Por Rafaela Pietra
Se você trabalha com SEO ou Marketing Digital, provavelmente já se deparou com alguma lista de “melhores práticas de GEO”, sigla para Generative Engine Optimization, prometendo ensinar como fazer uma empresa aparecer no ChatGPT, no Gemini, nas AI Overviews ou em qualquer outro mecanismo de busca baseado em Inteligência Artificial.
Crie um arquivo llms.txt. Transforme todos os títulos em perguntas. Responda tudo em blocos curtos. Adicione FAQs. Use Schema. Repita determinadas entidades. Publique no Reddit. Conquiste menções. Escreva “da maneira que uma IA responderia”.
Parte dessas recomendações faz sentido. Algumas têm estudos interessantes por trás. Outras são adaptações de boas práticas que já conhecíamos no SEO. E algumas começaram a ser tratadas como regra antes que existisse evidência suficiente para isso.
Esse movimento, na verdade, não é exatamente novo. Sempre que surge um novo canal, uma nova tecnologia ou uma mudança relevante no comportamento de busca, o mercado passa primeiro por um período de experimentação. Logo depois, começa a corrida por metodologias, ferramentas e fórmulas capazes de transformar incerteza em processo.
Com GEO, ou otimização para mecanismos generativos, não seria diferente.
Isso não significa, porém, que GEO seja apenas mais uma buzzword. A otimização da presença de empresas nas respostas produzidas por Inteligência Artificial já se tornou uma frente relevante de visibilidade digital e tende a ganhar ainda mais importância conforme os hábitos de busca mudam.
O problema começa quando uma disciplina ainda nova passa a ser apresentada como se já conhecêssemos todos os seus mecanismos.
Hoje conseguimos identificar padrões, testar hipóteses e observar características que aparecem com maior frequência entre conteúdos recuperados, citados ou mencionados por sistemas de IA. O que ainda não conseguimos fazer é transformar esses sinais em uma nova lista definitiva de fatores de ranking.
Talvez, então, a melhor forma de discutir GEO neste momento seja começar justamente por essa distinção: o que já sabemos, o que os dados sugerem e o que ainda estamos tentando entender?
GEO (Generative Engine Optimization) é a prática de aumentar a capacidade de uma marca, conteúdo ou informação ser encontrada, compreendida, citada ou recomendada por mecanismos generativos de Inteligência Artificial.
GEO existe. A fórmula pronta de GEO é que ainda não
O termo Generative Engine Optimization ganhou força a partir de um estudo desenvolvido por pesquisadores de Princeton, Georgia Tech, Allen Institute for AI e IIT Delhi, posteriormente publicado no KDD 2024.
O trabalho formalizou o conceito de mecanismos generativos e analisou diferentes formas de aumentar a visibilidade de conteúdos nas respostas produzidas por esses sistemas. Nos experimentos realizados, algumas estratégias chegaram a gerar aumentos de visibilidade de até 40%.
É um número expressivo e, naturalmente, acabou se tornando uma das referências mais repetidas quando o mercado começou a falar sobre GEO.
Só que existe um detalhe importante no próprio estudo que costuma desaparecer quando seus resultados são transformados em posts, apresentações ou listas de “técnicas que funcionam”: os efeitos variavam de acordo com o tema e com o tipo de consulta.
Ou seja, os pesquisadores não encontraram uma fórmula universal capaz de aumentar a presença de qualquer página em qualquer resposta generativa. Encontraram estratégias que apresentaram resultados relevantes dentro de determinadas condições experimentais.
Parece uma diferença pequena, mas não é.
Pesquisas posteriores reforçaram justamente a necessidade desse cuidado. Uma revisão acadêmica publicada em julho de 2026 analisou 45 estudos sobre Generative Engine Optimization produzidos entre 2023 e 2026 e chegou a uma conclusão bem menos confortável para quem procura uma receita pronta: até agora, nenhuma técnica analisada demonstrou efeito causal estável, longitudinal e consistente entre diferentes plataformas sobre descoberta orgânica e resultados posteriores de negócio.Isso não significa que GEO não funciona.
Significa que estamos tentando otimizar para sistemas probabilísticos, mutáveis e parcialmente opacos.
Podemos encontrar padrões. Podemos experimentar. Podemos identificar correlações e melhorar as condições para que determinado conteúdo seja recuperado ou citado. O que não deveríamos fazer é transformar cada resultado positivo em uma regra universal.
Há ainda outro complicador. ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity, AI Overviews e outros ambientes generativos não funcionam exatamente da mesma maneira. Uma recomendação observada em determinado modelo, tipo de busca ou conjunto de consultas pode simplesmente não se repetir em outro.
A própria ideia de “ranquear no ChatGPT”, portanto, já merece alguma cautela.
Melhores práticas de GEO: quando hipótese começa a virar regra
Nos últimos meses, várias práticas passaram a ser apresentadas como praticamente indispensáveis para GEO.
A lógica costuma partir de uma característica técnica real. LLMs trabalham com chunks, por exemplo. A partir disso, aparece a conclusão de que todos os conteúdos deveriam ser fragmentados em pequenos blocos independentes.
Ou então surge um novo arquivo pensado para facilitar o acesso de modelos a conteúdos e, rapidamente, ele passa a ser tratado como o “novo robots.txt”.
O problema não é testar essas práticas.
O problema é o salto entre “isso pode ajudar em determinada situação” e “isso é necessário para aparecer nas respostas de IA”.
Em julho de 2026, o próprio Google publicou uma orientação específica sobre otimização para seus recursos de pesquisa com Inteligência Artificial e aproveitou o documento para esclarecer alguns desses pontos.
A empresa afirma que não utiliza arquivos llms.txt em seus sistemas generativos, que não existe um tamanho ideal de conteúdo para IA e que não é necessário fragmentar artificialmente textos em pequenos blocos. O Google também reforça que não existe uma marcação especial de Schema necessária para aparecer nesses resultados.
Isso não significa que organização textual deixou de ser importante, muito menos que dados estruturados perderam sua função.
Um texto dividido em seções claras continua sendo melhor do que uma parede de conteúdo sem hierarquia. Uma FAQ continua sendo útil quando responde dúvidas reais. Schema continua sendo importante quando ajuda mecanismos de busca a interpretar corretamente uma informação.
A diferença está em entender por que essas práticas funcionam.
Uma boa estrutura ajuda porque torna o conteúdo mais compreensível. Isso não significa que precisamos transformar todos os artigos em dezenas de microblocos desconectados porque “a IA gosta de chunks”.
Da mesma maneira, inserir cinco perguntas artificiais no fim de qualquer página não transforma automaticamente aquele conteúdo em uma boa fonte.
Esse cuidado entre boa prática e suposto fator de visibilidade em IA é, para mim, uma das distinções mais importantes que precisamos fazer hoje quando falamos sobre GEO.
Antes de ser escolhido pela IA, o conteúdo precisa ser encontrado
Quando tiramos os hacks do caminho, começamos a chegar a uma discussão muito mais interessante.
Os próprios mecanismos generativos continuam dependendo de sistemas de recuperação de informação.
O Google explica que seus recursos de IA utilizam a infraestrutura tradicional da Pesquisa e diferentes mecanismos para recuperar informações relevantes e atualizadas antes de construir uma resposta. Entre eles está o Retrieval-Augmented Generation, conhecido pela sigla RAG, que permite buscar informações externas e utilizá-las como base para a geração do conteúdo.
Outro recurso mencionado é o chamado query fan-out. Na prática, uma pergunta feita pelo usuário pode originar diversas pesquisas relacionadas, permitindo que o sistema reúna informações sobre diferentes aspectos do assunto antes de elaborar uma resposta mais completa.
Imagine, por exemplo, alguém perguntando qual infraestrutura uma empresa precisa para implementar Inteligência Artificial com segurança.
A pergunta é uma só, mas para respondê-la o sistema pode buscar informações sobre arquitetura de dados, governança, segurança, infraestrutura em nuvem, compliance, custos e melhores práticas de implementação.
A resposta final pode utilizar páginas diferentes para sustentar partes diferentes do raciocínio.
Esse funcionamento ajuda a explicar por que eu não vejo SEO e GEO como duas disciplinas opostas.
Antes de um conteúdo ser citado, resumido ou utilizado como fonte, ele precisa estar disponível para recuperação. Precisa ser encontrado, acessado, interpretado e considerado relevante para alguma parte daquela necessidade.
Em outras palavras, antes de ser escolhido pela IA, o conteúdo precisa entrar no conjunto de informações que ela pode escolher.
Durante muitos anos, a principal pergunta do SEO foi como fazer determinada página aparecer entre os melhores resultados para uma consulta.
GEO acrescenta outra camada.
Agora também precisamos pensar em como fazer com que o conhecimento produzido por uma empresa participe das respostas construídas em torno de determinado assunto.
É uma mudança importante, mas não significa abandonar tudo o que já sabíamos sobre busca.
Leia também: SEO local com inteligência artificial: guia completo
SEO técnico continua sendo infraestrutura, inclusive para IA
Não existe nada particularmente empolgante em revisar robots.txt, canonicals, links internos ou indexação.
Talvez justamente por isso a discussão sobre GEO tenha começado muito mais pelos hacks do que pela infraestrutura.
Só que uma estratégia sofisticada para aumentar a presença de uma marca no ChatGPT adianta pouco se o conteúdo relevante está bloqueado, mal indexado, isolado dentro da arquitetura do site ou disponível de uma maneira que dificulte sua recuperação.
A própria OpenAI orienta publishers que desejam permitir que seus conteúdos apareçam na busca do ChatGPT a liberarem o acesso do OAI-SearchBot. A empresa também deixa claro que essa liberação não garante posicionamento ou citação, já que os resultados são selecionados a partir de diferentes critérios de relevância e confiabilidade.
É um bom exemplo da diferença entre condição e garantia.
Permitir que o crawler acesse seu site não fará uma empresa automaticamente aparecer no ChatGPT. Bloqueá-lo, porém, certamente limita as possibilidades de descoberta.
O mesmo raciocínio vale para arquitetura, rastreabilidade, indexabilidade, links internos, canonicals, performance e disponibilidade do conteúdo.
Esses elementos não precisam ser reinventados como “fatores de GEO”. Eles continuam importantes porque ajudam a criar as condições para que a informação seja encontrada e compreendida.
Nada muito glamouroso.
Mas fundamental.
O prompt não deveria substituir a palavra-chave
Outra tendência que ganhou força rapidamente foi a tentativa de transformar prompts na nova unidade de otimização.
Se antes acompanhávamos palavras-chave, agora começamos a monitorar perguntas completas feitas ao ChatGPT e observar quais marcas aparecem nas respostas.
Esse tipo de análise é útil. Ele ajuda a entender como uma empresa aparece em diferentes contextos, com quais temas é associada e até onde sua presença se mantém consistente.
O problema surge quando tratamos um prompt específico como se ele fosse o equivalente direto de uma palavra-chave.
Respostas generativas têm muito mais variabilidade.
A formulação da pergunta pode mudar o resultado. O contexto da conversa pode mudar o resultado. O modelo utilizado pode mudar o resultado. A maneira como o sistema busca informações também pode mudar o resultado.
Um estudo publicado pela Semrush em julho de 2026 analisou mais de 50 mil marcas, 1.094 categorias e centenas de milhares de citações no ChatGPT. Apenas 15,2% dos temas analisados possuíam uma marca claramente dominante. Mais importante do que isso, aparecer bem em uma única pergunta não significava necessariamente possuir autoridade sobre aquele assunto. A consistência começava a surgir quando a mesma marca aparecia em diferentes prompts relacionados ao mesmo tópico.
Isso aproxima GEO muito mais da lógica de autoridade temática do que de uma simples disputa por prompts.
Se uma empresa deseja ser associada a governança de dados, por exemplo, provavelmente é mais útil construir um ecossistema realmente forte sobre o assunto do que criar uma página tentando responder exatamente à pergunta “qual é a melhor empresa de governança de dados?”.
Esse ecossistema pode envolver uma página sólida de serviço, artigos sobre implementação, qualidade e arquitetura de dados, conteúdos assinados por especialistas, pesquisas, materiais técnicos, cases, comparativos e respostas para dúvidas que realmente aparecem ao longo da jornada de decisão.
A pergunta estratégica deixa de ser apenas “para qual prompt queremos aparecer?”.
Ela passa a ser: sobre quais assuntos queremos que nossa marca seja reconhecida como uma fonte relevante?
Essa mudança parece sutil, mas altera completamente o planejamento de conteúdo.
Se a IA já consegue resumir o consenso, sua empresa precisa acrescentar alguma coisa a ele
Talvez uma das consequências mais interessantes dessa transformação esteja no valor do conteúdo proprietário.
Durante anos, empresas conseguiram disputar tráfego orgânico produzindo versões melhores de assuntos que já haviam sido amplamente explorados.
Um artigo sobre “sete benefícios da Inteligência Artificial para empresas”, por exemplo, poderia ter uma otimização on-page melhor, um conteúdo mais completo e uma estrutura superior à dos concorrentes. Muitas vezes, isso era suficiente para conquistar boas posições.
Agora existe um novo problema.
Mecanismos generativos conseguem reunir e sintetizar dezenas de versões desse mesmo conteúdo em segundos.
O próprio Google recomenda atualmente a produção de conteúdos exclusivos, construídos a partir de experiência, conhecimento real, análises, dados e perspectivas próprias. A empresa também alerta contra conteúdos que apenas reproduzem informações amplamente disponíveis ou que poderiam ser gerados sem qualquer experiência específica sobre o assunto.
A diferença fica bastante evidente quando colocamos dois títulos lado a lado.
“Sete benefícios da Inteligência Artificial para empresas.”
“Analisamos 120 projetos de Inteligência Artificial em empresas B2B e identificamos os cinco gargalos mais frequentes antes da implementação.”
O primeiro conteúdo pode ser produzido por praticamente qualquer empresa.
O segundo depende de experiência, acesso a dados e conhecimento próprio.
Ele acrescenta uma informação que não estava disponível antes.
E talvez essa seja uma das mudanças mais importantes para estratégias de conteúdo nos próximos anos.
Se a IA consegue resumir o consenso, o conteúdo realmente valioso passa a ser aquele que acrescenta alguma coisa ao consenso.
Pesquisas próprias, cases, benchmarks, metodologias, experiências de especialistas e dados internos ganham força porque oferecem algo que não pode simplesmente ser reproduzido a partir da leitura dos mesmos vinte artigos que todos os concorrentes também utilizaram como referência.
Clareza ajuda. Transformá-la em ritual de GEO, não
Entre as práticas associadas à visibilidade em sistemas generativos, algumas fazem bastante sentido simplesmente porque tornam a informação melhor.
Uma análise da Semrush publicada em janeiro de 2026 comparou mais de 300 mil URLs citadas por mecanismos de IA com páginas presentes nos resultados tradicionais do Google.
Entre as características mais frequentes nas páginas citadas estavam clareza, capacidade de síntese, sinais de experiência e autoridade, formatos de pergunta e resposta e boa organização em seções.
É um resultado relevante.
Mas, novamente, precisamos usar a palavra correta: associação.
O estudo não demonstra que adicionar uma FAQ provoque uma citação. Também não prova que todo H2 precisa ser formulado como pergunta.
Uma FAQ pode funcionar muito bem em um conteúdo sobre migração para a nuvem se os usuários realmente costumam ter dúvidas sobre prazo, custo, segurança ou riscos. Nesse caso, a estrutura ajuda o leitor, explicita respostas importantes e organiza melhor a informação.
Agora, colocar cinco perguntas genéricas no fim de uma página institucional apenas para “fazer GEO” dificilmente transforma um conteúdo fraco em uma fonte relevante.
Minha interpretação é mais simples.
Se uma pessoa abre uma página e consegue rapidamente compreender o assunto, encontrar a informação que procura e identificar as evidências que sustentam determinada afirmação, temos um conteúdo bem construído.
Se essa mesma clareza também facilita a interpretação e a recuperação por sistemas generativos, ótimo.
Nem toda boa prática de GEO precisa nascer de uma descoberta revolucionária sobre LLMs.
Algumas funcionam porque são, antes de tudo, boas práticas de comunicação.
Evidência vale mais do que adjetivo
Existe um tipo de frase que aparece em praticamente todos os sites corporativos:
“Somos referência em soluções inovadoras e personalizadas, desenvolvidas por uma equipe altamente qualificada.”
Ela parece dizer muito e, ao mesmo tempo, poderia estar no site de uma empresa de tecnologia, uma consultoria financeira, uma indústria, uma agência ou um escritório de arquitetura.
Agora compare com outra informação:
“Depois da implementação, o tempo necessário para executar o processo caiu de 25 para 6 minutos.”
Aqui existe contexto, transformação e resultado mensurável.
Existe algo que pode efetivamente sustentar uma resposta.
Para um mecanismo que precisa construir conteúdo fundamentado em informações disponíveis, a segunda frase oferece muito mais valor do que a primeira.
É por isso que considero cases uma das oportunidades mais interessantes dentro de uma estratégia de GEO.
Um bom case não deveria apenas afirmar que determinada solução “transformou a operação do cliente”. Ele precisa explicar qual era o problema, em que contexto ele existia, quais decisões foram tomadas, como a solução foi implementada, quais obstáculos surgiram e, principalmente, qual foi o resultado observado depois.
Isso produz informação específica, contextualizada e verificável.
Não porque exista algum tipo de marcação secreta que faça o ChatGPT preferir cases.
Mas porque evidência é mais utilizável do que adjetivo.
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GEO também acontece fora do seu site
SEO sempre teve uma dimensão externa ao próprio domínio, principalmente quando falávamos sobre backlinks, autoridade e reputação.
Com GEO, essa discussão parece ganhar ainda mais importância.
Uma marca não é apenas aquilo que afirma sobre si mesma em suas próprias páginas.
Ela também é aquilo que diferentes fontes dizem sobre ela.
Pesquisas recentes começam a encontrar relações interessantes entre presença de marca na web e visibilidade em sistemas generativos. Uma análise da Ahrefs envolvendo 75 mil marcas encontrou correlação relevante entre menções da marca na internet e presença em respostas do ChatGPT. Menções no YouTube também apresentaram uma relação forte com visibilidade nesses ambientes.
Novamente, correlação não significa causalidade.
Seria muito fácil transformar esse resultado em outra receita: consiga o maior número possível de menções e o ChatGPT passará a recomendar sua empresa.
Não é isso que o estudo demonstra.
Mas existe uma interpretação estratégica bastante razoável.
Marcas que possuem uma presença digital real, são discutidas em diferentes canais, aparecem em publicações relevantes e são associadas repetidamente a determinados assuntos acabam produzindo muito mais sinais sobre quem são, o que fazem e em quais contextos são relevantes.
Isso faz com que GEO comece a aproximar disciplinas que durante muito tempo foram trabalhadas quase separadamente.
SEO, Digital PR, branding, conteúdo, imprensa, reviews, especialistas, parceiros, eventos e comunidades passam a fazer parte de uma discussão maior sobre presença de marca na internet.
Uma empresa pode dizer em sua página institucional que é especialista em segurança da informação.
Outra coisa é ter especialistas falando sobre o tema, cases publicados, entrevistas em veículos do setor, estudos citados por terceiros, participação em eventos e clientes relatando suas experiências com a solução.
São situações muito diferentes.
A segunda cria um conjunto muito mais amplo de referências sobre aquela marca.
Ser fonte não significa necessariamente construir marca
Ao mesmo tempo, precisamos ter cuidado para não transformar “citação em IA” na nova posição número 1 do Google.
Aparecer como fonte parece, naturalmente, um ótimo sinal.
Só que isso não significa necessariamente que o usuário viu, reconheceu ou lembrou do nome da empresa.
A pesquisa publicada pela Semrush em junho de 2026 analisou o fenômeno chamado de ghost citations. Em 62% das citações observadas no estudo, o domínio havia sido utilizado como fonte, mas a marca não aparecia diretamente no texto da resposta produzida pela IA.
Esse dado é importante porque ajuda a separar coisas que frequentemente aparecem misturadas quando falamos em mensuração de GEO.
Ser encontrado não é a mesma coisa que ser citado.
Ser citado não significa necessariamente ser mencionado.
Uma menção não representa automaticamente uma recomendação.
E uma recomendação ainda precisa gerar algum tipo de ação para produzir resultado de negócio.
Um artigo da empresa pode ser utilizado para sustentar uma explicação técnica sem que o nome da marca apareça em nenhum momento da resposta.
Em outro caso, o ChatGPT pode recomendar nominalmente uma empresa, mas o usuário não clicar em nenhum link porque já recebeu tudo o que precisava dentro da própria interface.
Também é possível receber tráfego de uma ferramenta de IA e descobrir que essas visitas não geram nenhuma oportunidade comercial.
Por isso, uma estratégia séria de SEO e GEO precisa separar diferentes etapas:
ser encontrado, ser citado, ser mencionado, ser recomendado e gerar uma ação.
Estamos, em certa medida, repetindo uma discussão que o próprio SEO já enfrentou.
Citação também não será.
Então, o que eu priorizaria em uma estratégia de GEO hoje?
Diante de tudo isso, não vejo muito sentido em começar uma estratégia de GEO pela implementação de uma longa lista de hacks.
Eu começaria pelas condições que aumentam as chances de uma marca ser encontrada, compreendida, utilizada como fonte e reconhecida dentro dos assuntos que realmente possuem importância para o negócio.
A primeira camada é a encontrabilidade. O site precisa permitir acesso aos crawlers relevantes, possuir boa arquitetura, páginas indexáveis, links internos coerentes e conteúdo disponível de forma clara.
Depois vem a cobertura temática. Em vez de produzir páginas isoladas para uma coleção de prompts, faz mais sentido identificar os temas estratégicos para a empresa e construir profundidade ao redor deles.
A terceira camada é a autoridade, e aqui volume de conteúdo, sozinho, diz pouco. Especialistas, pesquisas, cases, dados, metodologia e experiência prática ajudam a demonstrar que existe conhecimento real por trás daquilo que está sendo publicado.
Também considero importante trabalhar a entidade de marca. Precisa ser fácil compreender quem é aquela empresa, o que ela faz, para quem trabalha, quais soluções oferece e em quais assuntos possui autoridade.
Essa construção não termina no próprio domínio. A presença externa também importa, por meio de imprensa, parceiros, clientes, especialistas, reviews, comunidades, eventos e outros ambientes legítimos nos quais a marca possa ser citada e contextualizada.
Por último, vem a mensuração.
Citações e menções são métricas novas e interessantes, mas precisam ser acompanhadas ao lado de presença por tema, tráfego vindo de mecanismos de IA, conversões e resultados de negócio.
Essa própria mensuração começa a ganhar ferramentas específicas.
Em fevereiro de 2026, a Microsoft lançou em preview público o recurso AI Performance dentro do Bing Webmaster Tools, permitindo que publishers acompanhem quando seus conteúdos são utilizados em respostas produzidas pelo Copilot, Bing e integrações selecionadas, além de identificar quais URLs aparecem como fonte.
É um sinal interessante de para onde estamos caminhando.
Durante anos, boa parte da análise de performance orgânica esteve concentrada em posições, impressões, cliques e tráfego.
Agora começamos a precisar responder também a outra pergunta:
quanto do conhecimento produzido por uma marca está participando das respostas que as pessoas recebem?
GEO amplia a disputa pela informação
É provável que daqui a alguns anos tenhamos respostas muito melhores para várias das perguntas que ainda cercam GEO.
Teremos estudos mais extensos, metodologias mais maduras, ferramentas melhores e talvez até um entendimento mais consistente sobre quais características aumentam a probabilidade de uma empresa aparecer em respostas generativas.
Também teremos, inevitavelmente, novos hacks prometendo resolver tudo com uma alteração técnica e três ajustes de conteúdo.
Enquanto isso, acredito que uma estratégia responsável precisa conviver com duas coisas ao mesmo tempo: curiosidade e ceticismo.
Vale testar novos formatos. Vale monitorar prompts. Vale acompanhar citações. Vale analisar como plataformas diferentes utilizam conteúdos. Vale experimentar.
O que não vale é transformar cada correlação descoberta em uma nova regra universal.
Curiosamente, a orientação atual do Google para busca com IA termina muito próxima daquilo que já defendíamos em SEO há bastante tempo: estrutura técnica sólida, conteúdo original, informação útil, experiência real, confiabilidade e foco nas pessoas.
Talvez essa seja uma das maiores ironias dessa nova corrida por GEO.
Quanto mais tentamos descobrir como escrever para máquinas, mais percebemos que os conteúdos com maior valor são justamente aqueles produzidos por pessoas e empresas que têm algo real para dizer.
Isso não significa que nada mudou.
Mudou bastante.
Durante muitos anos, marcas disputaram principalmente posições em uma página de resultados.
Agora, elas também disputam participação na própria resposta.
E participar dessa resposta exige mais do que posicionar uma palavra-chave, acrescentar uma FAQ ou adaptar um artigo ao formato que imaginamos que um LLM prefira.
Exige que uma marca seja encontrável, compreensível, relevante, confiável e reconhecida dentro dos temas sobre os quais pretende falar.
Acima de tudo, exige que ela produza informação suficientemente útil para merecer ser recuperada.
Para mim, é aí que começa uma estratégia séria de GEO.
Não na tentativa de descobrir uma fórmula mágica, mas na construção de uma marca que tenha motivos reais para ser utilizada como fonte.
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