De SEO a GEO (Generative Engine Optimization): como fazer o ChatGPT e o Perplexity citarem seu site (e por que suas análises não mostram isso)

E aí, galera do Forobeta! Espero que estejam mandando bem nos seus projetos.

Fazia um tempinho que eu não abria um tópico por aqui, mas estou analisando um comportamento que sei que deixa mais de um de nós com a pulga atrás da orelha: as visitas orgânicas tradicionais estão mudando de lugar, e se continuarmos fazendo SEO exatamente igual a dois anos atrás, vamos ficar para trás.

Hoje quero conversar com vocês sobre o salto do SEO clássico para o GEO (Generative Engine Optimization), por que nossas queridas análises às vezes parecem cegas diante disso, e o que podemos fazer para que as IAs comecem a nos dar atenção e a nos citar como fontes principais.

1. A virada do jogo: do buscador tradicional ao motor generativo​

Sejamos honestos: quando a galera tem uma dúvida rápida, quer um tutorial técnico ou quer pesquisar algo complexo, é cada vez mais comum abrir o ChatGPT, o Perplexity ou o Claude em vez de ir direto aos dez links azuis do Google.

O problema é que o SEO tradicional nos ensinou a otimizar para palavras-chave exatas, densidades e cliques nas SERPs. Mas as inteligências artificiais não leem assim. Os LLMs não buscam "quem repete melhor a keyword"; buscam entidades, contexto, autoridade e dados originais que possam resumir e citar. Se o seu conteúdo é um requentado genérico tirado de outros blogs, a IA vai ignorar você completamente, porque simplesmente vai buscar a informação em fontes mais sólidas.

2. O grande mistério: por que minhas análises (GA4) não mostram esse tráfego?​

Aqui vem a dor de cabeça de muita gente. Você olha o Google Analytics 4 e diz: "Ué, se um monte de gente me diz que chegou ao meu site porque o Perplexity ou o ChatGPT recomendou, por que nas minhas métricas tudo aparece como Tráfego Direto ou parece super murcho?"

A realidade é que os apps de chat e os navegadores baseados em IA tratam as referências de forma diferente. Muitas vezes os links vêm limpos, sem parâmetros de campanha, ou os navegadores in-app não passam os metadados corretos.

• A solução rápida: Se você está compartilhando seus próprios links em comunidades, redes ou campanhas onde espera que a IA os capture, acostume-se a usar parâmetros UTM personalizados (ex. ?utm_source=chatgpt&utm_medium=referral).
• O desafio técnico: Para o tráfego orgânico que a IA gera de forma nativa ao citar você, o verdadeiro indicador já não é só o clique direto, mas o aumento de buscas diretas pela marca no Google Search Console. As pessoas leem a resposta da IA, veem sua marca citada e depois buscam você pelo nome.

3. Como diabos conseguimos que o ChatGPT ou o Perplexity nos citem?​

Se queremos que os motores generativos nos coloquem no seu mapa de recomendações, é preciso mudar a jogada. Aqui deixo o que tem funcionado para mim na prática:

• Torne-se fonte primária: As IAs amam dados próprios, estatísticas reais, estudos de caso e opiniões de especialistas com nome e sobrenome (E-E-A-T puro e simples). Se você é o único que diz algo baseado na sua experiência, a IA cita você; se você copia o que diz a Wikipedia, a IA pula você.
• Estruture a informação para máquinas: Use dados estruturados limpos (Schema.org), tabelas comparativas, listas de passos bem claras e resumos diretos no início dos seus artigos. Os modelos de linguagem devoram muito melhor a informação se ela estiver bem hierarquizada com subtítulos lógicos H2 e H3.
• Autoridade de entidade fora do seu site: As IAs não rastreiam só o seu domínio; elas leem fóruns (como este), redes sociais, diretórios e menções de marca em toda a web. Se a sua marca tem uma pegada digital sólida e coerente em vários sites, o modelo entende que você é uma entidade de confiança no seu nicho.

E aí, galera... Vocês já notaram essa mudança no tráfego dos seus sites? Já tentaram auditar se alguma IA está recomendando vocês quando perguntam sobre o seu setor?

Leio vocês nos comentários para montarmos um bom debate!

Há uma verificação simples que eu separaria do tráfego: fazer uma pergunta que um cliente faria, sem dizer o nome do seu negócio, e ver quais empresas a IA recomenda e para qual site ela aponta o link.

Eu guardaria a pergunta e a resposta com a data. Se aparecer a sua marca, eu verificaria se o link é seu e se a página citada realmente fala do seu negócio. Se você repetir a pergunta e ela mudar, eu guardaria as duas respostas.

Estou desenvolvendo o GenScore para fazer essa revisão sem ir pergunta por pergunta à mão. Ajuda a ver onde você aparece e onde não, mas uma menção não comprova visitas nem vendas. Você tem alguma resposta concreta em que tenham recomendado você e não saiba qual fonte usaram?

Acompanhando o tópico

E aí, @genscore_denis! Muito bom ponto, e parece super interessante o que você tem em mãos com o GenScore, porque auditar isso na mão e prompt por prompt vira uma loucura rapidinho.

Sobre a sua pergunta, se já me aconteceu de ver uma IA recomendar um negócio sem saber exatamente de onde tirou a fonte: totalmente! O mais curioso é que às vezes os LLMs puxam informação de fóruns, resenhas antigas do Google Maps ou diretórios que ninguém dava bola, em vez da página principal que você otimizou com tanto capricho.

O grande detalhe de fazer esses testes às cegas (blind prompts) é a volatilidade: você muda um adjetivo no prompt e o modelo te devolve fontes completamente diferentes. Justamente por isso, automatizar o rastreamento de menções conversacionais vai ser uma salvação para quem trabalha com estratégia digital.

Muito sucesso com o projeto, parece que vai economizar horas de trabalho! Vocês já definiram com quais motores (tipo Perplexity, ChatGPT etc.) vão começar a filtragem no GenScore?

Obrigado, Ray. Hoje o GenScore trabalha com ChatGPT, Gemini e Claude. O Perplexity não está incluído nos motores disponíveis hoje. E sim, por isso convém guardar a pergunta exata e comparar as respostas sem mudá-la entre os testes. Se você tiver uma resposta concreta que te gere dúvidas, pode trazê-la aqui sem dados privados e revisamos a marca e a fonte.

E aí, Denis! Muito obrigado pela informação. O fato de o GenScore já trazer integrados o ChatGPT, o Gemini e o Claude cobre um terreno bem forte, embora sem dúvida a ausência temporária do Perplexity deixe de fora um ator-chave, pela forma tão direta como ele mostra e prioriza as fontes.

Aceito a proposta de revisar algum caso por aqui sem comprometer dados privados. Justamente na prática de consultoria a gente se depara com surpresas muito loucas: você faz um prompt de teste e de repente a IA cita um diretório empoeirado ou um tópico antigo de um fórum que você nem lembrava que existia, ignorando completamente a landing page que você otimizou com tanto cuidado.

Uma dúvida técnica que me surge sobre a análise da plataforma: quando vocês detectam que uma IA traz uma fonte indireta (como um fórum ou uma menção de terceiros), o GenScore consegue identificar se o modelo dá peso estrutural a essa menção ou se ele só está pegando texto puro para montar a narrativa?

Um abraço e seguimos de olho em como o projeto evolui!

Obrigado, Ray. Sim, identificamos essas situações quando a resposta inclui uma citação: em Páginas citadas você pode ver a URL, quantas vezes ela aparece e em quais perguntas foi usada, junto com a resposta. Isso permite distinguir uma página da marca de um fórum ou de uma fonte de terceiros. O que não conseguimos saber é quanto peso interno o modelo deu a ela.

Além disso, acabamos de melhorar as Recomendações para não dar um tema como coberto quando só encontramos fóruns, comunidades ou uma fonte indireta. Nesse caso, ela propõe uma ação concreta: criar uma página própria que responda à pergunta e incluir um dado com data e fonte, ou revisar a indexação se ela já existir. Ela te diz por onde priorizar e onde colocar o foco.

E atualizo sobre o Perplexity: ele já está incluído no Pro e no Agência, junto com ChatGPT, Gemini e Claude; o Starter mantém três motores. Se você trouxer uma resposta concreta sem dados privados, podemos revisar a citação e o próximo passo aqui.

Que ótima notícia a integração do Perplexity nos planos Pro e Agência, Denis! Sem dúvida, tê-lo a bordo completa muito bem o conjunto de motores-chave para esse tipo de auditoria.

Acho super acertado o enfoque que vocês acabaram de dar às Recomendações para não dar um tema como coberto quando o modelo só puxa de fóruns ou fontes indiretas. Incentivar que a ação concreta seja criar uma página própria que responda à dúvida com dados datados e bem estruturados é justamente a diretriz correta. No fim, é isso que obriga o algoritmo a olhar para o site principal em vez de se contentar com menções de terceiros.

Uma funcionalidade cada vez mais redonda para quem anda medindo esse terreno. Muito sucesso com as melhorias e sigam com tudo no projeto!

Respondo à pergunta do final: sim, medimos isso. Fizemos 30 perguntas de compra sobre colchões online na Espanha, cada uma 3 vezes (90 respostas), com um modelo da OpenAI com busca na web.

Duas coisas que nos surpreenderam:
1) O site mais citado não foi nenhuma loja, e sim a OCU (em 42 das 90 respostas).
2) Os números variam entre as repetições: uma marca que aparecia em 78 % das respostas tinha um intervalo real de 68-85 %. Por isso convém variar a redação das perguntas e repetir cada uma, em vez de confiar em um único teste (justamente o que você comenta, que o prompt muda o resultado).

Limitação: é via API, e o chat de cada pessoa pode dar outra coisa. Os dados e as 90 respostas estão aqui, caso queiram vê-los: https://citadoporia.pages.dev/ejemplo/