Definir a sua estratégia de SEO para LLM: é possível utilizar a mesma estratégia para todos os motores de busca com 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 motores de IA não selecionam sempre as mesmas pessoas, marcas, empresas ou produtos nas pesquisas. As respostas podem variar ligeiramente consoante o motor de IA e até mesmo outros fatores, como a localização.

Isso pode levá-lo a questionar-se: será possível adotar uma estratégia de SEO baseada em LLM que sirva para tudo?

Vamos falar sobre isso.

É possível aplicar uma estratégia de SEO LLM genérica?

Sim, até certo ponto.

No fundo, os motores de busca baseados em IA funcionam de forma muito semelhante. O seu objetivo é processar consultas, recuperar informações, compilá-las e gerar uma resposta.

A diferença reside em aspetos como o contexto e os dados de treino.

Vamos tomar esta pergunta como exemplo: «Quem foram os melhores artistas musicais do início dos anos 2000?»

Se perguntares ao ChatGPT, receberás listas organizadas com marcadores de artistas e uma breve justificação para a inclusão de cada um deles na lista. Estão todos organizados por género (pop, hip-hop, etc.):

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

Em contrapartida, o Gemini classifica os artistas com base nos líderes das tabelas e nos que marcaram o género. A mesma pesquisa, mas duas abordagens diferentes quanto à forma como a informação é apresentada.

Basta comparar estas duas consultas de exemplo para perceber como o processo de «raciocínio» diferiu. O ChatGPT abordou a questão do ponto de vista de «quem é o melhor em cada género», enquanto o Gemini considerou os melhores artistas em geral, apontando uma pessoa específica como o artista que definiu o género.

Assim, embora haja artistas em comum e a informação seja semelhante, a formatação e a abordagem são diferentes.

Se quiseres uma análise aprofundada sobre como os LLMs processam as mesmas consultas, fiz uma análise detalhada sobre a forma como os motores de busca com IA respondem à mesma consulta — lá poderás ter uma ideia mais clara.

No entanto, basta olhar para esta pequena amostra para perceber que uma estratégia geral de SEO para LLMs é boa para estabelecer uma base, mas poderá ser necessário ajustar certas abordagens consoante os LLMs a que se destina.

Por que razão os LLMs apresentam diferenças na geração de respostas

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

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

• Atualidade dos dados de treino: os LLMs variam consoante a atualidade dos dados com que 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 costumam recorrer aos seus dados de treino e/ou à Internet. O método de recuperação que utilizam em primeiro lugar depende da plataforma.
• Peso da autoridade versus atualidade: sabemosque tanto a autoridade como a atualidade são fatores que influenciam as respostas dos LLM, mas em que medida? Alguns LLM atribuem mais peso à autoridade do que à atualidade, e vice-versa.
• Interpretação da consulta:os motores de busca baseados em IAinterpretam a mesma consulta de forma diferente, o que resulta em respostas ligeiramente diferentes por parte de diferentes modelos de linguagem de grande escala (LLMs).
• Relevância da localização: A localização do utilizador pode influenciar os resultados de determinadas pesquisas, especialmente quando se trata de uma pesquisa local.

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

Quando utilizar uma estratégia geral de SEO (LLM) em comparação com otimizações específicas

A esta altura, é possível que se sinta sobrecarregado. A ideia de ter de criar uma estratégia específica para cada LLM parece uma tarefa enorme — e é mesmo. É por isso que o importante é, na verdade, ser criterioso quanto ao momento e ao contexto em que se faz a otimização para LLMs específicos.

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

• Ter conteúdo claro e fiável que forneça respostas diretas
• Sugestões de segmentação relevantes para o seu conteúdo
• Obter menções consistentes à marca em toda a Internet
• Aproveitar os dados de estrutura
• Criar uma arquitetura de site fácil de percorrer
• Ter uma identidade de marca clara e consistente em todas as referências

Esta abordagem abrangente proporciona-lhe uma boa base para estar presente em todos os LLMs.

Então, quando é que se começa a concentrar em otimizações mais deliberadas?

Eis dois cenários fundamentais em que se justificam otimizações intencionais:

• O seu público está concentrado numa plataforma específica: se verificar que a maior parte do seu tráfego provém de um LLM específico, isso indica que deve realizar algumas otimizações específicas para a plataforma onde se verifica a maior concentração de utilizadores.
• Está a verificar lacunas de visibilidade: seaparece nas respostas numa plataforma, mas não aparece noutra, isso é um sinal de que precisa de fazer alguns ajustes específicos para cada plataforma, a fim de garantir a sua visibilidade.

Alguma destas situações aplica-se a si? Se sim, comece a pesquisar a plataforma de LLM da sua escolha para ver que otimizações específicas precisa de fazer para ajudar a aumentar a sua visibilidade.

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