GEO: Otimização de motores gerativos, SEO mais inteligente

A importância de ter um conteúdo bem ranqueado, levando em conta as melhores práticas de SEO (Search Engine Optimization), é praticamente autoevidente para todos que trabalham na área. Afinal, não basta produzir um conteúdo de qualidade, é preciso que ele seja visto pelo público-alvo. Contudo, graças à popularização da Inteligência Artificial (IA), uma nova modalidade de otimização está em pauta, o chamado GEO (Generative Engine Optimization). 

 Os motores gerativos (GEs) são capazes de fornecer respostas não apenas em texto, mas em uma variedade de formatos que refletem a complexidade dos meios e plataformas de comunicação. 

GEO proporciona experiência de busca multimodal 

Basicamente, o GEO é a uma evolução do SEO tradicional. Por um lado, o SEO foca em otimizar sites e conteúdos de blogs para ranquear palavras-chave nas Páginas de Resultados do Motor de Busca (SERPs). Por outro lado, o GEO visa otimizar o conteúdo para aparecer nos resumos gerados por IA que os motores de busca criam, de maneira multimodal.

Uma resposta multimodal consiste na combinação de diferentes tipos de mídia como texto, imagem, vídeo e som. Por exemplo, uma pessoa realiza uma pesquisa e recebe, em resposta, uma combinação de artigos escritos, infográficos, clipes de vídeo explicativos e até trechos de áudio. Dessa maneira, os GEs não se limitam a procurar informações, mas vão além criando respostas para as perguntas dos usuários utilizando uma variedade de fontes.

Outro parâmetro que muda de um mecanismo para o outro são as métricas utilizadas. No SEO, indicadores como a taxa de cliques, taxa de rejeição e duração da visita na página são frequentemente empregados. Por sua vez, o GEO mede as impressões dos usuários, que quantificam a visibilidade e a relevância das menções em relação à pesquisa do usuário.

Otimização para GEs 

Para que seu conteúdo esteja alinhado com os GEs, é necessário entender como IA “pensa”. Isso significa criar conteúdo que seja não só informativo e contenha palavras-chave bem pesquisadas, mas também seja diversificado e adaptável às diferentes linguagens dos GEs. A otimização para esses motores envolve a combinação texto, imagem e som de maneira estratégica.

Portanto, para obter sucesso nessa transição de modelos de otimização, é preciso que gestores e equipes tenham uma compreensão mais profunda de como os modelos de IA generativos interpretam o conteúdo disponível na internet. Para tanto, é necessária uma abordagem mais dinâmica e focada na relevância de todos os componentes do conteúdo, além de enriquecê-lo.

O que fazer com a redução de trafégo? 

A redução de tráfego é um desafio encontrado por muitos produtores de conteúdo digital. De fato, o estudo 2024 Digital Experience Benchmark Explorer, da Contentsquare, revelou que 55% dos sites experimentarem queda no tráfego em 2023 em comparação com o ano anterior.

Com o advento dos GEs, essa tendência pode se acentuar. Isso é verdade especialmente para consultas menos específicas, que estão mais no topo do funil. Isso porque as respostas geradas pela IA costumam sanar as dúvidas mais gerais, reduzindo a probabilidade do usuário visitar um link externo para consumir o conteúdo completo. Neste contexto, adaptar-se à nova linguagem do GEO é uma necessidade dos profissionais da área. 

GEO aumenta a visibilidade dos conteúdos em até 40% 

Segundo um estudo publicado pela Universidade de Cornell, nos Estados Unidos, a implementação da GEO pode aumentar a visibilidade do conteúdo em até 40% nas respostas dos motores gerativos, embora a eficácia dessas estratégias possa variar entre diferentes campos, destacando a necessidade de métodos de otimização específicos para cada área. 

Para os profissionais que buscam otimizar conteúdo no contexto de GEO, é essencial entender os modelos de linguagem gerativos e como eles processam informações. Um plano de sucesso envolve a criação de conteúdo que não se limita ao texto, mas contenha diferentes formatos, facilitando a geração de respostas completas pelos motores. A clareza e naturalidade da linguagem também são elementos importantes, pois os modelos de IA favorecem conteúdos que são facilmente interpretáveis. 

Além disso, a relevância contextual do conteúdo deve ser uma prioridade, garantindo que ele responda diretamente às consultas dos usuários. Dada a natureza dinâmica dos algoritmos dos GEs, é importante manter as estratégias de otimização atualizadas e ajustá-las com frequência. Por fim, monitorar a visibilidade do conteúdo através de métricas específicas permite ajustes oportunos para melhorar o desempenho nos resultados dos motores gerativos.

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