O SEO está em um ponto de inflexão devido à ascensão dos LLMs como plataformas de busca. Isto levou a muitas informações contraditórias sobre como devemos abordar os LLMs e se deveríamos continuar a chamar sua otimização de “SEO”.

Como consequência, tenho dedicado grande parte do meu dia a dia como consultor de SEO para esclarecer inúmeras dúvidas sobre busca em IA, muitas delas vindas diretamente de tomadores de decisão. Eu os ajudei a estabelecer roteiros de otimização de pesquisa de IA que fazem sentido, são realistas e econômicos com base no contexto de cada empresa e no processo de SEO atual.

Meu objetivo: evitar erros fundamentais de otimização de pesquisa de IA desencadeados por informações erradas que circulam nas redes sociais.

Curiosamente, muitas das dúvidas e questões sobre estratégias de pesquisa de IA que abordei têm sido semelhantes, apesar da heterogeneidade dos meus clientes – que vão desde multinacionais estabelecidas com equipes internas de SEO e processos maduros em todos os países até startups com práticas de SEO relativamente novas que operam em setores altamente agressivos, como os financiados em mercados competitivos como os EUA.

Aqui estão os erros mais comuns que vi ao começar a otimizar para pesquisa de IA – e como evitá-los:

1. Não alinhar os esforços de otimização de pesquisa de IA com as iniciativas de SEO existentes

Trabalhar em silos desperdiça recursos e cria inconsistências.

A otimização de pesquisa por IA e o SEO tradicional diferem significativamente em termos do comportamento de pesquisa do usuário, da forma como as informações são recuperadas e como os resultados são formatados e exibidos. Devido a essas diferenças, cada abordagem de otimização requer métricas e objetivos específicos.

Apesar dessas diferenças, os pilares principais da otimização de busca tradicional ainda se aplicam à busca de IA. Não alinhar estes esforços é um erro, pois pode levar a trabalho duplicado, perda de benefícios compostos e inconsistências.

Cada um dos princípios tradicionais de otimização de pesquisa tem uma contrapartida de otimização de pesquisa de IA.

Por exemplo:

• Expandir e repriorizar nossos esforços de otimização de busca para direcionar a base técnica para rastreabilidade e indexabilidade, levando em consideração o nível de acesso que queremos dar aos diferentes bots de IA
• Garantir a indexabilidade do conteúdo principal com o entendimento de que, diferentemente do Google, os bots de IA não renderizam JavaScript do lado do cliente
• Coordenar e alinhar com equipes de relações públicas ou de gestão comunitária para incentivar e monitorar menções positivas da marca em plataformas e publicações relevantes que as plataformas de IA levam em consideração

2. Esperar os mesmos objetivos e usar as mesmas métricas da pesquisa tradicional

Embora a pesquisa tradicional seja puramente um canal de desempenho, a pesquisa de IA funciona tanto como um canal de branding quanto de desempenho. Como esses canais diferem no comportamento de pesquisa, nos formatos de resultados e em sua função na jornada de pesquisa do usuário, eles exigem métricas e objetivos distintos.

Se você tratar a pesquisa de IA apenas como um canal de desempenho – esperando tráfego e receita de cada inclusão nas respostas de IA, semelhante aos resultados de pesquisa tradicionais – você ficará desapontado.

Você também ignorará o impacto da exposição da marca nas principais respostas ao longo da jornada do cliente. Isso pode fazer com que você perca outras oportunidades, pois o tráfego de referência e a receita podem parecer pequenos em comparação.

Além disso, desconsiderar a exposição da marca nas respostas de pesquisa de IA pode criar falsos negativos. A visibilidade pode, na verdade, estar impulsionando a credibilidade da marca e as conversões assistidas, mas você perderá a oportunidade de medir esses resultados de maneira eficaz.

Como resultado, é essencial estabelecer métricas e metas duplas tanto do ponto de vista da marca quanto do desempenho. Em seguida, avalie adequadamente cada uma das plataformas de pesquisa de IA que você otimiza:

• KPIs de visibilidade da marca: Menções à marca, sentimento, participação de citações em relação aos concorrentes
• KPIs de desempenho: Links, inclusões e tráfego versus concorrentes; conversões e receitas diretas e assistidas; taxa de conversão e crescimento ao longo do tempo

O peso desses KPIs em seu processo de otimização de pesquisa de IA dependerá do tipo de empresa e modelo de negócios, dos tópicos direcionados, dos tipos e formatos de respostas e do nível de integração nas respostas de pesquisa de IA.

Por exemplo, a participação e a importância das metas de marca e desempenho para um varejista on-line com um Integração de checkout instantâneo ChatGPT versus um SaaS B2B será diferente de forma significativa.

3. Ficar obcecado com os exemplos de prompts das ferramentas, em vez de levar em conta sua natureza fluida e orientada ao contexto

O uso da IA ​​é fluido, conversacional e orientado ao contexto. Mas os prompts estáticos fornecidos pelas ferramentas de pesquisa de IA são projetados para ilustrar a cobertura, não para representar o comportamento abrangente do usuário.

Otimizar apenas para esses prompts estáticos significa perseguir um segmento de demanda que não reflete totalmente como os usuários reais realmente interagem com as plataformas de pesquisa de IA.

As respostas da IA ​​diferem de acordo com o histórico do usuário, localização e preferências. Se você assumir uma única resposta canônica, reportará mal a visibilidade e subestimará riscos e oportunidades. Isso pode criar uma falsa sensação de segurança.

Mesmo pequenas alterações de redação (“melhor CRM para startups de SaaS” versus “qual CRM funciona bem para pequenas empresas de SaaS”) podem produzir resultados de recuperação e conjuntos de respostas diferentes em muitos cenários, devido ao contexto e histórico do usuário.

É por isso que é recomendado tratar os prompts da ferramenta como referências para identificar tópicos, formatos, padrões e casos de uso relevantes nas diferentes jornadas do usuário (por exemplo, comparações de recursos, prós e contras, etc.). Eles podem ajudá-lo a desenvolver uma estratégia de conteúdo alinhada para uma cobertura abrangente de tópicos, em vez de estabelecer alvos imediatos específicos.

Bônus: não verificar se as respostas da IA ​​são fundamentadas (recuperadas) ou geradas por modelo (pré-treinado)

Outro erro que frequentemente vejo as equipes cometerem ao iniciar seu processo de otimização de pesquisa de IA é não verificar se as respostas de IA direcionadas são fundamentadas ou não.

Os LLMs muitas vezes dependem de fundamentação ao fornecer informações factuais atuais ou verificáveis, embora a extensão dependa da plataforma e do modo. Isso torna o SEO especialmente relevante para respostas fundamentadas, uma vez que:

• Respostas fundamentadas são explicitamente apoiados por fontes indexadas recuperadas (geralmente com citações). Aqui, rastreabilidade, indexabilidade, cobertura do tópico e autoridade influenciam diretamente o conteúdo que aparece.
• Respostas geradas por modelo são gerados a partir do conhecimento pré-treinado do modelo, que vem de conjuntos de dados licenciados, disponíveis publicamente e com curadoria (sites, livros, artigos acadêmicos, códigos, fóruns, etc.) até a data limite de conhecimento do modelo. Eles dependem mais da representação da marca em dados de treinamento, reconhecimento de entidade e autoridade geral. Eles são menos diretamente influenciados pelas ações de otimização de busca.

Se você não sabe se as respostas de IA vêm de páginas via modo de pesquisa ou da memória interna ou treinamento do modelo, você corre o risco de desperdiçar recursos na priorização de perguntas onde a otimização de pesquisa de IA não terá um impacto direto.

É por isso que é importante verificar continuamente se as respostas dos LLMs aos tópicos relevantes que você pretende atingir tendem a ser fundamentadas. Isso é algo que a maioria das plataformas de rastreamento de pesquisa de IA dirá para que você possa priorizar adequadamente em seu processo de otimização de pesquisa de IA.

Principais perguntas sobre otimização de pesquisa de IA a serem feitas para evitar esses erros

Uma maneira direta de evitar esses e outros erros comuns desde o início é perguntar e responder às seguintes perguntas de pesquisa de IA. Eles ajudarão você a se manter alinhado com seus esforços atuais de SEO e com seus objetivos de negócios e marketing:

1. Quanto as plataformas de IA já contribuem para suas metas de tráfego, receita e marketing?
2. Como o comportamento de pesquisa da IA ​​difere do comportamento de pesquisa tradicional?
3. Qual é a sua visibilidade e tráfego de consultas de pesquisa de IA relevantes em relação aos concorrentes? Qual é a oportunidade de crescimento?
4. Até que ponto o seu conteúdo já está otimizado para os principais tópicos de pesquisa de IA?
5. Como as otimizações necessárias se sobrepõem aos esforços existentes ou planejados de SEO, RP digital e gerenciamento de comunidade? Que ações ou investimentos adicionais são necessários?
6. Qual é o ROI esperado desses esforços adicionais? Essas iniciativas valem a pena? Priorize de acordo.

Para responder a essas perguntas, siga meu roteiro de otimização de pesquisa de IA de 10 etapasque inclui recursos e critérios a serem usados.

Estamos em um ponto de inflexão para a pesquisa como canal de marketing

Gostaria de destacar como o contexto atual me lembra quando comecei a fazer SEO em 2007. Naquela época, havia pouca informação oficial disponível. Testes eram realizados constantemente para identificar novos sinais potenciais de classificação, e a curiosidade e a proatividade eram essenciais.

E claro, muitos erros foram cometidos. Com o tempo, gradualmente começamos a evitar esses erros à medida que a indústria ganhava mais experiência, maturidade e sofisticação.

Minha esperança é que, ao compartilhar esses erros comuns de otimização de pesquisa de IA, juntamente com as principais questões e critérios a serem considerados, a otimização para pesquisa orientada por IA cresça e amadureça de maneira semelhante.