Quando você pergunta algo ao ChatGPT, ao Perplexity ou à nova aba “AI Overview” do Google, existe uma chance concreta de que a resposta cite — ou ignore — o seu site. Para quem vive de tráfego orgânico, AdSense, afiliados ou vendas em blogs WordPress, essa mudança é tão profunda quanto a que o Google causou no início dos anos 2000. Agora a pergunta não é só “como ranquear”, mas “como ser citado por um grande modelo de linguagem”.
Enquanto consultores de SEO correm para vender fórmulas mágicas, os dados empíricos ainda são escassos. O laboratório interno da Ahrefs analisou milhões de respostas de IA e conseguiu traçar alguns padrões reais, sem achismos. A seguir, veja o que está comprovado até agora e como esses achados afetam sua estratégia de conteúdo.
LLM Search x SEO Tradicional: diferenças que mexem no funil
A lógica clássica do Google é entregar uma lista de links; a do LLM Search é entregar a resposta pronta em linguagem natural. Isso altera dois pontos cruciais:
Origem dos dados: o LLM mistura o que já aprendeu no treinamento com resultados buscados em tempo real (RAG — retrieval-augmented generation).
Destino do clique: muitas vezes o usuário resolve a dúvida dentro da própria interface, diminuindo o tráfego de retorno ao site de origem.
Em números, os prompts em IA são muito mais longos e específicos: análise de 1.800 diálogos no ChatGPT mostrou média de 42 palavras por pergunta. Já os resultados citados pelas IAs são 25,7% mais frescos que os que aparecem nos SERPs orgânicos.
Menções de Marca: o fator que mais pesa nas citações de IA
O estudo de 75 mil marcas na AI Overview do Google revelou uma correlação forte (ρ ≈ 0,70) entre ser citado em páginas com muitos backlinks e aparecer nas respostas de IA. O caso da Checkr ilustra bem: poucas menções, mas em veículos de alta autoridade (Newsweek, CNBC), bastaram para a empresa se tornar referência em conversas sobre mercado de trabalho dentro do ChatGPT.
Qualidade vence volume. A recomendação dos pesquisadores é criar conteúdo e parcerias que valham a citação: estudos originais, datasets exclusivos, guias práticos. Menções em comunidades como Reddit e fóruns segmentados também ajudam, mas somente quando são genuínas e alinhadas ao nicho do produto.
Arquitetura da Página: como os modelos “enxergam” seu HTML
Experimentos mostraram que o Chrome — base do Googlebot moderno — só transforma em embeddings os 30 primeiros blocos de 200 palavras de uma página. Ou seja:
- Coloque informações essenciais nos primeiros parágrafos.
- Use headings (
<h2>,<h3>) para dividir tópicos; o algoritmo segue a estrutura em ordem hierárquica (tree-walking). - Se o artigo for longo e abordar subtemas distintos, considere dividi-lo em posts separados; trechos muito extensos podem ser “cortados” e não analisados.
Não há necessidade de “fatiar” texto artificialmente ou repetir ideias. Os modelos já sobrepõem trechos para preservar contexto.
Long-tail e Clusters: conteúdo de nicho ganha prioridade
Assistentes de IA decompõem uma pergunta grande em várias subconsultas long-tail antes de buscar fontes. Por isso, criar clusters de conteúdo que cubram exaustivamente um tema aumenta a chance de o seu domínio ser encontrado.
Imagem: Louise Linehan
Ferramentas de gap analysis (como o Brand Radar da Ahrefs) ajudam a descobrir perguntas que os concorrentes já respondem e você ainda não. Combine isso com bancos de “People Also Ask” ou a aba de “Perguntas” no Keyword Explorer para mapear todos os ângulos de um assunto.
Frescura e Rastreabilidade: atualizar vale mais que publicar em massa
Conteúdo citado em IA costuma ser mais recente: 13,1% dos links preferidos pelo ChatGPT foram atualizados há pouco tempo. O caso da HubSpot é emblemático: uma simples revisão em um post sobre ideias de pequenos negócios gerou mais de mil novas menções na AI Overview.
Atenção também ao robots.txt: 5,9% dos sites hoje bloqueiam o GPTBot. Se o objetivo é visibilidade em IA, impedir o crawler significa ficar invisível para ele.
Diversificar Fontes: cada assistente tem seu “mix” particular
A sobreposição de domínios citados entre Google AI Overview, ChatGPT e Perplexity é de apenas 14%. O Google tende a puxar YouTube e fóruns como Reddit; o ChatGPT privilegia veículos jornalísticos (Reuters, AP); o Perplexity busca sites de nicho e internacionais. Resultado: dominar um canal não garante presença nos demais.
A análise de log ou ferramentas que mostram quais URLs do seu site são citadas em cada plataforma permitem ajustar o tipo de conteúdo para cada assistente — listas de ferramentas para o Google, releases bem-embasados para o ChatGPT, comparativos detalhados para o Perplexity, e assim por diante.
Além do Ranking Azul: por que o bom e velho SEO continua pagando dividendos na era da IA
No fim das contas, os sinais valorizados pelas IAs são praticamente os mesmos que sustentam o SEO desde sempre — autoridade, relevância, estrutura clara e conteúdo atualizado. A principal diferença é o destino do usuário: em vez de clicar no link, ele pode consumir a informação sem sair da interface.
Isso exige uma mudança de mentalidade. Em vez de medir sucesso apenas por páginas vistas, passa a valer igualmente a “presença na resposta” — o brand lift obtido quando a IA cita sua marca como fonte confiável. Para publishers que monetizam com display ads, essa visibilidade indireta pode parecer menos tangível, mas a médio prazo ela reforça reconhecimento e buscas de marca, dois fatores que também alimentam o tráfego orgânico tradicional.
Portanto, o caminho não é reinventar a roda, e sim dobrar a aposta em boas práticas: produzir estudos originais, estruturar bem a informação, atualizar conteúdos estratégicos e cultivar links e menções qualificadas. Assim, seu site permanece relevante tanto para o algoritmo de busca clássico quanto para os novos “assistentes de tudo” que estão surgindo.
