GEO e SEO, qual a diferença? 

A era da inteligência artificial (IA) está transformando tudo ao nosso redor, inclusive a forma como buscamos informações online. 

Com o surgimento de generative engines (motores geradores), como o Gemini (ex-Bard) do Google e o Bing Chat da Microsoft, as pesquisas tornaram-se mais dinâmicas e abrangentes, gerando respostas multimodais que vão além do texto. Mas espere aí: já ouviu falar em Generative Engine Optimization (GEO)? 

Se você está se sentindo perdido em meio a tantas siglas e termos técnicos, não se preocupe: não é o único. Vamos descomplicar tudo isso e entender como a IA está revolucionando as pesquisas nos mecanismos de busca.

Curioso para saber formas de adaptar sua estratégia de Marketing de Conteúdo a essa nova realidade? Continue lendo!

O que é Generative Engine Optimization (GEO)?

É uma abordagem inovadora de otimização de motores de busca que se adapta à era dos motores de busca baseados em inteligência artificial, também conhecidos como generative engines (GEs, ou motores geradores). 

Nunca ouviu falar do termo GEO? Não se preocupe: ele é bem recente, tendo sido oficializado em um estudo colaborativo realizado em novembro de 2023 pela Universidade de Princeton, Georgia Tech, o Instituto Allen de IA e o IIT Delhi.

Mas o que é Generative Engine?

Antes de falar sobre otimização para generative engines, precisamos entender o que elas são, certo? 

De acordo com os pesquisadores do estudo, “os motores geradores geralmente atendem às consultas sintetizando informações de múltiplas fontes e resumindo-as com a ajuda de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs)”.

Assim, as GE não apenas buscam a informação, mas também geram uma resposta à pergunta da pessoa usuária a partir de múltiplas fontes, o que pode incluir texto, vídeo, infográfico, ofertas de e-commerce e o que mais parecer pertinente para responder de forma satisfatória à dúvida. 

Exemplos mais conhecidos são Gemini (ex-Bard), Bing Chat e Google SGE. 

Qual o impacto de GEO no SEO?

A perspectiva é que essa mudança traga um alto impacto para negócios e pessoas, sobretudo pensando em tráfego e otimização para mecanismo de busca ( Search Engine Optimization, ou SEO).

Giuseppe Caltabiano, VP de Marketing da Rock Content, fez a seguinte observação:

“Generative Engines representam uma mudança transformadora no paradigma dos motores de busca, oferecendo respostas diretas e abrangentes às consultas dos usuários e, assim, potencialmente reduzindo a necessidade de visitar sites de forma direta. Isso pode levar a uma queda no tráfego orgânico para os sites e impactar severamente sua visibilidade”.

A diminuição de tráfego não é novidade no mundo do marketing digital. De acordo com a pesquisa “2024 Digital Experience Benchmark Explorer”  da Contentsquare, em diversas indústrias, 55% dos sites registraram menos tráfego em 2023 que no ano anterior.

Com a IA-Search, muitos apostam que haja uma queda ainda maior de tráfego com intensificação dos resultados ‘zero clique’, sobretudo aqueles com intenções menos específicas, ou seja, mais no topo do funil. 

A lógica é simples: a resposta dada pela IA a essas dúvidas mais gerais provavelmente já vai satisfazer esse usuário, diminuindo as chances de ele clicar e ir até o seu site. 

E tendo em vista que muitos negócios se baseiam em tráfego e visibilidade online para gerar conversão e venda, há a discussão de como as GEs têm um potencial muito alto de afetar a economia daqueles que trabalham com Marketing de Conteúdo em geral.  

É justamente por isso que surgiu o GEO: para ajudar esse grupo a lidar melhor com essa mudança pela qual estamos passando e sem muita certeza de quais serão os próximos passos. 

Nas palavras do estudo:

“Para abordar isso, apresentamos a GENERATIVE ENGINE OPTIMIZATION (GEO), um novo paradigma para auxiliar criadores de conteúdo a melhorar a visibilidade de seu conteúdo nas respostas do GE por meio de um framework de otimização para otimizar e definir métricas de visibilidade”.

A ideia é que, ao entender e implementar métodos GEO, os criadores de conteúdo aumentem significativamente a visibilidade em ambientes de busca movidos por IA.

GEO e SEO, qual a diferença? 

Após entender a definição de cada termo, você pode estar se perguntando: mas e o SEO? Não existe mais? Não seriam as mesmas técnicas? Qual a diferença? Entenda melhor a seguir. 

Foco em algoritmos de IA

O GEO se concentra em otimizar o conteúdo para algoritmos de IA dos motores geradores. 

Já o SEO tradicional visa melhorar a classificação nas páginas de resultados de motores de busca (SERPs) com base em diferentes critérios, como palavra-chave, backlinks, qualidade do conteúdo, experiência do usuário e velocidade de carregamento da página. 

Respostas multimodais

Como vimos, os motores geradores geram respostas multimodais, combinando informações de várias fontes e com variados formatos, em contraste com os resultados baseados em links mais relevantes para responder à dúvida do SEO tradicional.

Dúvidas complexas 

Ao realizar buscas com consultas longas e detalhadas, as páginas de resultados dos motores de busca (SERPs) muitas vezes não conseguiam abordar toda a demanda específica, optando por fornecer conteúdos que consideravam mais relevantes para a dúvida de forma geral. 

No entanto, com a evolução das Generative Engines (GEs), essas plataformas passam a gerar respostas considerando palavras-chave mais específicas e de fundo de funil, oferecendo soluções mais precisas e direcionadas às necessidades dos usuários. 

Isso implica uma mudança na abordagem de criação de conteúdo, exigindo uma atenção maior às dúvidas detalhadas e específicas do público-alvo.

Relevância do posicionamento na SERP

No modelo tradicional de motor de busca, a visibilidade é frequentemente medida pelo ranking médio de um site nas páginas de resultados de busca.

No entanto, essa métrica é menos relevante para os motores geradores, que priorizam respostas estruturadas ricas em vez de uma simples lista de links.

Tabela comparando os resultados de uma busca mais tradicional e os resultados de uma GEs. Fonte da imagem: artigo “GEO: Generative Engine Optimization” (novembro/2023)

Quais os principais exemplos de Generative Engines?

Tudo parece muito teórico? É bem mais simples do que parece e está bem próximo do nosso dia a dia nos últimos tempos. Como mencionamos na introdução, temos exemplos de GEs bem populares atualmente. 

Gemini (ex-Bard)

Gemini é uma ferramenta de inteligência artificial desenvolvida pelo Google, inicialmente chamada de Bard. Funciona como um assistente de linguagem generativa, capaz de compreender e responder a perguntas complexas, além de gerar conteúdo relevante e informativo. 

Utilizando técnicas avançadas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, Gemini visa oferecer respostas mais precisas e humanas. Pode ser usado no lugar do Google Assistente, inclusive. 

Clique no “play” abaixo e veja um vídeo de como funciona uma pesquisa e resposta no Gemini.

Bing Chat

É um motor de busca desenvolvido pela Microsoft, projetado para fornecer resultados de pesquisa relevantes e precisos para os usuários. 

O Bing Chat utiliza uma versão modificada do ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, para fornecer suas funcionalidades de conversação, permitindo que o chatbot responda a perguntas e participe de conversas de maneira mais natural e informativa.

Assim, o Bing incorpora recursos de inteligência artificial para aprimorar a experiência de busca, oferecendo respostas diretas e personalizadas às consultas dos usuários.

Clique no “play” abaixo e veja um vídeo de como funciona uma pesquisa e resposta no Bing.

SGE do Google

O SGE, ou Search Generative Experience, é uma iniciativa do Google para integrar capacidades de geração de linguagem natural baseadas em IA aos seus resultados de pesquisa. 

Ele visa melhorar a capacidade do mecanismo de busca de fornecer respostas diretas, resumos e explicações geradas de forma inteligente para as consultas dos usuários. 

Utilizando modelos de linguagem avançados, o SGE busca entender a intenção do usuário e gerar respostas que sejam informativas, concisas e contextualmente relevantes.

Abaixo, você confere um Gif de como funciona uma pesquisa e resposta com o Google SGE.

Como foi possível notar, atualmente, as fontes usadas para gerar a resposta são sinalizadas em forma de link com título e pequeno resumo. Assim, caso a pessoa deseje, pode clicar e ler a fonte completa. 

Entendido o que e quais são as principais GEs e a importância dessa nova forma de pesquisa, podemos passar para o próximo passo. 

Como funcionam as estratégias de otimização para GEO?

Elas são projetadas para melhorar a visibilidade do conteúdo nos motores geradores, que sintetizam respostas a partir de várias fontes. 

Essas estratégias diferem em alguns momentos das práticas tradicionais de SEO, pois se concentram em tornar o conteúdo mais relevante e atraente para os algoritmos de IA desses motores de busca avançados.

A pesquisa que trouxemos no início enfatiza a importância de se adaptar a esse paradigma emergente, pois as estratégias tradicionais de otimização para motores de busca podem não se traduzir diretamente em sucesso no contexto de busca impulsionada por inteligência artificial.  

Inclusive, as descobertas do estudo sugerem que a dominância e relevância de uma marca nas páginas de resultados de motores de busca do Google não garante visibilidade semelhante em ambientes de busca por IA. 

Sobre isso, Giuseppe Caltabiano afirma que:

“Essa mudança também provoca uma redefinição da concorrência no espaço de SEO, pois a paisagem agora inclui não apenas os players estabelecidos, mas também novas startups que são hábeis em aproveitar os algoritmos de IA para sua vantagem”.

À medida que os algoritmos de IA se tornam mais sofisticados, compreender e otimizar o conteúdo para esses sistemas requer uma abordagem mais dinâmica e focada na naturalidade da linguagem e na relevância do contexto. 

Quais são as principais estratégias de otimização para GEO?

O estudo colaborativo mencionado na introdução examinou nove estratégias distintas voltadas para otimizar o conteúdo do site especificamente para motores geradores. 

Conforme enfatizado por Giuseppe Caltabiano,

“[as estratégias] parecem ser uma combinação de técnicas tradicionais de SEO, como otimização de palavras-chave, aderência aos princípios de E-E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness e Experience), riqueza semântica e uso de links externos, todas adaptadas às demandas exclusivas das plataformas de busca gerativas”. 

Estas estratégias incluem:

Authoritative (Autoritativo)

Modifica o estilo do texto do conteúdo da fonte para ser mais persuasivo e autoritário, fazendo afirmações com confiança.

Keyword Stuffing (Saturação de Palavras-chave)

Modifica o conteúdo para incluir mais palavras-chave da consulta do usuário, semelhante às estratégias tradicionais de otimização de SEO.

Statistics Addition (Acréscimo de Dados Estatísticos) 

Modifica o conteúdo para incluir estatísticas quantitativas em vez de discussão qualitativa sempre que possível, adicionando evidências baseadas em dados.

Cite Sources (Citação de Fontes)

Menciona as fontes utilizadas para apoiar afirmações ao longo do conteúdo do site.

Quotation Addition (Adição de Citações)

Incorpora citações de fontes relevantes para melhorar a autenticidade e profundidade do conteúdo do site.

Easy-to-Understand (Facilidade de Entendimento)

Simplifica a linguagem e estrutura do conteúdo do site, tornando-o mais acessível e atraente para o motor gerador e usuários.

Fluency Optimization (Otimização da Fluência)

Melhora a fluência e legibilidade do texto do site, garantindo uma experiência de leitura suave e coerente.

Unique Words (Palavras Únicas)

Adiciona vocabulário único e intrigante ao conteúdo do site, tornando-o mais destacado e aumentando seu apelo.

Technical Terms (Termos Técnicos)

Incorpora termos técnicos e jargão relevante para o domínio ou indústria, demonstrando expertise e atendendo a públicos específicos.

Quais as estratégias mais eficazes na otimização para GEO?

Nesse estudo, as três estratégias que se destacaram em termos de eficácia foram Cite Sources, Quotation Addition e Statistics Addition, que, com mudanças mínimas no conteúdo original, melhoraram a visibilidade do site em 30-40% nas GEs em comparação com as demais estratégias. 

O estudo mostrou também que a eficácia das estratégias de otimização variou dependendo do domínio do conhecimento. 

Por exemplo, a otimização Autoritativo funcionou melhor para conteúdo relacionado ao domínio histórico, enquanto a Citação de Fontes foi mais eficaz para consultas de pesquisa factuais, e a Acréscimo de Dados Estatísticos provou ser benéfica para perguntas relacionadas a leis e ao governo. 

Imagem: artigo “GEO: Generative Engine Optimization” (novembro/2023) 

Ainda de acordo com o estudo, adicionar mais palavras-chave da consulta de pesquisa ao conteúdo (Saturação de Palavras-chave) não foi eficaz e teve um desempenho pior do que a linha de base em 10%.

Giuseppe também compartilha uma lista com dicas mais práticas que estão sendo sugeridas por diversos especialistas, como Malte Landwehr, para ter um norte de como influenciar positivamente a IA-Search. 

Elas incluem as estratégias do estudo que mencionamos acima, mas vão além, com outras sugestões como:

• Tenha avaliações de usuários reais.
• Tenha uma análise de especialista.
• Tenha uma lista de prós e contras.
• Tenha um resumo para qualquer conteúdo longo que seja relevante, mas muito extenso para ser citado.
• Adicione mais conteúdo. Não apenas aumente o número de palavras, mas o número de palavras únicas relacionadas.
• Tenha UGC (conteúdo gerado pelo usuário). Resuma-o de forma citável.
• Escreva sobre novos tópicos e eventos que não fazem parte dos dados de treinamento dos LLMs (modelos de linguagem de grande escala).
• Certifique-se de não ter problemas de rastreamento ou indexação.
• Mencione e explique termos técnicos relevantes para o seu tópico.
• Mantenha o conteúdo atualizado.
• Use listas, especialmente para aspectos-chave do tópico que você está cobrindo.
• Todos os conselhos comuns sobre EEAT (Experiência, Expertise, Autoridade e Confiança) se aplicam também.

Essas descobertas e surgimento de primeiras estratégias sublinham a importância de adaptar o conteúdo para atender às demandas dos motores geradores, utilizando estratégias específicas de GEO para manter e melhorar a visibilidade online em um ambiente de busca cada vez mais dominado por IA.

O que esperar do futuro do SEO com o GEO?

Como toda novidade, muita coisa pode (e está) mudando rápido. Giuseppe Caltabiano traz uma discussão importante à tona: quantas pessoas estão realizando buscas via IA atualmente? E como isso vai impactar (mais) o tráfego, já em queda, como vimos? 

“Em primeiro lugar, a taxa na qual os usuários estão migrando dos motores de busca tradicionais para os motores de busca gerativos movidos por IA permanece ambígua, com um relatório da Gartner prevendo um declínio significativo de 50% no tráfego de busca orgânica até 2028 devido à proliferação da busca por IA.” 

Outra análise interessante é sobre como as GEs escolhem suas fontes, sobretudo com relação à SERP e a questão do posicionamento. Vimos que ter uma boa posição na SERP não está diretamente relacionado com ser eleito pelos motores geradores.

Durante o evento SEO Square da Semji de outubro de 2023, os palestrantes Sélim Dahmani e Amiel Adamony da HubSpot France, em sua conferência “Allier le contenu à l’expérience utilisateur : la clé pour convertir avec votre site web en 2023” (“Aliar o conteúdo à experiência do usuário: a chave para converter com o seu site em 2023”, disponível aqui), já enfatizavam a necessidade de focar os esforços de marketing de conteúdo para se tornar uma das fontes utilizadas pela IA na geração de respostas.

Agora, testemunhamos o surgimento do GEO com foco justamente nessa questão. 

Em outra palestra do mesmo evento, “L’avenir du SEO s’appelle Google SGE”, de Charley Bouzerau e Jérémie Conde, os dois mostraram, inclusive, que a maioria dos sites presentes no Google SGE como fontes das respostas geradas (aparecendo ao lado ou embaixo da resposta em si) não seguia exatamente a ordem dos top 10 da SERP, e muitos nem estavam nesse top 10.

Imagem: apresentação de “L’avenir du SEO s’appelle Google SGE”, de Charley Bouzerau e Jérémie Conde, de outubro/2023 (“O futuro do SEO se chama Google SGE”, disponível aqui)

Por um lado, há quem defenda que isso abre novas possibilidades para marcas e sites menores ganharem visibilidade. 

Por outro, conforme Giuseppe Caltabiano destaca, pode ser que isso dê ainda mais relevância a marcas de grande autoridade:

“Existe uma perspectiva oposta que sugere que os motores de busca baseados em IA podem favorecer, por natureza, sites maiores e mais estabelecidos, potencialmente exacerbando a disparidade entre essas entidades e pequenas empresas no ecossistema digital”. 

Nenhuma das afirmações ou dados que trouxemos é ou se propõe a ser uma verdade absoluta. São nortes a ter em mente nesse momento de muitas mudanças e com tendências sendo desenhadas. 

Na conclusão do estudo sobre GEO, inclusive, os próprios pesquisadores o definiram como “(…) um primeiro passo para entender o impacto dos motores gerativos no espaço digital e o papel da OTIMIZAÇÃO DE MOTORES GERATIVOS nesta nova era dos motores de busca”.  

Logo, a própria disciplina ainda está em fase inicial e muita coisa certamente vai mudar. 

Porém, por tudo o que vemos notando, além das técnicas tradicionais de SEO, entendemos que o investimento profundo nos princípios de EEAT (Experience, Expertise, Authoritativeness e Trust) se tornam ainda mais relevantes na era AI-Driven. 

Afinal, como mostrado, muitos critérios usados pela GEs parecem estar atrelados a eles, que visam garantir que os usuários recebam conteúdo de alta qualidade, confiável e relevante em suas buscas online.

EEAT e GEO: qual a relação?

Em uma explicação rápida, EEAT é um acrônimo para Expertise, Experience, Authoritativeness e Trustworthiness, usados para avaliar a qualidade e a confiabilidade do conteúdo de um site. Eles se referem a:

• Expertise (Experiência): refere-se ao conhecimento e à habilidade do autor do conteúdo em um determinado assunto ou área;
• Experience (Experiência): relaciona-se com a profundidade e a relevância da experiência do autor no tópico, garantindo que o conteúdo seja informativo e útil para o usuário;
• Authoritativeness (Autoridade): mede o reconhecimento e a credibilidade do autor e do site no campo em questão;
• Trustworthiness (Confiabilidade): avalia a confiabilidade e a segurança do site, incluindo aspectos como a precisão do conteúdo e a proteção das informações do usuário.

A relação entre EEAT e GEO é intrínseca, pois o EEAT serve como um excelente norte em mudanças voltadas a mecanismos de busca. 

Essas mudanças sempre têm em mente inclusive o que o Google enfatiza desde sempre e com ainda mais frequência depois do Google Helpful Content: fornecer aos usuários o conteúdo mais relevante, útil e de alta qualidade. 

Portanto, manter o foco na excelência do conteúdo e seguir o estabelecido pelo EEAT é uma estratégia sólida não apenas para o SEO tradicional, mas também para navegar com sucesso nas mudanças trazidas pela ascensão da busca por IA. É nisso que acreditamos, mesmo com a ascensão da IA Search e muitas dúvidas nesse sentido.

Conclusão

Sabemos que é muita coisa nova e parecemos navegar por um mar tortuoso com um barco que não funciona muito bem. 

Porém, não pense em largar tudo e modificar toda sua estratégia de conteúdo do dia para a noite, apostando todas as fichas na Generative Engine Optimization para manter a relevância e a visibilidade em ambientes de busca movidos por IA. Lembre-se de que tudo está em fase inicial. Observe as movimentações, acompanhe as novidades, faça testes, meça resultados e tente de novo. 

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