Como funcionam os LLMs: Tokens, parâmetros e dados de treinamento

Introdução

Os modelos de linguagem grandes (LLMs) estão agora no centro do marketing moderno. Eles impulsionam a pesquisa por IA, reescrevem a jornada do cliente, alimentam fluxos de trabalho de conteúdo e moldam a maneira como as pessoas descobrem informações. Mas a maioria das explicações sobre LLMs cai em dois extremos: muito superficiais (“a IA escreve palavras!”) ou muito técnicas (“autoatenção em blocos transformadores multi-head!”).

Os profissionais de marketing precisam de algo diferente: uma compreensão clara, precisa e estratégica de como os LLMs realmente funcionam e, especificamente, como tokens, parâmetros e dados de treinamento moldam as respostas geradas pelos sistemas de IA.

Porque, uma vez que você entenda o que esses sistemas procuram — e como eles interpretam seu site —, você pode otimizar seu conteúdo de maneiras que influenciam diretamente os resultados do LLM. Isso é essencial, pois plataformas como ChatGPT Search, Perplexity, Gemini e Bing Copilot substituem cada vez mais a pesquisa tradicional por respostas geradas.

Este guia divide a mecânica do LLM em conceitos práticos que são importantes para a visibilidade, autoridade e estratégia de SEO/AIO/GEO preparada para o futuro.

O que alimenta um LLM?

Os LLMs são construídos com base em três ingredientes principais:

1. Tokens – como o texto é dividido

2. Parâmetros – a “memória” e a lógica do modelo

3. Dados de treinamento – o que o modelo aprende

Juntos, eles formam o mecanismo por trás de cada resposta gerada, citação e resultado de pesquisa de IA.

Vamos detalhar cada camada — de forma clara, profunda e sem rodeios.

1. Tokens: os blocos de construção da inteligência linguística

Os LLMs não leem textos como os humanos. Eles não veem frases, parágrafos ou mesmo palavras completas. Eles veem tokens — pequenas unidades de linguagem, geralmente subpalavras.

Exemplo:

“Ranktracker é uma plataforma de SEO.”

... pode se tornar:

["Rank", "tracker", " é", " uma", " SEO", " plataforma", "."]

Por que isso é importante para os profissionais de marketing?

Porque os tokens determinam o custo, a clareza e a interpretação.

Os tokens influenciam:

• ✔️ Como seu conteúdo é segmentado

Se você usar terminologia inconsistente (“Ranktracker”, “Rank Tracker”, “Rank-Tracker”), o modelo pode tratar esses termos como incorporações diferentes, enfraquecendo os sinais da entidade.

• ✔️ Como o seu significado é representado

Frases curtas e claras reduzem a ambiguidade dos tokens e aumentam a interpretabilidade.

• ✔️ Quão provável é que seu conteúdo seja recuperado ou citado

Os LLMs preferem conteúdo que se converte em sequências de tokens limpas e inequívocas.

Melhores práticas de tokenização para profissionais de marketing:

• Use nomes consistentes para marcas e produtos

• Evite frases complexas e desnecessariamente longas

• Use títulos e definições claros

• Coloque resumos factuais no topo das páginas

• Mantenha a terminologia padronizada em todo o site

Ferramentas como o Web Audit do Ranktracker ajudam a detectar inconsistências na redação, estrutura e clareza do conteúdo — todos importantes para a interpretação no nível do token.

2. Parâmetros: a “memória neural” do modelo

Os parâmetros são onde um LLM armazena o que aprendeu.

O GPT-5, por exemplo, tem trilhões de parâmetros. Os parâmetros são as conexões ponderadas que determinam como o modelo prevê o próximo token e realiza o raciocínio.

Em termos práticos:

Tokens = entrada

Parâmetros = inteligência

Saída = resposta gerada

Os parâmetros codificam:

• estrutura linguística

• relações semânticas

• associações factuais

• padrões observados na web

• comportamentos de raciocínio

• preferências estilísticas

• regras de alinhamento (o que o modelo pode dizer)

Os parâmetros determinam:

✔️ Se o modelo reconhece sua marca

✔️ Se ele associa você a tópicos específicos

✔️ Se você é considerado confiável

✔️ Se o seu conteúdo aparece nas respostas geradas

Se sua marca aparecer de forma inconsistente na web, os parâmetros armazenarão uma representação confusa. Se sua marca for reforçada de forma consistente em domínios autorizados, os parâmetros armazenarão uma representação forte.

É por isso que SEO de entidade, AIO e GEO agora são mais importantes do que palavras-chave.

3. Dados de treinamento: onde os LLMs aprendem tudo o que sabem

Os LLMs são treinados em conjuntos de dados massivos, incluindo:

• sites

• livros

• artigos acadêmicos

• documentação do produto

• conteúdo social

• código

• fontes de conhecimento selecionadas

• conjuntos de dados públicos e licenciados

Esses dados ensinam ao modelo:

1. Como é a linguagem

2. Como os conceitos se relacionam entre si

3. Quais fatos aparecem de forma consistente

4. Quais fontes são confiáveis

5. Como resumir e responder perguntas

O treinamento não é memorização — é aprendizagem de padrões.

Um LLM não armazena cópias exatas de sites; ele armazena relações estatísticas entre tokens e ideias.

Significado:

Se seus sinais factuais forem confusos, esparsos ou inconsistentes... → o modelo aprende uma representação imprecisa da sua marca.

Se seus sinais forem claros, confiáveis e repetidos em muitos sites... → o modelo forma uma representação forte e estável — uma que é mais provável de aparecer em:

• Respostas da IA

• citações

• resumos

• recomendações de produtos

• visões gerais de tópicos

É por isso que backlinks, consistência de entidades e dados estruturados são mais importantes do que nunca. Eles reforçam os padrões que os LLMs aprendem durante o treinamento.

O Ranktracker oferece suporte a isso por meio de:

• Verificador de backlinks → autoridade

• Monitor de backlinks → estabilidade

• Verificador SERP → mapeamento de entidades

• Auditoria da Web → clareza estrutural

Como os LLMs usam tokens, parâmetros e dados de treinamento juntos

Aqui está o pipeline completo simplificado:

Etapa 1 — Você insere um prompt

O LLM divide sua entrada em tokens.

Etapa 2 — O modelo interpreta o contexto

Cada token é convertido em uma incorporação, representando o significado.

Etapa 3 — Os parâmetros são ativados

Trilhões de pesos determinam quais tokens, ideias ou fatos são relevantes.

Etapa 4 — O modelo faz a previsão

Um token de cada vez, o modelo gera o próximo token mais provável.

Etapa 5 — A saída é refinada

Camadas adicionais podem:

• recuperar dados externos (RAG)

• verificar fatos

• aplicar regras de segurança/alinhamento

• reclassificar respostas possíveis

Etapa 6 — Você vê a resposta final

Limpa, estruturada, aparentemente “inteligente” — mas construída inteiramente a partir da interação de tokens, parâmetros e padrões aprendidos a partir dos dados.

Por que isso é importante para os profissionais de marketing

Porque cada etapa afeta a visibilidade:

Se o seu conteúdo for mal tokenizado → a IA irá interpretá-lo incorretamente

Se sua marca não estiver bem representada nos dados de treinamento → a IA irá ignorá-lo

Se os sinais da sua entidade forem fracos → a IA não o citará

Se seus fatos forem inconsistentes → a IA terá alucinações sobre você

Os LLMs refletem a internet da qual aprendem.

Você molda a compreensão do modelo sobre sua marca ao:

• publicar conteúdo claro e estruturado

• construir clusters temáticos profundos

• obter backlinks confiáveis

• ser consistente em todas as páginas

• reforçar as relações entre entidades

• atualizar informações desatualizadas ou contraditórias

Esta é a otimização prática do LLM — a base do AIO e do GEO.

Conceitos avançados que os profissionais de marketing devem conhecer

1. Janelas de contexto

Os LLMs só podem processar um determinado número de tokens de cada vez. Uma estrutura clara garante que seu conteúdo “se encaixe” na janela de forma mais eficaz.

2. Incorporações

São representações matemáticas de significado. Seu objetivo é fortalecer a posição da sua marca no espaço de incorporação por meio da consistência e da autoridade.

3. Geração aumentada por recuperação (RAG)

Os sistemas de IA cada vez mais extraem dados em tempo real antes de gerar respostas. Se suas páginas forem claras e factuais, é mais provável que sejam recuperadas.

4. Alinhamento de modelos

As camadas de segurança e política afetam quais marcas ou tipos de dados podem aparecer nas respostas. Conteúdo estruturado e confiável aumenta a credibilidade.

5. Fusão de múltiplos modelos

Os mecanismos de pesquisa de IA agora combinam:

• LLMs

• Classificação tradicional de pesquisa

• Bancos de dados de referência

• Modelos de atualização

• Mecanismos de recuperação

Isso significa que um bom SEO + um bom AIO = visibilidade máxima do LLM.

Equívocos comuns

• ❌ “Os LLMs memorizam sites.”

Eles aprendem padrões, não páginas.

• ❌ “Mais palavras-chave = melhores resultados.”

Entidades e estrutura são mais importantes.

• ❌ “Os LLMs sempre têm alucinações aleatórias.”

As alucinações geralmente vêm de sinais de treinamento conflitantes — corrija-os em seu conteúdo.

• ❌ “Backlinks não importam na pesquisa com IA.”

Eles são mais importantes — a autoridade afeta os resultados do treinamento.

O futuro: a pesquisa por IA funciona com tokens, parâmetros e credibilidade da fonte

Os LLMs continuarão a evoluir:

• Janelas de contexto maiores

• recuperação mais em tempo real

• camadas de raciocínio mais profundas

• compreensão multimodal

• base factual mais sólida

• citações mais transparentes

Mas os fundamentos permanecem:

Se você alimentar a internet com bons sinais, os sistemas de IA se tornarão melhores em representar sua marca.

As empresas que vencerão na pesquisa generativa serão aquelas que compreenderem:

Os LLMs não são apenas geradores de conteúdo — eles são intérpretes do mundo. E sua marca faz parte do mundo que eles estão aprendendo.