A Microsoft publicou um guia explicativo de dezesseis páginas sobre otimização para pesquisa e bate-papo de IA. Embora muitas das sugestões possam ser classificadas como SEO, algumas das outras dicas referem-se exclusivamente às superfícies de pesquisa de IA. Aqui estão as dicas mais úteis.

O que são AEO e GEO e por que são importantes

A Microsoft explica que as superfícies de pesquisa de IA criaram uma evolução de “classificação por cliques” para “serem compreendidas e recomendadas pela IA”. O SEO tradicional ainda fornece uma base para ser citado em IA, mas AEO e GEO determinam se o conteúdo aparece dentro de experiências orientadas por IA.

Veja como a Microsoft distingue AEO e GEO. A primeira coisa a notar é que eles definem AEO como Agentic Engine Optimization. Isso é diferente do Answer Engine Optimization, que é como o AEO é comumente entendido.

• AEO (Otimização de mecanismo de resposta/agente) se concentra na otimização de conteúdo e informações de produtos fáceis para assistentes e agentes de IA recuperarem, interpretarem e apresentarem como respostas diretas.
• GEO (Generative Engine Optimization) se concentra em tornar seu conteúdo detectável e persuasivo dentro de sistemas generativos de IA, aumentando a clareza, confiabilidade e autoridade.

A Microsoft vê AEO e GEO não limitados ao marketing, mas a várias equipes dentro de uma organização.

O guia diz:

“Essa mudança afeta todas as partes da organização. As equipes de marketing devem repensar a diferenciação da marca, as equipes de crescimento precisam se adaptar às jornadas orientadas pela IA, as equipes de comércio eletrônico devem medir o sucesso de maneira diferente, as equipes de dados devem apresentar sinais mais ricos e as equipes de engenharia devem garantir que os sistemas sejam legíveis e confiáveis ​​pela IA”.

As compras com IA não são um canal, são na verdade um conjunto de sistemas sobrepostos.

A Microsoft descreve as compras de IA como três pontos de contato sobrepostos com o consumidor:

1. Navegadores de IA que interpretam o que está em uma página e mostram o contexto enquanto os usuários navegam.
2. Assistentes de IA que respondem perguntas e orientam decisões em conversas.
3. Agentes de IA que podem realizar ações, como navegar, selecionar opções e concluir compras.

O ponto de contato da IA ​​é menos importante do que se o sistema pode acessar informações precisas, estruturadas e confiáveis ​​do produto.

SEO ainda desempenha um papel

O guia da Microsoft diz que a competição AEO e GEO muda da descoberta para a influência. SEO ainda é importante, mas não é mais o jogo completo.

A nova competição visa influenciar a camada de recomendação de IA, não apenas aparecer nas classificações.

A Microsoft descreve assim:

• SEO ajuda o produto a ser encontrado.
• AEO ajuda a IA a explicar isso claramente.
• GEO ajuda a IA a confiar e recomendá-lo.

A Microsoft explica:

“A concorrência está mudando da descoberta para a influência (SEO para AEO/GEO).

Se o SEO se concentra em gerar cliques, o AEO se concentra em gerar clareza com dados enriquecidos e em tempo real, enquanto o GEO se concentra em construir credibilidade e confiança para que os sistemas de IA possam recomendar seus produtos com segurança.

O SEO continua sendo fundamental, mas vencer em experiências de compras baseadas em IA exige ajudar os sistemas de IA a entender não apenas o que é o seu produto, mas por que ele deve ser escolhido.”

Como os sistemas de IA decidem o que recomendar

A Microsoft explica como um assistente de IA, neste caso o Copilot, lida com a solicitação de um usuário. Quando um usuário pede uma recomendação, o assistente de IA entra em uma fase de raciocínio onde a consulta é dividida usando uma combinação de dados da web e de feed de produtos.

Os dados da web fornecem:

• “Conhecimentos gerais
• Compreensão da categoria
• Posicionamento da sua marca”

Os dados de feed fornecem:

• “Preços atuais
• Disponibilidade
• Especificações principais”

O assistente de IA pode, com base nos dados do feed, optar por exibir o produto com o preço mais baixo que também esteja em estoque. Quando o usuário clica no site, o AI Assistant verifica a página em busca de informações que forneçam contexto.

A Microsoft lista estes como exemplos de contexto:

• Revisões detalhadas
• Vídeo que explica o produto
• Promoções atuais
• Estimativas de entrega

O agente agrega essas informações e orienta sobre o que descobriu em termos do contexto do produto (prazos de entrega, etc.).

A Microsoft reúne tudo assim:

Primeiro, há dados rastreados:
As informações que os sistemas de IA aprenderam durante o treinamento e recuperaram de páginas da web indexadas, que moldam a percepção básica de sua marca e fornecem base para respostas de IA, incluindo seu produto
categorias, reputação e posição no mercado.

Em segundo lugar, existem feeds de produtos e APIs:
Os dados estruturados que você envia ativamente para plataformas de IA, proporcionando controle sobre como seus produtos são representados em comparações e recomendações. Os feeds fornecem precisão, detalhes e consistência.

Terceiro, há dados do site ao vivo:
As informações em tempo real que os agentes de IA veem quando visitam seu site real, desde rich media e avaliações de usuários até preços dinâmicos e recursos de transação. Cada fonte de dados desempenha um papel distinto na jornada de compra – o SEO tradicional continua essencial porque os sistemas de IA realizam pesquisas na web em tempo real com frequência durante a jornada de compra, não apenas no momento da compra, e seu site deve ter uma boa classificação para ser descoberto, avaliado e recomendado.

A Microsoft recomenda um plano de ação em três partes

Estratégia 1: Fundamentos Técnicos

A ideia central desta estratégia é que seu catálogo de produtos seja legível por máquina, consistente em todos os lugares e atualizado.

Principais ações:

• Use dados estruturados (esquema) para produtos, ofertas, avaliações, listas, perguntas frequentes e marca.
• Inclua campos dinâmicos como preço e disponibilidade.
• Mantenha os dados do feed e os dados estruturados na página alinhados com o que os usuários realmente veem.
• Evite incompatibilidades entre o conteúdo visível e o que é veiculado aos rastreadores.

Estratégia 2: Otimize o conteúdo para obter intenção e clareza

Essa estratégia visa otimizar o conteúdo do produto para que ele responda às perguntas típicas do usuário e seja fácil de ser reutilizado pela IA.

Principais ações:

• Escreva descrições de produtos que comecem com benefícios e valor real do caso de uso.
• Use títulos e frases que correspondam à forma como as pessoas fazem perguntas.

Adicione blocos de conteúdo modulares:

• Perguntas frequentes
• especificações
• principais recursos
• comparações

Adicionar informações contextuais

• Suporta interpretação multimodal (bom texto alternativo, transcrições de conteúdo de vídeo, metadados de imagem estruturados).
• Adicione contexto de produto complementar (combinações, pacotes, “vai bem com”).

Estratégia 3: Sinais de Confiança (Autoridade e Credibilidade)

A conclusão dessa estratégia é que os assistentes e agentes de IA priorizam conteúdo que pareça verificado e confiável.

Principais ações:

• Fortalecer a credibilidade das avaliações (avaliações verificadas, volumes fortes, sentimento claro).
• Reforce a autoridade da marca através de sinais do mundo real (imprensa, certificações, parcerias).
• Mantenha as afirmações fundamentadas e consistentes para evitar a degradação da confiança.
• Use dados estruturados para esclarecer a legitimidade e a identidade.

A Microsoft explica assim:

“Os assistentes de IA priorizam conteúdo de fontes em que podem confiar. Sinais como avaliações verificadas, volume de avaliações e sentimento claro ajudam a estabelecer credibilidade e influenciar recomendações.

A autoridade da marca é reforçada por meio de identidade consistente, validação no mundo real, como cobertura da imprensa, certificações e parcerias, e uso de dados estruturados para definir claramente as entidades da marca.

As afirmações devem ser factuais, consistentes e verificáveis, pois informações exageradas ou enganosas podem reduzir a confiança e limitar a visibilidade em experiências baseadas em IA”.

Conclusões

A pesquisa de IA muda o objetivo de ganhar classificações para obter recomendações. O SEO ainda é importante, mas o AEO e o GEO determinam quão bem o conteúdo é interpretado, explicado e escolhido pelos assistentes e agentes de IA.

As compras de IA não são um canal único, mas um ecossistema de assistentes, navegadores e agentes que dependem de sinais autorizados em conteúdo rastreado, feeds estruturados e experiências de sites ao vivo. As marcas que vencem são aquelas com dados consistentes e legíveis por máquina e conteúdo claro que contém informações contextuais úteis que podem ser facilmente resumidas.

A Microsoft publicou uma postagem no blog acompanhada de um link para o guia explicativo para download: Da descoberta à influência: um guia para AEO e GEO.

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