Como GEO, IAO e LLMAO remodelam a busca online
Especialistas explicam como otimizar para IA se tornou essencial na era das respostas generativas
Saiba mais sobre GEO, IAO e LLMAO (Crédito: BestForBest/Shutterstock/Equipe M&M)
A ascensão da inteligência artificial generativa (GenAI) inaugura nova era da descoberta digital, marcada por profundas mudanças na forma como consumidores buscam informações e interagem com marcas.
Se, durante duas décadas, o SEO estruturou a lógica de visibilidade nos buscadores, os modelos de linguagem (LLM), capazes de sintetizar, interpretar e recomendar conteúdos, criaram ecossistema que se orienta por três disciplinas que pautarão o futuro da busca: GEO, IAO e LLMAO.
GEO, IAO e LLMAO: qual é a diferença?
Dessa forma, GEO, sigla para Generative Engine Optimization, representa mudança de paradigma.
Assim, em vez de disputar posições na página de resultados, as marcas agora competem para serem citadas, referenciadas e incorporadas diretamente nas respostas da IA.
Segundo Tiago Dada, SEO e CRO manager da Cadastra, “a visibilidade não é mais sobre ranking, é sobre presença semântica, sobre como os modelos de IA interpretam e escolhem o conteúdo de uma marca”.
A lógica deixa de ter o clique como centro e passa a depender da relevância dentro da síntese gerada pelos modelos.
Assim, métricas como densidade de menção, share of voice em IA e volume de tráfego por referências começam a substituir o CTR como parâmetro central.
IAO: a camada que contextualiza
Esse movimento se articula com o IAO, o Artificial Intelligence Optimization, que funciona como a camada responsável por tornar o conteúdo semanticamente legível e contextualizável para a máquina.
Portanto, é o que garante que a IA compreenda quem é a marca, o que oferece, em que contexto deve aparecer e de que forma deve ser comparada aos concorrentes.
Para Dada, o IAO “resolve o problema da compreensão” porque organiza a reputação algorítmica não entre humanos, mas entre modelos generativos que precisam interpretar com precisão as intenções do usuário.
LLMAO: a engenharia para modelos generativos
A terceira peça desse ecossistema é o LLMAO, o Large Language Model Optimization, que atua como a engenharia da informação especificamente para modelos generativos.
De fato, essa camada cuida da estrutura, garantindo que o conteúdo seja acessível, completo, organizado e tecnicamente compatível com as formas de leitura dos modelos.
Isso envolve dados estruturados, hierarquia informacional, clareza de contexto e formatos que facilitem a absorção e a reutilização pelo sistema.
“O LLMAO é o que transforma o conteúdo em algo IA-friendly”, destaca o porta-voz.
Busca em transformação
A transformação técnica é impulsionada por uma mudança de comportamento igualmente marcante.
A pesquisa “O Futuro da Busca: como a IA Generativa está redefinindo o caminho até o consumidor”, desenvolvida pela Cadastra em parceria com a Similarweb mostra que as buscas feitas em plataformas como ChatGPT e Perplexity são mais longas, mais complexas e mais conversacionais, com perguntas que chegam em média a 23 palavras e sessões superiores a sete minutos.
Portanto, o usuário deixou de “buscar links” e passou a dialogar com a tecnologia, pedindo recomendações, avaliações comparativas, análises situacionais e respostas personalizadas.
“A IA não entrega caminhos, ela entrega conclusões”, afirma Lubi Neves, customer success executive Latam da Similarweb.
O resultado, assim, é um fluxo de busca que se torna preditivo, contextual e contínuo, com o modelo assumindo o papel de um assistente capaz de lembrar preferências, interpretar intenções e antecipar necessidades.
Comportamento de tráfego
Essa mudança já aparece no comportamento de tráfego.
Durante o período analisado pelo estudo, o ChatGPT gerou mais de 6,1 milhões de visitas de referência aos dez maiores e-commerces do País, além de volumes significativos para segmentos como beleza, farmácia, moda e viagens.
No mesmo intervalo, o uso do ChatGPT cresceu 71,9% no Brasil, alcançando 1,97 bilhão de acessos, enquanto o Perplexity avançou 131%.
O Google segue dominante, com 38,57 bilhões de visitas, mas apresentou leve retração de 0,88%, o que indica uma redistribuição da atenção do usuário, que passa a alternar e complementar suas buscas entre diferentes plataformas.
Ainda assim, a sobreposição entre ChatGPT e Perplexity permanece baixa: apenas 1,04% dos usuários do ChatGPT também utilizam o Perplexity, enquanto 57,79% dos usuários do Perplexity usam o ChatGPT, o que reforça o domínio da OpenAI no mercado brasileiro.
Descoberta para e-commerce
Para o setor de e-commerce, esse cenário inaugura nova hierarquia da descoberta.
Dessa forma, a camada tradicional de SERP, o Search Engine Results Page, continua relevante, mas perde o protagonismo para as respostas generativas, que sintetizam informações, filtram opções e aceleram o processo de consideração.
A isso se soma o avanço de interfaces transacionais, como o recurso de Instant Checkout do ChatGPT, lançado nos Estados Unidos em outubro, que permite concluir compras dentro da própria interface.
De fato, é o início do que especialistas definem como “agentic commerce”, um modelo no qual a IA conduz a jornada completa, da pesquisa à decisão.
A corrida brasileira
O Brasil, dessa forma, desponta como um dos mercados mais acelerados desse movimento.
De fato, o País responde por 4,89% de todo o tráfego global em ferramentas de GenAI, atrás apenas de Estados Unidos e Índia.
Para Lubi, esse cenário cria oportunidade estratégica: “O Brasil é um laboratório. Temos volume, diversidade e velocidade de adoção”.
Dada, por sua vez, diz que, apesar da aceleração, ainda há desafios importantes, especialmente no que diz respeito à maturidade semântica e à compreensão das marcas sobre essa mudança.
“Muitas empresas ainda tentam otimizar para um sistema que já não existe”, afirma.
Portanto, “quem entender cedo o trio GEO, IAO e LLMAO vai carregar anos de vantagem competitiva”, diz.
Futuro
Por fim, no centro de tudo, está a percepção, compartilhada pelos dois especialistas, de que a busca está sendo refundada.
Portanto, GEO, IAO e LLMAO não são tendências isoladas, mas nova infraestrutura da descoberta digital, em que a visibilidade não depende apenas de aparecer, mas de ser compreendida, contextualizada e recomendada pelas próprias máquinas.
“A disputa agora é por relevância semântica. Quem não for compreendido pela IA, simplesmente deixa de existir para o usuário”, afirma Dada.
“O consumidor já adotou a busca conversacional. As empresas é que precisam correr para alcançar esse novo ritmo”, conclui Lubi.
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