Marketing de conteúdo sempre foi uma das principais estratégias para se fugir da alta concorrência em mídia paga. Com o inbound marketing, o conteúdo se tornou um grande pilar para empresas trabalharem explicando mais sobre seus produtos e/ou seu negócio. O SEO tradicional sendo bem feito trazia um posicionamento nas principais páginas dos buscadores, se sua URL não aparecia até a quinta página da pesquisa do Google, seu site não “estava presente na internet”; porém nos últimos anos com a popularização da inteligência artificial e de diversas plataformas oferecendo buscas inteligentes para os usuários e mesclando conteúdos (vídeos no Youtube, Reels no Instagram, Blog, Post no TikTok, entre outros), a IA passou a ser “vendida” como estratégia dentro do marketing digital.
Mas de maneira simples, você sabe como a IA apresenta seu conteúdo?
Neste artigo vou explicar de maneira simples como isso acontece e como você pode “organizar a casa” para também ser referenciado nas pesquisas via LLM.
Primeiro passo é comportamento da Inteligência artificial
Para começar, o primeiro passo é a realização de uma pergunta dentro de um buscador, aqui um cenário normal que ocorre a qualquer momento. O usuário realiza uma pergunta para o Google e/ou Bing, ou qualquer outro buscador.
Dentro de uma plataforma de IA, esse comportamento segue o mesmo, as vezes mais educado outras vezes mais direto, mas o usuário realiza uma pergunta para a inteligência artificial.
Agora que muda tudo!
A maneira que a IA apresenta a resposta.
Ela não age como o Google que simplesmente organiza links, o processo é mais parecido como alguém que leu, ouviu e observou muita coisa ao longo do tempo, ou seja, com base no seu conhecimento (e cada IA tem o seu). Fizemos um conteúdo explicando como esse comportamento impacta na jornada de compra.
Quando você faz uma pergunta, a primeira coisa que acontece é uma interpretação do que você quer dizer. A inteligência artificial tenta captar a sua intenção, o contexto da conversa e o nível de profundidade que parece adequado. Ela não se prende apenas às palavras exatas que você usou, mas ao significado por trás delas, às relações entre os conceitos e ao que provavelmente seria útil para você naquele momento.
A partir daí, o modelo LLM, ativa um conjunto de padrões internos que aprendeu durante seu treinamento (novamente, cada IA tem o seu!). Ele não “consulta” um banco de dados de textos específicos, mas combina pedaços de conhecimento que internalizou sobre aquele tema. É como se ele tivesse uma grande rede de associações: ideias conectadas a outras ideias, exemplos ligados a conceitos, formas típicas de explicar determinados assuntos, estruturas de resposta que costumam funcionar bem para humanos.
De maneira simples, a IA categoriza sua resposta com base em aprendizados.
Ao apresentar o conteúdo, a inteligência artificial tende a priorizar três coisas principais:
- Relevância em relação à sua pergunta
- Clareza na forma de explicar
- Utilidade prática, ou seja, algo que faça sentido e possa ser aplicado ou compreendido facilmente. Se houver risco de ambiguidade ou mal-entendido, ela tenta reformular, exemplificar ou contextualizar melhor.
Entendendo esse comportamento da IA, podemos passar para a fase que ela “apresenta” seu conteúdo dentro de uma resposta.
Como o LLM “seleciona” o conteúdo para te responder
Quando o usuário realiza uma pergunta, a IA tenta compreender a intenção da sua pergunta, ou seja, dependendo de como você realiza a pergunta ele pode se aprofundar na resposta, ou não. Por exemplo, se você pergunta: “Como funcionam backlinks?”
Ele classifica isso como:
Pergunta informativa
Tema: SEO
Nível: explicativo
A compreensão da intenção já guia o modelo para o tipo de resposta. A partir da primeira pergunta e resposta, conforma comportamento do usuário o LLM pode recuperar conhecimento relevante, ou seja, ele pode indicar conteúdo para te responder, “ativando” padrões internos relacionados a: SEO, Links, Algoritmos, Confiança e Autoridade.
Ele não tem entrega um artigo sobre SEO, mas combina pedaços de conhecimento que aprendeu sobre o tema, é como se fosse um professor que não cita livros, mas sabe a resposta com base no que aprendeu durante a vida.
A inteligência artificial organiza ideias em ordem lógica, decide nível de detalhe, escolhe exemplos e ajusta tom de voz. A síntese e geração de resposta, vai variar de acordo com o comportamento do usuário.
Dentro desse comportamento existem cenários diferentes onde a LLM pode recomendar seu site.
Primeiro cenário
Ela pode recomendar sites e blogs do tema, pois dentro do aprendizado ela entende que são links de referência frequentes em SEO (ou o tema que estiver pesquisando), isso não significa que ela consultou o site naquele momento, e sim que com base no que ela aprendeu, aquelas referencias são as “melhores”.
Nesse cenário aqui, muitas vezes nos frustramos pois não aparece o que queremos saber mais, principalmente quando queremos saber de uma marca ou produto específico.
Segundo cenário
Em alguns sistemas como versões de ChatGPT com web, ou Gemini em certos contextos) fazem busca ativa na internet antes de responder. Nesse caso, o comportamento da IA é:
- O modelo entende sua pergunta
- Ele faz uma busca estruturada na web
- Seleciona páginas relevantes
- Resume / sintetiza o conteúdo dessas páginas
- Te entrega a resposta e às vezes as fontes
Neste cenário existe algo parecido com “seleção de conteúdos”, mas mediada pela IA.
Se a sua pergunta é factual, atual ou depende de dados recentes como números, eventos, decisões políticas, preços, pesquisas novas ou acontecimentos do momento, a IA identifica que só o conhecimento prévio do modelo pode não ser suficiente.
A partir daí, em vez de já gerar uma resposta final, o LLM formula internamente algo parecido com uma “estratégia de busca”. Ele traduz sua pergunta em termos que façam sentido para um mecanismo de busca: quais são os conceitos principais, que tipo de fonte seria confiável, que palavras-chave podem trazer resultados relevantes, e que ângulo da pergunta precisa ser priorizado.
Essa consulta estruturada é então enviada para a web, mas para fontes que o sistema considera potencialmente úteis, como: sites de notícias, estudos, páginas oficiais, artigos técnicos, ou conteúdos que tenham autoridade sobre o tema. A IA recebe uma seleção de resultados, não toda a internet, mas um conjunto filtrado de páginas que parecem responder melhor à sua pergunta.
Nesse momento acontece algo importante: o LLM não apenas lê esses resultados como um humano faria, nem os entrega diretamente para você como o Google faz. Ele analisa, compara e sintetiza as informações.
Se encontra dados conflitantes, tenta identificar o que parece mais confiável com base no contexto. Se vê informações repetidas em várias fontes, entende que aquilo provavelmente é consenso. Se percebe lacunas, sabe que pode precisar de mais busca ou precisa deixar claro que a informação é limitada.
A IA então reorganiza as ideias, adapta a linguagem para ficar mais clara (de acordo com o tom de voz), conecta os pontos e em muitos casos, adiciona explicações baseadas no conhecimento geral que já possui. Quando necessário, ele pode citar as fontes para mostrar de onde vieram os dados que usou.
Dentro desse comportamento, o robô muitas vezes “apaga o aprendizado” que uma pessoa teria sobre determinado assunto. Influenciando totalmente na jornada de compra.
Regra para seu conteúdo aparecer na busca por IA
Em geral o LLM prioriza coerência, um conteúdo pode ser relevante, mas se estiver confuso, mal estruturado ou excessivamente técnico sem necessidade, ele perde valor.
Isso significa que a clareza do conteúdo é essencial: textos bem estruturados, com ideias bem explicadas e linguagem acessível facilitam a interpretação semântica por modelos de IA. A autoridade do site também pesa, porque materiais publicados por fontes reconhecidas, consistentes e transparentes tendem a ser tratados como mais confiáveis. Aqui vale a regra de outro de SEO técnico bem estruturado e textos bem escritos.
Em conjunto, esses fatores criam um cenário em que o conteúdo não é apenas “bem ranqueado”, mas também bem compreendido. É nesse ponto que SEO tradicional e GEO se encontram: um busca visibilidade, o outro busca compreensão e autoridade semântica, e os melhores resultados vêm quando ambos caminham juntos.
