em 30 de abril de 2024
Você já ouviu falar no Generative Engine Optimization? Muito se fala da nova era pela qual a tecnologia está passando. Especialmente sobre a inteligência artificial, que é pauta nos mais diversos congressos mundo afora, quando falamos do futuro do marketing e consumo.
E com toda essa evolução, pudemos acompanhar o surgimento dos motores geradores de buscas, como o Gemini (ex-Bard) e o Bing, por exemplo.
Diferente da forma como estamos acostumados a utilizar, essas ferramentas não respondem apenas a uma pergunta, mas gera uma série de respostas com múltiplas fontes, ou seja, de sites diferentes.
Exemplo de resposta gerada pelo Gemini. Note que ele oferece respostas com diversas fontes elancadas. Imagem: Reprodução/ Gemini
Tornando as pesquisas mais dinâmicas, gerando resultados que vão além do texto. O que os mecanismos de pesquisa de IA fazem é oferecer uma gama de sugestões em resposta à consulta dos usuários.
Mas o que fazer então para ser lido por esses motores geradores e ter seu site linkado nos resultados oferecidos por essas ferramentas?
É aqui que entra em cena o Generative Engine Optimization (GEO). Uma estratégia centrada na otimização e visibilização em pesquisas de IA.
Essa nova abordagem dos otimizadores de buscas se adapta às eras dos motores baseados em inteligência artificial, também conhecidos como generatives engines.
Esse termo é bem recente e foi oficializado em um estudo realizado em novembro de 2023, em uma parceria entre a Universidade de Princeton, Georgia Tech e o Instituto Allen de IA e o IIT Delhi.
Além das respostas oferecidas com backlinks pelo buscador, ele oferece uma série de recursos adicionais com mais backlinks. Imagem: Reprodução/ Gemini
A principal ideia é que os motores generativos irão substituir os motores de busca, mas ainda será necessário implementar uma estratégia de “otimização” para ajudar os editores a serem encontrados.
Para simplificar, as principais ideias por trás deste estudo são:
1. Coletar um banco de dados de consultas e os URLs que correspondem a essas consultas.
2. Desenvolver um próprio mecanismo generativo de IA (inspirado no resultado do Bing Chat).
3. Otimizar o conteúdo dessas URLs utilizando várias táticas.
4. Verificar se o próprio mecanismo cita mais essas URLs após esses esforços de otimização.
Antes de falarmos sobre otimização para motores generativos, precisamos entender o que eles são.
Os motores geradores de buscas geralmente atendem as consultas feitas pelos usuários e sintetizam milhares de informações ao mesmo tempo, gerando múltiplas fontes de conteúdos e resumindo-os com a ajuda de “Modelos de Linguagem de Grande Escala” (LLMs).
A linguagem de aprendizado de máquina utiliza algoritmos de aprendizado profundo para processar e entender a linguagem dos seres humanos. Imagem: Reprodução
A tecnologia por trás das inovações que estamos vendo no campo da IA, são os grandes modelos de linguagem, ou LLMs (sigla para o termo em inglês large language models).
Elas são treinadas com uma grande capacidade para aprender padrões de linguagem, levando-os a desempenhar algumas funções, como por exemplo, a tradução de textos, respostas do chatbot, ou qualquer outra atividade que demande algum tipo de análise de linguagem.
SEO ou Search Engine Optimization (otimização para motores de pesquisa) é um conjunto de técnicas que podem ser aplicadas para melhorar o desempenho de ranqueamento do seu site ou blog nos mecanismos de busca: como o Google, Yahoo, Bing, Baidu e outros.
Separamos a seguir as principais diferenças entre o SEO tradicional e o GEO, e como essas estratégias, apesar de possuírem diferenças, podem ser complementares.
SEO tradicional: concentra-se na densidade de palavras-chave, backlinks e meta descrições para melhorar a posição em mecanismos de pesquisa convencionais, como o Google.
GEO: se refere à qualidade do conteúdo, relevância e capacidade de responder diretamente às consultas, otimizado para mecanismos de pesquisa generativos baseados em IA.
SEO tradicional: dá ênfase à pesquisa e posicionamento de palavras-chave para corresponder às pesquisas dos usuários.
GEO: utiliza processamento de linguagem natural para entender o contexto da consulta, reduzindo a dependência de palavras-chave específicas.
SEO tradicional: tipicamente gera conteúdo com base na segmentação por palavras-chave e métricas de SEO.
GEO: concentra-se na criação de conteúdo completo e envolvente que responda às perguntas dos usuários de forma informal.
SEO tradicional: emprega ferramentas analíticas e de SEO para monitorar classificações, backlinks e desempenho de palavras-chave.
GEO: utiliza IA e algoritmos de aprendizado de máquina para prever a intenção do usuário e gerar conteúdo contextualmente relevante.
SEO tradicional: visa otimizar a velocidade do site, responsividade móvel e navegação do usuário para melhores posições.
GEO: prioriza a entrega de respostas precisas e conteúdo de alta qualidade que atenda diretamente às necessidades e perguntas do usuário.
Essas distinções destacam a mudança no foco da otimização de conteúdo, o que pode impactar os negócios, atraindo tanto o usuário por meio de técnicas do SEO tradicional, quanto através do valor genuíno das respostas ligadas diretamente às perguntas dos usuários no GEO.
