Por Eduardo Natale, Consultor de Comunicação e Design Estratégico associado à Abracom
Esse novo cenário muda bastante o que significa “aparecer bem” na internet.
Durante anos, SEO foi o jogo: otimizar páginas para rankear nos resultados de busca. Agora com o GEO, a reputação é mediada por algoritmos generativos, como as agências podem atuar, na prática, para que seus clientes sejam recomendados por essas ferramentas?
Para quem trabalha com assessoria de imprensa, relações públicas e produção de conteúdo, isso não é uma novidade técnica de TI. É uma mudança no coração do que fazemos.
Por que GEO importa para quem trabalha com comunicação
Quando um jornalista pesquisa sobre um tema e usa uma ferramenta de IA para reunir contexto, quem aparece nessa síntese? Quando um executivo pergunta ao ChatGPT sobre o posicionamento de uma empresa do setor, o que a IA responde?
Essas perguntas têm respostas, e elas dependem diretamente do trabalho de comunicação que foi feito antes.
A pesquisa acadêmica que cunhou o termo GEO (publicada pela Universidade de Princeton, Georgia Tech e outros centros em 2023) mediu algo revelador: conteúdos com dados, estatísticas, citações de fontes relevantes e linguagem de autoridade tiveram ganho médio de visibilidade de até 40% nas respostas geradas por IA, em comparação com textos genéricos. Isso não é intuição, é dado.
O que isso significa na prática? Que o trabalho bem feito de sempre continua sendo o ativo mais valioso. Só que agora ele precisa estar acessível de um jeito que máquinas também consigam ler e referenciar.
Os cinco pilares do GEO para agências de comunicação
1. Autoridade editorial
IA generativa não gosta de texto vago. Ela procura fontes que digam algo com clareza, que tenham uma perspectiva identificável, que assinem o que falam.
Imagine dois artigos sobre o impacto da inteligência artificial no mercado de trabalho. O primeiro é um texto institucional de uma consultoria, sem autoria identificada, com frases como “o mercado passa por transformações significativas”. O segundo é assinado pela diretora de RH de uma empresa de tecnologia, com nome, cargo e histórico verificável, dizendo: “nos últimos 18 meses, eliminamos três funções operacionais e criamos cinco novas posições que não existiam no nosso organograma dois anos atrás”. Quando uma IA sintetiza o tema para um usuário, qual dos dois ela vai referenciar?
Isso ressoa diretamente com o que bons assessores já deveriam estar fazendo: posicionar executivos como fontes qualificadas, criar materiais assinados com argumento real, evitar o texto corporativo que não compromete ninguém com nada. Bylines importam. Posição importa. Expertise verificável importa.
- Citabilidade
Existe uma diferença enorme entre um texto que informa e um texto que pode ser citado. O segundo tem certas características que facilitam a vida de quem vai referenciar aquele conteúdo, seja um jornalista, seja um modelo de linguagem.
Pense no trabalho de uma agência que assessora uma empresa do setor de saúde. Se o press release diz “a empresa tem investido em tecnologia para melhorar o atendimento”, ninguém cita isso, nem humano nem máquina. Se o release diz “a empresa reduziu em 23% o tempo médio de espera nos prontos-atendimentos após a implementação do sistema de triagem digital, segundo dados do próprio hospital medidos entre janeiro e setembro de 2024”, isso vira referência. Jornalistas usam, a IA usa, o porta-voz é citado.
Algumas características práticas de um conteúdo citável: dados e números concretos com fonte e período identificados; definições claras de conceitos do setor; frases que se sustentam sozinhas fora do contexto do texto; declarações reais de pessoas reais com posição clara sobre o tema. Revise seus releases, artigos e estudos com essa lente. Pergunte “se alguém precisasse me citar, qual frase usaria?”. Se a resposta for difícil, o texto precisa de trabalho.
- Estrutura e legibilidade
Sistemas de IA lêem páginas como leitores muito eficientes e muito literais. Prestam atenção à organização do conteúdo, aos títulos, à hierarquia da informação.
Um exemplo concreto: imagine que seu cliente é uma empresa de infraestrutura que quer ser referência quando alguém perguntar a uma IA “quais são as maiores construtoras de data centers no Brasil”. Se as informações sobre portfólio, projetos entregues e capacidade instalada estiverem enterradas em um PDF de relatório anual, ou espalhadas em posts de redes sociais sem estrutura, a IA vai ter dificuldade de sintetizar isso. Se o site institucional tiver uma página clara com projetos listados, números atualizados, localização e escala de cada obra, em texto corrido e acessível, as chances de aparecer nessa resposta aumentam significativamente.
O Google reforça consistentemente a importância de conteúdo relevante em formato textual acessível, não enterrado em JavaScript, não fragmentado de maneira confusa. Títulos e subtítulos que descrevem o conteúdo com clareza, blocos curtos para informação densa, páginas institucionais completas sobre a empresa e seus executivos, seções de perguntas e respostas quando faz sentido para o tema: tudo isso contribui. Antes de publicar qualquer conteúdo importante, vale perguntar se ele é legível para uma máquina, não apenas para humanos.
4. Originalidade e valor real
Aqui vai um recado direto: não é porque existe IA gerando texto em escala que faz sentido publicar texto de IA em escala.
O Google é explícito sobre isso. Usar IA na produção de conteúdo pode ser útil, para pesquisa, estruturação, revisão. Gerar muitas páginas sem valor adicional real, no entanto, pode violar as políticas de spam do buscador. A orientação oficial é priorizar precisão, qualidade e relevância.
Para as agências de comunicação, isso é uma oportunidade clara. Pense na diferença entre uma empresa de logística que publica todo mês um artigo genérico gerado por IA sobre “tendências do setor” e uma que publica trimestralmente um levantamento próprio com dados de suas operações, comparando prazo médio de entrega por região, índice de avarias e custo por km rodado. O segundo é o tipo de conteúdo que jornalistas de negócios buscam, que analistas referenciam e que sistemas de IA citam quando alguém pergunta sobre eficiência logística no Brasil. Estudos proprietários, pesquisas de mercado, dados exclusivos de clientes e análises com metodologia explicada têm valor crescente nesse ambiente.
- Coerência reputacional
Esse talvez seja o pilar mais próximo do coração da comunicação corporativa.
Sistemas de IA generativa não leem apenas uma fonte. Fazem uma síntese de múltiplas fontes: o site da empresa, matérias na imprensa, perfis do LinkedIn de executivos, entrevistas, notas à imprensa, relatórios. Quando essas fontes são coerentes entre si, a IA consegue construir uma imagem clara da marca. Quando são contrárias ou fragmentadas, a síntese fica ruim, ou simplesmente não acontece.
Imagine uma empresa que se posiciona publicamente como referência em ESG, mas cujo site não tem seção de sustentabilidade atualizada, cujo CEO não faz nenhuma declaração pública sobre o tema e cujos releases não mencionam dados ambientais. Quando alguém pergunta a uma IA quais empresas do setor têm compromissos sólidos com sustentabilidade, essa empresa não aparece, independentemente do quanto ela realmente investe no tema. A incoerência entre o que é dito em diferentes canais, ou simplesmente a ausência de informação consistente, cria um vácuo que a IA não consegue preencher a favor da marca.
A aplicação prática é direta: revise se o posicionamento da marca aparece de forma coerente no site, nas bios dos executivos em redes sociais, nos perfis em plataformas setoriais e nas notas para a imprensa. Se há contradições entre o que está no site institucional e o que está em uma entrevista antiga, isso vai aparecer na síntese.
Uma mudança de mentalidade, não só de técnica
GEO não é uma checklist técnica que se resolve com um plugin de SEO. É uma forma de pensar a produção e a distribuição de conteúdo que coloca a qualidade real como pré-requisito e a acessibilidade para máquinas como consequência do trabalho bem feito.
Para quem trabalha em comunicação, a boa notícia é que os princípios não mudaram tanto assim. Ter autoridade, ser citável, se comunicar com clareza, ser consistente: isso sempre foi o trabalho. O que muda é que agora existe uma nova audiência que vai ler, sintetizar e redistribuir o que você produz, com características específicas que vale entender.
Quem entender isso antes vai sair na frente, e vai poder oferecer algo mais estratégico para seus clientes do que só “publicar conteúdo”.