Visibilidade nos mecanismos de busca com IA: O que sabemos até agora

Introdução

A visibilidade da pesquisa com IA tem sido um tema muito discutido ultimamente. O crescimento das ferramentas, dos mecanismos e dos recursos SERP com tecnologia de IA está mudando rapidamente a maneira como as pessoas encontram e interagem com as informações na Web. De acordo com o Pew Research Center, cerca de 58% dos usuários realizam pelo menos uma sessão no Google que fornece uma visão geral da IA. Além disso, os usuários que encontraram uma resposta gerada por IA relataram ter clicado em um link SERP tradicional em apenas 8% de suas sessões.

A crescente dependência da inteligência artificial na busca de informações na Web e o aumento das experiências de clique zero significam que a visibilidade tradicional do mecanismo de pesquisa não é mais suficiente para o crescimento e a sustentabilidade dos negócios. Agora, você precisa fazer com que seu conteúdo apareça nas respostas de IA para se manter competitivo. Mas o que sabemos exatamente sobre a otimização de pesquisa com IA até o momento? Vamos descobrir!

O que é a pesquisa com IA?

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A pesquisa com IA é um termo generalizado que significa qualquer tipo de pesquisa on-line realizada com a ajuda da inteligência artificial. Ela pode ser feita usando modelos autônomos de linguagem ampla (LLMs) como ChatGPT e Claude, bem como com a ajuda de mecanismos criados com base neles, como Perplexity AI e Microsoft Copilot. Esse termo também abrange sessões em mecanismos tradicionais, mas com a ajuda de recursos de SERP com tecnologia de IA, como as visões gerais de IA do Google.

Independentemente da ferramenta usada, o principal destaque dessa pesquisa é que ela não fornece aos usuários uma lista tradicional de fontes, classificadas com base na correspondência de palavras-chave e na relevância. Em vez disso, a inteligência artificial usa o processamento de linguagem natural e o aprendizado de máquina para processar a consulta do usuário e entender a intenção por trás dela. Com base na intenção, a IA sintetiza uma resposta direta à solicitação de uma pessoa, geralmente citando as fontes originais das quais coletou informações.

O resultado? O usuário recebe uma resposta rápida, personalizada e direta à sua pergunta sem precisar pesquisar em várias páginas. Essa é uma maneira mais conveniente de encontrar informações, e é por isso que cada vez mais pessoas a estão usando. E, para as empresas, isso significa a necessidade de implementar a otimização de mecanismos de pesquisa com IA, além do SEO tradicional, para permanecer visível na Web, mesmo quando seu público-alvo não analisa as SERPs regulares.

Como o SEO de busca com IA é diferente do SEO tradicional?

Embora tenham certas semelhanças, os algoritmos tradicionais e de IA funcionam de forma diferente. As SERPs com as quais estamos acostumados são criadas com base na correspondência de palavras-chave. Respectivamente, o SEO tradicional depende muito da segmentação e da integração de palavras-chave. A inteligência artificial, por outro lado, analisa mais profundamente do que a semelhança de palavras-chave. Ela avalia o que o usuário deseja encontrar - sua intenção. Entretanto, essa não é a única diferença.

Vamos analisar brevemente os principais recursos distintos entre o SEO de pesquisa tradicional e o de IA com base no que sabemos:

	Otimização tradicional	Otimização com foco em IA
Objetivo	Fazer com que seu conteúdo seja classificado nas SERPs; normalmente, o foco é a classificação nos 10 primeiros resultados.	Aparecer em respostas geradas por IA em mecanismos, SERPs e bate-papos, e ser citado como fonte.
Palavras-chave	Concentre-se em palavras-chave populares e de alto volume (e, geralmente, de cauda curta) que estejam alinhadas com seu nicho.	Concentre-se em palavras-chave de cauda longa e no uso frequente de consultas baseadas em perguntas.
Intenção do usuário	Foco secundário.	Foco principal.
Linguagem e tom de voz	Casual, formal ou sério, dependendo da linguagem de seu TA. Grande foco em clareza e autenticidade.	Mais coloquial para corresponder às experiências semelhantes a diálogos proporcionadas pela inteligência artificial.

Principais fatores de classificação da otimização de busca com IA

Devido às suas diferenças, os mecanismos tradicionais e de IA usam, em última análise, fatores e sinais diferentes para classificar o conteúdo. Embora ainda haja muitas incógnitas, já sabemos sobre os seguintes fatores principais que podem ajudá-lo a aparecer nos resultados gerados:

Profundidade do conteúdo e autoridade do tópico

A visibilidade tradicional do mecanismo de pesquisa depende muito da relevância do seu conteúdo para uma determinada consulta do usuário. A inteligência artificial, por sua vez, prioriza uma autoridade tópica mais ampla. As fontes que oferecem profundidade de conteúdo significativa e abrangem uma diversidade de subtópicos relacionados têm mais chances de aparecer nos resultados gerados do que os sites que ocasionalmente publicam artigos únicos sobre diferentes temas. A autoridade tópica é um forte sinal de especialização e confiabilidade.

Originalidade e qualidade do conteúdo

A inteligência artificial pode processar e analisar grandes volumes de conteúdo sobre um determinado tema em um curto espaço de tempo. E detecta rapidamente cópias superficiais e de baixa qualidade. Em suas respostas sintetizadas, ela prioriza fontes que oferecem percepções autorizadas e exclusivas que agregam valor. Portanto, a qualidade e a originalidade das informações continuam sendo fundamentais.

Otimização semântica e relevância contextual

Diferentemente dos mecanismos comuns, os mecanismos com tecnologia de IA podem analisar o contexto e a base semântica de um artigo. Seus algoritmos procuram artigos organizados em grupos de tópicos lógicos que abrangem termos e entidades relacionados, além da palavra-chave alvo principal. Para entrar nos resultados gerados, os sites precisam otimizar a cópia para a profundidade semântica e usar links internos lógicos.

Métricas de engajamento e experiência do usuário

Sinais comportamentais como taxa de rejeição, tempo de permanência, taxa de cliques e profundidade de rolagem indicam o nível de envolvimento e satisfação do usuário. A inteligência artificial nos mecanismos de pesquisa analisa esses sinais com mais frequência agora. Ela os interpreta como um sinal de que um determinado conteúdo atende à intenção do usuário e proporciona uma experiência positiva, o que aumenta o potencial de classificação.

Menções on-line e credibilidade da marca

Assim como a visibilidade tradicional dos mecanismos de pesquisa, a visibilidade nos LLMs também depende da credibilidade. No entanto, a IA vai além dos backlinks. Ela avalia a pegada digital geral e a reputação de uma marca para fornecer resultados que atendam às necessidades do usuário. Menções regulares à marca e cobertura na mídia de nível 1, bem como seu sentimento, ajudam a receber citações. É importante criar uma marca com credibilidade verificada e experiência no campo.

Sinais legíveis por máquina e dados estruturados

A inteligência artificial depende muito de dados legíveis por máquina. Para que seu conteúdo seja fácil de entender, você precisa implementar uma hierarquia HTML limpa, metadados e marcação de esquema. Esses elementos ajudarão os LLMs a interpretar e contextualizar suas páginas, o que pode aumentar a probabilidade de serem apresentados nos resumos de IA.

Visibilidade da IA vs. SERPs tradicionais

Se você implementar as estratégias de otimização corretas para corresponder aos fatores mencionados acima, isso deverá ajudá-lo a começar a aparecer nos resultados gerados e a receber citações desde já. Mas há mais uma coisa que sabemos sobre esse tipo de visibilidade: ela não aumenta necessariamente o tráfego orgânico.

Todos nós estamos acostumados com o fato de que a classificação nos primeiros lugares das SERPs pode, em última análise, proporcionar mais cliques e tráfego. No entanto, como a inteligência artificial fornece respostas completas e abrangentes, ela geralmente não exige que os usuários cliquem nas fontes citadas, a menos que eles próprios queiram saber mais. Ou seja, ser apresentado em resumos de LLM não necessariamente lhe proporcionará um aumento no tráfego. No entanto, isso pode ajudá-lo a fortalecer sua autoridade e a se manter no topo da mente do seu público. Esses dois ativos se tornarão essenciais no mundo das experiências de clique zero.

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Métricas de otimização de pesquisa com IA

Portanto, a otimização de mecanismos de busca com inteligência artificial é muito diferente do SEO como o conhecemos agora. E ela também nem sempre aumenta seu tráfego e CTR. Respectivamente, a quantificação do sucesso de sua visibilidade de pesquisa de IA exigirá um foco em diferentes métricas, como:

• Taxa de visibilidade de IA
• Pontuação de autoridade do tópico
• Autoridade geral da fonte
• Citação nos resultados gerados
• Relevância contextual
• Cobertura semântica
• Envolvimento e experiência do usuário
• Sentimento de menção
• Compartilhamento de voz
• Conversão de tráfego orientado por IA

Incertezas e desafios

Apesar de seu rápido crescimento, a pesquisa on-line que usa inteligência artificial ainda nos traz muitos desafios e incertezas em termos de como podemos otimizar nossa visibilidade para ela. No momento, as principais limitações de visibilidade do mecanismo de pesquisa incluem:

• Falta de uma lógica de classificação clara. No momento, só podemos prever o que a inteligência artificial está procurando com base nos dados existentes. No entanto, os algoritmos ainda estão evoluindo, e ainda não há uma lógica de classificação estruturada semelhante à usada nas SERPs comuns.
• Volatilidade da classificação. A inteligência artificial fornece respostas dinâmicas e personalizadas a cada usuário. Isso torna quase impossível ter uma posição consistente como nas SERPs.
• Erros de atribuição de origem. A inteligência artificial sintetiza toneladas de dados em cada resposta. Muitas vezes, ela usa informações sem vincular a fonte, o que significa que aparecer nos resultados nem sempre significa receber citações.
• Queda nos cliques e no tráfego. A inteligência artificial permite que as pessoas consumam informações sem visitar nenhum site. Em um futuro próximo, isso pode significar uma redução impressionante no tráfego e no volume de cliques. Estudos revelam que até mesmo as páginas mais bem classificadas podem perder 79% do tráfego se a consulta do usuário trouxer uma visão geral do Google. Isso pode criar problemas significativos para as empresas.

Conclusão

Atualmente, a visibilidade da pesquisa com IA é uma oportunidade que toda empresa precisa aproveitar para se manter competitiva. Ela já está mudando a maneira como as pessoas encontram e interagem com as informações na Web. E esperamos que ela remodele todo o cenário de SEO em um futuro próximo.

Como você pode ver agora, ainda há muitas incertezas e desafios relacionados à otimização com IA. Embora saibamos um pouco sobre ela, ainda há muito que aprender para permanecermos competitivos e crescermos no ambiente de clique zero. Use os insights deste artigo para entrar no caminho certo agora mesmo e fique atento a mais atualizações e insights sobre esse tópico.