Modelo de linguagem (LLM): definição e importância para o SEO/GEO

Um modelo de linguagem, frequentemente designado por LLM (Large Language Model), é a tecnologia subjacente a sistemas como o ChatGPT da OpenAI ou o Claude da Anthropic. Sem este modelo de linguagem em segundo plano, nenhum dos atuais sistemas de conversação e pesquisa existiria na sua forma atual. Este modelo calcula qual a palavra que, numa frase, é mais provável que se siga e, a partir daí, gera textos que parecem ter sido escritos por um ser humano. Para a visibilidade dos conteúdos nos sistemas de IA, é precisamente este princípio de funcionamento que é decisivo, mesmo que, à primeira vista, pareça tecnicamente abstrato e quase ninguém pense nisso no dia a dia.

Índice

Como funciona um modelo de linguagem

Visão geral dos modelos de linguagem mais conhecidos

Relevância para a visibilidade do conteúdo

Conhecer os limites dos modelos de linguagem

Janela de contexto e processamento de tokens explicados de forma simples

Modelos linguísticos no trabalho diário de marketing

Como funciona um modelo de linguagem

Um modelo de linguagem é treinado com enormes quantidades de texto e, ao fazê-lo, aprende padrões estatísticos da linguagem, sem memorizar o conteúdo literalmente. Quando recebe uma consulta, calcula, palavra a palavra, a continuação mais provável, com base em tudo o que foi aprendido anteriormente durante o treino. Este processo decorre em frações de segundo e, por isso, parece, para quem o observa, uma conversa fluida e natural entre duas pessoas, semelhante ao que se verifica nos sistemas de IA, quando comparados diretamente.

Nota: Um modelo de linguagem não compreende os conteúdos como um ser humano, mas sim reconhece padrões. Por isso, fontes erradas ou contraditórias conduzem a respostas incorretas.

Quanto mais clara e inequívoca for a estrutura de um texto, mais fácil será para um modelo de linguagem resumí-lo corretamente e utilizá-lo posteriormente numa resposta. Por outro lado, informações contraditórias na mesma página confundem o modelo de forma mensurável e reduzem a probabilidade de uma reprodução correta. Mesmo pequenas inconsistências entre subpáginas têm aqui um impacto maior do que muitos operadores imaginam, especialmente no que diz respeito a números, preços e dados de contacto.

Treino com enormes quantidades de texto
Cálculo de sequências de palavras prováveis
Não se deve memorizar textos literalmente
Uma estrutura clara facilita o processamento

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Visão geral dos modelos de linguagem mais conhecidos

Para além do GPT da OpenAI, existem o Claude da Anthropic, o Gemini da Google e um número crescente de modelos abertos. Todos seguem o mesmo princípio básico, mas diferem nos dados de treino, na dimensão e na orientação, o que se reflete diretamente no tom, na precisão e na atualidade das respetivas respostas. Para as empresas, não é, portanto, uma resposta isolada que é decisiva, mas sim o panorama que se desenha ao longo de vários modelos.

GPT: Base do ChatGPT
Claude: Modelo de linguagem da Anthropic
Gemini: modelo de linguagem da Google
Modelos abertos: de utilização livre e personalizáveis

Relevância para a visibilidade do conteúdo

Uma vez que os modelos linguísticos constituem a base das respostas nos sistemas de pesquisa generativos, o seu modo de funcionamento influencia quais os conteúdos que são, de facto, citados. Factos claros, uma estrutura inequívoca e informações atualizadas aumentam significativamente a probabilidade de uma menção, enquanto as páginas com formulações vagas são, na maioria das vezes, totalmente excluídas da resposta e simplesmente ignoradas. É precisamente aqui que entra a Otimização de Motores Generativos (GEO), uma disciplina autónoma que, entretanto, todas as agências especializadas em GEO oferecem.

Factos claros em vez de afirmações vagas
Estrutura clara com títulos
Informações atualizadas em vez de informações desatualizadas
Informações consistentes sobre a página

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Conhecer os limites dos modelos de linguagem

Os modelos de linguagem inventam, por vezes, factos quando lhes faltam informações claras, um efeito que, na prática, se torna frequentemente visível quando os números ou as relações são reproduzidos de forma errada. Quem formular os seus próprios conteúdos de forma clara e suficientemente redundante reduz de forma mensurável este risco para a sua própria marca e, assim, combate ativamente uma representação errada. Um parágrafo curto e claramente formulado sobre os factos mais importantes substitui, muitas vezes, longos blocos de texto pouco claros.

As lacunas levam à invenção de factos
As informações redundantes proporcionam segurança
Identificar claramente a marca própria
Verificar regularmente as respostas, por amostragem

Janela de contexto e processamento de tokens explicados de forma simples

Um modelo de linguagem não processa o texto palavra a palavra, no sentido humano, mas sim em pequenas unidades de texto, os chamados tokens. Além disso, cada modelo possui uma janela de contexto limitada, ou seja, uma quantidade máxima de texto que consegue reter no âmbito de uma consulta. Se uma conversa ou um documento for mais longo do que essa janela, as informações mais antigas perdem-se, do ponto de vista do modelo.

Na prática, isto significa que: as informações importantes devem ser apresentadas da forma mais concisa possível e próximas do ponto central, em vez de se perderem em longas introduções. Embora os modelos com uma janela de contexto maior processem mais texto de uma só vez, também neste caso se aplica o princípio de que os conteúdos claramente estruturados são captados de forma mais fiável do que blocos de texto prolixos.

No caso de documentos muito extensos, algumas aplicações recorrem, por isso, a um resumo preliminar antes de o texto propriamente dito ser enviado para o modelo de linguagem, de modo a preservar as ideias-chave mais importantes, apesar da janela de contexto limitada. No que diz respeito aos seus próprios conteúdos, isto significa que um resumo claro no início de um texto longo facilita consideravelmente o seu processamento posterior.

O texto é dividido em tokens
A janela de contexto limita a capacidade de memorização
As informações mais antigas podem perder-se
As informações concisas e claras transmitem maior confiança

Modelos linguísticos no trabalho diário de marketing

Para além da mera tecnologia, os modelos de linguagem surgem agora em muitas ferramentas do dia a dia, desde os clássicos widgets de chat até às respostas automatizadas nas redes sociais. Mesmo em sistemas de mensagens como o Instagram Direct e a automação de mensagens diretas (DM), os modelos de linguagem estão cada vez mais a assumir a primeira resposta às questões dos clientes, antes mesmo de um ser humano intervir.

Por isso, vale a pena que as equipas de marketing analisem a fiabilidade com que um modelo de linguagem utilizado responde a perguntas recorrentes e se as respostas se enquadram na comunicação da sua própria marca. Além disso, a visibilidade da marca nos resultados de pesquisa com IA do Google depende, em última análise, do mesmo princípio de funcionamento que está na base de todos os modelos de linguagem.

Apesar de toda a automatização, continua a ser importante uma verificação humana aleatória, especialmente no caso de respostas automatizadas no contacto direto com o cliente. Um modelo de linguagem raramente consegue detetar por si próprio quando uma resposta, embora pareça plausível, não se coaduna, em termos de conteúdo, com a própria marca ou com a oferta atual.