Tornar a GEO/IA SEO mensurável

A otimização de motores generativos (GEO) está a tornar-se cada vez mais importante para as organizações que pretendem ser encontradas em sistemas de pesquisa orientados para a IA. Os exemplos incluem ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity. Enquanto a SEO tradicional tem métricas claras (como classificações, cliques e conversões), a GEO é menos tangível. Ainda assim, é possível tornar mensurável o impacto dos esforços de GEO, desde que saibas onde procurar.

O que torna a GEO mais difícil de medir do que a SEO tradicional?

No SEO clássico, utilizo ferramentas como a Search Console, Analytics, Ahrefs ou Screaming Frog para monitorizar o desempenho. Com elas, eu meço:

• Posições nos resultados de pesquisa
• Taxa de cliques (CTR) no Search Console
• Sessões e conversões por página
• Backlinks e autoridade do domínio

Com a GEO, o campo de jogo é diferente. Os sistemas de IA, como o ChatGPT, geram respostas com base em dados de treino, fontes da Web em tempo real ou uma combinação de ambos. Não há “classificação”, não há rasto de cliques e, muitas vezes, não há citação visível da fonte. No entanto, há formas de medir o impacto.

O que posso medir no GEO

Embora não existam classificações SERP diretas, concentro-me nas seguintes métricas em GEO:

1. Citações em respostas geradas por IA
2. Visibilidade nas novas plataformas de IA (como a Perplexity)
3. Impacto SEO indireto do conteúdo GEO
4. Aumento da pesquisa de marca ou do tráfego direto
5. Inclusão em bibliotecas de conteúdos ou conjuntos de dados

Apresento-te a abordagem prática para cada ponto de medição.

1. Citações em sistemas de IA

Algumas plataformas de IA mostram as suas fontes, o que oferece oportunidades para medir visivelmente se o teu conteúdo é utilizado nas respostas. Exemplos:

• Perplexity.ai: mostra as referências das fontes abaixo da resposta
• Bing Copilot: mostra listagens de sites com alguns resultados
• Gemini (Google): as referências de páginas no SGE estão a aumentar, embora ainda sejam limitadas
• ChatGPT (com a funcionalidade Procurar): por vezes menciona fontes em consultas de pesquisa em tempo real

Recomendo que faças regularmente perguntas nestas plataformas sobre os tópicos do teu conteúdo.

O teu conteúdo está a ser mencionado ou utilizado? Então, isso é visibilidade direta. Nota: a visibilidade direta requer testes manuais. Eu documentei isto num formato definido com a data, a mensagem utilizada e a fonte mencionada.

2. Visibilidade na perplexidade

A perplexidade é uma ferramenta de medição importante para mim. Não só por causa da citação da fonte, mas também porque mostra quais as formas de conteúdo que se saem bem nas respostas da IA. Eu analiso:

• Que sítios são regularmente citados no sector
• Que perguntas são comuns
• Se o meu conteúdo já está listado aqui

Se o meu conteúdo for utilizado repetidamente nas respostas, considero isso como uma confirmação de que a abordagem GEO utilizada funciona.

3. Impacto indireto da SEO

Por vezes, uma melhor capacidade de localização nos sistemas de IA conduz indiretamente a mais tráfego. Vejo isso em:

• Aumento das pesquisas de marca: as pessoas pesquisam deliberadamente o meu nome ou a minha marca
• Visitas mais diretas introduzindo o URL
• Aumento do número de utilizadores recorrentes no Google Analytics

Considero este tipo de sinais como um reforço da GEO. O conteúdo em si pode não ser clicado diretamente, mas as pessoas continuam a vir até mim depois de uma interação com a IA.

4. Utilizar o seguimento UTM em ligações estruturadas

Em certos casos, deixo que os sistemas de IA façam referência a URLs com etiquetas UTM, por exemplo, através de plataformas externas, boletins informativos ou documentação. Se reparar que estas ligações UTM aparecem nas respostas da IA, sei exatamente de onde vem o tráfego. Isto requer uma colocação estratégica de conteúdos que possam ser adoptados pela IA (por exemplo, em fóruns ou como artigos de origem).

5. Inclui conteúdos em conjuntos de dados públicos ou bibliotecas de uso comum

Alguns sistemas de IA treinam (ou treinam novamente) em conjuntos de dados públicos, como a Wikipédia, o Stack Overflow, o GitHub ou arquivos científicos. Se estiveres visível aqui, é provável que o teu conteúdo acabe por ser incluído num modelo.

Verifico regularmente se o meu conteúdo ou a minha marca são mencionados em:

• Páginas da Wikipédia
• Blogues de nicho populares
• Bases de dados de conhecimento ou plataformas académicas

Embora nem sempre possa medir isso diretamente, aumenta as hipóteses de inclusão em futuras versões do modelo.

Ferramentas que utilizo para monitorizar o desempenho da GEO

• Perplexity.ai: para controlo de citações
• Google Search Console: para acompanhar os volumes de pesquisa de marca e o comportamento dos cliques
• Poe.com: para testar a forma como os diferentes modelos lidam com os conteúdos
• Análises: para medir efeitos indirectos, como mais tráfego direto ou sessões mais longas
• Modelo de rastreio no Notion: sistema de registo proprietário da capacidade de pesquisa GEO por pedido

Resumo: O GEO exige expectativas diferentes

A GEO é mensurável, mas não da mesma forma que a SEO clássica. Requer:

• Outra interpretação da visibilidade
• Análise mais qualitativa das respostas nas ferramentas de IA
• Concentra-te no valor do conteúdo, não apenas no tráfego

Vejo a GEO como um investimento estratégico em autoridade num cenário de informação orientado pela IA. Embora nem tudo seja diretamente mensurável, isso não significa que não tenha impacto.

Queres saber se o teu conteúdo já é visível nos sistemas de IA? Procura ajuda para definir uma estratégia GEO mensurável? Não hesites em contactar-me.

O impacto da citação de fontes nos resultados do LLM

Os sistemas de IA generativa, como o ChatGPT, o Claude, o Gemini e o Perplexity, estão a ser cada vez mais utilizados como substitutos dos motores de pesquisa tradicionais. Os utilizadores fazem uma pergunta e recebem imediatamente uma resposta. Muitas vezes, esta resposta é tão completa que nem sequer clica nela. Neste novo campo de jogo, o reconhecimento da fonte desempenha um papel importante. Isto aplica-se à fiabilidade da resposta, mas também à visibilidade do teu sítio Web.

Descobre por que razão a citação de fontes é cada vez mais importante nos resultados do LLM, como funciona na prática e como eu estruturo o conteúdo para ter a possibilidade de ser citado.

O que é a citação de fontes nos resultados do LLM?

A citação da fonte significa que um modelo de IA refere explicitamente um sítio Web ou uma página específica quando fornece uma resposta. Isto pode ser feito de várias formas:

• Como uma ligação abaixo da resposta gerada (como no caso da Perplexidade)
• Como nota de rodapé ou número (como em alguns resultados de Gémeos)
• Como citação direta no texto (como o Claude faz por vezes)
• Num bloco separado com “source: domainname.co.uk

Nem todos os modelos o fazem de forma consistente, e varia consoante o prompt, a versão e o contexto. Ainda assim, vejo esta funcionalidade a ganhar cada vez mais relevância, especialmente em sistemas que têm acesso em tempo real à Internet.

Porque é que o sourcing é importante?

Para mim, a citação de fontes nos resultados do LLM é estrategicamente importante por três razões:

1. Visibilidade
   Quando a IA fornece respostas instantâneas, ser visível como uma fonte é a nova forma de classificação. Se o teu nome ou domínio estiver por baixo da resposta, existes nesse panorama de informação. É mais provável que os utilizadores confiem em informações apoiadas por fontes visíveis.
   
2. Autoridade
   A citação por um sistema de IA significa que o teu conteúdo é reconhecido como qualitativo, fiável e relevante. Funciona como uma espécie de recomendação editorial: esta fonte merece ser lida. Isto reforça o teu estatuto de autoridade no teu nicho.
   
3. Clica no potencial
   Embora muitos utilizadores leiam a resposta diretamente, também há alturas em que clicam para aceder à fonte. Especialmente no caso de perguntas complexas ou quando procuram mais pormenores. Vejo que isto se reflecte no aumento do tráfego direto e no aumento das pesquisas de marca.

Se usares fontes altamente visíveis que exalam autoridade e têm potencial de clique, serás altamente visível nos resultados do LLM.

Como é que os LLMs decidem qual a fonte a citar?

Embora os algoritmos exactos dos modelos não estejam disponíveis ao público, na prática, considero que os seguintes factores contribuem para uma maior probabilidade de inclusão na lista:

• Estrutura clara do conteúdo (pergunta e resposta)
  Os LLM reconhecem e reproduzem mais facilmente respostas bem construídas. Por isso, certifico-me de que cada página está estruturada de forma lógica e responde às perguntas como um ser humano o faria.
• Utilização de entidades
  Ao utilizar entidades (pessoas, conceitos, locais) no contexto do tópico, aumento a probabilidade de o modelo categorizar e implementar corretamente a página que criei.
• Data de publicação e atualidade
  Os conteúdos recentes e com datas claras têm mais probabilidades de serem utilizados por modelos com acesso à Web atual.
• Dados estruturados
  Embora os LLMs não dependam necessariamente de estruturas schema.org, ajudam a tornar uma página compreensível para os crawlers e sistemas de IA. Eu forneço conteúdo com marcação de Artigo, FAQPage e Pessoa quando faz sentido.
• Informação clara sobre o autor
  Mostro explicitamente quem sou, quais são os meus conhecimentos e porque é que o meu conteúdo é de confiança. Isto convém ao E-E-A-T, mas também ajuda os LLM que querem modelar a fiabilidade.

Que ferramentas e modelos já permitem a identificação da fonte?

Testo regularmente as seguintes plataformas quanto ao comportamento de citação:

• Perplexidade.ai
  Quase sempre dá citações diretas da fonte com ligação, por vezes destacando a frase exacta.
• Gemini (anteriormente Bard)
  Para pedidos específicos, mostra as fontes abaixo da resposta ou como “mais informações” no topo. As citações são variáveis, mas estão a aumentar.
• Copiloto do Bing
  Fornece referências numeradas, semelhantes a uma abordagem do tipo Wikipédia. É bom para ter visibilidade imediata.
• ChatGPT (com o modo Procurar)
  Os avisos específicos no ChatGPT-4o mencionam por vezes as fontes, embora isso seja menos consistente.
• Claude
  Fornece ligações diretas esporádicas ou menciona nomes de recursos no texto, mas muitas vezes sem um URL clicável.

Como é que optimizo o conteúdo para a atribuição da fonte?

Concentro-me sempre nos seguintes elementos:

• Escreve em torno de perguntas que os utilizadores fazem, não apenas de palavras-chave
• Abrange uma página de foco claro por tópico, sem sobreposição
• Constrói autoridade através de conteúdos, não apenas de backlinks
• Fornece menções externas em fontes que os modelos de IA consultam frequentemente (Wikipedia, Quora, blogues de nicho)
• Republica e actualiza o teu conteúdo regularmente para te manteres relevante

Além disso, utilizo ferramentas como o Perplexity e o Poe para verificar se o meu conteúdo é efetivamente citado. Mantenho manualmente um registo de citações por plataforma para poder detetar tendências.

Resumo

A atribuição da fonte é cada vez mais importante na era da IA. Aqueles que querem ser visíveis na própria resposta devem garantir que o seu conteúdo é estruturalmente útil para os LLM. Isto requer profundidade de conteúdo, uma estrutura clara e informações estrategicamente colocadas. Se escreveres conteúdos que reconheçam e confiem nos sistemas de IA, aumentas as hipóteses de o teu nome não desaparecer, mas sim de aparecer como um recurso reconhecido.