Sistemas de IA: ChatGPT, Perplexity e Gemini — uma visão geral
Quem hoje faz uma pergunta, cada vez mais não se depara com dez links azuis, mas sim com uma resposta já formulada. Os sistemas de IA generativa, como o ChatGPT, o Perplexity e o Gemini da Google, estão assim a alterar profundamente a forma como a pesquisa funciona e como os utilizadores acedem à informação. Para as empresas, torna-se relevante saber se os seus próprios conteúdos aparecem, de todo, nessas respostas — um tema com o qual todas as agências GEO se ocupam agora intensamente.
Os principais sistemas de IA no contexto da pesquisa
O ChatGPT da OpenAI foi o primeiro sistema a chamar amplamente a atenção para a pesquisa com IA generativa. Responde diretamente às perguntas, mas já é também capaz de pesquisar em tempo real na Web e apresentar fontes, em vez de depender exclusivamente de dados de treino mais antigos. Para muitos utilizadores, tornou-se assim o primeiro recurso a que recorrem, antes mesmo de abrirem um motor de busca clássico.
Nota: Nem todos os sistemas realizam pesquisas em tempo real na Internet. Algumas respostas provêm exclusivamente de dados de treino e, por isso, não estão atualizadas, o que pode levar a erros percetíveis em temas que evoluem rapidamente.
O Perplexity, por sua vez, foi concebido desde o início como um motor de respostas com indicação de fontes e é considerado um dos sistemas mais transparentes, uma vez que cada afirmação é diretamente acompanhada de um link. Assim, os utilizadores podem verificar imediatamente qualquer afirmação por si próprios, sem terem de confiar cegamente no sistema.
- ChatGPT: Conversa com pesquisa na Web opcional
- Perplexity: Respostas com indicação das fontes
- Gemini: Profundamente integrado no Google
- Todos os três utilizam modelos de linguagem como base
Como estes sistemas selecionam os conteúdos
Ao contrário do algoritmo clássico das redes sociais ou de um motor de busca clássico, os sistemas de IA não apresentam uma lista, mas sim uma resposta sintetizada a partir de várias fontes. A escolha da fonte citada depende da clareza, da estrutura e da fiabilidade da respetiva página, e não apenas da frequência das palavras-chave no texto.
É precisamente aqui que entra a Otimização Gerativa de Motores de Busca: os conteúdos são estruturados de forma a que um modelo de linguagem os possa resumir facilmente e atribuí-los corretamente a uma fonte. Perguntas curtas e com respostas claras têm, muitas vezes, melhores hipóteses do que blocos de texto longos e complexos, sem uma estrutura reconhecível. Os termos técnicos também devem ser utilizados de forma consistente, para que um modelo consiga reconhecer uma marca de forma fiável.
- Uma estrutura clara em vez de um texto confuso
- Respostas claras a perguntas concretas
- Referências fiáveis no texto
- Informações atualizadas em vez de informações desatualizadas
Relevância para as empresas
Para os responsáveis de marketing, isto significa que a visibilidade já não se limita ao primeiro lugar no Google, mas estende-se às respostas dos sistemas de IA. Quem não aparecer nessas respostas perde um número crescente de pontos de contacto, ainda antes de se verificar sequer um clique. Especialmente no que diz respeito a questões relacionadas com marcas e produtos, a resposta da IA substitui agora completamente, para muitos utilizadores, o processo clássico de pesquisa, sem que seja visitado diretamente um único site. Esta evolução já não afeta apenas os públicos-alvo com afinidades tecnológicas, mas, cada vez mais, todo o mercado.
- Visibilidade em vários sistemas
- Novos pontos de contacto antes do clique
- A confiança começa já na resposta
- O SEO clássico continua, no entanto, a ser a base
Como as empresas devem monitorizar os sistemas de IA
Uma vez que as respostas podem variar consoante o sistema e o momento, vale a pena dar uma olhadela regular e aleatória às nossas próprias perguntas-chave no ChatGPT, no Perplexity e no Gemini. Só assim é possível perceber se e com que frequência a nossa marca é efetivamente citada, e se os concorrentes já estão à frente neste aspeto. Uma tabela simples com a pergunta, a data e o resultado é, na maioria das vezes, totalmente suficiente para isso, complementada por uma auditoria ocasional de SEO/GEO para avaliar a base técnica.
- Verificar manualmente as questões-chave com regularidade
- Monitorizar vários sistemas em paralelo
- Documentar com precisão as fontes citadas
- Comparar variações ao longo do tempo
Entender corretamente os sistemas de IA: erros frequentes das empresas
Um erro comum é tratar todos os sistemas de IA da mesma forma, apesar de estes acederem aos dados da Web em tempo real com intensidades diferentes e darem preferência a fontes distintas. Quem aplicar uma estratégia concebida para o ChatGPT tal como está ao Perplexity ou ao Gemini ignora o facto de que cada sistema utiliza os seus próprios critérios para a seleção de fontes e o formato de citação.
Da mesma forma, a base técnica é frequentemente negligenciada: sem um SEO técnico sólido como alicerce, uma página continua a ser tão difícil de aceder para os sistemas generativos como para os rastreadores clássicos dos motores de busca.
- Não tratar os sistemas da mesma forma
- Cada sistema dá preferência às suas próprias fontes
- A base técnica continua a ser um requisito essencial
- Não aplicar a estratégia à letra
Preparar conteúdos especificamente para sistemas de IA
O primeiro passo é, na maioria das vezes, uma auditoria de conteúdo, para identificar quais as páginas existentes que já abordam os temas certos, mas que ainda não estão formuladas com suficiente clareza. Posteriormente, a otimização específica do texto ajuda a estruturar as respostas em parágrafos curtos e claros, que um modelo de linguagem possa facilmente incorporar.
Quem repetir regularmente estes dois passos, em vez de os realizar apenas uma vez, continuará a ser visível mesmo que determinados sistemas ou os seus critérios de avaliação venham a mudar com o tempo.
- A auditoria de conteúdos como primeiro passo
- Otimização do texto para parágrafos claros
- Repita ambos os passos regularmente
- Manter a visibilidade apesar das alterações no sistema
Quem leva a sério a sua própria visibilidade nos sistemas de IA tanto quanto os rankings tradicionais, consegue uma vantagem que só se concretiza plenamente com o tempo. As empresas que já hoje verificam regularmente a forma como aparecem nas respostas gerativas reagem às futuras mudanças no panorama das pesquisas com muito mais serenidade do que os concorrentes, que só reagem quando a diminuição da visibilidade já é, há muito, mensurável.
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