Generative Engine Optimization (GEO): o que é, como funciona e como usá-lo a favor da sua estratégia de SEO para receber tráfego orgânico das IAs

GEO (Generative Engine Optimization) envolve estratégias, boas práticas e métricas específicas de otimização para que uma marca, um conteúdo, um produto ou serviço, seja mencionado — com ou sem link de referência — na resposta de uma inteligência artificial generativa.

Como uma extensão, não substituto, do SEO tradicional, o foco do GEO é o aumento da visibilidade da empresa ao adotar meios de fazê-la aparecer na citação ou menção nas sínteses textuais produzidas por LLMs, seja o ChatGPT, a AI Overview do Google ou outros sistemas de IA.

Neste guia completo sobre Generative Engine Optimization, você vai entender tudo o que precisa saber para utilizar as GenAIs a favor do seu alcance de marca, aquisição de tráfego orgânico qualificado e geração de demanda B2B.

Boa leitura!

O SEO morreu… Será?

Há anos, o SEO (Search Engine Optimization ou, em português, otimização para os motores de busca) é dado como morto.

Mas o que acontece, na prática é que, assim como qualquer outra estratégia de marketing digital, e a própria área em si, o SEO passa por mudanças; estas, por sua vez, provocadas pelas transformações do mercado, fazendo-o sofrer adaptações e evoluir continuamente.

Nesse sentido, a maneira como as pesquisas são realizadas e por quais meios estão diretamente relacionadas às alterações no comportamento dos usuários na internet devido aos avanços tecnológicos.

Entretanto, uma vez que o conceito de SEO está diretamente atrelado com “facilitar que uma informação seja encontrada em qualquer tipo de mecanismo de busca”, ele sempre existirá — independente do surgimento de novos recursos para consumo de dados.

O GEO vai substituir o SEO?

O SEO, por ser uma estratégia madura, sólida e consolidada, segue um desenvolvimento natural com o passar do tempo, com as novas descobertas de suas aplicações etc.

Dessa forma, com a ascensão das inteligências artificiais (IAs) generativas, as chamadas GenAIs, as diversas formas de pesquisar (imagem, voz, entre outras) atingiram um novo patamar, com mais uma possibilidade.

E, seguindo o fluxo esperado, o SEO evoluiu e a estratégia tradicional foi complementada com uma nova vertente especializada: o GEO.

O GEO é uma extensão do SEO, focado em apenas 1 maneira de busca — chat de IA — por isso, não deve ser tratado como algo à parte.

Portanto, o SEO não foi e nem será substituído pelo GEO.

De acordo com Rafael Ponciano, Diretor de Conteúdo da Agência Mutum e especialista em SEO/GEO:

“GEO não é uma nova prática, é um aprofundamento das técnicas já existentes de SEO. A diferença é que, agora, o foco é trazer um contexto muito mais explicativo para que o usuário receba a resposta de uma forma mais fácil.”

O que é significa Generative Engine Optimization?

Agora que você entendeu qual é a posição do GEO dentro de uma estratégia de marketing orgânico, é hora de aprofundar o conceito.

Primeiro, é preciso destacar que, nesse conteúdo, GEO é a sigla em inglês de Generative Engine Optimization ou, em tradução livre, Otimização para os Motores Generativos.

Então, em nenhum momento GEO deve ser entendido como o prefixo grego para “terra”, usado em palavras como Geografia, nem como uma abreviação de geolocalização, a qual pode estar relacionada com SEO local.

GEO é a prática de otimização para as IAs generativas.

Quando o conceito de Generative Engine Optimization surgiu?

De acordo com o especialista Luciano Arthur, fundador da Escola do SEO, a palavra GEO surgiu em 2023, a partir de um estudo acadêmico que buscava analisar como os modelos de linguagem, ou seja, as inteligências artificiais generativas, estavam e continuam mudando o modo como os usuários buscam e recebem informações.

O conceito foi formalizado academicamente no mesmo ano, em novembro, pelos pesquisadores das universidades de Princeton e Georgia Tech no estudo “GEO: Generative Engine Optimization”, o qual introduziu o termo Generative Engines para diferenciar esses sistemas dos mecanismos de busca convencionais. 

E foi essa diferenciação que estabeleceu uma nova categoria de otimização dentro do SEO.

O que é GEO (Generative Engine Optimization)?

Também chamado de otimização para os mecanismos de busca generativos, esse tipo de SEO para IA envolve o uso de práticas específicas para fazer com que o nome da empresa, as soluções que ela oferece e seus conteúdos digitais sejam citados nas GenAIs.

Diferente da Pesquisa Google tradicional — antes da AI Overview — que só que apresentava listas de links por ordem de relevância na SERP (Search Engine Results Page), os mecanismos de busca generativos como o Gemini, utilizam LLMs para analisar, sintetizar informações da web e gerar respostas diretas, originais e conversacionais às dúvidas dos usuários.

Qual a relação entre GEO e LLMs?

Primeiro, é preciso entender que os motores de busca baseados em inteligência artificial generativa usam LLMs para oferecer uma experiência de pesquisa generativa (generative research).

Isso significa fornecer uma resposta original, de acordo com o contexto profundo do usuário, e também interativa, permitindo perguntas de acompanhamento. 

Por meio das técnicas de RAG (Retrieval-Augmented Generation), é possível entender a intenção do usuário para elaborar uma síntese das informações mais relevantes, em tempo real, em uma única saída — muitas vezes com citação das fontes utilizadas.

Ou seja, as LLMs (Large Language Models ou, em português, Grandes Modelos de Linguagem) é o que permite que os motores de busca baseados em IA compreendam a linguagem humana, por meio do Processamento de Linguagem Natural (PLN), em um nível superior e elaborem explicações inéditas.

Para fins de curiosidade, o PLN é uma subárea da IA que combina linguística computacional, aprendizado de máquina (machine learning) e aprendizado profundo (deep learning).

Exemplos de motores de busca baseados em inteligência artificial generativa

Alguns exemplos bastante conhecidos de motores de busca baseados em GenAI que utilizam LLMs incluem:

• ChatGPT da OpenAI;
• Gemini (antigo Bard) da Google;
• DeepSeek da DeepSeek;
• Perplexity da Perplexity AI;
• Claude da Anthropic;
• Copilot da Microsoft;
• Meta AI da Meta.
• Grok da xAI.

Mais do que IAs generativas, essas ferramentas, como núcleos centrais de ecossistemas computacionais emergentes, configuram uma nova infraestrutura de conhecimento e um novo paradigma de interação entre os seres humanos e o que há de mais avançado na tecnologia.

Quais são as principais diferenças entre GEO e SEO tradicional?

Nesse ponto, muitos conceitos foram estabelecidos com a sua devida correlação e você já compreendeu que o GEO é um complemento da estratégia de SEO.

Então é chegado o momento de conhecer as diferenças entre cada um:

Em poucas palavras: o SEO responde à lógica dos mecanismos de pesquisa enquanto o GEO responde à lógica da inteligência artificial.

Na prática, o SEO otimiza páginas web para palavras-chave específicas a fim de ranqueá-las nos buscadores tradicionais. Já o GEO otimiza conteúdos para ser citado diretamente nas respostas das IAs generativas.

Em um o foco é receber cliques na página.

No outro, o foco é o ganho de visibilidade dentro de um recurso específico.

Como o GEO impacta o SEO tradicional?

O principal impacto da Otimização para os Motores Generativos em uma estratégia de SEO tradicional é paradoxal: por um lado — quando é frequentemente mencionada como fonte referência por alguma IA — a visibilidade da marca aumenta. Por outro, o tráfego digital recebido tende a diminuir.

Assim como acontece na AI Overview, a tendência “zero click” é fomentada pela inteligência artificial e, junto com ela, o aparecimento de resultados de busca generativos, snippets e caixas de informações.

Como consequência dessa zero click research (pesquisa zero clique), surgiu o Zero Click Marketing, uma estratégia focada em fornecer respostas ou soluções diretamente na tela, sem que o usuário precise clicar em nenhum link para obter a informação que procura.

Uma vez que o conceito de zero cliques representa uma reformulação drástica da maneira como os clientes encontram informações e tomam decisões de compra no ambiente digital, a forma como os resultados das ações orgânicas são rastreados e medidos também é radicalmente diferente.

O comportamento de busca mudou e o SEO também deve mudar

Para além da queda do CTR (Click Through Rate ou taxa de cliques), sumários e trechos explicativos feitos por IA frequentemente resolvem consultas sem a necessidade do usuário interagir com a marca.

É importante destacar que, muitas vezes, nenhuma empresa é sequer mencionada na resposta generativa — ainda que GenAI tenha parafraseando o conteúdo dela implicitamente.

Isso diminui os pontos de contato (touchpoints) durante a jornada do cliente, que se torna mais curta, de modo que os profissionais de marketing têm uma janela de oportunidade menor para apresentar a marca ao prospect e influenciar sua decisão de compra ao longo do funil de vendas.

No contexto de SEO, significa que, pela primeira vez, estar bem posicionado nos motores de busca convencionais não é mais suficiente e não garante cliques.

Estratégia de palavras-chave continua funcionando na era da Generative Engine Optimization?

A estratégia de palavras-chave (keywords strategy) continua funcionando na era do GEO, mas, em de vez de repetir o termo exato ao longo do texto — com parcimônia — como no SEO tradicional, no contexto da IA, o foco do uso de keywords é a intenção, o contexto e os tópicos semânticos.

Isso porque as GenAIs entendem sinônimos, relações semânticas e contexto conversacional.

Nesse sentido, as buscas generativas levam os usuários a usar frases mais longas e específicas. Por isso, palavras-chave de cauda-longa (long-tail keywords) devem ser priorizadas na sua estratégia GEO.

Portanto, é possível concluir que obter visibilidade nas buscas online via motores generativos não depende apenas do conteúdo estar bem posicionado para keywords relevantes, mas também de poder ser recuperado, interpretado corretamente e mencionado ou citado com segurança pelas IAs.

Em resumo, as palavras-chave evoluíram de etiquetas de pesquisa para pilares de conversas semânticas que alimentam os modelos de GenAIs.

Leia também: “como escrever um artigo de blog que gera resultados no B2B”!

Os 4 pilares do Generative Engine Optimization

Uma vez que o comportamento de busca mudou, entender os pilares de Generative Engine Optimization é fundamental para que os Grandes Modelos de Linguagem encontrem, entendam e citem a marca como fonte confiável nas respostas geradas automaticamente pelas IAs.

Sendo assim, é fundamental:

Pilar 1: otimização em fragmentos (chunkability)

No Google há o “Passage Ranking” (ranqueamento de trechos), um recurso que permite que o buscador indexe e exiba trechos específicos de uma página diretamente nos resultados da pesquisa para responder diretamente as perguntas dos usuários.

Na otimização para os mecanismos de pesquisa generativos, por sua vez, a otimização para chunkability, ou content chunking é imprescindível.

Isso porque em inteligência artificial, especialmente no contexto de LLMs e Retrieval-Augmented Generation, um chunk (“pedaço” ou “fragmento” em português) é uma parte pequena e gerenciável de um documento maior.

Uma vez que as GenIAs extraem pequenos fragmentos de informação, os chamados “chunks”, é necessário estruturar seu conteúdo para que este possa ser facilmente dividido em unidades autônomas de informação, facilitando a identificação e o uso deles nas respostas das IAs.

Como implementar chunkability nos conteúdos

Para tornar trechos do seu texto citáveis, é necessário uma escrita intencionalmente modular, em que cada parágrafo entrega uma resposta clara, independente e reutilizável por mecanismos generativos, sem perda de contexto.

De forma prática, inclui o uso de:

• heading tags bem definidos (H1, H2, H3 etc.);
• parágrafos objetivos;
• estruturas escaneáveis;
• independência contextual;
• tabelas e listas.

Além disso, resumir a ideia principal de cada seção do texto de forma direta, em poucas linhas, para depois desenvolvê-la com mais detalhes é mais uma boa prática de chunkability.

Pilar 2: densidade semântica

Além do conteúdo modular, a densidade semântica, é fundamental.

Ela representa o quanto de informação factual, verificável e relevante existe em cada bloco de texto — é, de certa forma, uma produtividade informacional por palavra.

Conteúdos genéricos reduzem competitividade algorítmica. Já conteúdos ricos em dados, entidades, relações explícitas e contexto técnico ampliam o chamado information gain (ganho de informação).

Em termos estratégicos, o texto passa a ser avaliado não pelo volume de informações, mas pela capacidade dessas informações de reduzir incerteza (entropia) do sistema e avançar o estado do conhecimento disponível.

Dessa forma, dados que trazem maior clareza ou novidade são priorizados.

Como escrever textos com densidade semântica

Uma vez que a IA identifica relações explícitas entre entidades, prefira a estrutura Sujeito → Predicado → Objeto, também chamada de tripla semântica.

Esse padrão reduz a ambiguidade e aumenta a precisão de indexação, recuperação e citação nas respostas generativas.

Pilar 3: conteúdo estruturado na “língua das máquinas”

A estrutura de um “conteúdo que fala a língua das máquinas” envolve mais do que hierarquia da informação — uso lógico das heading tags para segmentar tópicos.

Para que a IA confie e entenda as páginas do seu site, é necessário:

• HTML semântico.
• Tags estruturais principais.
• Tags para conteúdo e seções.
• Tags para mídia e detalhes.
• Tags semânticas.
• Schema Markup.

No caso do HTML (HyperText Markup Language) semântico, seu uso ajuda a IA a discernir o que é o conteúdo principal e o que é navegação.

As tags, no geral, servem para que a IA interprete o contexto, a hierarquia e a relevância de todos os elementos da página, não apenas o texto bruto.

O Schema Markup (FAQPage, HowTo, Article, Product e Organization, por exemplo) permite que os dados estruturados forneçam metadados que aumentam a compreensão da IA.

Pilar 4: autoridade da entidade (E-E-A-T)

O conceito de E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) continua mais relevante do que nunca para a estratégia de SEO tradicional e também para GEO.

Assim como os algoritmos do Google, os sistemas de IA também precisam confiar na marca para citá-las em suas respostas; priorizando, portanto, especialistas e entidades reconhecíveis, consistentes, verificáveis e historicamente confiáveis.

Quanto mais clara é a autoridade por trás do conteúdo — quem escreve, por que escreve e com que credenciais — maior a propensão à recomendação automática.

Como trabalhar o EEAT em conteúdo otimizado para GEO

Como você deve ter percebido, do ponto de vista de Generative Engine Optimization, a autoridade não é construída apenas com bom conteúdo, mas com verificabilidade institucional. 

Sistemas de IA precisam confirmar que a entidade por trás das informações existe, é consistente e pode ser validada externamente.

Nesse sentido, para demonstrar presença em grafos de conhecimento e sinais externos de legitimidade, recomenda-se: 

• manter perfis atualizados e coerentes em diretórios setoriais;
• estruturar dados como razão social, localização, contatos e canais oficiais via Organization Schema;
• estimular Branded Searches (buscas pelo nome da sua marca);
• ter um ID (identificador) próprio no Knowledge Graph do Google.

Essas medidas representam um estágio avançado de maturidade digital, além de validar sua marca como uma entidade reconhecida.

A importância do GEO para as estratégias de marketing digital: afinal, ser mencionado nas respostas de IA é mesmo relevante?

Uma das grandes vantagens do GEO é permitir que sua marca alcance visibilidade nos diversos sistemas e aplicativos de IA disponíveis no mercado — fora as GenAIs que ainda podem surgir.

Mas, para além da obtenção de destaque nessas interfaces conversacionais, mesmo com a queda do CTR, a maior vantagem da Otimização para os Motores Generativos é a qualificação superior dos cliques remanescentes.

De acordo com uma pesquisa da Ahrefs, a AI Overview do Google reduziu os cliques em 34,5%, indicando preferência dos usuários por respostas diretas.

Entretanto, esses mesmos usuários que clicaram em um link sugerido na busca, após consultar o resumo da IA, demonstraram maior interesse pelo assunto e, consequentemente, uma maior qualificação.

Ao olhar o resultado do cenário estudado pela Ahrefs pelas lentes do Funil de Marketing, significa o recebimento de visitas ao site mais próximas do meio e do fundo do funil.

Nesse sentido, uma vez que as IAs estão cada vez mais estabelecidas como formadoras de opinião, suas respostas influenciam percepções relacionadas à autoridade e confiabilidade das marcas, tornando os cliques e os leads (potenciais clientes) mais qualificados para uma abordagem comercial bem-sucedida.

Como uma otimização para os motores generativos funciona?

Alguns pontos de uma boa otimização para os motores generativos já foram explicados, como:

• estratégia de palavras-chave focada em termos de cauda-longa;
• conteúdo modular;
• heading tags bem definidos;
• densidade semântica;
• EEAT — Experiência, Expertise (Especialidade), Autoridade e Confiança, em português;
• Schema Markup.

Mas, para além disso, a nova abordagem GEO consiste em escrever conteúdos que respondam as perguntas reais dos usuários de forma completa para que os sistemas de IA possam citar a expertise da sua marca nas respostas generativas.

Como o GEO deve ser pensado

É preciso ter em mente que o objetivo do GEO não é atrair cliques, mas ser escolhido como referência pelo modelo de IA que o usuário está utilizando.

Isso porque, como fora explicado, a otimização para motores generativos funciona a partir de uma lógica distinta do SEO clássico. 

Enquanto buscadores tradicionais priorizam páginas para ranqueamento, motores generativos priorizam fontes de conhecimento para composição de suas respostas.

Nesse sentido, significa estruturar seus conteúdos para que eles sejam facilmente compreendidos, fragmentados, validados e reutilizados por sistemas generativos. 

Uma vez que a IA analisa o texto buscando clareza semântica, relações explícitas entre conceitos, dados verificáveis e coerência contextual, quanto menor o esforço cognitivo do modelo para entender e confiar no conteúdo, maior sua probabilidade de uso.

Por que o EEAT é tão importante no GEO?

Motores generativos não avaliam apenas o conteúdo isolado, mas a entidade por trás dele. 

Eles cruzam sinais como consistência institucional, dados estruturados, presença em múltiplas fontes confiáveis e reconhecimento externo. 

Seguindo essa lógica, sua estratégia de SEO precisa estar fundamentada no Search Orchestration para que cada ponto de contato com a sua marca — site, diretórios, menções, perfis institucionais, branded searches etc. — construam sua autoridade de maneira acumulativa.

Portanto, investir em Branding SEO, em todos os canais de comunicação que sua empresa está presente, é imprescindível para criar valor, confiança e autoridade de marca não só para as IAs, mas também para o mercado.

Mutum orienta: além de fazer corretamente a gestão de mídias sociais B2B, é preciso também integrar as estratégias de marketing, mesmo quando os meios de aplicação são diferentes.

Visibilidade e presença multicanal são fundamentais no GEO

A inteligência artificial “treina” com uma vasta gama de dados. 

Sendo assim, uma marca presente em múltiplos canais de comunicação cria um rastro digital denso. E essa onipresença aumenta a probabilidade de ser citado nas respostas generativas.

Por que os metadados são tão importantes no GEO?

GEO, em termos de metadados, exige a adição de rótulos claros que informem para a inteligência artificial exatamente sobre o que cada página web trata.

Desse modo, quando consegue rastrear com que frequência seu conteúdo, a IA menciona seu site ou cria links para seu conteúdo (independente do canal de comunicação) em sua resposta no chat privado com o usuário ou na própria Visão Geral de IA do Google.

Boas práticas de GEO

Antes de entender como planejar e implementar uma estratégia de GEO eficiente, é fundamental conhecer suas boas práticas.

O futuro das buscas é conversacional (e o conteúdo também precisa ser)

“Enquanto o SEO tradicional representa um trabalho amplo, cobrindo todas as partes de um tema, o SEO para IA prioriza respostas mais ágeis. Então, ao produzir um artigo, é necessário fornecer uma explicação prática para que a inteligência artificial consiga interpretá-la. O conteúdo em si precisa, sim, abordar tudo sobre o assunto de maneira geral, mas com qualidade, sem perder o sentido, para que também seja ranqueado nos motores de buscas convencionais.” — Rafael Ponciano, expert em SEO para IA

Aprenda a criar um conteúdo otimizado para motores generativos:

1) Utilize o People Also Ask (PAA) ou “As pessoas também perguntam” do Google para identificar palavras-chave de cauda-longa, intenção de busca e H2 para o seu texto.

2) Em vez de criar páginas separadas com variações da mesma palavra-chave, crie conteúdos pilares (Pillar Pages) que cubram um tópico inteiro.

3) Use títulos claros e parágrafos concisos para ajudar a IA a enteder seu conteúdo e citá-lo com precisão.

4) Escreva em linguagem natural para que os buscadores de IA entendem melhor consultas complexas e conversacionais.

5) Humanize o conteúdo usando termos que demonstrem conhecimento prático, estudos de caso, dados de mercado atualizados, entrevista com especialistas e insights exclusivos sobre o assunto. 

6) Forneça contexto e sintaxe para a IA por meio de um conteúdo estruturado hierarquicamente com dados contextualizados e marcação semântica clara para facilitar a extração automatizada de dados.

7) Responda perguntas óbvias criando páginas específicas que esclareçam dúvidas reais da sua audiência de forma transparente e completa.

Em GEO, escreve-se menos para impressionar humanos e mais para organizar conhecimento de forma inteligível para máquinas.

Entretanto, o conteúdo precisa sempre, acima de tudo, ser útil para pessoas reais, com dúvidas reais.

Mutum avisa: pessoas recorrem às IAs para resolver problemas reais, tomar decisões complexas e reduzir incertezas. Sendo assim, quando o conteúdo não responde a essas necessidades de forma prática, ele perde relevância, mesmo sendo tecnicamente correto. 

Boas práticas técnicas de GEO

Conheça algumas boas práticas técnicas para motores generativos:

1. Controle de acesso para rastreadores de IA

A base técnica do GEO começa no robots.txt. 

É fundamental permitir explicitamente o acesso de bots legítimos de IA, como os do Google e da OpenAI, ao mesmo tempo em que se bloqueiam scrapers oportunistas que não agregam valor.

2. Atualização contínua do conteúdo

Motores generativos priorizam informação recente e contextualizada. 

Manter datas, estatísticas, exemplos e referências atualizados aumenta a confiabilidade do conteúdo e reduz o risco de a IA descartar a fonte por obsolescência informacional.

3. Construção de autoridade via menções externas

Menções em sites confiáveis funcionam como validação algorítmica. 

Sendo assim, a participações em mídias especializadas, artigos assinados e conteúdos distribuídos em ambientes editoriais fortalecem a autoridade percebida da entidade pelos sistemas generativos.

4. Monitoramento de participação em menções

A frequência e o contexto em que a marca aparece nas respostas de IA são indicadores estratégicos de relevância, mesmo quando não há link direto associado.

Alguns meios de avaliar a participação em menções de IA incluem avaliações qualitativas de como a marca é mencionada — a marca aparece como principal opção? O viés é positivo ou negativo ao mencioná-la?  — e Position in Answer (Posicionamento na Resposta), o que envolve observar se o link para o conteúdo da sua empresa aparece primeiro ou mais de uma vez na mesma resposta, se há algum destaque visual etc.

5. Uso de autoatribuição na mensuração

A autoatribuição complementa dados analíticos tradicionais. 

Perguntas diretas ao cliente revelam influências invisíveis da IA na jornada de decisão, permitindo compreender impactos indiretos que métricas convencionais não conseguem capturar.

Black hat GEO: por que evitar?

Assim como existe o Black Hat e White Hat SEO, o mesmo acontece nas otimizações para motores generativos.

Com a possibilidade de utilizar os conteúdos otimizados para GEO para favorecer sua empresa, é preciso tomar uma série de cuidados para não manipular as respostas das IAs. 

O Black Hat GEO consistente, justamente, em técnicas manipulativas desenvolvidas especificamente para explorar as vulnerabilidades das LLMs e dos sistemas de busca de IA generativa.

Essas más práticas representam riscos para a integridade dos resultados de pesquisa e, consequentemente, para a reputação e sustentabilidade das marcas.

Consequências do Black Hat GEO

Na prática, quando os Large Language Models são treinados ou consultam bases de dados contaminadas por conteúdo manipulado em larga escala, eles tendem a reproduzir e a amplificar a desinformação em um tom de autoridade e clareza que a torna persuasiva e difícil de contestar.

Nesse sentido, a difusão das técnicas de Black Hat SEO aplicadas a motores generativos está criando um cenário em que a qualidade e a confiabilidade das informações disponíveis ficam gravemente comprometidas.

Riscos legais, regulatórios para empresas que praticam Black Hat GEO

A manipulação de sistemas generativos representa uma falha gravíssima de governança de IA com consequências jurídicas e reputacionais diretas. 

O Regulamento Europeu da Inteligência Artificial (AI Act), por exemplo, estabelece multas que podem chegar a 6% do faturamento global anual por comprometer a integridade da IA.

No Brasil, o Marco Legal da Inteligência Artificial (Projeto de Lei nº 2.338/2023) está em discussão e caminha para uma responsabilização similar. Ao mesmo tempo, o PL (Partido Liberal) propõe a criação do Sistema Nacional de Regulação e Governança de Inteligência Artificial para alinhar o país às melhores práticas internacionais.

As penalizações são necessária porque essas práticas manipulativas configuram violação de termos de serviço, expondo empresas a litígios por práticas comerciais desleais e até responsabilização por danos causados por desinformação.

Riscos reputacionais e de imagem para empresas que praticam Black Hat GEO

Os danos reputacionais, por sua vez, são o impacto mais severo e irreversível. 

Um escândalo de manipulação dos sistemas de IA podem destruir a confiança e a percepção de integridade da marca perante clientes, investidores e o mercado, criando crises de relações públicas que transcendem o ambiente digital e impactam a percepção geral da marca. 

Alerta Mutum: a rastreabilidade das más práticas de Generative Engine Optimization está cada vez mais precisa com técnicas forenses digitais. O próprio SpamBrain do Google sofre atualizações constantes para detectar padrões associados ao Black Hat GEO com precisão crescente.

Exemplos de práticas de Black Hat GEO para evitar

Texto oculto e cloaking para LLMs: representa a falsificação deliberada de conteúdo, de modo que informações são inseridas no código-fonte da página para serem lidas apenas pelos crawlers de IA, criando uma representação distorcida e enganosa da página para o modelo de linguagem — é uma violação direta ao princípio básico de transparência para o usuário.

Spam de conteúdo gerado por IA em escala: constitui um ataque de poluição ao ecossistema informacional. A publicação massiva de textos irrelevantes e de baixa qualidade visa apenas ocupar espaço nas respostas, degradando a experiência do usuário final e a utilidade do sistema ao explorar vulnerabilidades na triagem de qualidade dos crawlers.

Manipulação de “contexto” por meio de PBNs (Private Blog Networks): é uma corrupção artificial dos sinais de confiança. Ao criar redes de sites falsos para gerar backlinks, tenta-se simular um consenso de autoridade que não existe, enganando os mecanismos generativos que avaliam a reputação e a relevância de um domínio para determinado tópico.

Prompt Injection (injeção de prompts): é uma exploração adversarial direta da arquitetura do modelo. Ao inserir instruções ocultas no conteúdo, visa-se “hackear” o processo de interpretação do crawler, forçando-o a gerar uma saída viciada e promocional, desviando-o completamente de sua função de fornecer uma resposta objetiva e útil.

Keyword Stuffing (uso excessivo e artificial de palavras-chave): apesar de ser uma das más práticas de Black Hat SEO, o Keyword Stuffing revelou-se igualmente contraproducente no GEO. 

De acordo com a pesquisa das universidades de Princeton e Georgia Tech, conteúdos que apresentavam densidade excessiva de keywords tiveram redução na visibilidade das respostas geradas por IAs, indicando a preferência das LLMs por naturalidade linguística.

“GEO não é sobre ficar pesquisando o nome da empresa várias vezes no ChatGPT, é apenas trabalhar de acordo com o funcionamento da IA.” — Rafael Ponciano

Como criar uma estratégia de GEO?

Agora que você já sabe o que não fazer, chegou o momento de aprender como utilizar a IA generativa a favor do seu aumento de visibilidade de marca, aquisição de tráfego orgânico qualificado e geração de demanda B2B.

Vale destacar que, para organizações que já adotam estratégias de SEO avançadas e seguem à risca as diretrizes de qualidade do Google, implementar o GEO trata-se apenas de um completo sofisticado de boas práticas já existentes.

Antes de apresentar o passo a passo, é necessário esclarecer que quaisquer ações de Generative Engine Optimization planejadas compõem uma estratégia-micro dentro da estratégia-macro de SEO. 

Portanto, o GEO não deve ser executado isoladamente.

Estratégias de otimização para GEO

Finalmente, para sobreviver à ascensão das buscas sem cliques impulsionadas por inteligência artificial, é preciso:

1) Consolidar os fundamentos técnicos de SEO

Antes de qualquer avanço em GEO, é indispensável garantir indexabilidade, performance técnica e arquitetura lógica em todas as páginas do site, pois motores generativos herdam dependências básicas dos buscadores tradicionais.

Sem rastreamento eficiente, hierarquia semântica clara e páginas acessíveis, o conteúdo sequer entra no radar das IAs, inviabilizando qualquer estratégia avançada de otimização generativa.

2) Estruturar conhecimento para reutilização por IA

O conteúdo deve ser pensado como base de conhecimento modular, com informações autocontidas, objetivas e semanticamente densas, prontas para serem extraídas e recombinadas.

Isso exige clareza conceitual, respostas diretas e relações explícitas entre entidades, reduzindo ambiguidade e aumentando a probabilidade de citação em respostas generativas.

Além disso, três estratégias que se destacam envolvem Cite Sources (citar fontes), Quotation Addition (adicionar citações) e Statistics Addition (adicionar estatísticas).

3) Priorizar autoridade da entidade (SEO para entidades)

Motores generativos confiam mais em quem publica do que no texto isolado, tornando essencial fortalecer sinais institucionais, presença externa e consistência da marca.

Dados estruturados, perfis verificados, menções qualificadas e buscas de marca funcionam como evidências de legitimidade que sustentam a confiança algorítmica com EEAT ao longo do tempo.

4) Integrar GEO à estratégia de Search Orchestration

GEO não opera de forma isolada, exigindo integração entre SEO, conteúdo, branding, PR digital, dados estruturados e experiência do usuário em um único sistema coerente.

À medida que o SEO evolui para “Orquestração de Buscas” (Search Orchestration), o GEO representa uma sub-área crítica para que a marca seja citada nas respostas geradas diretamente pelas IAs.

Essa orquestração permite que cada ponto de contato, em diferentes plataformas, reforce o outro, criando autoridade acumulativa em vez de esforços fragmentados com impacto limitado.

5) Medir influência, não apenas conversão direta

A mensuração em GEO deve reconhecer que o impacto ocorre de forma indireta, sendo necessário estabelecer uma infraestrutura de monitoramento que seja capaz de: 

• rastrear citações em respostas generativas;
• monitorar menções de marca em diferentes IAs e quais delas apresentam links diretos;
• identificar quais concorrentes aparecem nas mesmas respostas;
• avaliar a qualidade das informações apresentadas sobre sua empresa.

Nesse sentido, buscas de marca, share of search e relatos de autoatribuição oferecem uma leitura mais fiel da influência real da IA na jornada do seu cliente B2B.

6) Integrar PR estratégico e experiências tecnológicas 

Na era da IA, o PR (Public Relations) continua sendo fundamental para a reputação. Porém, passa a ser também um vetor técnico de autoridade, ampliando sinais de confiança por meio de menções qualificadas em veículos e fontes respeitáveis.

Já o vibe coding transforma tecnologia em ativo de conteúdo, criando ferramentas e experiências interativas que geram valor real, engajamento orgânico e menções naturais em múltiplas plataformas digitais.

7) Trabalhar popularidade e posicionamento de marca de forma intencional

Motores de busca e IAs avaliam força de marca por sinais como crescimento de relevância, share of search e consistência de menções, tornando o brandgrowth um indicador estratégico central.

Um posicionamento claro, sustentado por uma USP (Unique Selling Proposition) bem definida e reconhecível, orienta como a marca deve ser interpretada por pessoas, buscadores e sistemas generativos ao longo do tempo.

Bônus: tratar GEO como estratégia de longo prazo

A otimização para motores generativos não gera resultados imediatos, pois está associada à construção progressiva de confiança, autoridade e relevância cognitiva.

Empresas B2B que entendem a importância de explorar essa nova fronteira das buscas com IA, deixam de reagir a métricas táticas e passam a investir em posicionamento estrutural estratégico no atual ecossistema de busca.

Como implementar o GEO na prática?

Após aprender a planejar uma estratégia de GEO, chegou o momento de aprender a aplicá-la no dia a dia da sua organização:

• Produza conteúdo profundo e comprovável: desenvolva materiais informativos ricos, com dados concretos, estatísticas atualizadas e referências confiáveis que sustentem cada afirmação apresentada.
  
• Fortaleça a autoridade da marca: amplie a presença institucional da sua empresa em diferentes canais digitais e estimule menções qualificadas que reforcem reconhecimento e confiança algorítmica.
  
• Mantenha consistência editorial: publique com regularidade e atualize conteúdos estratégicos, reduzindo dependência de mídia paga para sustentar visibilidade orgânica.
  
• Estruture o conteúdo para extração: organize textos como apresentações, com títulos claros e parágrafos objetivos, facilitando a captura de fragmentos por mecanismos generativos.
  
• Aumente a densidade informacional: substitua adjetivos genéricos por números, dados mensuráveis e entidades específicas que elevem o ganho semântico do conteúdo.
  
• Entregue valor exclusivo: inclua pesquisas próprias, estudos de caso originais ou análises especializadas que diferenciem seu conteúdo de tudo o que já existe.
  
• Construa autoridade de entidade ativamente: garanta que a marca seja reconhecida, verificada e consistente no Knowledge Graph e em outras bases de dados confiáveis.
  
• Facilite a citação do conteúdo: destaque pontos-chave no topo das páginas e adote mecanismos que incentivem compartilhamento e referência direta em ambientes de IA.
  
• Adote uma visão de Search Everywhere: otimize a presença da marca em todos os ambientes de busca relevantes, incluindo plataformas sociais e assistentes baseados em IA.

Por fim, monitore constantemente o desempenho da sua estratégia de GEO de forma estratégica, acompanhando indicadores específicos para identificar padrões de visibilidade e otimizar decisões futuras com assertividade.

Como medir resultados de GEO?

Em primeiro lugar, é preciso uma mudança de mentalidade.

Em SEO, rastrear cliques — para diversos fins — é uma das mensurações de resultados mais comuns. 

Mas, no caso do GEO, essa mensuração de resultados envolve avaliar influência, presença cognitiva no mercado e construção de autoridade ao longo do tempo.

Isso porque os motores generativos não conduzem os usuários por funis previsíveis, nem produzem interações facilmente rastreáveis por modelos tradicionais.

Sendo assim, a tradicional atribuição last-click perde relevância porque a IA atua, majoritariamente, no início e no meio da jornada do cliente, influenciando percepção, confiança e escolha. Mas não necessariamente a conversão imediata.

Métricas de Generative Engine Optimization

Nesse cenário, métricas de visibilidade de marca tornam-se mais estratégicas, incluindo:

• crescimento de buscas pelo nome da empresa;
• aumento do share of search em categorias-chave;
• recorrência da marca em respostas geradas por IA.

Esses sinais mostram se a marca está sendo considerada, lembrada e recomendada pelos sistemas de IA, mesmo quando não há tráfego diretamente atribuível à origem.

Por fim, a mensuração em GEO precisa assumir que a jornada de compra não é linear e, por essa razão, o impacto da IA frequentemente se manifesta de forma indireta e tardia, influenciando decisões que se concretizam muito depois, em canais de comunicação distintos.

Ferramentas para mensuração de GEO

Confira ferramentas confiáveis para mensurar os resultados da sua estratégia de Generative Engine Optimization:

1) Semrush

Como uma das ferramentas de SEO mais conhecidas e utilizadas no mercado, a Semrush conta com a funcionalidade de “AI Visibility”.

Até o momento, essa nova função conta análises de IA (incluindo visão geral da visibilidade, pesquisa de concorrentes e de prompts) e desempenho da marca (percepção, fatores da narrativa e perguntas).

2) First Answer

A First Answer permite que as empresas entendam, acompanhem e melhorem sua posição nas respostas das principais inteligências artificiais do mercado.

Em um dashboard personalizado, a ferramenta mostra diversos dados importantes para otimizar seus conteúdos para IA, incluindo para quais palavras-chave e prompts específicos sua empresas e seus concorrentes estão aparecendo.

Mas afinal, por que investir em GEO agora?

O momento é totalmente favorável para empresas B2B investirem em Generative Engine Optimization e se estabelecerem como referência nas respostas das IAs em seus respectivos nichos de mercado.

O Diretor de Conteúdo da Agência Mutum orienta:

“O SEO que conhecemos está expandindo e as ações a partir de agora, precisam acompanhar esse contexto.”

Dados de mercado

A pesquisa “Consumo e uso de Inteligência Artificial no Brasil” revelou que, para 75% dos entrevistados, atualmente, a IA faz parte do dia a dia, e, dentro dessa poercentamente, 32% afirma está ela muito presente nas tarefas cotidianas.

O mesmo estudo também mostrou que alguns dos usos mais comuns dos sistemas de IA envolvem a busca por determinados temas ou assuntos (58%), encontrar informações rapidamente ou responder a perguntas complexas (56%).

Apesar do Google ainda ser o campeão das buscas online, dominando a esmagadora maioria do market share, o relatório “AI & Search Behavior” mostrou que, atualmente, 37% dos consumidores já começam suas pesquisas em ferramentas de IA, como ChatGPT, em vez dos mecanismos de buscas tradicionais.

Um outro estudo, “Inside the Buyer’s Mind: What Shapes B2B Decisions Today” revelou que quase dois terços dos profissionais de marketing — de diversos portes de empresas — utilizam a GenAI tanto quanto, ou até mais, do que os mecanismos tradicionais ao pesquisar fornecedores.

Oportunidades e desafios na adoção do GEO na sua estratégia de SEO

Antes de elaborar expandir sua estratégia de Inbound Marketing com GEO, é preciso ter em mente que os fundamentos tradicionais de SEO continuam sendo requisitos básicos inegociáveis. 

A única diferença é que, a partir de agora, eles começam a operar em conjunto e integrados com as otimizações para os mecanismos generativos.

Nesse novo cenário de buscas fomentado pela IA, surgem oportunidades para organizações que compreendem a mudança estrutural do ecossistema de busca.

Oportunidades de Generative Engine Optimization

As oportunidades de GEO incluem:

1. Antecipação estratégica em um novo paradigma de descoberta 

Ao posicionar-se como fonte primária de autoridade no ecossistema generativo antes da saturação do mercado, sua marca captura mindshare em um momento de baixa concorrência e ocupa espaço nas respostas das IAs.

2. Qualificação intrínseca do awareness e da autoridade

A exposição nos sistemas de IA ocorre no contexto de alta intenção informacional do usuário, no qual a marca é citada como solução ou referência em respostas sintetizadas. 

Mais do que aumentar a visibilidade da empresa, isso permite estabelecer credibilidade percebida, elevando a marca a um patamar consultivo.

3. Eficiência sinérgica e elevação do padrão de conteúdo

A produção otimizada de conteúdo para IAs exige clareza, densidade informacional e estrutura lógica, criando assets que simultaneamente:

• superam os critérios de SEO tradicional;
• melhoram a experiência do usuário (UX);
• servem como materiais de alta performance para vendas e educação. 

Dessa forma, é possível maximizar o ROI (retorno sobre o investimento) de conteúdo.

Desafios de Generative Engine Optimization

Os desafios de GEO incluem:

1. Integração sistêmica e rompimento de silos operacionais

O GEO exige orquestração estratégica e técnica, de modo que branding, produção de conteúdo, SEO avançado, implementação de schema markup e Digital PR (Relações Públicas Digital, em português) atuem de forma coesa e interdependente.

2. Mensuração de impacto difuso e de longo prazo

A métrica central deixa de ser cliques imediatos para tornar-se influência indireta e atribuição baseada em autoridade. 

Nesse sentido, equipes de SEO/GEO precisam adotar novos frameworks de análise que capturem ganhos em reputação, citações como fonte e a qualidade do tráfego orgânico oriundo de buscas conversacionais.

3. Exigência de maturidade em governança de identidade digital

Os mecanismos generativos recompensam entidades digitais unificadas, consistentes e verificáveis.

Sendo assim, um requisito fundamental é consolidar uma presença online coesa (propriedades, perfis, menções etc.) e uma estratégia de dados estruturados robusta, pois a fragmentação prejudica severamente a indexação e a confiabilidade perante a IA.

Como usar o GEO com foco em performance em diversos setores B2B?

O GEO com foco em performance para B2B significa repensar a forma como você cria conteúdo, priorizando o compartilhamento de informações úteis para quem está pesquisando esses tipos de soluções, a fim de influenciar decisões; mesmo sem obter nenhum clique por isso.

No contexto de negócios B2B, especialmente empresas que trabalham com tecnologia e SaaS, uma que vez que trata-se de uma venda complexa, o processo de compra é longo e baseada em confiança. 

Nesse sentido, o GEO permite que sua marca seja encontrada como a solução consultiva que educa o comprador corporativo em cada fase do seu processo de pesquisa interna.

A implementação prática exige um mapeamento preciso do “funil de pensamento” da sua persona B2B. 

Isso significa que, em vez de focar em palavras-chave como, a estratégia de GEO com foco em performance deve antecipar as consultas (prompts) de camadas mais profundas que um profissional faria em uma IA generativa.

Quais detalhes o ICP (Ideal Customer Profile) forneceria sobre o próprio negócio?

Em outras palavras, seu conteúdo — especialmente ativos de autoridade final (definitive assets), como guias de implementação, pesquisas originais e análises setoriais — deve ser estruturalmente pensado para ser a melhor e mais completa fonte de resposta para esses prompts complexos.

A otimização para mecanismos de busca generativa favorecem empresas B2B?

No contexto do GEO, empresas B2B com expertise comprovável partem de uma posição naturalmente vantajosa. 

Isso acontece porque esse mercado apresenta maior maturidade no uso de IAs para pesquisa, comparação e tomada de decisão, o que amplia o impacto das respostas generativas.

Além disso, organizações que detêm dados proprietários, metodologias exclusivas ou conhecimento técnico aprofundado oferecem exatamente o tipo de informação que motores generativos priorizam: conteúdo difícil de replicar e com alto ganho informacional.

Há também uma forte aderência entre GEO e estratégias baseadas em educação de mercado e liderança intelectual, uma vez que, quando a empresa já atua como referência conceitual, a IA tende a reforçar esse papel ao citá-la como fonte confiável.

Por essa razão, serviços profissionais, consultorias especializadas e empresas de tecnologia configuram perfis ideais para investimento estruturado em GEO, pois a otimização amplifica a autoridade já existente da empresa B2B.

Seja mencionado nas IAs e torne sua empresa referência nas respostas generativas

Após a leitura desse guia completo de GEO, você entendeu a fundo como ele funciona e o que fazer para obter resultados consistentes com essa nova vertente de SEO. 

Para apoiar sua jornada no ecossistema das buscas orgânicas, conte com a Agência Mutum, especialista em marketing B2B com kow-how sólido em Generative Engine Optimization.

A Mutum conta com um time de especialistas em SEO para IA prontos para alavancar seu alcance, sua aquisição de tráfego orgânico qualificado e sua geração de demanda corporativa.

Fale conosco para tornar sua marca a principal referência nas respostas das GenAIs e superar a concorrência!