecer conteúdo citado bem estruturado, com fontes e formulado de forma concisa. Seções de Perguntas frequentes e títulos de conversação que soam como solicitações reais de usuário aumentam a probabilidade de IA.
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Otimização técnica
No nível técnico, os sites dos rastreadores de IA devem ser otimizados que geralmente são "mais fáceis" em movimento do que os bots tradicionais de mecanismos de pesquisa. As estruturas HTML estáticas e limpas sem conteúdo dependente de JavaScript são ideais. Os dados de esquema e dados estruturados ajudam os LLMs a "ler" sites como gráficos de conhecimento.
Presença de plataforma cruzada
Como o LLMS agrega LLMs de várias fontes, uma presença consistente em várias plataformas é crucial. Isso não inclui apenas seu próprio site, mas também menciona em artigos, listas, fóruns, como Reddit e Quora, bem como presença em plataformas como a Wikipedia.
Como a era zero clique influencia o comportamento do usuário e a visibilidade da marca?
A era Zero Click mudou fundamentalmente o comportamento da pesquisa. Cerca de 80% dos consumidores dependem do "clique zero" resulta em pelo menos 40% de suas consultas de pesquisa. Isso leva a um declínio estimado no tráfego orgânico da Web em 15 a 25%. Ao mesmo tempo, o tráfego generativo de IA está crescendo em impressionantes 1.200% entre julho de 2024 e fevereiro de 2025.
No entanto, esse desenvolvimento não significa o fim da visibilidade da marca, mas requer um realinhamento da estratégia. As marcas comerciais agora são tão valiosas quanto os cliques. Por exemplo, se o ChatGPT mencionou asana, segunda -feira.com e notação diretamente na resposta quando perguntado sobre as "melhores ferramentas de gerenciamento de projetos", essas marcas recebem visibilidade maciça sem que os usuários visitem seus sites.
Construção de autoridade da marca
Na era zero-clique, a autoridade da marca se torna a moeda mais importante. As empresas precisam se estabelecer como fontes confiáveis que são classificadas como citadas pelos sistemas de IA. Isso requer o estabelecimento de experiência real por meio de pesquisas originais, estudos de caso e experiências em primeira mão.
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Quais indústrias e empresas já se beneficiam das estratégias da LLMO?
Vários setores já mostram implementações bem -sucedidas do LLMO. A empresa de software Logikcull já registrou em junho de 2023 que 5% de todos os leads foram gerados via ChatGPT, o que corresponde a um faturamento mensal de assinatura de quase US $ 100.000. Empresas como o Surfer SEO aparecem regularmente em respostas da LLM quando perguntadas sobre as ferramentas de otimização de conteúdo.
Setor B2B
As empresas B2B, em particular, beneficiam do LLMO, pois até 72% dos compradores B2B encontram visões gerais de IA durante sua pesquisa. Ao mesmo tempo, 90% dos usuários ainda clicam em fontes cotadas para verificar as informações que as marcas B2B continuam a oferecer chances de tráfego.
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Comércio eletrônico e varejo
No setor de comércio eletrônico, plataformas como a perplexidade já usam comparações de produtos estruturados. Quando os usuários procuram cremes dentários para crianças, a perplexidade cria tabelas dos melhores produtos com base nos resultados dos testes. As marcas que aparecem nessas visões gerais se beneficiam do tráfego qualificado com altas taxas de conversão.
Como as empresas podem construir sua presença de marca em várias plataformas LLM?
O estabelecimento de uma presença bem-sucedida do LLM requer uma estratégia específica da plataforma, pois diferentes sistemas de IA têm diferentes preferências de fonte. O ChatGPT cita 47,9% de conteúdo da Wikipedia, bem como mídia tradicional e sites orientados a tecnologia. As visões gerais da AI do Google usam 21% de conteúdo do Reddit e 18,8% de vídeos do YouTube. A perplexidade mostra uma distribuição mais equilibrada entre fontes profissionais e orientadas para o consumidor.
Otimização da Wikipedia
A Wikipedia representa uma parte significativa dos dados de treinamento da LLM. As empresas devem garantir que suas informações de marca sobre a Wikipedia sejam precisas e úteis. Cada LLM é treinado no conteúdo da Wikipedia, e é por isso que essa plataforma é decisiva para a visibilidade da marca.
Reddit e plataformas comunitárias
O conteúdo gerado pelo usuário (UGC) em plataformas como Reddit e Quora é altamente classificado pelo LLMS. As empresas devem garantir que sua marca seja mencionada em respostas e discussões úteis sem spam ou forçar.
Mídia ganhada e PR digital
O uso estratégico da mídia ganha é crucial para o sucesso do LLMO. Montando em artigos tematicamente adequados, publicações da indústria e fóruns confiáveis aumentam a visibilidade no contexto da IA, pelo qual a autoridade de domínio é secundária.
Quais medições e KPIs são relevantes para o sucesso do LLMO?
A medição de sucesso da LLMO requer novas métricas que vão além dos KPIs de SEO tradicionais. Em vez de se concentrar exclusivamente nas classificações de palavras-chave e no tráfego orgânico, as empresas precisam implementar métricas específicas da IA.
Métricas Primárias LLMO
- Ai menciona o monitoramento: perseguição à menção da marca em respostas geradas pela IA sobre ferramentas como profundo, oterlly e scrunch
- Tráfego de referência de ferramentas de IA: Análise do tráfego do site de fontes como Chatt, Perplexity e Claude via Google Analytics 4
- Compartilhamento de voz: medição do conteúdo da marca nos resultados de pesquisa generativa em comparação com os concorrentes
- Frequência de citação: rastreamento, com que frequência o conteúdo é citado em respostas LLM
Indicadores secundários
Como as medidas diretas do LLMO ainda são limitadas, as empresas usam indicadores de proxy, como volume de pesquisa de marca, rastreamento de palavras-chave de cauda de longa e métricas de qualidade. O crescimento do perfil de backlink das fontes de treinamento de IA (Wikipedia, Reddit, Quora) e à esquerda dos sites de autoridade tópica também sinaliza o sucesso do LLMO.
Quais requisitos técnicos são necessários para a otimização bem -sucedida do LLM?
A infraestrutura técnica do LLMO difere significativamente dos requisitos tradicionais de SEO. Os rastreadores de IA geralmente trabalham com requisitos "mais leves" que os bots de mecanismo de pesquisa tradicionais, mas preferem conteúdo claramente estruturado e semanticamente rico.
Dados estruturados e marcação de esquema
A marcação abrangente do esquema é essencial para o LLMO porque ajuda os sistemas de IA a interpretar sites como o conhecimento do conhecimento. Localbusiness, Serviço, Produto, Perguntas frequentes e esquema de Howto são particularmente valiosos para a visibilidade da IA. Esses dados estruturados oferecem contexto que pode melhorar a visibilidade dos URLs nos motores da AI.
Arquitetura de conteúdo
Uma arquitetura de conteúdo modular é crucial para os processos de RAG (geração de recuperação de agitação). O conteúdo deve ser estruturado em blocos semanticamente relacionados que podem extrair e citar sistemas de IA individualmente. Hierarquias claras com títulos H1-H6 e estruturas de conteúdo lógico melhoram significativamente a visibilidade.
Acessibilidade da API
O fornecimento de APIs públicas para o conteúdo do site pode aumentar a visibilidade nos sistemas LLM. Técnicas tradicionais de SEO, como estruturas de URL limpas e tempos de carregamento otimizados, permanecem relevantes, pois muitos LLMs continuam levando em consideração esses sinais de qualidade.
Como o cenário da LLM se desenvolve até 2026 e além?
O futuro da otimização do LLM indica uma aceleração adicional da integração da IA em todos os aspectos do marketing digital. As previsões de mercado mostram que o LLMS conquistará 15% do mercado de pesquisa até 2028, enquanto o mercado global de LLM deve crescer 36% entre 2024 e 2030.
Desenvolvimentos tecnológicos
A pesquisa profunda do Google no modo IA e a introdução do Gemini 2.5 mostram a direção do desenvolvimento tecnológico. Esses sistemas podem processar centenas de consultas de pesquisa em paralelo e criar relatórios de nível especializado em minutos. O desenvolvimento de uma visão geral personalizada da IA que se adapta às preferências individuais do usuário exigirá novas abordagens de otimização.
Diversificação da plataforma
O futuro pertence a uma paisagem de pesquisa descentralizada na qual a descoberta ocorre por várias interfaces. Além do Google, plataformas como Tikok (40% dos entrevistados) e ChatGPT (56% dos entrevistados) se tornam mais importantes como canais de descoberta. Esse desenvolvimento requer estratégias de marketing omnichannel que cobrem todos os pontos de contato relevantes.
O que isso significa especificamente para estratégias de marketing e alocação de orçamento?
A transformação na era LLM requer um realinhamento fundamental dos orçamentos e estratégias de marketing. Embora o SEO tradicional permaneça relevante, as empresas precisam cada vez mais investir em medidas específicas da LLMO.
Mudanças de orçamento
As empresas devem reduzir de 20 a 30% de seus orçamentos de SEO para medidas LLMO, incluindo estrutura de conteúdo, implementação de esquema e estrutura de presença entre plataformas. Os investimentos na criação de autoridades de marca por meio da criação de conteúdo de RP digital e especialistas estão se tornando cada vez mais importantes do que as campanhas de construção de links puros.
Desenvolvimento de habilidades
As equipes de marketing precisam desenvolver novas habilidades que vão além do SEO tradicional. Isso inclui um entendimento dos sistemas de IA, engenharia rápida e a capacidade de otimizar o conteúdo para o processamento semântico. A cooperação entre as equipes de RP, conteúdo e SEO se torna essencial porque os LLMs aprendem com todos os cantos da web.
ROI Consideração
As primeiras implementações do LLMO mostram melhorias de ROI de 20 a 30% das empresas que integram a IA em suas decisões de marketing. O investimento de longo prazo na autoridade da marca e no reconhecimento de entidades compensa a maior visibilidade no crescente cenário de busca de IA.
A transformação de SEO para LLMO não é apenas uma adaptação técnica, mas uma mudança de paradigma estratégica que define o futuro da visibilidade da marca digital. As empresas que reconhecem esse desenvolvimento cedo e agem de acordo com a vantagem no futuro orientado à IA do marketing digital.
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