A história até agora: Da correspondência ao raciocínio
- Fundações iniciais (1998-2015): A classificação e a correspondência definiram os primeiros anos do Google. Atualizações como Panda e Penguin impulsionaram o ecossistema para classificação com foco na relevância e na qualidade do conteúdo. Seu enorme banco de dados, Knowledge Graphdeslocou a pesquisa da correspondência de strings para o reconhecimento de entidades. O lançamento do E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) enfatizou a importância de conteúdo confiável, preciso e fidedigno, 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 as nuances das consultas, aproximando ainda mais a pesquisa da compreensão da linguagem. mais próxima da compreensão da linguagem.
- Diversificação da plataforma (2010 até hoje): À medida que o comportamento do usuário mudou para o uso mais predominante das mídias sociais, a descoberta se expandiu pelo YouTube, TikTok, Reddit e Pinterest, cada um com públicos exclusivos e sinais de confiança.
- A mudança generativa (2022-2023): Com o lançamento do ChatGPT pela OpenAI, AI generativa entrou na pesquisa. O Bing integrou o GPT; o Google lançou o Bard e as visões gerais AI . A pesquisa começou a "responder".
- A AI SERP AI(2024-2025): Modo de AI e visões gerais reconfiguraram as SERPs (páginas de resultados de mecanismos de pesquisa) em um espaço de trabalho de conversação, onde o raciocínio e a síntese são mais importantes do que a classificação.
"AI vem moldando a pesquisa há anos, mas o tipo, a escala e a velocidade da mudança 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 pesquisam e como a pesquisa funciona." - Charlie Kay
Como os LLMs (modelos de linguagem grandes) funcionam e afetam a pesquisa
Os modelos de linguagem ampla, ou LLMs, são os cérebros por trás do ChatGPT, Gemini, Claude e de todos os chatbots ou resumos AI que você viu aparecerem nos mecanismos de pesquisa recentemente. Eles aprendem padrões de linguagem a partir dessa documentação e usam esse conhecimento para:
- Entenda as consultas em linguagem natural,
- Gerar respostas fluentes e semelhantes às humanas,
- Resumir ou reformular o conteúdo,
- Inferir relações entre palavras, conceitos e ideias.
Os LLMs são treinados em vastos conjuntos de dados, tokenizados em padrões matemáticos. Eles geram texto prevendo tokens ou séries de tokens, às vezes aumentados pela geração aumentada por recuperação (RAG), que combina conhecimento estático com fontes em tempo real.
Diferentemente da pesquisa tradicional, os LLMs não apenas rastreiam a Web para obter resultados; eles criam respostas, muitas vezes raciocinando passo a passo. A visibilidade agora depende de ser estruturada, acessível e "pronta para o raciocínio".
O Google lança o AI Overviews e o AI Mode
Antes, o SEO se concentrava na otimização de páginas para uma consulta, mas, com a pesquisa generativa, agora temos que otimizar para um espaço hiperpersonalizado, que prioriza a intenção, com várias consultas e orientado pelo raciocínio. As visões gerais AI e o modo de AI são criados e funcionam de forma diferente da pesquisa tradicional do Google.
- Visão geralAI : Os resumos extrativos são incorporados às SERPs, reformulando o conteúdo com citações. As impressões aumentam, mas os cliques diminuem, pois as respostas aparecem diretamente na SERP.
- ModoAI : Uma experiência de conversação em tela cheia, o AI Mode usa expansão de consulta, traços de raciocínio e comparações em nível de parágrafo, criando respostas dinamicamente. O conteúdo não é classificado, mas julgado.
Juntos, eles marcam uma nova lógica: de palavras-chave a clusters de intenção, classificações a raciocínios, cliques a citações.
ModoAI vs. visões gerais AI : Uma comparação lado a lado
Pesquisa AI : Quem a está adotando?
Embora a pesquisa AI continue limitada, ela está crescendo rapidamente. Menos de dois por cento do tráfego orgânico atualmente é proveniente de pesquisas AI, embora o tráfego de referência esteja aumentando acentuadamente. O ChatGPT e o Perplexity dominam as referências de AI com a adoção mais forte entre os públicos mais jovens e digitalmente fluentes. A pesquisa tradicional ainda domina, mas a trajetória é clara.
Assistentes AI : Quais estão sendo mais usados?
Apesar do fato de as plataformas AI representarem apenas uma fração do uso digital total, elas estão, sem dúvida, crescendo, e há líderes nessa corrida.
A Relatório sobre o estado da pesquisa SparkToro x Datos mostra que o ChatGPT se tornou o assistente AI dominante em todo o mundo, chegando aos cinco principais destinos visitados por mecanismos de pesquisa tradicionais nos EUA e na Europa, com cerca de 30% de participação de AI . Um recente estudo da SEMRush indica que o ChatGPT está realmente expandindo a maneira como as pessoas buscam informações.
De acordo com a pesquisa, 63% dos usuários do ChatGPT têm menos de 34 anos de idade, o que significa que a geração Y e a geração Z são os maiores grupos de usuários, muitos dos quais são usuários diários. Apenas 13% dos usuários do ChatGPT têm 55 anos ou mais e somente 5% têm mais de 65 anos.
O que essas estatísticas significam para os profissionais de marketing e as marcas
Há novas métricas de influência e visibilidade. Embora as métricas tradicionais de SEO ainda sejam importantes em circunstâncias específicas, as métricas que são relatadas precisam se adaptar e mudar. Aqui está uma lista do que as marcas e os profissionais de marketing precisam fazer:
- Pesquisa profunda audience : Vá além das palavras-chave e use fóruns, avaliações e data sociais.
- Visibilidade e mediçãoAI : Acompanhe citações, menções e influência de clique zero, não apenas as classificações.
- Adapte a estratégia à plataforma: Otimize de forma diferente para Gemini, Copilot, Perplexity e ChatGPT.
- Construção de marca e relações públicas: As menções e a autoridade são sinais essenciais para a inclusão de AI .
- Reputação e confiança: O conteúdo estruturado e factualmente claro se alinha aos princípios do E-E-A-T.
- Otimização semântica e estruturada: Esquema e clareza auxiliam na recuperação por máquina.
- Conteúdo multimodal: Otimize textos, imagens, vídeos e áudios.
- Arquitetura de conteúdo: Crie conteúdo modular e "dividível" que AI possa usar.
- Capacidade de rastreamento e acesso do agente:Garanta que os assistentes possam acessar feeds e APIs.
- Feedback e monitoramento: Acompanhe como as ferramentas AI citam e usam seu conteúdo.
- Prontidão agêntica: Prepare-se para transações AI, nas quais os assistentes lidam com os fluxos de compra.
Conclusões finais - e um olhar para o futuro
Tanto a pesquisa tradicional quanto a pesquisa AI estão crescendo: Alguns estudos preveem que a pesquisa AI ultrapassará a pesquisa tradicional até 2028.
Uma nova pesquisa sugere que 20% dos americanos usam ferramentas AI 10 vezes por mês. O modo de AI e as visões gerais do Google estão mudando comportamentos, e a adoção será acelerada. Por enquanto, o SEO tradicional ainda sustenta a visibilidade AI : uma boa classificação está relacionada à citação em resultados AI .
Esse não é o fim do SEO, mas sua evolução. Os profissionais de marketing devem deixar de otimizar as classificações e passar a otimizar o raciocínio, visando à inclusão e à influência nas respostas AI. As marcas que prosperarem combinarão fundamentos como produtos fortes, narrativa autêntica e compreensão genuína do cliente com a adaptação à nova lógica de pesquisa da AI.
"As marcas que vencerão nesse novo ecossistema são aquelas que permanecerão visíveis em todas as plataformas, estruturarão seu conteúdo para legibilidade humana e de máquina, desenvolverão suas estruturas de medição e priorizarão consistentemente o valor real, a confiança e a usabilidade. O futuro da pesquisa é em camadas, multimodal e agêntico, e a hora de se preparar é agora." - Charlie Kay
