A busca por IA provavelmente não vai substituir todo o tráfego orgânico que os sites estão perdendo para assistentes como ChatGPT e Gemini. Mas, calma, tráfego é só uma parte da história. Antes mesmo de alguém clicar no seu site, é bem provável que um assistente de IA já tenha explicado o que seu produto faz, comparado com concorrentes e ajudado a pessoa a decidir se vale a pena considerar sua marca. Ou seja, quando o clique finalmente acontece, o visitante já chega sabendo exatamente o que procura.
É aí que mora a verdadeira oportunidade dentro de uma boa estratégia de IA generativa: em vez de focar só em cliques, o objetivo passa a ser virar uma marca que a IA consiga descrever com precisão e recomendar com confiança. Para isso, existem quatro frentes de trabalho que fazem toda a diferença:
- Oferecer à IA uma fonte de informação clara e confiável sobre o negócio.
- Construir evidências de terceiros que mostrem que a marca realmente pertence àquela categoria.
- Publicar conteúdo que continue valioso mesmo depois que a IA resumir tudo.
- Acompanhar a visibilidade em IA ao longo do tempo para entender o que está melhorando.
A seguir, cada um desses pontos é detalhado para mostrar, na prática, como melhorar a presença da marca nas respostas geradas por inteligência artificial.
Pilar 1: uma fonte confiável de informação nos canais próprios da marca
Pense num assistente de IA como aquele vendedor novo que está aprendendo sobre o produto só pelo que encontra na web pública. Ele precisa de respostas claras para perguntas básicas, como: o que o produto faz? Para quem ele serve? Quais problemas resolve? Em que se diferencia dos concorrentes? Quanto custa? Com quais ferramentas se integra? E por onde um cliente novo deveria começar?
Se essas respostas estiverem espalhadas em páginas incompletas, posts de blog desatualizados e perfis esquecidos, adivinha quem preenche essas lacunas? A própria IA — e é assim que ela acaba repetindo mensagens antigas, recomendando o produto para o público errado ou simplesmente errando detalhes importantes.
Um exemplo real ilustra bem isso: a IA reconheceu corretamente que o Ahrefs Brand Radar tem uma versão demo gratuita, mas, por não encontrar documentação clara, acabou misturando as funcionalidades da versão demo com as da versão paga.
Essa é justamente uma das diferenças mais marcantes entre GEO (Otimização para Mecanismos Generativos) e o SEO tradicional. No SEO, normalmente se criam páginas para ranquear em buscas específicas. Já no GEO, algumas páginas são valiosas mesmo sem nunca ranquear, simplesmente porque servem como fonte confiável para os sistemas de IA.
Olhando para uma marca grande como a Samsung, dá pra notar que as páginas mais valiosas se parecem com material de apoio que um vendedor ou atendente usaria numa conversa com cliente: guias de produto, documentação de suporte, perguntas frequentes. Documentar bem recursos, integrações, preços, casos de uso e terminologia do produto ajuda a IA a responder com precisão — e esse é, hoje, o novo papel desse tipo de conteúdo.
Além disso, essa documentação não para no site da empresa. Ela inclui todos os perfis controlados em plataformas como G2, Capterra, LinkedIn, Crunchbase, marketplaces de aplicativos e diretórios de parceiros. Os assistentes de IA consultam essas páginas com frequência, e muitas vezes é ali que a mensagem da marca fica desatualizada primeiro. Um teste rápido: peça ao ChatGPT para avaliar se uma marca qualquer é confiável — é bem provável que esses mesmos sites apareçam influenciando a resposta.
Por isso, vale tratar cada perfil próprio como parte dessa fonte de verdade: mantenha descrições, posicionamento, preços e detalhes do produto consistentes em todos os lugares. Sempre que possível, reforce as afirmações com evidências — avaliações, certificações, rankings ou premiações. Quanto mais sinais a IA conseguir cruzar, mais segura ela fica para descrever o negócio corretamente.
E não dá pra deixar as informações envelhecerem: constatou-se que assistentes de IA preferem conteúdo fresco — o material citado por IA é 25,7% mais recente do que os resultados orgânicos do Google.
Por onde começar
Revisar página por página e perfil por perfil pode parecer uma tarefa gigantesca. Mas três verificações simples já resolvem boa parte dos problemas:
- Revisar os perfis de marca sob seu controle (G2, LinkedIn, Google Business Profile, Facebook, YouTube, entre outros).
- Checar se as páginas que ranqueiam para buscas pela marca estão corretas e atualizadas.
- Perguntar diretamente a assistentes de IA sobre a marca e os produtos para identificar lacunas na documentação.
O primeiro ponto é bem direto, então vale focar nos outros dois. Com o Ahrefs Brand Radar, por exemplo, é possível ver quais páginas a IA cita, quais recebem visitas de bots de IA e quando foram atualizadas pela última vez — basta criar um relatório, informar o nome e o domínio da marca, abrir o relatório de páginas citadas e acessar a aba correspondente às páginas próprias.
Para acompanhar a atividade de bots e o tráfego vindo de buscas por IA, é preciso configurar antes o Ahrefs Web Analytics, que é gratuito. Assim que os dados começam a chegar, aparecem colunas específicas de visitas de bots e tráfego de IA no relatório.
Que perguntas alguém faria ao ChatGPT ao pesquisar meu produto? Conheça meu produto primeiro a partir do meu domínio.
Essa é uma sugestão de prompt para usar diretamente com a IA, pensando como um potencial cliente faria. Conversas de vendas e atendimento, aliás, são ótimas fontes de inspiração para montar perguntas assim. Também é possível usar o recurso de geração de prompts do Brand Radar para começar mais rápido.
Uma dica extra: preste atenção nas URLs que a IA “inventa” (as famosas alucinações). Elas costumam revelar páginas que a IA espera encontrar, mas que simplesmente não existem — ótimas candidatas para novos redirecionamentos ou até para a criação de conteúdo inédito.
Pilar 2: evidências externas para a marca ser reconhecida — e recomendada — na categoria
Os assistentes de IA não aprendem sobre uma marca só pelo site oficial. Eles também recorrem a avaliações, vídeos no YouTube, cobertura de analistas, publicações do setor, páginas de comparação, podcasts, Reddit e discussões entre clientes.
Inclusive, é bem comum que as menções a uma marca nas respostas de IA venham de páginas de terceiros — e foi exatamente o que aconteceu com a marca Ahrefs: em até 89% dos casos, ela apareceu nas respostas de IA porque outros sites a mencionaram, não porque a IA recorreu diretamente ao site oficial da empresa, segundo dados do Ahrefs Brand Radar.
Quando a IA busca uma perspectiva mais humana, costuma recorrer a conteúdo gerado por usuários. Nesse levantamento, YouTube, Reddit, Facebook e LinkedIn estiveram entre as plataformas mais citadas.
Juntos, o conteúdo próprio da marca e as menções de terceiros moldam o entendimento que a IA tem sobre o negócio, formando uma espécie de consenso online sobre quais marcas realmente pertencem a determinada categoria. É por isso que os assistentes de IA tendem a recomendar sempre um grupo relativamente pequeno de empresas já consolidadas — marcas que passaram anos acumulando avaliações, comparações, cobertura de mídia e discussões de clientes. No fim das contas, a IA reflete em grande parte o consenso que já está visível na web.
Esse padrão já foi observado em pesquisas próprias e também por outros profissionais do setor, reforçando que construir reputação fora do próprio site é tão importante quanto cuidar da casa.
Com informações de ahrefs.com.
