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GEO / AEO

Ele perguntou à IA. Ela respondeu com três nomes. Nenhum era o seu.

Seu cliente parou de abrir dez abas. Ele pergunta e recebe uma resposta pronta, com dois ou três nomes dentro. Quem está nessa resposta não disputa mais nada — já ganhou. A gente coloca você lá.

O dado que abre a oportunidade. Na auditoria de 25 agências de criação de sites feita em 15/08/2026, dez não publicavam llms.txt real — incluindo a brasileira mais bem posicionada da amostra, que posiciona GEO como serviço principal no próprio menu e cujo JSON-LD da home trazia apenas Country e PostalAddress. Se quem vende o remédio não toma, o setor inteiro do seu cliente também não tomou.

Ver o método e a amostra completa →

Implementação

Cinco coisas. Você mesmo consegue conferir todas.

Você não precisa acreditar na gente. Cada item abaixo vem com o teste que você pode rodar sozinho — inclusive neste site, agora.

  1. 01

    HTML servido, não renderizado

    O Google renderiza JavaScript. ChatGPT, Perplexity e boa parte dos crawlers de IA, com frequência, não. Todo conteúdo que precisa ser citado sai pronto do servidor — inclusive número de prova social, que aqui nunca depende de animação.

    Como conferir: Desligue o JavaScript no navegador. Se sumiu, não existe para o modelo.

  2. 02

    llms.txt real na raiz

    Um arquivo de texto limpo que descreve a entidade: o que a empresa faz, para quem, com que preços, com que limitações. Sem menu, sem script, sem layout no meio. Dez das 25 agências auditadas não tinham nenhum.

    Como conferir: Abra /llms.txt neste domínio. Está lá, e é conteúdo, não um 200 vazio.

  3. 03

    Entidade consistente

    O mesmo nome, o mesmo endereço e o mesmo telefone no site, no JSON-LD, no perfil do Google e em cada perfil externo. Divergência de NAP faz o modelo tratar a mesma empresa como duas entidades diferentes e diluir a confiança nas duas.

    Como conferir: Compare o rodapé com o schema da página. Saem do mesmo objeto em código.

  4. 04

    FAQ estruturada em FAQPage

    Pergunta escrita como o cliente escreveria, resposta autossuficiente em um parágrafo. É o formato que os mecanismos de resposta extraem melhor, porque o modelo consegue citar a resposta inteira sem depender do resto da página.

    Como conferir: A resposta está no HTML mesmo com o acordeão fechado.

  5. 05

    Acompanhamento de citação

    Perguntas fixas, repetidas em intervalo regular nos principais mecanismos, registrando quando e como a marca aparece. É medição de amostra, não ranking — e é vendida como amostra, porque não existe posição fixa em resposta generativa.

    Como conferir: Relatório mensal no plano contínuo, com as perguntas usadas listadas.

Perguntas

O que dá para prometer, e o que não dá.

O que é GEO e qual a diferença para SEO?

GEO, ou Generative Engine Optimization, é o trabalho de preparar um site para ser lido e citado dentro da resposta de um mecanismo generativo como ChatGPT, Perplexity ou o modo de IA do Google. SEO prepara o site para aparecer numa lista de links. A diferença prática é técnica: buscadores renderizam JavaScript e navegam links, enquanto boa parte dos crawlers de IA lê o HTML servido, o JSON-LD e arquivos de texto limpo. Um site pode ranquear bem e ser invisível para modelos, e isso é comum.

AEO e GEO são a mesma coisa?

Na prática do dia a dia, sim. AEO, Answer Engine Optimization, é o termo mais antigo e nasceu com os blocos de resposta direta do próprio Google. GEO surgiu com os mecanismos generativos. As duas siglas descrevem o mesmo objetivo — ser a fonte da resposta, e não um dos dez links abaixo dela — e o trabalho técnico é praticamente idêntico.

Dá para garantir que minha empresa vai ser citada pelo ChatGPT?

Não, e desconfie de quem garantir. Não existe posição fixa em resposta generativa: o mesmo prompt pode devolver fontes diferentes em dias diferentes, e nenhum fornecedor controla o índice de um modelo. O que dá para fazer é remover os impedimentos técnicos, estruturar a entidade e medir a frequência de citação ao longo do tempo — que é o que a gente entrega e como a gente relata.

llms.txt já é um padrão adotado pelos modelos?

Ainda não é um padrão consolidado nem há garantia pública de que todos os grandes provedores o consumam. É uma proposta em adoção, barata de implementar e sem efeito negativo. A recomendação aqui é honesta: implemente porque o custo é baixo e o ganho é assimétrico, não porque alguém provou que funciona. Quem afirmar mais que isso está vendendo certeza que não tem.

Preciso refazer o site para implementar GEO?

Depende do que existe hoje. Num site estático ou renderizado no servidor, quase tudo é adição: schema, llms.txt, FAQ estruturada e ajuste de conteúdo. Num site em que o conteúdo só aparece depois do JavaScript, o problema é a arquitetura, e aí a implementação de GEO isolada resolve pouco. O diagnóstico separa os dois casos antes de qualquer orçamento.

Quer saber se a IA já te conhece?

A gente checa e te manda por escrito. É a parte do diagnóstico que mais surpreende — quase todo mundo descobre que está invisível para um canal que já está mandando cliente para o concorrente.

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