O marketing digital está passando pela maior transformação em mais de 20 anos com o Generative Engine Optimization. Desde os anos 2000, todo mundo aprendeu a jogar o jogo do SEO: otimizar sites, usar palavras-chave, comprar backlinks e disputar posições no Google.
No entanto, em 2025, esse jogo mudou.
Com o crescimento das ferramentas baseadas em IA generativa – como ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity -, estamos entrando na era do GEO: Generative Engine Optimization.
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Neste guia completo você vai entender:
- O que é GEO.
- Por que ele está substituindo o SEO tradicional.
- Como funciona a otimização para motores generativos.
- Exemplos reais.
- Ferramentas emergentes no mercado.
- Dicas práticas para preparar sua marca.
O que é Generative Engine Optimization (GEO)?
GEO (Generative Engine Optimization) é a prática de otimizar conteúdos e marcas para que sejam citados, referenciados ou usados como fonte por modelos de linguagem generativa (LLMs).
Se no SEO tradicional você queria aparecer na primeira página do Google, no GEO você quer que a IA fale de você diretamente nas respostas.
Ou seja:
- No SEO → você competia por cliques.
- No GEO → você compete por menções e referências nos outputs de IA.
Exemplo:
Se alguém pergunta para o ChatGPT “quais são as melhores marcas de jaqueta para frio extremo?” e ele cita Canada Goose, essa menção não vem de rank no Google, mas do fato de o modelo associar a marca ao tema.
Isso é Generative Engine Optimization.
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Como o Generative Engine Optimization está mudando as regras do jogo?
Do ranking de páginas para a relevância no modelo
No SEO, os motores buscavam:
- Palavras-chave exatas.
- Quantidade de backlinks.
- Estrutura do site.
- Experiência do usuário.
No GEO, os modelos:
- Entendem linguagem natural.
- Fazem síntese de múltiplas fontes.
- Avaliam reputação, não só posição.
- Personalizam respostas por contexto.
Ou seja, você não precisa apenas ser encontrado – precisa ser lembrado pelo modelo.
De buscas simples para sessões complexas
Pesquisas mostram que:
- Buscas no Google têm em média 4 palavras.
- Consultas em LLMs têm em média 23 palavras.
Além disso, o usuário interage em sessões longas, com perguntas seguidas, ajustes e aprofundamentos. Como resultado, isso gera:
- Mais espaço para marcas relevantes surgirem.
- Mais risco para marcas ausentes serem esquecidas.
De monetização por anúncios para relevância orgânica
Uma vez que o Google ganha com anúncios e os LLMs ganham com assinaturas, retenção e experiência, os modelos não têm incentivo direto para empurrar conteúdos patrocinados. Eles querem entregar a melhor resposta. E só vão citar sua marca se ela agregar valor à resposta.
Case Real: Athena e o Generative Engine Optimization na Prática
O GEO não é apenas uma tendência teórica – empresas já estão investindo pesado para garantir presença nas respostas de IA. Um exemplo recente é a Athena, startup que levantou US$ 2,2 milhões com apoio de Y Combinator, Eli Schwartz e Ashley Stirrup.
Sua plataforma monitora milhões de respostas de IA, rastreando mais de 300 mil sites frequentemente citados, e já atende mais de 80 empresas como Coupons.com, Checkr, Artisan e Ollie.
Dessa forma, a Athena ajuda marcas a entender por que aparecem (ou não) nas respostas de LLMs e dá recomendações práticas para melhorar estrutura, clareza e tipo de conteúdo. O CEO Andrew Yan resume: “Visibilidade em IA não é aparecer no topo da página 1. É sobre quantas vezes, quão cedo e com que tom sua marca é mencionada.”
A vantagem de quem sai na frente
Hoje, muitas marcas que dominam no Google não aparecem nas respostas de IA, porque seus conteúdos não são otimizados para modelos generativos. Consequentemente, isso abre espaço para concorrentes menores e ágeis.
Nesse contexto, Yan reforça: “Existe uma enorme vantagem para os pioneiros agora. Quem ajustar conteúdo para LLMs antes da massa vai ganhar espaço desproporcional.” . Veja como a Therux faz isso por você.
Falando em sair na frente: entenda como a segmentação de leads faz toda a diferença!
Generative Engine Optimization (GEO) adaptado ao setor
Um aprendizado chave do case Athena: GEO não é igual para todos.
- SaaS → trabalhar prompts ligados a casos de uso e decisão.
- Ecommerce → reforçar menções de produto, comparações e avaliações.
- Mídia e publishers → garantir citações como fonte confiável.
Portanto, construir e gerenciar um funil de vendas eficiente exige estratégia, ferramentas certas e inteligência de dados. Com automação e e-mail marketing, você ganha escala sem perder a personalização.
Expectativa de tempo e medição
Mesmo após boas práticas de GEO, há um atraso natural até que os modelos atualizem sua “memória”. Monitoramento constante é essencial — algo que ferramentas como Athena, Profound, Goodie e Daydream começam a oferecer no mercado.
Exemplos de Generative Engine Optimization em Ação
Canada Goose analisou menções espontâneas nas respostas de IA, medindo awareness real, não apenas tráfego.
Outras ferramentas, como Profound, Goodie e Daydream permitem marcas entenderem como aparecem nas respostas geradas, quais são os temas associados e qual o tom (positivo, neutro, negativo).
Por isso, Ahrefs e Semrush já lançaram dashboards para rastrear como marcas são citadas nos chamados AI Overviews do Google e em outros modelos.
Como fazer texto em Generative Engine Optimization (GEO)?
1 – Estruture conteúdos pensando em IA
É preciso saber que os modelos generativos preferem textos:
- Organizados.
- Com tópicos claros.
- Resumidos em bullet points.
- Com linguagem objetiva e informativa.
Frases como “em resumo” ou “principais pontos são” ajudam os LLMs a extrair e replicar informações.
2 – Priorize significado, não palavra-chave
Aqui, palavra-chave exata importa pouco. O modelo precisa entender:
- Contexto.
- Expertise.
- Autoridade.
A densidade semântica (ou seja, o quanto seu conteúdo é rico e relevante) conta muito mais do que repetir termos.
3 – Trabalhe marca e reputação
Usar menções de fontes confiáveis ajudam:
- Reportagens.
- Publicações acadêmicas.
- Conteúdo de especialistas.
Entenda que os LLMs aprendem de fontes de alta qualidade. Assim, invista em PR, colaborações e conteúdo que construa autoridade.
4 – Monitore modelos, não só buscadores
Ferramentas novas permitem:
- Rastrear onde sua marca aparece em respostas de IA.
- Analisar tom e contexto das menções.
- Identificar oportunidades de ajustar mensagens.
Ferramentas Emergentes de GEO
- Profound: análise de presença em IA, tracking de sentimentos e concorrência.
- Goodie: monitoramento de menções em outputs generativos.
- Daydream: otimização dinâmica de prompts e conteúdo.
- Ahrefs Brand Radar: rastreio de AI Overviews.
- Semrush AI Toolkit: ajuste de conteúdo para maior visibilidade em LLMs.
Esses players estão criando o equivalente aos “Ahrefs e Semrush do futuro”, mas focados na era GEO.
Generative Engine Optimization como nova estratégia de marca
O que antes era apenas sobre percepção pública, agora inclui percepção do modelo. Assim, marcas precisam se perguntar:
- O modelo lembra de mim?
- Em quais contextos?
- Com qual reputação?
- Estou sendo citado espontaneamente?
Em outras palavras, o diferencial competitivo passa a ser como sua marca está codificada na camada de IA.
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Do monitoramento à ativação
As plataformas GEO mais avançadas vão além de medir. Elas podem:
- Criam campanhas dinâmicas.
- Ajustam mensagens em tempo real.
- Otimizam para “memória do modelo”.
Isso abre uma frente gigantesca: não só ganhar visibilidade, mas gerenciar o relacionamento contínuo com o layer de IA.
Afinal, aqueles que dominarem a IA, dominarão orçamentos de marketing inteiros, entrando em performance marketing automatizado e multicanal.
FAQ: perguntas frequentes sobre Generative Engine Optimization
O que é GEO?
GEO significa Generative Engine Optimization — otimização para aparecer e ser referenciado por motores generativos, como ChatGPT e Perplexity.
SEO vai morrer?
Não, mas vai mudar. O SEO clássico focado em Google vai dividir espaço (e orçamento) com GEO.
Como começo a trabalhar GEO?
- Estruture conteúdo bem organizado.
- Fortaleça reputação e autoridade.
- Monitore presença em modelos.
- Adapte campanhas e mensagens.
Só marcas grandes precisam se preocupar?
Não! Pequenas marcas podem ser ágeis e ganhar espaço mais rápido, já que ainda há poucas empresas fazendo GEO bem.
Vai ter publicidade em LLMs?
Provavelmente, mas com regras diferentes: menos anúncios push e mais integrações nativas e úteis.
Conclusão: O futuro é ser lembrado pela IA
Estamos entrando na era onde o cliente pergunta para a IA – e não para o Google – o que comprar, onde ir, o que consumir. A pergunta que fica para qualquer marca hoje é simples:
Quando o usuário perguntar, o modelo vai lembrar de você?
