GEO: pesquisa e perspectiva pessoal sobre o SEO na era da IA

Uma pesquisa documentada sobre GEO —com dados da Ahrefs, Semrush, Pew Research e o paper original de Princeton—, suas evidências, seus limites e sua relação real com o SEO.

Índice

GEO, SEO e busca com IA: resumo
O que é GEO
O paper que originou o termo
GEO, AEO, LLMO ou simplesmente SEO: o debate das siglas
Minha conclusão: GEO é SEO ampliado
Como os motores generativos escolhem suas fontes
O que realmente parece importar
A queda de cliques: o que significa para o seu negócio
Schema, llms.txt e outros mitos
Como medir se você está aparecendo
Uma oportunidade para o conteúdo em espanhol
Continue com o guia prático
Fontes relacionadas
Nota editorial

GEO, SEO e busca com IA: resumo

Aspecto	SEO tradicional	GEO	Minha perspectiva
Objetivo	Aparecer nos resultados orgânicos	Ser encontrado, compreendido e citado pela IA	São objetivos complementares, não substitutos
Resultado	Link, posição e clique	Menção, citação, recomendação ou link	A marca pode ganhar visibilidade mesmo com menos cliques
Fator dominante	Relevância, técnica e links	Menções de marca fora do seu site e autoridade de domínio	A reputação fora do seu site pesa mais do que a maioria dos guias admite
Medição	Rankings, impressões, CTR e conversões	Citações, share of voice e tráfego referido	É preciso revisar respostas reais, não apenas um "score"

Antes de entrar em detalhes, a conclusão curta: o conteúdo que costuma ser ensinado sobre GEO acerta no conceitual —estruturar para que a IA descubra, confie e cite— mas quase sempre fica aquém em um ponto-chave. O fator que mais correlaciona com aparecer citado em 2025-2026 não é a estrutura dentro da sua página, mas sim as menções da sua marca fora dela. Desenvolvo isso com dados mais abaixo.

O que é GEO

GEO significa Generative Engine Optimization: o trabalho de aumentar as chances de que uma marca ou conteúdo seja encontrado, compreendido e citado por ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, Perplexity e outros sistemas generativos.

O paper que originou o termo

O nome "GEO" não nasceu em um blog de marketing, mas em um paper acadêmico: GEO: Generative Engine Optimization (Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan e Deshpande), apresentado no KDD 2024 e também disponível como preprint no arXiv desde novembro de 2023.

Os autores simularam um motor generativo em duas fases: o Google recuperava as cinco principais fontes para uma consulta e o GPT-3.5-turbo redigia uma resposta citando-as. Eles testaram nove táticas diferentes em um banco de cerca de 10.000 consultas (GEO-bench). As que funcionaram melhor foram adicionar citações e fontes, adicionar estatísticas e citar explicitamente a origem da informação, com melhorias de visibilidade que no paper chegam a superar 40% em algumas consultas. Já o keyword stuffing rendeu abaixo do ponto de partida.

É um achado interessante, mas tem limites que quase nunca são mencionados quando o estudo é citado: foi feito com GPT-3.5 (já obsoleto), sobre apenas cinco fontes por consulta, e os próprios autores permitiram que os prompts "inventassem" estatísticas e citações hipotéticas para maximizar o efeito. Duas das três táticas vencedoras consistiam, no fundo, em adicionar conteúdo novo à página —então parte da melhoria bem poderia se dever simplesmente a trazer informação que antes não estava lá, não a uma "otimização GEO" em sentido estrito. Trato isso como um ponto de partida acadêmico, não como uma receita definitiva para 2026.

GEO, AEO, LLMO ou simplesmente SEO: o debate das siglas

Não há consenso sobre como chamar isso, e o desacordo não é apenas semântico. Uma pesquisa de Aleyda Solís (SEOFOMO, 2025) encontrou que cerca de um terço dos profissionais prefere diretamente "AI search optimization"; outros usam AEO ou LLMO; a indústria de ferramentas de SEO —Ahrefs, Semrush— optou por GEO.

Há vozes bastante céticas sobre a proliferação de siglas:

John Mueller (Google), em agosto de 2025: quanto mais urgência e mais siglas novas alguns empurram, mais provável é que estejam apenas "fazendo spam e enganando as pessoas".
Rand Fishkin (SparkToro) propõe não abandonar "SEO" e alerta que qualquer ferramenta que prometa uma "posição de ranking em IA" é pouco confiável, porque as respostas generativas são probabilísticas.
Aleyda Solís sustenta que cerca de 95% da otimização para IA continua sendo liderada por equipes de SEO: trata isso como uma evolução, não uma ruptura.
Google, em sua documentação oficial: "da perspectiva da Google Search, otimizar para a busca generativa com IA é otimizar a experiência de busca, e portanto continua sendo SEO".

Minha conclusão: GEO é SEO ampliado

Não acredito que o GEO substitua o SEO. A maioria de suas recomendações —conteúdo útil, autoria, estrutura, evidência e autoridade— já pertencia ao bom posicionamento orgânico.

A diferença real é que agora nem sempre competimos por um link em uma lista de dez resultados. Também competimos por ser uma das fontes que uma IA escolhe para construir uma resposta, algo que pode acontecer sem que o usuário clique em nada.

O Google explica que suas funções generativas continuam dependendo de como ele rastreia, indexa e compreende as páginas em seu guia oficial de otimização para IA.

Como os motores generativos escolhem suas fontes

Cada sistema funciona de forma diferente, e convém não tratá-los como se fossem um só:

ChatGPT (com busca) não tem índice próprio: usa o índice do Bing para recuperar resultados e depois cita a partir deles. Uma análise da Seer Interactive sobre 80 milhões de consultas da Semrush encontrou que 87% das citações do ChatGPT coincidem com os resultados que já apareciam no topo do Bing. A implicação prática é contundente: se o seu site não está indexado no Bing, praticamente não existe para o ChatGPT.
Google AI Overviews e AI Mode usam RAG ("grounding") sobre o próprio índice do Google, apoiando-se em seus sistemas de ranking habituais, e o Google confirma que podem usar uma técnica de "query fan-out" —disparar várias buscas relacionadas sobre subtemas antes de construir a resposta—, embora sua própria documentação use o termo "podem usar", não "sempre usam".
Perplexity recupera em tempo real e cita com mais frequência páginas com dados estruturados do que o ChatGPT.

Nos três casos, o processo é probabilístico, não uma posição fixa: a Ahrefs documentou que os AI Overviews mudam com frequência de um dia para o outro, e diferentes estudos mostram que a mesma pergunta repetida pode retornar um conjunto diferente de marcas citadas na maioria das vezes. Qualquer "peso" exato de fatores que você veja citado em um blog (por exemplo, "autoridade de domínio 40%, qualidade 35%") é engenharia reversa não confirmada pelas plataformas: trate isso com ceticismo.

O que realmente parece importar

A clareza ajuda: responda primeiro e desenvolva depois. Uma análise de Kevin Indig sobre milhões de citações do ChatGPT encontrou que 44% das citações vêm dos primeiros 30% do conteúdo de uma página, um padrão bastante consistente.

A evidência também importa: cite fontes, separe fatos de opiniões e adicione exemplos próprios, em linha com o que o paper de Princeton encontrou.

Mas o ponto que mais é subestimado na maioria dos guias é este: as menções fora do seu site pesam mais do que a estrutura dentro dele. Um estudo da Ahrefs sobre 75.000 marcas encontrou que as menções de marca na web correlacionam 0,664 com a visibilidade em AI Overviews, contra apenas 0,218 dos backlinks tradicionais —uma diferença de três vezes. YouTube, Reddit e Wikipedia estão entre os domínios mais citados pelos motores generativos; o YouTube em particular é, segundo várias análises, o domínio individual mais citado nos AI Overviews.

Além disso, rankear no top 10 do Google já não garante aparecer citado em uma resposta de IA como antes: a sobreposição entre o ranking orgânico e as citações dos AI Overviews vinha caindo com força durante 2025-2026 segundo diferentes análises da Ahrefs. No nível de domínio completo a correlação se mantém forte, mas no nível de URL individual, cada vez menos.

Para uma marca criadora, esta é uma ideia-chave: um artigo pode se transformar em vídeo, transcrição, newsletter, colaboração e conversa. A autoridade se constrói como um ecossistema, não como uma página isolada.

A queda de cliques: o que significa para o seu negócio

Quando um AI Overview aparece, o comportamento de clique muda de forma notável. A Pew Research (2025), analisando cerca de 69.000 buscas reais, encontrou que os usuários clicam em algum link apenas 8% das vezes quando há um AI Overview presente, contra 15% quando não há; e apenas cerca de 1% clica especificamente em uma das fontes citadas dentro do próprio resumo de IA.

O outro lado da moeda é que o tráfego que chega das plataformas de IA converte melhor: diferentes análises da Ahrefs e da Semrush situam a taxa de conversão desse tráfego várias vezes acima da do tráfego orgânico comum, ainda que o volume absoluto continue pequeno comparado à busca tradicional.

A leitura prática: não espere que o GEO dispare suas sessões. Pense nele como construção de marca e captação de leads de alta intenção, não como uma alavanca de volume de tráfego.

Schema, llms.txt e outros mitos

Os dados estruturados continuam sendo úteis para descrever artigos, pessoas, organizações e vídeos. A documentação oficial está em schema.org e em seu guia de introdução.

No entanto, não existe um schema mágico que garanta aparecer em uma resposta generativa. O Google diz isso explicitamente em sua documentação: os dados estruturados não são necessários para a busca generativa com IA e não há nenhum schema.org especial que você deva adicionar. Aliás, o Google retirou o rich result de HowTo em 2023, e o de FAQPage ficou restrito nesse mesmo ano até desaparecer completamente mais adiante —a marcação continua válida no schema.org, mas já não produz nenhum resultado enriquecido visível no Google. Se um curso ou um guia apresenta o schema FAQ/HowTo como um "truque" para aparecer na IA, está desatualizado.

Também não colocaria llms.txt entre as primeiras prioridades de um site pequeno. O Google, por meio de John Mueller e Gary Illyes, confirmou várias vezes que não o usa nem planeja apoiá-lo, e o compara com a antiga meta tag keywords: um arquivo que quase ninguém do lado do motor de busca lê. Nenhum grande sistema (OpenAI, Anthropic, Perplexity) o documenta como sinal de citação. Seu uso real hoje está mais próximo de servir como documentação para ferramentas de código (Cursor, Copilot) do que como alavanca de visibilidade em busca.

O que ainda faz sentido manter: Article, Organization, Person, Product, Review, VideoObject e ImageObject, porque ajudam a construir a entidade da sua marca no knowledge graph e continuam produzindo rich results que o Google não retirou.

Como medir se você está aparecendo

Já existe uma categoria de ferramentas dedicada a isso —Profound, Peec AI, Otterly.ai, Ahrefs Brand Radar, Semrush AI Toolkit, entre outras—, com preços que vão desde cerca de 25-30 USD/mês no extremo de entrada até contratos enterprise. Todas medem variações da mesma coisa: share of voice em respostas de IA, taxa de citação, sentimento de marca e quais fontes aparecem junto à sua.

Antes de pagar por uma ferramenta, dá para fazer isso manualmente: escolha entre 10 e 20 perguntas reais relacionadas à sua marca ou ao seu nicho, faça-as no ChatGPT, Gemini e Perplexity, e registre se você aparece, com quais concorrentes e se há link. Desconfie de qualquer ferramenta que só te dê um número de "posição em IA" sem mostrar a resposta completa: as respostas generativas são variáveis, e uma única execução não diz muito.

Uma oportunidade para o conteúdo em espanhol

A busca generativa ainda tem uma cobertura irregular em espanhol e na América Latina: várias fontes da indústria concordam que o conteúdo especializado em espanhol está sub-representado nas fontes que os motores de IA citam, apesar de o espanhol ser falado por mais de 500 milhões de pessoas. Eu não tomaria isso como um dado duro e quantificado —é mais um consenso de indústria—, mas sim como uma hipótese razoável para experimentar enquanto a janela continuar aberta.

Vale a pena adicionar contexto regional, exemplos próximos, moeda, país e linguagem natural, porque os modelos ajustam suas respostas conforme o país e a variante do idioma. A experiência própria pode diferenciar mais do que uma tradução genérica de conteúdos anglo-saxões.

Se você quiser referências hispano-falantes para se aprofundar: Aleyda Solís (Orainti, newsletter SEOFOMO), Fernando Maciá (Human Level, com o conceito de "consenso semântico") e Lino Uruñuela (Mecagoenlos.com) são vozes com trajetória especificamente em SEO técnico em espanhol que também estão cobrindo esse tema.

Continue com o guia prático

Se você quiser passar da pesquisa para a implementação, leia Como implementar GEO passo a passo: guia prático para criadores.

Você também pode consultar Perguntas frequentes sobre GEO, SEO e busca com IA.

Fontes relacionadas

Nota editorial

Este campo muda rápido. Muitos dos estudos recentes citados aqui são correlacionais e vêm de empresas que vendem ferramentas de SEO ou de visibilidade em IA (Ahrefs, Semrush, Profound), o que não os invalida, mas exige contexto: não são papers revisados por pares e os percentuais exatos variam entre estudos. Os mecanismos internos de seleção de fontes de cada plataforma são caixas-pretas; ninguém fora dessas empresas conhece os pesos reais. Vale a pena revisar a data, a metodologia e as fontes antes de transformar um percentual em uma promessa.