O que aconteceu até agora: da correspondência ao raciocínio
- Os primórdios (1998–2015): O ranking e a correspondência marcaram os primeiros anos do Google. Atualizações como Panda e Penguin impulsionaram o ecossistema em direção a classificação focada na relevância e qualidade do conteúdo. Seu enorme banco de dados, Gráfico do Conhecimento, mudou a pesquisa da a correspondência de strings para o reconhecimento de entidades. O lançamento do E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) enfatizou a importância de conteúdo credível, preciso e confiável, enquanto o RankBrain introduziu o aprendizado de máquina na classificação.
- O salto neural (2017–2019): A arquitetura Transformer do Google possibilitou a compreensão semântica e lançou as bases dos LLMs modernos. O BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) do Google ajudou a analisar nuances nas consultas, aproximando ainda mais a pesquisa mais perto da compreensão da linguagem.
- Diversificação de plataformas (2010–atual): À medida que o comportamento dos usuários mudou para um uso mais generalizado das redes sociais, a descoberta se expandiu pelo YouTube, TikTok, Reddit e Pinterest, cada um com públicos e sinais de confiança únicos.
- A virada da IA generativa (2022–2023): Com o lançamento do ChatGPT pela OpenAI, AI generativa AI no mundo das buscas. O Bing integrou o GPT; o Google lançou o Bard e AI . As buscas começaram a “responder”.
- A SERP AI(2024–2025):AI e as Visões Gerais reconfiguraram as SERPs (Páginas de Resultados dos Mecanismos de Busca) em um espaço de trabalho conversacional, onde o raciocínio e a síntese são mais importantes do que a classificação.
AI moldando as buscas há anos, mas o tipo, a escala e a velocidade das mudanças que estamos vendo agora são diferentes. Não se trata apenas de uma nova tecnologia; é uma redefinição de como, onde e por que as pessoas fazem buscas, e de como o mecanismo de busca funciona.” – Charlie Kay
Como funcionam os LLMs (grandes modelos de linguagem) e qual é o seu impacto na pesquisa
Os grandes modelos de linguagem, ou LLMs, são o cérebro por trás do ChatGPT, do Gemini, do Claude e de todos os chatbots ou resumos AI que você tem visto aparecer nos mecanismos de busca recentemente. Eles aprendem padrões linguísticos a partir dessa documentação e usam esse conhecimento para:
- Compreender consultas em linguagem natural,
- Gerar respostas fluentes e semelhantes às de um ser humano,
- Resumir ou reformular o conteúdo,
- Deduzir relações entre palavras, conceitos e ideias.
Os LLMs são treinados com base em vastos conjuntos de dados, tokenizados em padrões matemáticos. Eles geram texto prevendo tokens ou séries de tokens, às vezes complementados pela geração aumentada por recuperação (RAG), que combina conhecimento estático com fontes em tempo real.
Ao contrário das buscas tradicionais, os LLMs não se limitam a rastrear a web para obter resultados; eles constroem respostas, muitas vezes raciocinando passo a passo. A visibilidade agora depende de o conteúdo ser estruturado, acessível e “pronto para o raciocínio”.
O Google lança AI e AI
Antigamente, o SEO se concentrava em otimizar páginas para uma determinada consulta, mas, com a pesquisa generativa, agora precisamos otimizar para um espaço que é hiperpersonalizado, orientado pela intenção, com múltiplas consultas e baseado no raciocínio. AI e AI são desenvolvidos e funcionam de maneira diferente da pesquisa tradicional do Google.
- AI : Resumos extrativos são incorporados nas SERPs, reformulando o conteúdo com citações. As impressões aumentam, mas os cliques diminuem, pois as respostas aparecem diretamente na SERP.
- AI : Uma experiência de conversação em tela cheia, AI utiliza expansão de consultas, rastros de raciocínio e comparações em nível de parágrafo, construindo respostas dinamicamente. O conteúdo não é classificado, mas avaliado.
Juntos, eles marcam uma nova lógica: das palavras-chave aos grupos de intenção, dos rankings ao raciocínio, dos cliques às citações.
AI vs. AI : uma comparação lado a lado
AI : quem está adotando essa tecnologia?
Embora AI ainda seja limitada, ela está crescendo rapidamente. Menos de 2% do tráfego orgânico provém atualmente de pesquisas AI, embora o tráfego de referência esteja aumentando acentuadamente. O ChatGPT e o Perplexity dominam AI , com maior adoção entre públicos mais jovens e digitalmente fluentes. A pesquisa tradicional ainda domina, mas a trajetória é clara.
AI : quais são os mais utilizados?
Apesar de AI representarem apenas uma fração do uso digital total, elas estão, sem dúvida, em crescimento, e há líderes nessa corrida.
A Relatório SparkToro x Datos sobre o estado das buscas mostra que o ChatGPT se tornou o AI dominante globalmente, figurando entre os 5 principais destinos visitados a partir de mecanismos de busca tradicionais tanto nos EUA quanto na Europa – detendo cerca de 30% AI . Um estudo recente estudo da SEMRush indica, inclusive, que o ChatGPT está, na verdade, ampliando a forma como as pessoas buscam informações.
De acordo com uma pesquisa, 63% dos usuários do ChatGPT têm menos de 34 anos, o que significa que a Geração Y e a Geração Z constituem os maiores grupos de usuários, muitos dos quais utilizam a ferramenta diariamente. Apenas 13% dos usuários do ChatGPT têm 55 anos ou mais, e apenas 5% têm 65 anos ou mais.
O que essas estatísticas significam para os profissionais de marketing e as marcas
Existem novos indicadores de influência e visibilidade. Embora os indicadores tradicionais de SEO ainda sejam importantes em determinadas circunstâncias, os indicadores que são utilizados precisam se adaptar e mudar. Aqui está uma lista do que as marcas e os profissionais de marketing precisam fazer:
- audience aprofundada audience : Vá além das palavras-chave e analise fóruns, avaliações e data de redes sociais.
- AI e mediçãoAI : Acompanhe citações, menções e influência sem cliques, não apenas classificações.
- Adapte a estratégia à plataforma: Otimize de maneira diferente para Gemini, Copilot, Perplexity e ChatGPT.
- Construção da marca e relações públicas: Menções e autoridade são sinais essenciais para AI .
- Reputação e confiança: Conteúdo estruturado e factualmente claro está alinhado com os princípios E-E-A-T.
- Otimização semântica e estruturada: Esquema e clareza auxiliam a recuperação por máquinas.
- Conteúdo multimodal: Otimize texto, imagens, vídeo e áudio.
- Arquitetura de conteúdo: Crie conteúdo modular e “dividível em partes” que AI utilizar.
- Rastreabilidade e acesso de agentes:Certifique-se de que os assistentes possam acessar feeds e APIs.
- Feedback e monitoramento: Acompanhe como AI citam e utilizam seu conteúdo.
- Preparação para a tecnologia de assistentes: Prepare-se para transações AI, nas quais assistentes gerenciam os fluxos de compra.
Conclusões finais – e uma perspectiva para o futuro
Tanto a pesquisa tradicional quanto AI estão em crescimento: alguns estudos prevêem que AI ultrapassará a pesquisa tradicional até 2028.
Uma nova pesquisa sugere que 20% dos americanos usam AI 10 vezes por mês. AI e os Resumos do Google estão mudando comportamentos, e a adoção vai acelerar. Por enquanto, o SEO tradicional ainda sustenta AI : uma boa classificação está correlacionada com citações nos AI .
Isso não representa o fim do SEO, mas sim sua evolução. Os profissionais de marketing devem deixar de se concentrar na otimização para posições nos rankings e passar a se concentrar na otimização para o raciocínio, buscando inclusão e influência nas respostas AI. As marcas que terão sucesso combinarão fundamentos como produtos sólidos, narrativas autênticas e compreensão genuína do cliente com a adaptação à nova lógica de pesquisa AI.
“As marcas que terão sucesso neste novo ecossistema são aquelas que se mantêm visíveis em todas as plataformas, estruturam seu conteúdo de forma a ser legível tanto por humanos quanto por máquinas, aprimoram seus sistemas de medição e priorizam consistentemente o valor real, a confiança e a usabilidade. O futuro da pesquisa é multifacetado, multimodal e baseado em agentes — e a hora de se preparar é agora.” – Charlie Kay
