Artigo preparado em colaboração com Getfluence

No dia 20 de março de 2026, o consultor de SEO/GEO da Getfluence, Julien Bismuth, e o co-fundador da Resoneo, Olivier de Segonzac, realizaram uma sessão de 30 minutos na Cúpula de SEO. Os tópicos foram: ir além da visibilidade nos motores de inteligência artificial e agir com aplicações concretas. Aqui está um resumo detalhado de suas apresentações!

Detecção Inicial: Ser Visível Já Não é Suficiente

2026. Os relatórios de visibilidade da inteligência artificial estão aumentando. No entanto, muitas vezes é difícil estabelecer a conexão entre ver sua marca aparecer no ChatGPT ou Gemini e entender por que foi escolhida, além de realmente influenciar as respostas.

56% das fontes de respostas de inteligência artificial vêm de conteúdos de terceiros (imprensa, publicações editoriais, avaliações, fóruns, redes sociais). Os dados obtidos a partir de 17,2 milhões de citações geradas por ChatGPT, Gemini, Perplexity e Claude no quarto trimestre de 2025 são bastante impressionantes: apenas 44% das fontes citadas vêm de sites ou blogs de marcas. A parte restante, ou seja, mais da metade, parece vir de conteúdos de terceiros que são percebidos como neutros e confiáveis.

Em outras palavras: SEO ainda é indispensável, mas agora não é suficiente. Para ser escolhido pelos modelos de inteligência artificial, sua marca deve operar nos lugares certos, onde os LLMs buscam e selecionam suas fontes.

Como Funcionam os LLMs - Um Lembrete Importante

Antes de passar para as aplicações, Julien e Olivier traçaram uma estrutura técnica. Os LLMs não raciocinam: eles calculam probabilidades. Quando se deparam com uma consulta, o modelo primeiro decide se ativará ou não a capacidade de busca na web:

  • Sem ativação da web: a resposta se baseia nas informações disponíveis até a data de corte do modelo.
  • Com ativação da web: o modelo cria um pool de candidatos de URL (fase de grounding) e, em seguida, escolhe e sintetiza.

O modelo faz escolhas com base em cálculos de probabilidade para o usuário. Isso é um mecanismo, não inteligência. No entanto, se houver adaptação ao seu funcionamento, é possível influenciar.

Julien Bismuth, Cúpula de SEO 2026 - Foto: William Jezequel

10 Aplicações para Influenciar Respostas de Inteligência Artificial

1. Identificar Perguntas com Alto Potencial para a Marca

Os volumes de busca tradicionais já não são um indicador confiável para consultas direcionadas a inteligências artificiais. O método proposto consiste em três etapas.

Primeiro, é necessário criar Pesquisas de Persona com base nas palavras-chave e posições existentes: o perfil de cada segmento de público-alvo, suas intenções, jornadas, barreiras e oportunidades.

Em seguida, essas personas devem ser alimentadas com ChatGPT, gerando as perguntas de tomada de decisão, comparação e comerciais que realmente fazem: busca de valor, necessidades, experiência de compra, auxílio na tomada de decisão.

A última etapa é filtrar as perguntas de alto potencial com três critérios cumulativos:

  • O nome da marca não aparece nas respostas da inteligência artificial
  • O nome dos concorrentes aparece
  • Taxa de continuidade superior a 25%

2. Obter a Melhor Posição em Query Fan-Outs

Quando o ChatGPT ou Gemini ativa o motor de busca na web, ele automaticamente gera consultas derivadas (Query Fan-Outs). Um ponto importante a ser lembrado: mais de 50% desses fan-outs são formulados em inglês, mesmo para um usuário de língua francesa. O Gemini, por sua vez, baseia-se diretamente no índice do Google.

Três alavancas concretas foram apresentadas:

Marcadores de Fan-Out

Integre os termos típicos de fan-out em seus conteúdos: melhor, superior, top, comparações, avaliações, 2026…

Versão em Inglês do Site

Prepare pelo menos a versão em inglês dos conteúdos corporativos, best sellers e perguntas frequentes (por exemplo: corp.domain.com).

Meta Descrições e Slugs de URL

Esses elementos são os que o modelo lê prioritariamente na fase de recuperação.

3. Identificar as Fontes e Artigos Mais Comuns Relacionados ao Tema

Domain Rating ou indicador de autoridade já não é suficiente; nem em SEO nem em GEO em 2026. O importante é identificar as áreas e artigos de fonte que os modelos de inteligência artificial percebem como confiáveis sobre um determinado assunto.

Boa notícia: Os modelos fornecem a lista de fontes que utilizam para gerar suas respostas. O problema é a variabilidade: para obter uma visão representativa, cada pergunta deve ser feita ao modelo alvo dezenas de vezes.

Aqui, entram em cena métodos GEO com ferramentas como Getfluence (função Spot Finder & Mentions), que permitem influenciar as respostas da inteligência artificial em mais de 60%.

Preste atenção à identificação das fontes via API; isso pode ser diferente das fontes realmente mostradas na interface do usuário da plataforma.

4. Reconhecer Pontos Bons e Excelentes Compatíveis com LLM

Depois que as fontes são identificadas, é necessário qualificá-las. O método envolve analisar duas dimensões complementares:

  • Frequência de citação: quão frequentemente esse campo ou artigo aparece nos prompts de teste.
  • Sentimento das fontes: o nome da sua marca (e de seus concorrentes) aparece de forma positiva, neutra ou negativa nesses conteúdos?

As ferramentas disponíveis permitem filtrar com precisão fontes que lembram os concorrentes, mas não mencionam sua marca. Esses são os alvos prioritários para ações de colocação ou relinking.

5. Criar URL Ambassador e URL Review

Uma das estratégias mais poderosas apresentadas na sessão: a estratégia de relinking, que gera um efeito triplo ao mesmo tempo.

  • URL de fonte: Primeiro, identifique artigos de imprensa, testes de produtos, avaliações de especialistas ou guias comparativos que mencionem sua marca de forma positiva.
  • Relinking: Publique novos conteúdos que citem o artigo fonte e crie backlinks para essa URL (artigos de convidados, artigos colaborativos, comunicados de imprensa).

Resultado obtido: Efeito triplo

  • SEO: melhor classificação da URL fonte
  • E-reputação: aumento das citações positivas
  • GEO: aumento da probabilidade de citação por LLM

Como resumido por dois especialistas: o link alimenta o Google. A citação alimenta os LLMs. Com um único conteúdo de relinking, você pode atingir dois alvos ao mesmo tempo.

Olivier de Segonzac, Cúpula de SEO 2026 - Foto: William Jezequel

6. Reforçar a Confiança e a Atualidade de Dentro (Sinais E-E-A-T)

O Google tem 27 anos de experiência na avaliação da qualidade do conteúdo. O ChatGPT existe há 3 anos e rapidamente compreendeu a importância de aprender com seu grande irmão. Os sinais E-E-A-T (Experiência, Especialização, Autoridade, Confiança) já estão integrados nas formas como os modelos avaliam as fontes. A 27ª página das Diretrizes de Avaliação da Qualidade de Pesquisa do Google (atualização de setembro de 2025) é clara: A confiança é o membro mais importante da família E-E-A-T.

7. Aceitar a Neutralidade para se Destacar

Esse ponto foi uma das explicações menos intuitivas da sessão. Em março de 2026, a neutralidade percebida tornou-se um critério de seleção cada vez mais determinante para os modelos; esse critério foi avaliado como menos central há seis meses.

A lógica é simples: um LLM deve ser capaz de comparar várias opções para gerar uma resposta confiável. Um conteúdo que menciona apenas uma marca ou solução é percebido como promocional e os modelos não preferem isso como fonte principal.

❌ Conteúdo de marca única É percebido como promocional pelos modelos. As inteligências artificiais preferem guias, documentos e artigos didáticos. Elas evitam publicidade e comparações tendenciosas. ✅ Conteúdo de múltiplas marcas (formato AI-First™) Os LLMs adoram páginas com listas, comparações e rankings de ferramentas. Um artigo que menciona várias soluções aumenta significativamente a pontuação de probabilidade de citação.

Um verdadeiro teste foi apresentado: O artigo AI-First™ publicado pela Getfluence em fevereiro de 2026 comparou seis softwares de assinatura eletrônica no monimmeuble.com. Resultado antes da campanha: a marca cliente (Oodrive) não tinha citações ou referências em suas respostas. Resultado após a campanha: a marca ficou em primeiro lugar entre as soluções sugeridas e o artigo foi indicado como fonte.

8. Combine Suas Ações de Construção de Links e Criação de Citações

Por que você está separando campanhas de netlinking de SEO e ações de citação de marca em GEO, se um único conteúdo pode realizar ambos os objetivos?

A proposta é simples: Em todas as suas campanhas de compra de backlinks, assegure-se de que sua marca e todos os seus ativos (produtos, gerentes, certificações, casos de uso…) sejam mencionados sistematicamente. Um artigo sobre decoração de interiores para um site de e-commerce pode mencionar a marca e, ao mesmo tempo, gerar um sinal de SEO e aparecer como fonte em uma resposta de inteligência artificial sobre o tema.

Um exemplo apresentado é a resposta do ChatGPT sobre a decoração de uma sala com sofá de veludo; ela cita diretamente um artigo da Frenchyfancy, que integrou editorialmente a marca do cliente ao tema.

9. Produza um Formato Atual e Certifique-se de que a Porta Está Aberta

Uma aplicação frequentemente negligenciada, mas determinante: os navegadores de inteligência artificial precisam ter acesso ao seu conteúdo. Se o seu arquivo robots.txt bloquear os navegadores dos LLMs, nenhum conteúdo, por mais otimizado que seja, poderá ser usado para gerar respostas.

Os principais bots que não devem ser bloqueados estão listados:

  • ChatGPT / OpenAI: OAI-SearchBot (bot de busca em tempo real), GPTBot (bot de treinamento)
  • Google / Gemini: Googlebot, Google-Extended
  • Claude / Anthropic: Claude-SearchBot, Claude-User (nota: Claude-Web não existe mais)
  • Perplexity: Perplexitybot, Perplexity-User

A plataforma Getfluence integrou um módulo de acessibilidade IA que analisa automaticamente o arquivo robots.txt de cada domínio e relata bloqueios parciais ou totais pelos LLMs; isso proporciona uma economia significativa de tempo para auditar seu portfólio de sites.

10. Apresentar Novas Informações - Ganho de Conhecimento

O último ponto pode ser o mais estratégico a longo prazo. Julien e Olivier apresentaram a patente do Google que atribui uma pontuação de Ganho de Conhecimento entre 0 e 1 a cada conteúdo (US12013887B2, concedida em junho de 2024); essa pontuação mede a quantidade de informação realmente nova.

Pontuação → 0: conteúdo geral Reescrita do que já existe (os melhores de 2026, comparações gerais…), mesmo que gerada pela inteligência artificial. O modelo já viu essa informação dezenas de vezes. Pontuação → 1: nova informação Trabalhos proprietários, dados de teste internos, citações de especialistas do setor, resultados de testes verificados, referências de clientes em primeira mão.

Lembre-se de que um LLM não fará uma citação se já viu a informação 50 vezes; em outras palavras: apresente informações que outros não podem dizer.

Nas páginas de produtos, esse princípio significa preencher uma lacuna: as marcas listam especificações técnicas, mas os usuários definem situações e limitações. O LLM escolhe suas fontes nesse espaço. Duas ações concretas foram sugeridas:

  • Em páginas de lista (PLP): crie superfícies contextuais baseadas em usos reais ("Passa por portas de metrô", "Resistente a arranhões", "Compatível com óculos").
  • Em páginas de produtos (PDP): adicione parágrafos contextuais e FAQs provenientes de avaliações de clientes, serviços de atendimento ao cliente e fóruns; uma camada contextual que permite que o LLM recomende um produto específico.
Foto: William Jezequel

Coisas a Lembrar

Durante essa apresentação, Julien Bismuth e Olivier de Segonzac conseguiram criar uma estrutura metodológica clara para passar da medição à ação em GEO. A lógica básica: os modelos de inteligência artificial são máquinas de probabilidade. Podemos influenciar essas probabilidades, afetando simultaneamente a qualidade do conteúdo e a confiabilidade percebida, a presença em fontes de terceiros compatíveis com LLM e a neutralidade exigida pelos modelos de inteligência artificial.

O tema central da sessão foi que SEO e GEO não são opostos, mas se reforçam mutuamente quando formatos corretos e estratégias de distribuição são adotados. O formato AI-First™ desenvolvido pela Getfluence representa essa combinação: está estruturado para responder aos critérios de seleção dos motores de inteligência artificial e, ao mesmo tempo, atende aos padrões editoriais que garantem que os conteúdos sejam confiáveis e passíveis de linkagem.

Em 2026, ser visível já não é suficiente. É preciso ser escolhido.