Os motores de busca com IA respondem da mesma forma à mesma consulta? Uma análise

Com tantas opções de motores generativos, as preferências são definidas e as posições são tomadas. Se você é um usuário assíduo de pesquisa com IA ou mesmo um iniciante, certamente tem uma plataforma pela qual se sente mais atraído — talvez goste da rigorosa precisão do ChatGPT ou das frequentes citações do Perplexity. 

Mas isso levanta a seguinte questão: você terá a mesma experiência com seu mecanismo de busca de IA preferido que outras pessoas têm com sua ferramenta generativa favorita?

Se for algo parecido com a experiência do meu colega de trabalho, a resposta é não exatamente.

Quando tive a ideia de escrever um post no blog sobre como os mecanismos de busca com IA respondem à mesma consulta, ela imediatamente teve uma história para contar. 

Quando começou a explorar diferentes ferramentas de IA generativa, ela escolheu três delas e pediu que a transformassem em uma personagem dos Peanuts. Ela inseriu a mesma solicitação em todas elas e pediu que fizessem sua mágica.

Dois deles conseguiram. O outro… bem… tentou.

Não é preciso dizer que, uma dessas coisas não é como as outras. Uma dessas coisas simplesmente não se encaixa.

Então, isso selou o acordo — eu precisava mergulhar de cabeça e ver como diferentes mecanismos gerativos produzem respostas para a mesma consulta. E, embora as descobertas que fiz não sejam tão engraçadas quanto a imagem acima, elas revelaram algumas observações interessantes sobre como os mecanismos de busca baseados em IA produzem respostas às consultas.

Neste guia:

• Entendendo os motores generativos
• Contexto desta investigação
• Como os mecanismos de busca com IA generativa geram respostas para as mesmas consultas
• Conclusões gerais desta exploração de respostas de IA generativa

Entendendo os motores generativos

Todos os motores generativos têm uma estrutura operacional semelhante, mas não idêntica. Geralmente, todos eles são treinados com um conjunto de dados e utilizam estratégias de decodificação para interpretar informações e produzir respostas. Todos eles recorrem à engenharia de prompts, que determina o que informações aparecem na resposta.

Mas a diferença está na forma como os componentes dessa estrutura são construídos. Por exemplo, o ChatGPT pode ser treinado com um conjunto de dados completamente diferente do Claude. O Claude pode utilizar estratégias de decodificação diferentes das do Gemini. Portanto, embora sejam semelhantes na estrutura básica, a forma como essa estrutura é construída difere entre os motores generativos.

Como resultado, você não obtém respostas idênticas desses motores. O que leva à seguinte pergunta: como as respostas diferem nos motores generativos mais populares?

Contexto desta investigação

Para aprofundar a questão em pauta, elaborei uma lista das principais plataformas de IA generativa para submeter as consultas. Optei pelas maiores:

• Visão geral da IA
• ChatGPT
• Modo IA do Google
• Perplexidade
• Claude
• Gêmeos
• Copiloto

A partir daí, decidi adotar uma abordagem baseada em consultas para representar melhor os tipos de perguntas que as pessoas fazem e como o tipo de consulta pode influenciar o resultado gerado por um mecanismo generativo.

Então, optei por abordar quatro categorias principais de consultas:

• Consultas baseadas em perguntas: Como o nome sugere, essas são consultas nas quais você faz uma pergunta simples para iniciar a conversa (por exemplo: “Qual é a melhor maneira de construir um canteiro?”). Isso exclui perguntas com intenção de compra ou local.
• Baseadas em pesquisa: Essas consultas são mais aprofundadas e, normalmente, exigem mais do mecanismo gerativo — são consultas baseadas em prompts que incluem todos os detalhes de que o usuário precisa do mecanismo de busca com IA.
• Relacionadas a compras: São consultas em que a intenção envolve a compra de um produto, seja no momento ou no futuro (Ex.: “Estou procurando uma garrafa que mantenha a água gelada por 24 horas. Quais são as melhores opções?”)
• Baseadas em localização: São consultas que incluem uma marcação de localização para indicar um foco geográfico. (Ex.: “Qual é a melhor empresa de climatização em Denver?”)

Para cada tipo de consulta, inseri exatamente a mesma pergunta ou prompt em cada um dos motores generativos listados acima e comparei suas respostas.

Lembre-se de que, para cada tipo de consulta, analisei uma sugestão por categoria. Portanto, as conclusões desta análise podem variar ligeiramente dependendo do tema da consulta, mas há semelhanças e diferenças gerais e abrangentes que você pode levar em consideração, independentemente do tipo de consulta.

Além disso, é importante saber que as respostas variam de acordo com os usuários e o dia. Os mecanismos generativos não são estáticos — eles mudam quem citam, como apresentam as informações e muito mais. No entanto, ter uma visão geral de como esses mecanismos geram consultas pode ajudá-lo a manter a agilidade ao otimizar para os mecanismos de busca baseados em IA.

Como os mecanismos de busca com IA generativa geram respostas para as mesmas consultas

Vamos explorar os quatro tipos diferentes de consultas para ver como os mecanismos generativos mais populares produzem respostas a elas.

Tipo de consulta nº 1: Baseada em perguntas

Para o tipo de consulta, inseri a pergunta “Como posso economizar na minha conta de energia?” em cada mecanismo generativo.

Aqui estão as respostas:

Aqui estão algumas conclusões importantes obtidas a partir da pesquisa desse tipo de consulta:

• A maioria dos modelos de linguagem gerativa extraiu as mesmas informações. Eles se concentraram em aspectos como aquecimento e refrigeração, melhorias na eficiência energética da casa e uso de eletrodomésticos.
• O ChatGPT, o AI Mode, o Perplexity e o Gemini produziram respostas com formatação semelhante. Em geral, eles categorizaram as informações por áreas em que você pode melhorar (como as listadas acima).
• As quatro plataformas acima também adotaram uma abordagem centrada no usuário, dedicando uma seção à mudança de hábitos ou comportamentos cotidianos.
• As respostas da AI Overviews e do Claude à consulta foram muito curtas e sucintas. Todas as outras plataformas forneceram mais detalhes e informações do que essas duas.

A resposta mais interessante desse grupo foi a do Copilot. Apesar de a consulta não apresentar uma intenção local evidente, ele adotou uma abordagem localizada na resposta. Essa consulta tem uma intenção local um tanto “oculta”, em que as dicas que você pode aproveitar dependem da sua localização e do clima.

O Copilot não só incluiu a localização da minha cidade na resposta, como também me indicou um recurso específico da Pensilvânia que eu poderia consultar para obter mais informações sobre eficiência energética. Isso foi algo único em relação a todas as outras plataformas que testei com essa consulta.

Exploração adicional: Claude e modificação de consultas

Como mencionado anteriormente, Claude deu uma das respostas mais curtas entre todos os motores. Foi muito sucinta e direta ao ponto — nem sequer havia subtítulos para organizar as dicas em categorias, como nos outros motores!

Isso me fez pensar: o que aconteceria se eu alterasse a consulta só um pouquinho? 

E foi o que fiz.

Em vez de pesquisar “Como posso economizar na minha conta de energia?”, pesquisei “Como posso economizar dinheiro na minha conta de energia?”

Apenas uma uma palavra . Isso faria diferença?

No fim das contas, funcionou. Claude gerou uma resposta muito mais detalhada à minha pergunta do que a resposta original. 

Na comparação de imagens abaixo, é possível observar que o texto da resposta fica bem mais extenso após a adição da palavra “dinheiro” à consulta. Também há títulos para organizar as informações.

Quando executei essa mesma consulta modificada no Gemini, as informações apresentadas também mudaram. Ele ofereceu informações sobre programas governamentais dos quais eu poderia me beneficiar, incluindo créditos fiscais, descontos e outras dicas para economizar dinheiro.

Então, o que isso significa?

Isso significa que mesmo as menores alterações em uma consulta podem alterar as informações contidas na resposta, o que, por sua vez, pode afetar as informações que você publica em suas páginas. 

Como você pode agir com base nessa análise

Se você está focando em consultas baseadas em perguntas, aqui estão algumas dicas que você pode aplicar à sua estratégia de otimização de pesquisa com IA:

Organize e categorize o conteúdo da sua página

A maioria dos resultados dos mecanismos de busca confirmou o que os especialistas em marketing vêm defendendo em relação à IA: organize as informações nas suas páginas.

O uso de subtítulos para organizar as informações em sua página traz benefícios em vários aspectos. Isso ajuda os rastreadores de IA a compreender melhor o conteúdo da sua página, além de fornecer contexto e facilitar a compreensão.

Os subtítulos também ajudam os leitores. Eles permitem que as pessoas saibam o que esperar de uma seção de informações e pulem diretamente para a seção que estão procurando. 

Portanto, aproveite os subtítulos para ajudar a organizar as informações, de modo que tanto os leitores quanto os mecanismos de busca possam acessá-las com facilidade.

Levar em conta as alterações nas palavras-chave

Minha pequena tentativa de modificar a consulta original revelou uma coisa importante: as alterações nas palavras-chave importam. Você pode pensar que adicionar uma palavra não faz diferença, mas, na prática, isso fornece contexto adicional para os LLMs, o que faz com que informações diferentes sejam exibidas.

Essa é uma diferença em relação ao SEO tradicional. No SEO tradicional, ao segmentar tanto “economizar na minha conta de energia” quanto “economizar dinheiro na minha conta de energia”, seriam exibidos os mesmos sites com as mesmas informações, talvez com algumas fontes diferentes.

Mas, no que diz respeito aos LLMs, essas diferenças sutis permitem que essas plataformas forneçam detalhes mais precisos, o que altera a resposta.

Portanto, quer você esteja atualizando uma página antiga ou criando uma nova, é preciso levar em conta como sua palavra-chave ou frase pode ser modificada. Insira suas palavras-chave relacionadas em um LLM e observe como a resposta muda em relação à palavra-chave ou frase original. Isso ajudará você a identificar lacunas de informação que podem ser preenchidas para aumentar suas chances de aparecer nos resultados do LLM.

Tipo de consulta n.º 2: Baseada em pesquisa

Para esse tipo de consulta, forneci a todos os motores de geração de texto uma solicitação na qual eu procurava um seguro residencial e especifiquei as informações que desejava obter.

Aqui estão as respostas:

Aqui estão algumas conclusões importantes extraídas dessas consultas:

• Todos os mecanismos de busca forneceram as informações solicitadas. Surpreendentemente, mesmo ao inserir o prompt extenso no Google, o AI Overviews ainda produziu informações sobre todos os aspectos que eu queria saber. O grande diferencial, porém, foi a formatação.
• Todos, exceto Claude, AI Overviews e Gemini, apresentaram as informações em uma tabela. Nessa consulta específica, as informações que solicitei foram apresentadas em uma tabela de fácil compreensão, na qual foram detalhados itens como custo, feedback do atendimento ao cliente e informações sobre como registrar reclamações.  
• Todos, exceto o Gemini, forneceram referências bibliográficas para as informações. Uma das descobertas mais interessantes ao comparar as respostas a essa consulta é que todos os mecanismos, exceto o Gemini, forneceram referências às informações.

O Copilot, mais uma vez, proporcionou uma experiência diferente — apresentou-me uma resposta com um toque de personalização baseada na localização. Embora listasse as mesmas seguradoras que outros mecanismos de geração de conteúdo, incluiu uma seguradora específica da Pensilvânia que eu poderia utilizar. Assim, mais uma vez, as informações do Copilot estavam um pouco mais adaptadas às minhas necessidades.

Como você pode agir com base nessa análise

Com base na análise dessas palavras-chave, eis algumas conclusões que você pode tirar deste exemplo de pesquisa.

Em caso de dúvida, coloque o usuário em primeiro lugar

Nessa pesquisa, a organização foi fundamental. A maioria dos mecanismos de busca apresentava as informações em uma tabela porque, no fim das contas, um usuário como eu procura comparar para encontrar a empresa que parece mais adequada às minhas necessidades.

Assim, em vez de ler sobre cada empresa separadamente, posso vê-las lado a lado e comparar os aspectos importantes para mim (custo, facilidade para registrar uma reclamação, etc.).

Isso significa: Em caso de dúvida, coloque o usuário em primeiro lugar.

Ter uma página que apresente as informações no formato mais lógico é uma maneira eficaz de ajudar os bots de IA a rastrear e processar as informações com facilidade, além de proporcionar uma experiência positiva para qualquer pessoa que visite sua página.

Na verdade, trata-se de resumir o que o usuário está procurando e o que ele espera da consulta. Com uma consulta como esta, o indício é que eu gostaria de comparar empresas, e a IA refletiu isso.

Embora inserir algo como uma tabela, neste caso, não signifique que a IA simplesmente copiará toda a sua tabela, isso facilita que ela utilize as informações da sua página para preencher as lacunas (e talvez até seja citada!).

Seja meticuloso

Se essa reflexão nos leva a alguma conclusão, é a importância de ser minucioso. Criar conteúdo de baixa qualidade e sem substância não satisfará os usuários, independentemente do mecanismo de busca que utilizem. Independentemente da forma como a informação foi apresentada (com ou sem tabela), ela era completa e forneceu exatamente o que eu queria saber.

Dito isso, se você quiser ter a chance de aparecer nas respostas dessas ferramentas de IA generativa, também precisa ser meticuloso. Pense nas perguntas que as pessoas poderiam fazer sobre um determinado assunto e parta daí.

Então, por exemplo, se alguém estiver procurando as melhores seguradoras de imóveis, que informações essa pessoa gostaria de saber? Provavelmente, ela gostaria de saber detalhes como o custo ou a taxa de sucesso dos pedidos de indenização. Certificar-se de incluir essas informações essenciais na sua página aumenta suas chances de aparecer nas respostas da IA.

Tipo de consulta nº 3: Baseada em compras

Para esse tipo de consulta, optei por uma pergunta simples que as pessoas costumam fazer: “onde posso comprar [item]”. Assim, explorei esse tipo de consulta com a pergunta “Onde posso comprar carnes defumadas online?”

Aqui estão as respostas:

Aqui estão algumas conclusões importantes extraídas dessas consultas:

• • A maioria dos mecanismos generativos estruturava as respostas por categorias. Mesmo com uma intenção mais voltada para a fase final do funil (BOFU), a maioria dos mecanismos generativos ainda apresentava as opções de forma informativa, categorizando-as. A pesquisa foi enquadrada mais como uma busca de descoberta de marca do que como uma busca baseada em produtos.
  • As opções “Visão geral da IA”, “Modo IA” e “Perplexidade” ofereciam uma opção local. Os outros mecanismos generativos se limitaram a marcas e fornecedores mais conhecidos nacionalmente.
  • Os motores generativos não apresentaram respostas consistentes. Havia alguma sobreposição entre os mecanismos de busca de IA, mas não muita.

Mais uma vez, o Copilot se destacou das demais respostas. A maioria das respostas listava os locais onde comprar carnes defumadas e fornecia uma descrição do que cada um deles oferecia. O Copilot, por outro lado, apresentou listagens com produtos específicos disponíveis para compra, adotando uma abordagem que prioriza o produto em vez de priorizar a marca, ao contrário do que fizeram os outros mecanismos generativos.

Se você optar por obter mais informações sobre o produto, poderá ver detalhes como a classificação por estrelas, a marca e o peso. O Copilot também integra dados do histórico de preços para ajudar você a saber se está fazendo o melhor negócio.

Como você pode agir com base nessa análise

Então, se você está focando em consultas relacionadas a compras, o que pode tirar dessa análise?

Construa sua marca

Para pesquisas com intenção de compra como esta, é fundamental fortalecer sua marca. Você precisa criar uma forte associação entre sua marca e o que oferece (produtos ou serviços). Dessa forma, sua marca aparecerá entre os resultados.

Crie associações de palavras-chave com a sua marca. Assim, como neste exemplo, um estabelecimento que vende carnes defumadas se concentraria em palavras-chave relacionadas a esse produto para ajudar a criar uma associação de marca entre a empresa e o produto.

Melhore as descrições dos seus produtos ou serviços

No caso de pesquisas na parte final do funil, é fundamental fornecer uma descrição detalhada do seu produto que possa servir de contexto para os mecanismos de pesquisa. 

Na consulta de exemplo, muitos dos mecanismos de geração classificaram as opções — elas foram agrupadas em categorias como “varejistas nacionais” ou “opções artesanais”. Ao integrar descritores como esses às suas listagens de produtos, você pode ajudar a fornecer contexto para a IA, mas também indicar a ela onde posicionar sua empresa nos resultados.

Tipo de consulta nº 4: Baseada na localização

O último tipo de consulta que vamos analisar é a consulta baseada em localização. Para essa consulta local, usei a pergunta “Onde fica o melhor restaurante italiano em Manhattan?”

Aqui estão as respostas:

Aqui estão algumas conclusões importantes extraídas dessas consultas:

• Há pouca sobreposição entre as recomendações. Embora certos mecanismos de geração apresentassem recomendações coincidentes, não houve nenhum restaurante que aparecesse em todas elas. No máximo, o mesmo restaurante apareceu nas respostas de 2 a 3 plataformas, indicando que todos esses mecanismos utilizam fontes diferentes.
• As visões gerais de IA não foram acionadas para esta consulta. Isso pode indicar que essas pesquisas do tipo BOFU estão atualmente sendo excluídas do recebimento de Visões gerais da IA.
• O AI Mode, o Perplexity e o ChatGPT adotaram uma abordagem semelhante à de listagens locais para responder à consulta. Eles forneceram respostas que incluem listagens de empresas locais com informações importantes, como avaliações, preços, horário de funcionamento e muito mais.
• O ChatGPT e o Modo IA foram os únicos que exibiram um mapa. O mapa mostrava os diferentes locais dos restaurantes recomendados. No ChatGPT, ao clicar em um dos marcadores do mapa, você era direcionado para os restaurantes recomendados. No Modo IA, o Perfil do Google Business era exibido na barra lateral.

Como você pode agir com base nessa análise

Agora que você tem uma ideia de como diferentes mecanismos de busca generativos respondem à mesma consulta local, o que pode fazer para otimizar a presença da sua empresa neles? No fundo, seguir as melhores práticas de SEO local trará os melhores resultados.

Aqui estão algumas coisas especialmente importantes a fazer:

Priorize a otimização das suas informações locais

Otimizar as informações da sua empresa local é fundamental para aparecer nas pesquisas com IA generativa. Se você deseja aparecer no Modo IA, no Perplexity ou no ChatGPT, isso é especialmente importante, pois essas plataformas apresentam listagens locais aos usuários.

Mas, de modo geral, as pesquisas locais (independentemente do mecanismo de busca) exigem informações locais; por isso, é importante que as informações locais da sua empresa estejam bem definidas. Isso inclui otimizar informações como:

• Horário de funcionamento
• Localização (ou áreas de atendimento)
• Custo
• Avaliações

Manter essas informações atualizadas ajudará a garantir que esses mecanismos de busca reconheçam que seu site é relevante para as pesquisas locais, além de assegurar que suas informações estejam corretas quando forem exibidas. 

💡 Dica extra: Acumule avaliações no seu perfil. As avaliações ajudarão a criar confiança na sua marca, o que pode ajudar a melhorar a visibilidade nas pesquisas locais e de IA.

Diversifique a presença da sua empresa na comunidade local

Nenhum dos mecanismos geradores apresentava exatamente os mesmos registros de empresas, o que significa que provavelmente estão utilizando fontes diferentes. Por isso, é recomendável diversificar os locais onde sua empresa aparece na internet, para aumentar suas chances de aparecer nos resultados de pesquisa.

Então, fortaleça sua presença em diretórios locais como:

• Perfil do Google para Empresas
• Yelp
• TripAdvisor

Você também pode reforçar sua presença em diretórios especializados do setor e em sites agregadores que publicam listas dos “melhores”.

Independentemente de onde você apareça, certifique-se de que suas informações estejam corretas em toda a web, incluindo seus dados de contato, horário de funcionamento e os serviços que você oferece. Isso garante que, à medida que você diversifica sua presença, todos recebam as mesmas informações, independentemente de onde as encontrem (ou de onde os LLMs as obtenham).

Conclusões gerais desta análise das respostas da IA generativa

Depois de analisar os diferentes tipos de consultas e observar como os diversos mecanismos generativos respondem a essas mesmas consultas, é possível identificar alguns temas recorrentes ao longo do processo.

Aqui estão alguns pontos a serem considerados, com base nos resultados desta análise:

• A formatação é importante: Não só a qualidade e o valor do seu conteúdo são importantes, mas a forma como você o apresenta também faz diferença. Apresentar um conteúdo organizado ajudará os mecanismos de busca a compreender melhor o seu conteúdo e sua relevância para a consulta, o que pode aumentar suas chances de aparecer nos resultados.
• A formulação da consulta pode alterar os resultados: Apenas uma diferença de uma palavra pode afetar as informações que as pessoas obtêm ao realizar uma consulta em um mecanismo de busca. É importante levar em conta as variações relacionadas à consulta para garantir que sua empresa continue aparecendo nesses resultados de busca.
• Os mecanismos generativos diversificam suas fontes: Nem todos os mecanismos generativos dependem das mesmas fontes para produzir respostas. A cada consulta, observou-se uma ligeira variação e diferenças, indicando que certos mecanismos extraem informações de outros lugares. Diversificar sua presença na web pode ajudar a garantir que você apareça nos locais de onde esses mecanismos extraem informações.
• A abordagem centrada no usuário prevalece: Antecipando o que o usuário precisa em uma consulta ajudará você a ter mais chances de ser selecionado como recurso por qualquer mecanismo generativo. Colocar o usuário em primeiro lugar para garantir uma apresentação clara e bem organizada das informações fará toda a diferença.

Em conclusão, a pesquisa com IA generativa é não uma solução única para todos. Diferentes mecanismos priorizam diferentes informações, formatos e citações, o que significa que você precisa de uma abordagem com vários mecanismos para sua estratégia de pesquisa. 

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