Otimização para LLMs

A Otimização para LLMs é o processo de otimizar um site para que seja compreensível, confiável e acessível à maioria dos grandes modelos de linguagem.

Como ChatGPT, Google AI Overview, Gemini, Claude, Grok, Perplexity e outros, para que o conteúdo do site possa ser utilizado na geração de respostas.

Como fazer com que o ChatGPT, Claude e Gemini recomendem a sua marca?

Cada vez mais utilizadores deixam de abrir o Google ou comparar dezenas de sites. Em vez disso, fazem perguntas diretamente aos sistemas de IA: Qual ferramenta de IA é melhor, Gemini ou ChatGPT? Que serviço devo utilizar para a pesquisa de palavras-chave? Pode recomendar o melhor escritor de IA para SEO?

Nas suas respostas, ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity não apresentam uma lista de links. Em vez disso, recomendam alguns produtos e explicam brevemente porque vale a pena utilizá-los ou considerá-los.

Isto cria uma nova questão para muitas empresas: porque é que os sistemas de IA recomendam algumas marcas e nunca mencionam outras?

Isto é chamado Otimização para LLMs — uma disciplina destinada a aumentar a probabilidade de os grandes modelos de linguagem utilizarem informações sobre o seu produto e o recomendarem nas suas respostas.

Se o SEO tradicional responde à pergunta “Como aparecer nos resultados de pesquisa?”, a otimização para IA responde a uma pergunta diferente: “Como fazer com que os sistemas de IA recomendem o seu site ou a sua marca?”

Esta é uma diferença significativa e fundamental porque, na pesquisa tradicional, é o utilizador que escolhe em que link clicar. Na pesquisa por IA, essa escolha é feita pelo modelo de linguagem.

É por isso que já não é suficiente otimizar apenas as páginas do seu site. Também precisa de otimizar a presença geral da sua marca. É precisamente por isso que a otimização para IA está a tornar-se um novo canal de aquisição de tráfego.

Cada recomendação feita pelo ChatGPT ou Gemini é, essencialmente, o equivalente digital de uma recomendação pessoal. Se um utilizador perguntar qual é o melhor serviço para pesquisa de palavras-chave, espera receber uma lista selecionada de soluções confiáveis — não apenas um diretório de ferramentas com descrições e funcionalidades. Como resultado, os sistemas de IA fornecem uma resposta completa sobre o produto recomendado.

Em que é que a Otimização para LLMs difere do SEO e da AEO?

Estas disciplinas estão estreitamente relacionadas, mas resolvem problemas completamente diferentes. Vejamos a comparação abaixo.

Nenhuma destas disciplinas compete com as outras. Em vez disso, complementam uma estratégia unificada para a presença digital da sua marca na era da inteligência artificial.

GEO ou LLMO: qual é a diferença?

Quando a pesquisa alimentada por IA surgiu, os profissionais de marketing adotaram rapidamente dois novos termos: GEO (Otimização para motores generativos) e LLMO (Otimização para grandes modelos de linguagem).

Então, qual é a diferença entre eles?

GEO (Otimização para motores generativos) concentra-se nos motores de pesquisa alimentados por IA, como Perplexity, Google AI Overviews e SearchGPT. O principal objetivo do GEO é garantir que o algoritmo RAG (Pesquisa + IA), que recupera informações da Web em tempo real, encontra o seu site, considera-o uma fonte confiável e inclui um link para ele na resposta gerada.

LLMO (Otimização para grandes modelos de linguagem) adota uma abordagem mais ampla. Concentra-se na presença da sua marca dentro do próprio modelo de linguagem. O objetivo da LLMO é criar associações fortes (embeddings) na “memória” da rede neural.

Se o ChatGPT ou Claude perdesse o acesso à Internet e um utilizador perguntasse: “Pode recomendar a melhor ferramenta de pesquisa de palavras-chave?”, o modelo deveria continuar a mencionar a sua marca com base no conhecimento adquirido durante o treino.

Porque é que o ChatGPT e outros LLMs recomendam alguns produtos e ignoram outros?

Esta é uma das perguntas mais comuns entre fundadores de SaaS e profissionais de marketing.

As recomendações são influenciadas por muitos fatores diferentes. Os grandes modelos de linguagem analisam a quantidade de informação disponível sobre diferentes fontes para determinar quais empresas são mencionadas com maior frequência, quão confiáveis são e como os utilizadores as avaliam.

Para quais modelos de linguagem deve otimizar?

Quando falamos de Otimização para LLMs, muitas pessoas pensam imediatamente no ChatGPT porque é um dos maiores players do mercado.

No entanto, existem muitos outros grandes modelos de linguagem, e cada um possui as suas próprias características. Por isso, vamos analisar cada um deles mais detalhadamente.

ChatGPT (OpenAI)

O ChatGPT é um dos assistentes de IA mais populares do mundo. Foi originalmente introduzido como um modelo de geração de texto, mas atualmente evoluiu para um dos ecossistemas mais avançados para raciocínio complexo, programação e análise aprofundada.

Recolhe informações sobre marcas de arquivos globais como o Common Crawl, bem como de bases de dados de avaliações confiáveis e da pesquisa na Web em tempo real alimentada pelo Bing.

Graças à integração profunda com o Apple Intelligence, o ecossistema ChatGPT processa contextos de pesquisa sintetizados pelo Applebot, tornando a documentação técnica da sua marca compatível com os requisitos da Apple.

Torne o seu conteúdo o mais específico possível: elimine o conteúdo superficial e responda diretamente às perguntas dos utilizadores. Como etapa adicional, pode criar um ficheiro llms.txt na raiz do seu site — este é um formato não oficial, mas cada vez mais popular.

Gemini (Google)

O Gemini está profundamente integrado no ecossistema da Google e está a tornar-se parte da experiência de pesquisa tradicional. Desenvolvido pela DeepMind, é um sistema multimodal que se destaca na análise de imagens, vídeos e código, bem como na realização de pesquisas rápidas na Web.

O Gemini recolhe informações sobre empresas a partir de bases de dados de texto confiáveis, enciclopédias e documentação oficial. Também obtém informações sobre marcas diretamente do Google Search, Google Maps, Google Business e dos principais diretórios empresariais.

Otimizar a sua marca para o Gemini exige um excelente SEO tradicional, uma presença verificada no Google Maps, uma otimização mobile impecável e a implementação de dados estruturados em JSON-LD.

Claude (Anthropic)

O Claude posiciona-se como um modelo de linguagem focado na precisão, segurança e análise aprofundada de informação.

Criado por antigos funcionários da OpenAI, o Claude é amplamente utilizado para análise aprofundada de texto, criação de conteúdo longo, trabalho com documentos extensos e desenvolvimento de software.

Os crawlers ClaudeBot e Claude Search Bot recolhem informações sobre marcas a partir de bases de dados de texto confiáveis, publicações científicas, Wikipedia e resultados de pesquisa em tempo real baseados nas consultas dos utilizadores.

Permita o acesso dos bots da Anthropic no ficheiro robots.txt padrão e concentre-se numa análise aprofundada do conteúdo, sem conteúdo promocional superficial. O ficheiro llms.txt pode funcionar como uma ferramenta auxiliar para permitir que a IA navegue rapidamente pelo seu site.

Perplexity AI

O Perplexity combina as capacidades de um grande modelo de linguagem com pesquisa na Web em tempo real. Quase todas as respostas incluem citações das fontes utilizadas, tornando o Perplexity fundamentalmente diferente dos assistentes de IA tradicionais.

O crawler PerplexityBot indexa a Web para construir a sua base de dados de pesquisa, enquanto o Perplexity-User visita diretamente os sites em resposta às consultas dos utilizadores. É amplamente utilizado para pesquisa instantânea na Web, estudos de mercado aprofundados e verificação de factos.

Para otimizar o seu site para o Perplexity, permita estes user agents no seu ficheiro robots.txt, estruture o conteúdo em blocos curtos e ricos em informação e implemente marcação Schema.org para ajudar a IA a extrair factos de forma mais eficiente.

LLaMA (Meta AI)

O LLaMA é um modelo de linguagem de código aberto concebido para implementar assistentes de IA locais em infraestruturas privadas.

É treinado com snapshots da Internet e grandes conjuntos de dados estatísticos. As informações sobre marcas são recolhidas principalmente a partir de fontes estabelecidas, como Wikipedia, Crunchbase e grandes publicações de notícias.

Para otimizar a sua marca para a Meta AI, concentre-se em relações públicas digitais tradicionais, registe a sua empresa em diretórios confiáveis, mantenha uma presença em plataformas baseadas em wikis e fortaleça a sua reputação online geral.

Grok (xAI)

Desenvolvido pela xAI no final de 2023, o modelo Grok é treinado no supercomputador Colossus e é conhecido pelo seu humor espirituoso. As versões mais recentes do modelo são fortes em programação, matemática e análise de dados.

Através da integração com a rede social X (Twitter), a IA aprende instantaneamente sobre acontecimentos mundiais e, para a pesquisa Web clássica, depende de dados de parceiros como Bing e Wikipedia.

Para que o Grok recomende o seu produto, especificar simplesmente um user agent no robots.txt não é suficiente. Precisa de uma presença ativa e de menções à marca na própria rede social X, bem como de uma marcação técnica limpa do seu site utilizando JSON-LD, que permite aos crawlers de pesquisa recolher factos sobre a sua empresa.

Princípios gerais da Otimização para LLMs

Apesar das diferenças entre estes modelos de linguagem, é possível identificar vários princípios comuns de otimização.

Todos os LLMs modernos procuram utilizar marcas conhecidas e confiáveis, baseiam-se em informações provenientes de várias fontes independentes, dão preferência a conteúdos especializados e atualizados, consideram a reputação online de uma empresa e evitam recomendar produtos sobre os quais não existam informações confiáveis, de modo a minimizar erros.

Por esse motivo, a Otimização para LLMs não deve ser construída em torno de uma única plataforma. Em vez disso, deve concentrar-se na criação de uma presença digital forte para a sua marca.

Criar uma estratégia de Otimização para LLMs

Os LLMs avaliam todo o ecossistema digital de uma marca: o que as pessoas dizem sobre ela, quem a recomenda, quão consistentemente o projeto é apresentado e se as informações disponíveis são confiáveis.

Vamos analisar os principais elementos necessários para criar uma estratégia de otimização eficaz para a sua marca.

Defina a categoria do seu produto

O principal objetivo dos sistemas de IA é compreender o que o seu produto realmente é. Isto pode parecer óbvio para si, mas muitas empresas descrevem o mesmo produto de formas diferentes.

Pode encontrar descrições como plataforma de SEO, conjunto de ferramentas de marketing, software de palavras-chave, conjunto de ferramentas de conteúdo ou assistente de SEO. Embora isto pareça perfeitamente natural para um leitor humano, um modelo de linguagem pode interpretar estas expressões como categorias de produtos completamente diferentes.

Por isso, é melhor escolher uma descrição principal e utilizá-la de forma tão consistente quanto possível.

Por exemplo, o KeywordStat é uma plataforma de pesquisa, análise e agrupamento de palavras-chave. Esta descrição deve ser utilizada de forma consistente na sua homepage, blog, documentação, comunicados de imprensa, canal do YouTube, perfis nas redes sociais, descrições do produto e todos os outros pontos de contacto da marca.

Crie uma página do produto

Para ajudar um LLM a compreender claramente o que é o seu produto, recomenda-se criar uma página “Sobre nós” que o explique detalhadamente.

Uma página “Sobre nós” forte e focada no produto deve incluir uma breve descrição do produto, o problema que o seu serviço resolve, as suas principais funcionalidades, o público-alvo, as suas vantagens em relação às soluções concorrentes e casos de utilização reais.

Esta página torna-se a principal fonte de informação sobre a sua marca porque representa a primeira e mais autorizada fonte — a própria marca a descrever-se.

Publique investigação original

Não se limite a publicar apenas artigos de instruções, tutoriais e guias. A maioria das empresas cria conteúdo educativo, mas muito menos empresas publicam investigação original.

Atualmente, a investigação original tornou-se especialmente importante porque funciona como fonte de citações. Esta informação nova e original — agora frequentemente designada por Ganho de informação — cria um valor único que simplesmente não pode ser obtido a partir de outras fontes.

Construa autoridade para a marca

Os modelos de linguagem confiam em marcas estabelecidas que são mencionadas por fontes independentes. É por isso que precisa de desenvolver a presença da sua marca para além do seu próprio site.

Isto inclui grandes meios de comunicação, blogs profissionais, diretórios do setor, avaliações de produtos, entrevistas com fundadores, investigação de terceiros, redes sociais, YouTube, Medium, avaliações de clientes e muito mais.

Cada menção independente fortalece a autoridade digital da sua marca, tornando-a cada vez mais importante para a Otimização para LLMs.

Participe em comunidades de especialistas

Os LLMs analisam não apenas sites, mas também discussões em comunidades online. As plataformas onde os utilizadores recomendam naturalmente ferramentas, marcas e produtos uns aos outros são particularmente valiosas.

Estas incluem Reddit, Quora, Hacker News, Stack Overflow para produtos técnicos, bem como outros fóruns especializados.

Em vez de publicar mensagens promocionais, participe nas discussões, ajude os utilizadores a resolver problemas e partilhe a sua experiência. Também é importante que diferentes pessoas contribuam com opiniões diferentes, em vez de criar uma discussão em que faz e responde à sua própria pergunta.

Avaliações e reputação

As avaliações deixaram há muito de ser apenas uma ferramenta de otimização da conversão. Atualmente, tornaram-se uma parte importante da Otimização para LLMs.

Quando muitos utilizadores independentes descrevem consistentemente os mesmos pontos fortes de um produto, os modelos de linguagem começam a reconhecer essas características como atributos estáveis da marca e incorporam-nos nas suas respostas.

É por isso que as avaliações em plataformas independentes, onde os utilizadores partilham experiências reais, são tão valiosas. Exemplos incluem Trustpilot, Sitejabber (agora Smart Customer), ProvenExpert e sites de avaliações semelhantes.

Crie conteúdo fácil de citar

Crie conteúdo que seja fácil de citar e referenciar. Inclua definições claras, tabelas de comparação, listas de benefícios, instruções passo a passo, secções de perguntas e respostas, modelos práticos e listas de verificação.

Os sistemas de IA raramente utilizam parágrafos longos e não estruturados. É muito mais fácil para eles extrair fragmentos bem organizados, aumentando a probabilidade de o seu conteúdo ser selecionado por um modelo de linguagem.

Desenvolva uma voz de marca consistente

Cada empresa possui a sua própria terminologia.

Se o seu produto ajuda os utilizadores a realizar pesquisa de palavras-chave, utilize consistentemente a mesma terminologia, como pesquisa de palavras-chave, agrupamento de palavras-chave, análise da intenção de pesquisa, dificuldade de palavras-chave e análise de palavras-chave.

Quando estas expressões aparecem de forma consistente em todo o seu conteúdo, os modelos de linguagem criam uma associação mais forte entre a sua marca e a sua área de especialização.

A linguagem utilizada para apresentar a sua marca também deve permanecer consistente em todas as plataformas onde publica conteúdo.

Construa a sua marca — não apenas o seu site

Quase todos os especialistas de SEO concentram-se principalmente no seu próprio domínio. Eu provavelmente não sou diferente.😉

Verificam posições, monitorizam tráfego, acompanham impressões e passam uma quantidade significativa de tempo no Google Search Console.

Atualmente, no entanto, os modelos de linguagem analisam toda a presença digital de uma empresa.

É por isso que é importante criar e manter um canal no YouTube, publicar documentação do produto, criar uma página no GitHub para produtos técnicos, lançar podcasts, preparar apresentações, publicar investigação original, manter perfis ativos nas redes sociais e fornecer informações sobre os fundadores da empresa e as suas apresentações em conferências.

Cada ponto de contacto adicional fortalece a confiança na sua marca porque os modelos de linguagem criam ligações lógicas entre todas estas informações.

Crie o seu próprio ecossistema de informação

As empresas bem-sucedidas deixaram de criar páginas isoladas — constroem ecossistemas completos de conteúdo informativo.

Por exemplo, como estou a desenvolver uma plataforma de SEO, criei um Learning Center onde explico os conceitos de SEO mais importantes e os principais temas relacionados com palavras-chave.

Também pode adicionar um blog, documentação, investigação, um glossário de termos, uma biblioteca de modelos, estudos de caso de clientes, comparações com concorrentes, ferramentas gratuitas e muito mais ao seu site.

Um ecossistema deste tipo demonstra que a sua empresa possui conhecimentos profundos na sua área, em vez de simplesmente oferecer um único produto.

Como verificar se o seu site ou marca está otimizado

Ao contrário do SEO tradicional, a Otimização para LLMs ainda não possui uma métrica universal — semelhante ao Domain Rating — que mostre o nível de otimização do seu site para grandes modelos de linguagem.

Muitas plataformas já medem citações, mostrando com que frequência a sua marca é mencionada para diferentes consultas. No entanto, estas métricas não fornecem uma pontuação geral que indique o nível de otimização do seu site para LLMs.

Encontrei vários recursos que podem ajudar a avaliar isto.

Por exemplo, o LLM Console mede o nível de otimização de um site nas plataformas LLM mais populares.

O Orchestrik fornece uma lista de recomendações que deve implementar para melhorar a otimização do seu site.

Quando estava a desenvolver o KeywordStat, segui exatamente a mesma abordagem. Visitei vários serviços populares de verificação da Otimização para LLMs e também perguntei diretamente a diferentes modelos de linguagem como poderia melhorar a visibilidade e a otimização do meu site para sistemas LLM.

Como resultado, recebi uma lista de recomendações, que implementei posteriormente no meu site.

O que mais pode utilizar?

A abordagem mais simples é perguntar diretamente à IA.

Por exemplo, foi exatamente isso que fiz quando lançámos o KeywordStat.

Abri todas as principais plataformas de IA e perguntei: “Existe um site chamado KeywordStat. O que faz? Para que é utilizado? É confiável?” e perguntas semelhantes.

O modelo de linguagem descreve o site porque já possui algumas informações sobre ele. Explica o que é a marca e, em seguida, pode fazer perguntas adicionais, como quem está por trás da marca, se é confiável e assim por diante.

Isto permite compreender exatamente o que precisa de ser otimizado.

Testar recomendações de produtos

Não precisa de perguntar apenas sobre o seu site ou marca. Em vez disso, pode fazer perguntas como “Qual é a melhor ferramenta de agrupamento de palavras-chave?” e verificar se, por exemplo, o meu serviço KeywordStat é recomendado.

Ou pergunte: “Qual é a melhor ferramenta de pesquisa de palavras-chave?” e verifique se o seu produto aparece entre as opções recomendadas.

Naturalmente, também pode perguntar: “O que acha desta marca?” No entanto, se o LLM não a recomendar em primeiro lugar, é muito provável que ainda não a tenha incluído na sua base de conhecimento.

Se a IA recomendar apenas os seus concorrentes, deve analisar as razões.

Também pode realizar uma análise inversa. Por exemplo, pergunte: “Porque é que este serviço específico é mais adequado para estas tarefas?” Em seguida, analise como o modelo de linguagem descreve a marca do seu concorrente para identificar o que está em falta no seu próprio produto.

Verifique as fontes

Também pode analisar quais são as fontes que o ChatGPT ou o Perplexity citam nas suas respostas.

Observe os sites que referenciam com maior frequência e as publicações nas quais se baseiam. Estas podem ser plataformas onde a sua marca também deve estabelecer uma presença.

Isto pode aumentar a probabilidade de a sua marca ser recomendada pelos sistemas de IA.

Checklist de Otimização para LLMs

Antes de lançar o seu produto ou otimizar a sua marca, certifique-se de que cumpre os principais requisitos da Otimização para LLMs:

• A sua marca tem um posicionamento claro e consistente.
• O seu produto está claramente descrito no seu site oficial.
• Possui landing pages dedicadas que descrevem o seu produto.
• A sua empresa publica regularmente conteúdo especializado.
• A sua marca é mencionada em avaliações e publicações independentes.
• A sua empresa possui perfis em plataformas, diretórios e redes sociais confiáveis.
• Os utilizadores deixam avaliações genuínas sobre o seu produto.
• Utiliza consistentemente a mesma terminologia para descrever o seu produto.
• A sua empresa está a desenvolver-se como especialista do setor, e não apenas como fornecedora de produtos.
• Existe uma pessoa real por trás da marca responsável tanto pela criação do produto como pelo conteúdo publicado no site.

Conclusão

Os grandes modelos de linguagem já se tornaram uma nova forma de os utilizadores descobrirem informações sobre produtos.

No passado, as empresas competiam pelas posições nos resultados de pesquisa do Google. Atualmente, começam a competir por um lugar entre as recomendações geradas pelos principais LLMs, como GPT, Gemini, Claude, Perplexity e outros assistentes de IA.

Esta transformação está a alterar o próprio conceito de otimização para pesquisa. Já não é suficiente criar um site de alta qualidade ou publicar artigos de SEO.

Se quiser que os sistemas de IA recomendem o seu produto, precisa de construir uma presença digital forte para a sua marca, conquistar a confiança dos utilizadores e tornar-se uma fonte de informação confiável e autorizada dentro do seu setor.

Maxim Pavlov

Co-founder & Product

Especialista em SEO e product marketer com muitos anos de experiência em SEO e marketing digital. É responsável pela visão do produto, pelos processos de SEO, pelo marketing e pelo crescimento da KeywordStat.

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