Do GPT ao Gemini: a evolução dos modelos de linguagem

Introdução

Há uma década, os modelos de linguagem eram ferramentas inovadoras — interessantes, limitadas e principalmente acadêmicas. O GPT-2 gerava parágrafos desajeitados. O BERT melhorou a classificação das pesquisas. O T5 reformulou as tarefas no nível das frases. Mas tudo ainda era restrito, especializado e inconfundivelmente “mecânico”.

Então, em 2020, o GPT-3 mudou a trajetória da tecnologia.

A partir desse momento, os LLMs deixaram de ser uma curiosidade de pesquisa e se tornaram o motor que impulsiona a pesquisa, o conteúdo, o suporte ao cliente, a ideação, a análise e, cada vez mais, todo o ecossistema digital.

Em 2025, o cenário da IA se consolidou em torno de alguns modelos básicos: a série GPT da OpenAI, o Gemini do Google, o Claude da Anthropic, o LLaMA da Meta e uma constelação crescente de sistemas híbridos e de código aberto. Cada geração ampliou os limites de escala, multimodalidade, raciocínio, segurança e inteligência em tempo real.

Para profissionais de marketing, SEOs e estrategistas digitais, compreender essa evolução não é opcional. A mudança de GPT → Gemini → modelos de fronteira redefiniu completamente:

• como o conteúdo é avaliado

• como as respostas são geradas

• como a autoridade é atribuída

• como as marcas ganham visibilidade nos ecossistemas de IA

Este guia explica toda a evolução — não como uma história técnica, mas como um roteiro que revela para onde a pesquisa de IA, AIO, GEO e descoberta impulsionada por LLM estão indo.

Fase 1: A era pré-Transformer (antes de 2017)

Antes dos LLMs modernos, o NLP consistia em:

• Modelos estatísticos

• n-gramas

• bag-of-words

• primeiras redes neurais (RNNs, LSTMs)

Esses sistemas podiam entender o texto localmente, mas não contextualmente. Eles não podiam:

• raciocínio sobre significado

• compreensão de sequências longas

• conectar ideias distantes

• gerar parágrafos coerentes

Eles estabeleceram as bases — mas a verdadeira revolução começou em 2017.

Fase 2: Chegada dos transformadores (2017–2019)

Em 2017, o Google lançou “Attention Is All You Need” (Atenção é tudo o que você precisa).

Isso introduziu o Transformer, a arquitetura por trás de todos os principais LLMs atuais.

Por que os Transformers foram importantes:

• Eram facilmente escaláveis

• Processaram o texto em paralelo

• Usaram a atenção para modelar o contexto

• Capturaram dependências de longo alcance

• Permitiram representações poderosas (embeddings)

Essa mudança preparou o mundo para a era GPT.

Fase 3: O avanço do GPT (2018–2022)

A série GPT da OpenAI impulsionou o cenário moderno do LLM.

GPT-1 (2018)

Um transformador modesto treinado no BookCorpus. Prova de que o dimensionamento funcionou.

GPT-2 (2019)

Chocou o mundo com um texto surpreendentemente fluente. A OpenAI inicialmente se recusou a lançá-lo, temendo o uso indevido.

GPT-3 (2020)

O ponto de inflexão. 175 bilhões de parâmetros. Aprendizado com poucos exemplos. Inteligência geral em todas as tarefas.

Marketing, SEO, redação, ideação e estratégia foram transformados da noite para o dia.

GPT-3.5 e ChatGPT (2022)

A revolução do consumidor. O RLHF fez com que os LLMs parecessem úteis, não robóticos. O ChatGPT se tornou o produto de crescimento mais rápido da história.

GPT-4 (2023)

Raciocínio avançado, multimodalidade e segurança. Um precursor do verdadeiro comportamento agênico.

GPT-5 (2025)

O primeiro “sistema operacional de IA”, não apenas um gerador de texto — impulsionando:

• Pesquisa ChatGPT

• fluxos de trabalho autônomos

• recuperação multimodal

• agentes de raciocínio

• interpretação em tempo real

Os modelos GPT passaram de “ferramentas de linguagem” para motores cognitivos gerais.

Fase 4: Contra-ataque do Google — Gemini (2023–2025)

O Gemini é a resposta do Google ao GPT — mas com uma filosofia de design fundamentalmente diferente:

Os LLMs do Google são criados para se integrarem diretamente a todo o ecossistema do Google.

O Gemini é:

• intrinsecamente multimodal

• recuperação profundamente aprimorada

• integrados com Pesquisa, Mapas, YouTube, Documentos e Android

• otimizado para fundamentação factual

• treinado em enormes conjuntos de dados proprietários

Enquanto o GPT evoluiu a partir do raciocínio geral, o Gemini evoluiu a partir do acesso à informação na escala do Google.

Gemini 1.0 (2023)

Focado na multimodalidade: texto, imagens, código, áudio.

Gemini 1.5 / Flash (2024)

Introduziu janelas de contexto ultralongas (até milhões de tokens).

Gemini 2.0 (2025)

Uma camada completa de agente de IA em todos os produtos do Google. Intimamente ligado às Visões gerais de IA do Google, que se tornaram uma camada de descoberta dominante.

O GPT visa compreender.

O Gemini visa recuperar, raciocinar e integrar-se com o mundo.

Essa divergência é extremamente importante para os SEOs.

Fase 5: Claude, LLaMA e o ecossistema aberto

A evolução não se limitou ao GPT e ao Gemini.

Claude (Anthropic)

Focado em IA constitucional, segurança e raciocínio estável. Tornou-se o “modelo analista” — ideal para fluxos de trabalho profissionais.

LLaMA (Meta)

Tornou a IA de ponta em código aberto. Impulsionou uma explosão de LLMs menores e especializados.

Mistral, Falcon, Mixtral

Modelos poderosos otimizados para eficiência e implantação.

Este ecossistema contribuiu para:

• inovação mais rápida

• maior segurança

• agentes de IA mais especializados

• novas arquiteturas de recuperação

• expansão multimodal

O cenário dos LLMs amadureceu e evoluiu em várias direções — não apenas uma empresa liderando o movimento.

As principais mudanças que os profissionais de marketing devem entender

A evolução de GPT → Gemini → modelos de fronteira desencadeou cinco transformações que afetam diretamente o SEO, AIO e a visibilidade generativa.

1. Da conclusão de linguagem para mecanismos de raciocínio

Os primeiros modelos GPT eram preditivos. GPT-4, GPT-5, Gemini e Claude 3 tornaram-se raciocinadores:

• cadeia de pensamento

• lógica em várias etapas

• planejamento

• uso de ferramentas

• interpretação de dados estruturados

Isso aumenta a necessidade de:

• clareza factual

• estrutura clara

• formatação legível por máquina

A auditoria da web do Ranktracker oferece suporte a isso, identificando problemas de qualidade de conteúdo com os quais os LLMs têm dificuldade.

2. Da recuperação de pesquisa à síntese de respostas de IA

O Gemini e o GPT-5 Search não mostram classificações — eles mostram respostas.

LLMs agora:

• resumo das informações

• avaliação das fontes

• citar apenas os domínios mais confiáveis

• combinar conhecimentos da web

A visibilidade não depende mais apenas de fatores de classificação — depende de quão bem os modelos de IA entendem e confiam no seu conteúdo.

3. De palavras-chave a entidades

Os LLMs não correspondem palavras-chave — eles mapeiam entidades.

Eles dependem de:

• dados estruturados

• consistência factual

• clusters semânticos

• a força da sua marca como uma “coisa”

É por isso que os SEOs agora devem otimizar:

• a entidade da sua marca

• entidades de produto

• entidades de autor

• gráficos de conhecimento temático

O SERP Checker da Ranktracker ajuda a revelar as relações entre entidades do mundo real nas quais os modelos de IA se baseiam.

4. De backlinks como poder de classificação a backlinks como sinais de consenso

Os backlinks costumavam:

determinar a classificação.

Agora, eles também:

reforçam a estabilidade factual nos dados de treinamento.

Os LLMs aprendem padrões — a repetição em sites autorizados fortalece a confiança.

Os clusters de backlinks moldam a forma como os modelos:

• posicione sua marca no espaço de incorporação

• verifique seu conteúdo

• determine a especialização

O Verificador de Backlinks do Ranktracker continua sendo essencial na era dos LLMs.

5. Do tráfego à visibilidade baseada em citações

Nos ecossistemas LLM:

Visibilidade = ser citado

—não—

ter uma classificação elevada

Para ser citado, seu conteúdo deve ser:

• claro

• autoritário

• inequívoco

• atualizado

• semanticamente consistente

Essa é a base da AIO (Otimização de IA) e da GEO (Otimização de Mecanismo Generativo).

GPT vs Gemini: como os modelos líderes diferem (2025)

Abaixo está a comparação focada no profissional de marketing.

1. Raciocínio vs. recuperação

GPT-5:

• raciocínio mais forte

• capacidades de planejamento

• profundo entendimento contextual

• inferência e abstração

Gemini 2.0:

• recuperação mais forte

• integrado na Pesquisa Google

• excelente base multimodal

• acesso superior a fatos em tempo real

2. Filosofia dos dados de treinamento

GPT:

• ampla combinação de dados públicos + licenciados

• ênfase na amplitude linguística

• raciocínio em primeiro lugar

Gemini:

• uso intenso dos conjuntos de dados proprietários do Google

• ênfase na fundamentação factual

• prioridade na recuperação

3. Estilo de saída

GPT:

• mais expressivo

• mais flexível

• excelente em geração e ideação

Gemini:

• mais estruturado

• mais conciso

• destaca-se em respostas factuais e fundamentadas

4. Impacto da pesquisa

Pesquisa GPT-5 (ChatGPT): Uma nova modalidade de pesquisa que extrai informações selecionadas e baseadas em modelos.

Gemini / Visões gerais de IA: Interligadas diretamente ao ecossistema de pesquisa do Google.

Para os profissionais de SEO, ambas as vias são agora canais essenciais de visibilidade.

O que essa evolução significa para SEO, AIO e GEO

A mudança de GPT → Gemini → modelos de fronteira forçou um novo paradigma de SEO:

SEO = classificação

AIO = interpretação

GEO = citação

Combine os três e sua marca se tornará:

• visível

• compreensível

• referenciado

• recomendado

Essa evolução tornou o conjunto de habilidades de SEO mais estratégico e técnico:

• os dados estruturados são mais importantes

• A consistência factual é mais importante

• a clareza da entidade é mais importante

• autoridade do domínio é mais importante

• a organização do conteúdo é mais importante

• as relações semânticas são mais importantes

O ecossistema do Ranktracker está naturalmente alinhado com essa mudança, pois suas ferramentas monitoram:

• sinais de classificação tradicionais (Rank Tracker)

• autoridade (Verificador de Backlinks)

• relevância semântica (Verificador SERP)

• legibilidade por máquina (Web Audit)

• formatação pronta para IA (AI Article Writer)

O futuro: modelos pós-Gemini Frontier (2026–2030)

Estamos caminhando para modelos que são:

• agente

• em tempo real

• uso de ferramentas

• autoatualização

• raciocinadores multi-hop

• multimodais em dados de visão, áudio, vídeo e sensores

• interconectado com pesquisa, dispositivos e sistemas em nuvem

A descoberta se tornará nativa da IA:

• menos SERPs

• mais respostas sintetizadas

• mais assistentes de IA

• mais raciocínio em tempo real sobre recuperação

O funil de pesquisa tradicional se dissolve — substituído por:

intenção → IA → resposta final

Os LLMs, e não os mecanismos de pesquisa, se tornam a porta de entrada para as informações.

A evolução do GPT para o Gemini não é uma rivalidade entre produtos — é o início de uma nova arquitetura de informação.

E os SEOs que compreenderem isso liderarão a próxima década.