GEO vai muito além do SEO, e a maioria das empresas não está organizada para isso

A estratégia de busca costumava ser simples. Um cliente tinha uma pergunta, digitava-a em um mecanismo de busca e as marcas competiam para aparecer no topo da página de resultados. Mas esse modelo está mudando rapidamente.

Uma parcela cada vez maior da descoberta acontece dentro de sistemas de IA que interpretam informações, sintetizam fontes e fornecem uma resposta antes mesmo de o cliente chegar ao site de uma marca. A otimização para mecanismos generativos (GEO) surgiu como uma resposta a essa mudança, mas as empresas correm o risco de pensar de forma limitada demais sobre o que ela realmente exige.

Na atualização de setembro do Estudo de Perspectivas da IAB para 2026, 44% dos compradores de publicidade dos EUA apontaram a adaptação às mudanças no comportamento do consumidor, incluindo as buscas impulsionadas por IA, como seu principal desafio de investimento em mídia. Além disso, 76% estão intensificando o foco na otimização de conteúdo para respostas geradas por IA, mais do que em qualquer outra área.

O erro está em tratar a GEO simplesmente como a próxima evolução do SEO. A descoberta impulsionada por IA está se tornando um desafio de visibilidade para toda a empresa, que envolve marketing, dados, tecnologia, conteúdo, comunicação e experiência do cliente. As empresas que se adaptarem bem não vão apenas otimizar sua presença para uma nova interface de busca. Vão repensar como sua presença digital, o conhecimento organizacional e a autoridade externa atuam em conjunto.

O resultado da busca está se tornando uma resposta

O SEO tradicional foi concebido em torno de classificações, com um objetivo claro e uma maneira clara de medir o progresso. A GEO introduz um tipo diferente de visibilidade. Em vez de perguntar se uma página aparece bem posicionada para determinada palavra-chave, as empresas precisam cada vez mais entender se sua marca aparece nas respostas geradas para as perguntas dos clientes, como ela é descrita e quais fontes influenciam essa descrição.

Essa mudança já está afetando as empresas. A Reach, editora britânica responsável pelo Mirror e pelo Express, relatou uma queda de 46% no tráfego proveniente do Google em relação ao ano anterior, que atribuiu a recursos como as Visões gerais de IA e o Modo IA, que reduzem a necessidade de os leitores clicarem para acessar sites. A queda no tráfego de buscas tradicionais nem sempre significa que as pessoas estejam perdendo o interesse em uma categoria ou marca. Ela também pode indicar que a descoberta está se fragmentando entre diferentes interfaces e acontecendo cada vez mais antes mesmo de uma visita a um site.

Para as marcas, isso muda a questão. A visibilidade já não diz respeito apenas à posição que ocupam nos resultados. Também importa saber se os sistemas de IA têm as informações e o contexto certos para entender por que a marca é relevante para a pergunta feita.

A GEO começa pelos fundamentos do SEO

É tentador tratar a GEO como algo separado do SEO, mas boa parte do trabalho de base é a mesma. Os sistemas de IA ainda precisam encontrar, interpretar e avaliar informações; por isso, a acessibilidade técnica, a estrutura do site e a clareza do conteúdo continuam sendo importantes.

Neste ano, os dados do Radar da Cloudflare mostraram que os bots geraram mais da metade das solicitações de páginas da web em toda a rede da empresa. Nem todos esses bots são agentes de IA, mas uma parcela crescente do público de qualquer site agora é composta por softwares, que precisam de conteúdo e contexto suficientes para entender o que encontram. Isso pode significar voltar ao básico, que muitas empresas deixaram de lado.

Se informações importantes estiverem escondidas em uma interface complexa, forem apresentadas de maneira inconsistente entre páginas ou forem difíceis de acessar para um rastreador, o sistema de IA terá menos elementos à disposição — assim como os visitantes humanos. Os problemas mais comuns são fáceis de identificar: detalhes de produtos que só aparecem depois da execução de JavaScript, que nem todo rastreador de IA executa, e informações sobre preços ou políticas apresentadas de forma diferente de uma página para outra.

Mas a acessibilidade técnica é apenas o ponto de partida. Todas as marcas competem dentro do mesmo pequeno grupo de sistemas de IA, o que significa que os próprios sistemas não são o diferencial. O diferencial é o contexto. Para as marcas, esse contexto vem de seus dados, conhecimentos especializados, conteúdo, conhecimento dos clientes e do ecossistema de informações mais amplo em que aparecem.

A qualidade do conteúdo importa ainda mais quando a IA faz a leitura

Há muita discussão sobre como escrever conteúdo que os sistemas de IA destacarão. Parte dela se concentrou em táticas de formatação ou em tentativas de fazer engenharia reversa de modelos específicos. A maioria dessas táticas tem vida útil curta, e eu não basearia uma estratégia nelas.

Os modelos, os sistemas de recuperação de informações e as fontes continuarão mudando. Uma tática que parece eficaz hoje pode produzir resultados muito diferentes daqui a alguns meses. Uma abordagem mais sustentável é criar conteúdo útil e confiável, que responda com clareza às perguntas que os clientes realmente fazem e demonstre conhecimento especializado. As empresas devem começar analisando o que já publicaram. Esse conteúdo responde a perguntas relevantes dos clientes? O conhecimento especializado está claramente demonstrado? As informações importantes são consistentes em todo o ecossistema digital?

A visibilidade em IA é influenciada por um conjunto mais amplo de sinais, incluindo a qualidade do conteúdo, os fundamentos técnicos, os dados estruturados, a autoridade e as referências de terceiros. A pesquisa mais recente da Muck Rack sobre citações em respostas de IA constatou que 84% dos links citados em respostas do ChatGPT, Claude e Gemini vieram de mídia espontânea, incluindo jornalismo, pesquisa acadêmica e outras fontes de terceiros. Por isso, o GEO vai muito além do que uma marca publica em seu próprio site, e as equipes de comunicação precisam participar da conversa.

O desafio dos fluxos de trabalho é maior do que o desafio tecnológico

Na minha experiência, a tecnologia raramente é a parte mais difícil da adaptação à descoberta impulsionada por IA. O desafio maior é fazer com que as equipes trabalhem juntas quando a IA passa a fazer parte do processo de busca e descoberta. Historicamente, a estratégia de busca foi dividida entre diferentes responsabilidades: as equipes de SEO monitoravam as classificações, as equipes de conteúdo produziam páginas, as equipes de comunicação gerenciavam a cobertura da imprensa e os desenvolvedores cuidavam da parte técnica do site. A descoberta por IA desfaz essas fronteiras, porque o que aparece em uma resposta gerada por IA pode ser influenciado por todas essas áreas ao mesmo tempo.

A pesquisa State of AI de 2026 da McKinsey reforça essa ideia mais ampla: quase três quartos das organizações de alto desempenho em IA identificadas pela pesquisa reformularam profundamente seus fluxos de trabalho por causa da IA, em comparação com um quarto dos demais entrevistados. A visibilidade em IA funciona da mesma maneira. Se uma equipe de conteúdo percebe que um mecanismo de IA está descrevendo a marca de forma incorreta, a solução pode estar no site, nos dados do produto, em uma listagem de terceiros ou na cobertura da imprensa que o modelo está usando.

Para resolver o problema, as equipes responsáveis por essas áreas precisam trabalhar juntas, em vez de tratar o GEO como mais uma tarefa atribuída a um único departamento.

Isso leva a uma pergunta que as equipes de liderança precisam responder cada vez mais: quem é responsável pela visibilidade em IA?

O trabalho envolverá várias equipes, mas a responsabilidade final deve caber a uma única liderança, encarregada do painel de indicadores, da periodicidade das revisões e da resposta quando um sistema de IA apresentar informações incorretas sobre a marca. A partir daí, as lideranças de marketing, comunicação, tecnologia e dados precisam compartilhar o entendimento de como a marca é representada nos sistemas de IA, do que influencia essas respostas e de como a organização reage quando surgem lacunas.

Meça a visibilidade como uma taxa, não como uma posição

Uma das maiores mudanças que estão por vir diz respeito à forma como as empresas medem a visibilidade nas buscas. Tradicionalmente, as classificações nos resultados de busca ofereciam aos profissionais de marketing uma métrica relativamente simples de acompanhar, mas as respostas geradas por IA são muito mais dinâmicas. Não existe uma única posição que garanta que uma marca será vista, e aparecer em uma resposta, por si só, não revela todo o cenário. Uma marca pode ser mencionada com frequência, mas descrita de forma incorreta; aparecer sem uma citação; ou ser citada em um mercado e totalmente omitida em outro.

Isso significa que o GEO está mudando o foco: em vez de observar a posição da marca, é preciso avaliar com que frequência ela aparece, como é descrita e quais fontes influenciam a resposta. As práticas de mensuração ainda estão tentando acompanhar essa mudança. Na mesma pesquisa do IAB, 86% dos compradores disseram que estão mudando, ou esperam mudar, a forma como medem o desempenho da mídia por causa das ferramentas de IA conversacional e dos agentes de IA; 45% apontaram a comparação entre jornadas do cliente impulsionadas por IA e tradicionais como seu maior desafio de mensuração. Na prática, isso faz do GEO um desafio de mensuração e de fluxo de trabalho tanto quanto de busca.

Um ponto de partida prático é considerar as perguntas que os clientes já fazem. Crie um conjunto representativo dessas perguntas, faça consultas regularmente nas principais plataformas de IA e registre se a marca aparece, como é descrita, quais concorrentes aparecem junto com ela e quais fontes são citadas. Faça cada pergunta mais de uma vez. O mesmo comando pode gerar respostas diferentes de uma consulta para outra, por isso a visibilidade deve ser apresentada como uma taxa, não como uma única captura de tela. Com o tempo, essa visibilidade pode ser relacionada a indicadores posteriores, incluindo tráfego de referência gerado por IA, engajamento e conversões.

Já há sinais de como essa situação pode mudar rapidamente. Os dados da Adobe sobre as compras de fim de ano mostraram que o tráfego de ferramentas de IA generativa para sites de varejo dos EUA aumentou 693,4% em relação ao ano anterior durante a temporada de compras de fim de ano de 2025, e que esses visitantes encaminhados por IA converteram em uma taxa superior à dos demais visitantes. Esse crescimento partiu de uma base pequena, e nem todas as empresas terão a mesma trajetória. Ainda assim, mostra que hoje é possível medir a visibilidade em IA e relacioná-la a resultados comerciais concretos.

Trate o GEO como uma capacidade operacional, não como uma campanha

A busca impulsionada por IA não significa descartar tudo o que as empresas já sabem sobre SEO. Significa ir além das classificações e reconhecer que os clientes têm cada vez mais uma camada intermediária entre as perguntas que fazem e as informações que recebem.

Mas as empresas devem evitar transformar a visibilidade em IA em mais uma tática de marketing isolada ou em uma auditoria pontual. Os modelos e as fontes continuam mudando, portanto a primeira auditoria não é o ponto final. A oportunidade maior é usar esses insights para determinar como as áreas de conteúdo, dados, tecnologia, comunicação e experiência do cliente precisam trabalhar de forma diferente e mais integrada. A busca está se tornando mais conversacional e cada vez mais orientada por agentes, com sistemas de IA começando a pesquisar e agir em nome dos clientes. Quando isso acontecer, a visibilidade dependerá do que esses sistemas conseguirem encontrar, verificar e reproduzir sobre sua marca.