Benjamin Houy fechou a Lorelight, uma plataforma de otimização de mecanismo generativo (GEO) projetada para rastrear a visibilidade da marca no ChatGPT, Claude e Perplexity, após concluir que a maioria das marcas não precisa de uma ferramenta especializada para visibilidade de pesquisa de IA.
Houy escreve que, depois de analisar centenas de respostas de IA, as marcas mencionadas partilham com mais frequência características familiares: conteúdo de qualidade, menções em publicações autorizadas, forte reputação e experiência genuína.
Ele reivindicações:
“Não existe ‘estratégia GEO’ ou ‘otimização de IA’ separada da construção de marca… Os modelos de IA são treinados no mesmo conteúdo que constrói sua marca em qualquer outro lugar.”
Olá explica em uma postagem no blog que os clientes gostaram dos insights da Lorelight, mas muitas vezes desistiram porque os dados não mudaram suas táticas. Na sua opinião, os usuários buscavam os mesmos fundamentos com ou sem painéis GEO.
Ele argumenta que o rastreamento GEO faz mais sentido como um sinal dentro de pacotes de SEO mais amplos do que como um produto independente. Ele aponta exemplos de plataformas tradicionais de SEO que incorporam sinais de visibilidade no estilo IA em conjuntos de ferramentas existentes, em vez de criar uma categoria separada.
Instantâneo do debate: vozes de ambos os lados
As reações mostram uma divisão genuína na forma como os profissionais de marketing veem a “pesquisa de IA”.
Alguns profissionais de SEO aplaudiram a mensagem de volta ao básico. Outros responderam com casos em que as referências de assistentes parecem significativas.
Aqui estão algumas das respostas publicadas até agora:
- Lily Ray: “Obrigado por ser honesto e por compartilhar isso publicamente. A indústria precisa ouvir isso em alto e bom som.”
- Randall Choh: “Permita-me discordar. É uma métrica crescente… As pesquisas LLM geralmente têm melhores intenções de pesquisa que levam a conversões mais altas.”
- Karl McCarthy: “Você está certo de que conteúdo de qualidade + menções confiáveis + reputação é o que funciona… Isso não é uma ferramenta. É uma rede.”
- Nikki Pilkington levantou questões de justiça do consumidor sobre o fechamento de um produto e se o conteúdo promocional anterior do GEO deveria ser atualizado ou removido.
Essas perspectivas capturam a tensão da indústria. Alguns veem a pesquisa por IA como um novo canal de desempenho que vale a pena medir. Outros veem os mesmos sinais de marca gerando resultados em SEO, RP e agora em assistentes de IA.
Como a “visibilidade da pesquisa de IA” está sendo medida
Como os assistentes funcionam de maneira diferente da pesquisa na web, a medição ainda é desigual.
Os assistentes revelam as marcas de duas maneiras principais: citando e vinculando fontes diretamente nas respostas e orientando as pessoas para resultados familiares da web.
O rastreamento de referências pode vir por meio de links diretos, copiar e colar ou acompanhamentos de pesquisa de marca.
A atribuição é complicada porque nem todos os assistentes passam referências claras. As equipes geralmente combinam marcação UTM em links compartilhados com aumento de pesquisa de marca, picos de tráfego direto e relatórios de conversão assistida para triangular a “influência do LLM”.
Essa colcha de retalhos torna os estudos de caso persuasivos, mas difíceis de generalizar.
Por que isso é importante
A questão principal é se a pesquisa de IA precisa de sua própria estrutura de otimização ou se se beneficia principalmente dos mesmos sinais de marca.
Se Houy estiver correto, as ferramentas GEO autônomas poderão produzir apenas painéis envolventes que raramente influenciam a estratégia.
Por outro lado, se os defensores estiverem corretos, ignorar a visibilidade do assistente pode significar perder oportunidades lucrativas entre a pesquisa tradicional e o tráfego referido pelo LLM.
O que vem a seguir
É provável que as plataformas de SEO continuem a incluir a “visibilidade da IA” nas análises existentes, em vez de criar uma categoria separada.
O caminho mais seguro para as empresas é continuar a fazer o trabalho de construção de marca que os assistentes já recompensam, ao mesmo tempo que testa medidas específicas dos assistentes onde é mais provável que tenham retorno.
Imagem em destaque: Roman Samborskyi/Shutterstock