Definindo sua estratégia de SEO para LLM: é possível usar a mesma estratégia para todos os mecanismos de busca baseados em IA?

Um estudo recente revelou que as recomendações de marcas nas respostas de pesquisa com IA variam em 62% das vezes.

Isso significa que os mecanismos de IA não selecionam sempre as mesmas pessoas, marcas, empresas ou produtos nas pesquisas. As respostas podem variar ligeiramente dependendo do mecanismo de IA e até mesmo de outros fatores, como a localização.

Isso pode fazer você se perguntar: será que dá para usar uma estratégia de SEO baseada em LLM que sirva para tudo?

Vamos conversar sobre isso.

É possível adotar uma estratégia de SEO LLM genérica?

Sim, até certo ponto.

No fundo, os mecanismos de busca baseados em IA funcionam de maneira muito semelhante. Seu objetivo é processar consultas, recuperar informações, compilá-las e gerar uma resposta.

A diferença entre eles está em aspectos como o contexto e os dados de treinamento.

Vamos usar esta pergunta como exemplo: “Quem foram os melhores artistas musicais do início dos anos 2000?”

Se você perguntar ao ChatGPT, receberá listas organizadas com marcadores de artistas e uma breve justificativa para a inclusão de cada um deles na lista. Todos estão organizados por gênero (pop, hip-hop, etc.):

Agora, se você fizer exatamente a mesma consulta ao Gemini, a organização e as informações fornecidas serão bem diferentes:

Já o Gemini classifica os artistas com base nos líderes das paradas e nos que definiram um gênero. A mesma consulta, mas duas abordagens diferentes na forma como a informação é apresentada.

Basta comparar essas duas consultas de exemplo para perceber como o processo de “raciocínio” foi diferente. O ChatGPT abordou a questão sob a perspectiva de “quem é o melhor em cada gênero”, enquanto o Gemini considerou os melhores artistas de maneira geral, apontando uma pessoa específica como o artista que definiu o gênero.

Portanto, embora haja artistas em comum e as informações sejam semelhantes, a formatação e a abordagem são diferentes.

Se você quiser uma análise aprofundada de como os LLMs processam as mesmas consultas, fiz uma análise detalhada sobre como os mecanismos de busca baseados em IA respondem à mesma consulta — lá você poderá ter uma visão mais clara do assunto.

Mas, só de analisar esta pequena amostra, dá para perceber que uma estratégia geral de SEO para LLMs é boa para estabelecer uma base, mas talvez seja necessário ajustar certas abordagens de acordo com os LLMs que você está visando.

Por que os LLMs apresentam diferenças ao gerar respostas

Como mencionei anteriormente, os LLMs têm uma estrutura básica semelhante, mas, fora isso, há muitas variáveis.

Esses são fatores que podem influenciar as respostas geradas pelos LLMs:

• Atualidade dos dados de treinamento: os LLMs variam de acordo com a atualidade dos dados com os quais são treinados. Alguns LLMs são treinados com dados mais recentes, o que pode gerar respostas diferentes das de um LLM treinado com dados mais antigos.
• Método de recuperação: os LLMs geralmente extraem informações de seus dados de treinamento e/ou da internet. O método de recuperação utilizado em primeiro lugar depende da plataforma.
• Peso da autoridade versus atualidade: sabemosque tanto a autoridade quanto a atualidade são fatores que influenciam as respostas dos LLMs, mas em que medida? Alguns LLMs atribuem mais peso à autoridade do que à atualidade, e vice-versa.
• Interpretação da consulta:os mecanismos de busca baseados em IAinterpretam a mesma consulta de maneiras diferentes, o que resulta em respostas ligeiramente diferentes de cada LLM.
• Relevância da localização: a localização do usuário pode influenciar os resultados de determinadas pesquisas, especialmente quando se trata de uma pesquisa local.

A análise desses fatores pode ajudar a explicar por que uma marca pode aparecer em uma posição mais alta na resposta de um LLM em comparação com outro e por que certas marcas podem ser citadas em detrimento de outras.

Quando usar uma estratégia geral de SEO (LLM) versus otimizações específicas

A esta altura, você pode estar se sentindo sobrecarregado. A ideia de ter que criar uma estratégia específica para cada LLM parece muito trabalhosa — e realmente é. É por isso que o importante é, na verdade, ser criterioso ao decidir quando e onde otimizar para LLMs específicos.

Uma estratégia geral de SEO para LLM servirá como uma boa base para você começar e ganhar alguma visibilidade. Siga práticas como:

• Ter um conteúdo claro e confiável que forneça respostas diretas
• Sugestões de segmentação relevantes para o seu conteúdo
• Obter menções consistentes à marca em toda a web
• Aproveitando os dados de estrutura
• Criando uma arquitetura de site fácil de navegar
• Ter uma identidade de marca clara e consistente em todas as menções

Essa abordagem abrangente oferece uma boa base para estar presente em todos os LLMs.

Então, quando você começa a se concentrar em otimizações mais planejadas?

Aqui estão dois cenários importantes em que otimizações intencionais são justificadas:

• Seu público está concentrado em uma plataforma específica: se você perceber que a maior parte do seu tráfego vem de um LLM específico, isso indica que você deve realizar algumas otimizações específicas para a plataforma onde está observando a maior concentração de usuários.
• Você está percebendo lacunas de visibilidade: sevocê aparece nas respostas em uma plataforma, mas está ausente em outra, isso é um sinal de que precisa fazer alguns ajustes específicos para cada plataforma a fim de garantir sua visibilidade.

Alguma dessas situações se aplica a você? Se sim, comece a pesquisar a plataforma de LLM de sua preferência para descobrir quais ajustes específicos você precisa fazer para aumentar sua visibilidade.

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