Em 2010, vigorava a máxima: “quem não está no Google, não existe”. Em 2026, a realidade é ainda mais incisiva: “quem não é citado pela Inteligência Artificial, é invisível”. Nesta entrevista exclusiva, exploramos a nova fronteira da Generative Engine Optimization – GEO, um conceito que redefine como as empresas conquistam relevância em um mundo onde algoritmos generativos influenciam decisões de negócios. Conversamos com Alexandre Caramaschi, CMO da Semantix, estrategista de marketing e uma das vozes pioneiras sobre GEO. Caramaschi defende que a visibilidade algorítmica se tornou determinante para receita, vantagem competitiva e reputação das organizações. Ele nos traz uma análise provocativa: se o SEO ditava quem aparecia nas buscas tradicionais, o GEO definirá quem é lembrado pelas Ias.
AIBrasil: Alexandre, para começar: o que exatamente é GEO (Generative Engine Optimization) e por que isso se tornou tão importante agora?
Alexandre Caramaschi: O GEO é, em essência, a evolução estratégica do SEO para a era da inteligência artificial generativa. Se o SEO tradicional se preocupava em otimizar páginas para mecanismos de busca, o GEO se preocupa em otimizar o próprio ecossistema digital da empresa para os motores de IA. Em outras palavras, é garantir que a sua empresa seja mencionada, recomendada e lembrada quando um modelo de linguagem gerar respostas em linguagem natural. Isso se tornou crucial agora porque os motores de busca tradicionais estão dividindo espaço e poder com motores de IA. Ferramentas como o Google com SGE (Search Generative Experience), o ChatGPT, o Perplexity e tantos outros “answer engines” estão entregando respostas diretas aos usuários, muitas vezes sem que eles precisem clicar em site nenhum. Em 2026, GEO é para as empresas o que o SEO foi há 15 anos, só que de forma muito mais complexa e estratégica, porque agora a disputa não é só por ranking de página, mas sim por espaço na memória das máquinas inteligentes que aconselham nossos clientes.
AIBrasil: Você fala em “visibilidade algorítmica”. Como a visibilidade (ou a falta dela) nos algoritmos de IA afeta a receita, a vantagem competitiva e a reputação de uma empresa hoje?
Alexandre Caramaschi: Afeta de forma direta e profunda. Pense na receita: se potenciais clientes estão obtendo recomendações de produtos ou fornecedores via assistentes de IA, cada indicação perdida é um lead a menos, uma venda a menos. Se a sua marca não aparece quando um executivo pergunta ao Copiloto do Microsoft 365 “Quais soluções devo considerar para tal problema?”, a receita futura escorre pelos dedos porque esse cliente nem saberá que você existe. Em termos de vantagem competitiva, a empresa que dominar o campo algorítmico passa a influenciar preferências em escala. Ela será aquela que as IAs citam como referência, conquistando uma espécie de preferência automática nos filtros digitais. Isso gera um ciclo virtuoso: quanto mais a máquina te indica, mais pessoas te conhecem e mais autoridade você ganha, difícil para os concorrentes alcançarem depois. Já a reputação está em jogo de duas maneiras. Primeiro, há o risco de reputação invisível: no mundo de 2026, “marca ausente na recomendação da IA” é sinônimo de marca irrelevante. Segundo, a IA constrói narrativas com os dados que encontra; se sua presença digital não fornece informações claras e confiáveis, você abre espaço para desinformação ou interpretações distorcidas sobre sua empresa. Em resumo, a visibilidade algorítmica tornou-se um ativo estratégico. Ela decide quem está na consideração inicial do cliente e quem sequer será lembrado. Empresas que não cultivarem essa visibilidade correm o risco de se tornar invisíveis no radar cognitivo do mercado, perdendo fatia de receita, espaço competitivo e até sofrendo erosão de marca sem nem entender de onde veio o golpe.
AIBrasil: Muitos executivos ainda olham para métricas tradicionais, como tráfego do site ou SEO clássico. O que mudou? Por que o tráfego web tradicional está em declínio, e o que surge no lugar dele?
Alexandre Caramaschi: O modelo tradicional de tráfego, aquele em que o usuário faz uma busca e clica no seu site, está passando por um colapso parcial. Vemos uma queda significativa nas sessões web oriundas de busca orgânica. A própria Gartner projetou uma redução de quase 50% no tráfego orgânico até 2028, e já em 2026 sentimos esse declínio. O que está acontecendo é uma mudança de hábito: ao invés de visitar dez sites para achar uma resposta, muita gente prefere obter uma resposta pronta via IA. Com a adoção meteórica de assistentes de IA generativa (basta lembrar que o ChatGPT atingiu milhões de usuários em poucos meses), os usuários estão pulando etapas. Eles pedem um resumo ao ChatGPT, pedem uma recomendação ao SGE do Google, conversam com a Alexa ou consultam o Perplexity.ai e só depois, talvez, acessam um site específico. Isso significa que grande parte da jornada acontece fora do seu domínio. Em vez de você receber aquele tráfego inicial de topo de funil, a resposta já veio pronta de uma interface conversacional. O tráfego web tradicional, portanto, sofre uma erosão: menos visitas provenientes de buscas porque as respostas estão sendo consumidas antes do clique. O que surge no lugar? Surge o que eu chamaria de “tráfego invisível” que é a influência que acontece dentro das IAs. As decisões estão sendo tomadas em conversas com máquinas, e não mais somente na navegação web convencional. O “funil” começa dentro de um prompt de IA. Para as empresas, isso inaugura uma nova dinâmica: ao invés de focar só em atrair cliques para o seu site, você precisa atrair a atenção dos algoritmos que entregam conteúdo aos usuários. O tráfego de conhecimento, se é que podemos chamar assim, substitui parte do tráfego de cliques.
AIBrasil: Vamos falar mais desses answer engines. Ferramentas como o Google SGE, o Perplexity e o próprio ChatGPT estão mudando o jogo da descoberta de informações. Como esses sistemas impactam a forma que clientes encontram (ou deixam de encontrar) uma marca?
Alexandre Caramaschi: Esses sistemas estão se tornando porteiros da informação. Diferente de um buscador tradicional, que te mostra vários resultados e te dá certa autonomia de escolha, um answer engine muitas vezes te entrega uma resposta única ou condensada. Isso tem um impacto enorme. Por exemplo, o Google SGE, com sua resposta gerada no topo da página, pode fazer com que o usuário nem role para ver os links orgânicos. Ele já fica satisfeito com o sumário que a IA forneceu. No caso de ferramentas como ChatGPT ou Perplexity, o usuário faz uma pergunta direta (“Qual software de gestão X eu devo usar?”) e o modelo responde descrevendo 2 ou 3 opções. Se a sua empresa não estiver entre essas opções mencionadas, adeus oportunidade. É bem provável que o cliente siga a recomendação inicial da IA ou, pelo menos, use aquelas sugestões como short-list mental. Eu costumo provocar os executivos com uma pergunta: “O ChatGPT está indicando a sua empresa ou a do concorrente?”. Porque se for o concorrente, ele acabou de ganhar um marketing gratuito e personalizado, fornecido pela própria IA. É um novo tipo de concorrência silenciosa. Esses motores de resposta decidem com base no que foi alimentado neles. O ChatGPT, por exemplo, não busca no Google em tempo real; ele foi treinado em gigantescos volumes de texto até certo ponto (no modelo padrão, até 2021 ou 2022, e com plugins ou novas versões, até 2024). Ou seja, ele tira conclusões a partir do que já “sabe” sobre as marcas: o quanto aparecem em conteúdo público, em artigos, em notícias, em discussões técnicas. Logo, ele “escolhe” indicar com base em reputação, recorrência e clareza da presença digital que a sua empresa construiu. Isso tudo sem nenhum viés comercial direto – ele não está te indicando porque você comprou um anúncio, mas porque o modelo aprendeu que você é relevante naquela questão. Para as empresas, o impacto é duplo: por um lado, há uma queda do controle. Você não consegue mais direcionar o cliente passo a passo; a máquina faz um filtro prévio. Por outro lado, há uma nova oportunidade: se você conseguir influenciar o algoritmo, alimentando-o com informação de qualidade sobre sua marca, ele poderá amplificar sua mensagem de uma forma que nenhum banner ou SEO tradicional conseguiria. Esses answer engines estão redefinindo como as pessoas encontram marcas: agora você precisa garantir que sua marca seja parte da resposta padrão do setor. Quem dominar essa “conversa invisível” dentro das máquinas terá uma vantagem enorme sobre quem ainda está tentando brigar por cliques numa página de resultado tradicional.
AIBrasil: Você mencionou o “comprador oculto” no B2B. Quem são esses hidden buyers e qual o papel deles nesse novo cenário de decisão guiado por IA?
Alexandre Caramaschi: Hidden buyers são aqueles influenciadores de compra que não aparecem nos holofotes, mas têm enorme peso nas decisões. Em vendas B2B complexas, além do decisor formal (como um diretor ou CEO), existe um conjunto de pessoas como gerentes intermediários, analistas técnicos, pessoal de compliance, finanças, TI, que fazem parte do processo de aprovação ou recomendação de um fornecedor, porém muitas vezes nunca conversam diretamente com o seu time de vendas. Eles pesquisam por conta própria, formam opiniões internamente e, em certos casos, podem até vetar sua empresa sem você jamais saber o motivo. Daí o termo “oculto”. Estudos recentes (como um da Edelman/LinkedIn) mostram que a maioria das vendas B2B hoje é definida antes de um vendedor fazer o pitch formal. É nas “conversas de corredor”, nos chats do Slack, nos grupos internos e agora nas buscas guiadas por IA, que esses influenciadores constroem consenso ou levantam objeções. Imagine um gerente financeiro perguntando ao ChatGPT quais fornecedores de uma tecnologia são mais confiáveis, ou pegando um resumo no SGE sobre as tendências de certa solução. Esse gerente pode formar uma forte preferência ou implicância antes mesmo de a equipe comercial marcar uma reunião. O que a IA responder para ele nesse momento inicial é crítico. Se sua empresa foi bem posicionada digitalmente, com conteúdo relevante, presença em fontes confiáveis, menções positivas, as chances são de que o algoritmo vai “falar bem” de você para esses compradores invisíveis. Se não, você pode ser excluído sem saber. Esses hidden buyers dão uma importância enorme a conteúdos de qualidade e liderança de pensamento: artigos, whitepapers, análises independentes. Eles confiam mais nisso do que em material comercial óbvio. Então, nesse novo cenário, influenciar o comprador oculto significa influenciar as informações que chegam até ele, inclusive via IA. É aqui que GEO e estratégia de conteúdo se encontram: ao produzir conteúdos com autoridade e garantir que eles circulem (em portais, redes, newsletters, eventos, etc.), você aumenta a probabilidade de que, quando um influenciador oculto perguntar algo para a inteligência artificial ou para o Google, a resposta traga sua empresa de maneira favorável. Os hidden buyers são o público que você não vê, mas que está te vendo, ou te avaliando, por meio das informações que a máquina entrega para eles. Ignorá-los é um luxo que não temos mais.
AIBrasil: E o que acontece se uma empresa ignorar essa tendência? Qual é o risco real de ficar de fora desses processos decisórios automatizados ou das recomendações das IAs?
Alexandre Caramaschi: O risco é se tornar irrelevante sem perceber. Vou ser bem franco: quem não alimentar os modelos com autoridade e presença digital profunda simplesmente desaparecerá dos resultados. Isso significa que, se você negligenciar o GEO, você pode estar invisível justamente nos momentos em que importaria ser visto. Imagine que grandes empresas começam a usar sistemas de IA para shortlist de fornecedores, algo que não está muito longe da realidade. Se a IA que auxilia o departamento de compras nunca “ouviu falar” da sua empresa (porque ela não está bem representada nos dados treinados ou conectados àquela IA), seu nome não estará na lista. Você fica automaticamente excluído de um processo de seleção antes mesmo de humanamente saber que ele existia. É quase como um veto silencioso e automatizado. E note: não é preciso um robô assumindo o lugar do gestor para isso acontecer. Basta o gestor usar uma ferramenta de consulta que filtre as opções por ele. Além disso, tem a questão da narrativa da sua marca. Se você não está deliberadamente construindo como quer ser percebido nas fontes digitais, um algoritmo fará isso por você, com base no que encontrar (que pode ser raso ou até enviesado). Ou seja, sua credibilidade online acaba definida por terceiros, pelas informações disponíveis, pelos comentários em fóruns, por uma Wikipedia talvez desatualizada, em vez de ser definida por você mesmo. Ignorar o GEO hoje é aceitar jogar um jogo onde você nem sabe que está perdendo. Seus concorrentes mais espertos vão ocupar esse espaço. Eles serão citados pelas IAs como os “players” do mercado, enquanto você vira aquele desconhecido, aquele que “não consta no sistema”. Em termos práticos, o prejuízo vem como menos oportunidades de negócio, perda de participação de mercado e um dano invisível à marca. Invisível porque ninguém liga para quem não aparece, entende? Eu gosto de resumir assim: se a sua empresa não está na resposta, ela não está na decisão. Esse é o novo risco existencial no marketing e na estratégia digital.
AIBrasil: Falemos dos benefícios do outro lado da moeda. Quais os ganhos potenciais para as empresas pioneiras que abraçam o GEO agora? O que elas podem conquistar em termos de vantagem de mercado?
Alexandre Caramaschi: Os pioneiros em GEO estão essencialmente construindo um ativo intangível que será cada vez mais valioso: a favorabilidade algorítmica. Há vários ganhos concretos ao sair na frente, mas eu destacaria três principais:
- Autoridade cognitiva: a empresa passa a ser reconhecida como fonte de conhecimento confiável no seu domínio, tanto por humanos quanto por máquinas. Isso significa que quando um modelo de IA pensar no seu setor, a sua marca vem à mente (ou à “mente” da máquina, por assim dizer). Ser o nome lembrado pelas IAs em perguntas relevantes confere uma autoridade quase autoalimentada. Quanto mais você aparece como referência, mais o modelo reforça essa associação. Em termos de mercado, você se torna top of mind não apenas para clientes, mas para os algoritmos que moldam as escolhas deles.
- Preferência algorítmica: semelhante ao que o SEO buscava com o primeiro lugar no Google, aqui o objetivo é ser a primeira recomendação ou a recomendação preferida dos sistemas de IA. As empresas pioneiras conseguem “treinar” os modelos, direta ou indiretamente, a gostar do seu conteúdo. Elas constroem presença em tantas fontes confiáveis e com tanta consistência que os algoritmos tendem a citá-las primeiro. Essa preferência algorítmica se traduz em vantagem competitiva porque, na prática, o cliente acaba ouvindo o nome dessas empresas antes dos outros. É quase como ter um vendedor omnipresente cochichando ao ouvido do mercado, 24 horas por dia, com imparcialidade aparente.
- Liderança de mercado: combinando os dois pontos anteriores, o resultado natural é a liderança. Quem domina os novos canais de descoberta (que são os canais cognitivos, não apenas os canais web) ganha market share de forma acelerada. Os pioneiros colhem uma percepção de inovação são vistos como vanguarda, por estarem “sempre presentes” nas discussões de ponta. Isso atrai parceiros, investidores, talentos, além de clientes. Eles definem a narrativa do setor: quando todo mundo acordar para o GEO, essas empresas já terão ocupado os melhores espaços, terão os dados históricos e a reputação solidificada. A barreira de entrada para os concorrentes ficará muito mais alta. Em suma, os ganhos vão desde o intangível (prestígio, autoridade, lembrança de marca) até o bem tangível: receita. Porque no fim do dia, ser aquele que a IA recomenda significa que mais negócios vêm bater à sua porta, com menor esforço de aquisição.
AIBrasil: Essa revolução coloca uma pressão nova sobre a liderança de marketing. Qual é a responsabilidade do CMO moderno nesse contexto de GEO? Como o papel do Chief Marketing Officer está mudando?
Alexandre Caramaschi: O CMO de hoje precisa ser, acima de tudo, um orquestrador de influência digital. Isso vai muito além de fazer campanhas publicitárias ou gerir o funil de vendas tradicional. Estamos falando de assumir a responsabilidade por como a empresa aparece nos sistemas de inteligência. Então, o CMO moderno precisa abraçar frentes que antes talvez fossem periféricas: gestão de dados de conteúdo, colaboração com equipes de TI e de ciência de dados, e estratégia de conteúdo de longo prazo. Eu costumo dizer que marketing de soluções complexas virou uma espécie de diplomacia técnica e engenharia narrativa. Ou seja, o CMO tem que garantir que a história certa da empresa esteja sendo contada nos lugares certos, inclusive para as “máquinas”. Na prática, isso significa liderar iniciativas de conteúdo estruturado e semântico (para que nossas informações sejam legíveis por algoritmos), iniciativas de relações públicas digitais (para ganhar menções em fontes de autoridade), e até iniciativas de educação de mercado (como eventos, whitepapers, posts de liderança de pensamento) que construam aquela autoridade cognitiva.
Alexandre diz que esse “é um papel que exige visão estratégica e coragem para investir diferente porque muitas vezes o retorno dessas ações não é imediato ou óbvio pelas métricas de marketing tradicionais.” Para ele, “construir relevância em IA não tem um dashboard simples no começo. Você não mede só em cliques ou MQLs no primeiro mês. O CMO precisa criar novas métricas de influência e convencer a organização a apostar nisso, mostrando que o retorno é inevitável mais adiante. Também cabe evitar os atalhos vazios.”
Alexandre Caramaschi: Vamos ser sinceros: tem muito hype em AI, muito barulho. O CMO responsável corta a poeira e foca no que realmente move a agulha. Qualidade de conteúdo, presença estratégica, alinhamento com vendas e produto para entregar mensagens coerentes. Em suma, a responsabilidade do CMO moderno é não deixar a empresa virar um fantasma digital. É ele (ou ela) quem deve liderar a empresa nessa transição de mindset: sair do “vamos ranquear no Google” para “vamos construir uma presença que os algoritmos respeitem”. E isso implica gestão multidisciplinar, porque envolve marketing, tecnologia, produto, e até advocacy interno para gerar essa cultura orientada a conteúdo de qualidade. Se o CMO não puxar essa fila, ninguém mais vai puxar, e daqui a alguns anos, quando se perguntar “por que estamos perdendo relevância?”, talvez seja tarde demais.
AIBrasil: Você tocou na urgência de conteúdo estruturado e semântico para alimentar os modelos de IA. O que isso significa na prática? Como as empresas devem produzir conteúdo de forma diferente, pensando nas máquinas como parte da audiência?
Alexandre Caramaschi: Significa que chegou a hora de escrever para humanos e para máquinas simultaneamente, sem sacrificar um pelo outro. Na prática, conteúdo estruturado e semântico quer dizer algumas coisas bem objetivas. Primeiro, estrutura: é organizar suas informações de modo claro, hierárquico, com contextos bem definidos. Por exemplo, no seu site institucional, deixar muito explícito quem você é, o que você faz, para quem e como, sem jargões obscuros. Usar cabeçalhos e seções bem pensadas, ter páginas dedicadas para produtos com todas as especificações relevantes, FAQs tirando dúvidas frequentes. Tudo isso ajuda tanto o leitor humano a entender rapidamente quanto a IA a extrair fatos e relacionamentos dali. Depois, vem a parte semântica, que é literalmente falar a língua das máquinas de busca e dos modelos. Aqui entram tecnologias como schema markup, que é basicamente inserir marcações no código da página para indicar, por exemplo, “isto aqui é o nome do produto”, “isto é o preço”, “isto é o endereço da empresa”. No mundo do Google isso já ajudava a ganhar rich snippets; no mundo das IAs, esses dados estruturados podem alimentar diretamente os knowledge graphs e outras bases que modelos utilizam para responder. Em paralelo, semântica também envolve consistência de termos e conceitos. Se sua empresa chama um produto de três nomes diferentes em cada canal, a máquina fica confusa. Então, padronização de nomenclatura e clareza conceitual importam demais.
Caramaschi diz que “outro aspecto é alimentar as IAs com conteúdo em formatos que elas consigam usar. Por exemplo, disponibilizar papers, estudos, cases públicos em repositórios abertos ou bibliotecas online confiáveis. Muitas IAs consomem grandes corpora de dados públicos. Se o seu whitepaper está no ar, indexado e citado, ele pode entrar no treinamento de um modelo. É quase como pensar: “esse parágrafo do meu artigo pode virar a frase de uma resposta de IA no futuro”. Então, melhor que esse parágrafo seja claro, factualmente correto e útil.”
Alexandre Caramaschi: Por fim, vale lembrar que conteúdo semântico não é conteúdo robotizado.Não é encher de palavra-chave sem sentido. Pelo contrário, é conteúdo rico em significado, bem categorizado, que agrega valor real. A ironia é que, ao escrever para máquinas entenderem, você acaba tornando a informação mais acessível para todos. E de quebra constrói uma base de conhecimento que pode ser reutilizada em chatbots próprios, em mecanismos de busca internos com IA, etc. As empresas devem produzir conteúdo pensando em um duplo público: o decisor humano e o “decisor digital”. Se você facilitar a vida da máquina, estará simultaneamente educando melhor o seu cliente humano. É ganha-ganha.
AIBrasil: E o papel da liderança de pensamento (thought leadership) nesse novo panorama? Publicar artigos, opiniões e insights ainda é relevante se a “audiência” agora inclui algoritmos e não apenas leitores humanos?
Alexandre Caramaschi: Não só é relevante, como se tornou fundamental e com dupla função. A liderança de pensamento, aqueles artigos de opinião, análises profundas, visão de futuro que executivos e especialistas publicam, sempre teve o papel de influenciar pessoas, moldar percepções e construir credibilidade. Agora, ela também influencia algoritmos. Eu explico: os modelos de IA, ao serem treinados, absorvem o conteúdo disponível. E nisso estão incluídos artigos de líderes empresariais publicados em veículos renomados, blogs, LinkedIn, pesquisas, etc. Quando você publica um artigo denso e bem fundamentado no LinkedIn ou na Harvard Business Review, não é só a sua rede que lê. Potencialmente, aquele material entra no radar de indexação de ferramentas e pode ser ingerido por um modelo de linguagem no próximo ciclo de treinamento. Ou seja, sua voz passa a ecoar nas respostas das máquinas também.
Alexandre afirma também que “as IAs têm critérios (mesmo que implícitos) de qualidade e confiança. Elas tendem a priorizar informações de fontes confiáveis, com backlinks de qualidade, autoridade de domínio e, claro, originalidade de pensamento. E quem costuma gerar esse tipo de conteúdo? Justamente conteúdos de thought leadership bem feitos, pesquisas originais, opiniões assinadas por especialistas reconhecidos. Então, do ponto de vista de algoritmo, um bom artigo de liderança de pensamento é um input valioso, ele traz insights únicos, contextualização e geralmente está associado a nomes e instituições respeitadas. Um resultado prático: se sua empresa e seus executivos produzem consistentemente esse material de alto nível, os modelos aprendem a associar vocês a aqueles temas-chave. Por exemplo, se a CTO de uma empresa de cibersegurança publica um paper sobre novas ameaças, a chance do ChatGPT ou Bing citarem a empresa dela em respostas sobre tendências de cibersegurança aumenta muito.”
Alexandre Caramaschi: E claro, não podemos esquecer dos benefícios humanos disso. Os hidden buyers que falamos há pouco valorizam intensamente thought leadership. Para eles, um artigo no Medium do seu engenheiro-chefe explicando uma tecnologia pode pesar mais que um folheto comercial. Então, a liderança de pensamento funciona como um canal de influência dupla: influencia mentes e influencia modelos. Em 2026, eu diria que cada artigo bem escrito serve tanto para engajar o público A (as pessoas certas) quanto para treinar o público B (as inteligências artificiais) sobre quem você é e o que você sabe. As empresas precisam estruturar isso quase como um pilar da estratégia. Não é mais “escreva um artigo porque dá marketing”; é “escreva porque você está moldando o dataset do conhecimento do seu setor”. Quem assumir esse novo papel vai colher uma espécie de autoridade onipresente – será reconhecido nas rodas de conversa humanas e também figurará nas respostas das máquinas quando esses assuntos vierem à tona.
AIBrasil: Para navegar toda essa mudança, que ferramentas ou frameworks um executivo pode adotar? Você já citou termos como E-E-A-T, schema markup, RAG e dados vetoriais. Como eles se encaixam nessa estratégia?
Alexandre Caramaschi: Esses conceitos são parte do novo arsenal que ajuda a estruturar a atuação em GEO. Vou passar por cada um brevemente e mostrar como contribuem:
- E-E-A-T: significa Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness (Experiência, Especialização, Autoridade e Confiabilidade). É um framework de qualidade de conteúdo muito difundido pelo Google, e continua absolutamente relevante. Em termos práticos, ele lembra os executivos de garantirem que todo conteúdo publicado traga evidências de experiência real (cases, exemplos práticos), demonstração de expertise (dados, conhecimento profundo), autoridade (quem assina ou publica tem credenciais no assunto) e confiabilidade (transparência, citações de fontes, informações corretas). Seguir E-E-A-T ajuda porque as IAs e os algoritmos “preferem” conteúdo de alta qualidade – eles foram treinados para isso. Um conteúdo que cumpra esses critérios tem mais chance de ser referenciado e de influenciar positivamente a imagem da empresa nas esferas humanas e algorítmicas.
- Schema markup: como mencionei, é a marcação de dados estruturados no seu site. Em vez de ter apenas texto livre, você inclui etiquetas padronizadas (no HTML ou via JSON-LD) indicando o que cada informação é. Por exemplo: “esta página descreve um Produto”, com campos de preço, descrição, reviews, etc., tudo marcado. Isso facilita enormemente a vida dos motores de busca e também de sistemas de IA que varrem a web em busca de fatos. Com schema, você praticamente entrega de bandeja informações organizadas para a máquina. O resultado? Maior chance de o Google exibir seu dado num snippet enriquecido hoje, e maior chance de uma IA saber responder corretamente algo sobre sua empresa amanhã. É um investimento técnico relativamente simples, mas muita empresa ainda ignora.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): é uma abordagem técnica usada em chatbots e aplicações de IA corporativas, na qual o modelo de linguagem é “alimentado” em tempo real com informações de uma base de dados ou documentos. O que isso tem a ver com GEO? Tudo. Empresas pioneiras estão começando a usar RAG internamente para garantir que seus próprios assistentes de IA conheçam o conteúdo atualizado da empresa. Por exemplo, se você tem uma central de conhecimento ou um repositório de documentos, implementar um sistema de RAG permite que perguntas feitas ao seu chatbot sejam respondidas com dados do seu acervo, reduzindo alucinações. Externamente, pensar em RAG é entender que mesmo os grandes modelos (ChatGPT, Bard, etc.) tendem a incorporar mecanismos de busca de informações atualizadas. Estar presente nesses repositórios buscáveis é crítico.
- Dados vetoriais: aqui entramos no campo de representação de informações para busca semântica. Explicando de forma simples: dados vetoriais são maneiras de armazenar conteúdos (textos, imagens, etc.) convertidos em vetores matemáticos, permitindo que IAs façam buscas por similaridade de significado, não só por palavra-chave exata. Como isso ajuda? Bem, muitas empresas líderes estão construindo bases de conhecimento vetoriais dos seus conteúdos. Isso quer dizer que todo artigo, post, manual, é transformado em vetores e indexado em um banco apropriado. Assim, quando um modelo de IA seu ou de terceiros precisar encontrar uma informação relacionada àquele conteúdo, a busca é muito mais inteligente e contextual. Para o GEO, isso importa pois aumenta a descobribilidade do seu conteúdo de forma significativa. Se amanhã a OpenAI, por exemplo, varrer bases vetoriais abertas para atualizar o ChatGPT, é bom que o conteúdo da sua empresa esteja disponível nesse formato avançado. Pensar em dados vetoriais é preparar seu conteúdo para o futuro das buscas, onde a intenção e o contexto valem mais que uma palavra exata.
Todos esses frameworks e ferramentas, na visão de Alexandre Caramaschi, se complementam. Ele afirma que O CMO não precisa se tornar um especialista técnico em cada um, mas deve promover seu uso pela equipe. “É como ter uma caixa de ferramentas moderna para SEO 2.0 ou, melhor dizendo, para GEO. Elas garantem que o excelente conteúdo que você produz não se perca por falta de estrutura ou tecnologia. É aliar boa estratégia de conteúdo com boa engenharia de dados. Quem conseguir aplicar esses frameworks ganha um tremendo impulso na corrida pela visibilidade algorítmica”, afirma.
AIBrasil: Diante de tudo isso, qual é o caminho para não se tornar um retardatário nessa nova era? Como os decisores devem se organizar para conhecer, diagnosticar e executar as ações necessárias imediatamente e que ganhos concretos podem obter ao sair na frente agora?
Alexandre Caramaschi: Minha recomendação é encarar o GEO como uma prioridade estratégica hoje, não amanhã. E isso se desdobra em algumas etapas bem objetivas. Primeiro, conhecer onde você está: faça um diagnóstico sincero da sua presença digital sob a ótica das IAs. Por exemplo, reúna sua equipe e literalmente pergunte ao ChatGPT sobre a sua empresa e sobre seus concorrentes. Veja o que ele responde. Procure no Bing com assistente de IA, teste o Google SGE com perguntas do seu setor. Isso vai te dar um termômetro de quão presente e bem posicionado você já está no universo das respostas algorítmicas. Muitas vezes esse exercício revela surpresas. Talvez o ChatGPT mal saiba quem você é, ou repita uma descrição ultrapassada. É melhor descobrir isso já. Paralelamente, audite seu conteúdo: seu site explica claramente o que vocês fazem? Os conteúdos são recentes, têm profundidade? Você tem artigos técnicos, cases públicos, documentação acessível? Avalie também a sua reputação online: que sites mencionam sua empresa? Você tem entradas em fontes confiáveis (uma citação numa revista, uma parceria divulgada, etc.)? Esse raio-x inicial é o “conhecer e diagnosticar”.
Com o diagnóstico em mãos, a recomendação de Caramaschi é partir para a execução das ações sem demora. Aqui a palavra-chave é prioridade, segundo ele. Fazer primeiro o que traz mais impacto de visibilidade.
Alexandre Caramaschi: Eu diria: comece organizando a casa digital. Estruture seu site com as informações essenciais e implemente markup semântico básico. Em paralelo, produza conteúdo estratégico imediatamente: um artigo respondendo às principais dúvidas do seu cliente, um whitepaper que só você poderia escrever com sua expertise única, uma atualização do blog focada em tendências do setor que conectam com seu produto. Não espere pela campanha perfeita e comece já a alimentar o ecossistema. Também recomendo engajar os executivos da empresa como porta-vozes ativos. O CEO, o CTO, o próprio CMO, todos devem estar compartilhando insights no LinkedIn, participando de eventos, aparecendo em podcasts ou vídeos. Lembre-se: isso tudo vira dados para as IAs aprenderem.
Além disso, Alexandre orienta a estabelecer um processo de monitoramento desse novo funil.
Alexandre Caramaschi: Por exemplo, inclua no formulário de conversão a pergunta “Como você nos conheceu?”. Se um lead responder “Ouvi falar via ChatGPT” ou “Li um artigo de vocês”, você começa a medir o impacto dessas ações. Algumas empresas pioneiras estão fazendo exatamente isso e descobrindo que uma parcela dos leads qualificados hoje atribui sua descoberta a fontes como “um post no LinkedIn” ou “uma resposta do Bard”. Esse é um sinal valioso de que o GEO está funcionando. Agora, quanto aos ganhos de agir imediatamente: o primeiro é tempo. Quem começa agora ganha um ou dois anos de vantagem sobre quem vai acordar só em 2028 quando o tráfego orgânico já despencou de vez. Nesse meio-tempo, você consolida a autoridade cognitiva da sua marca. Outro ganho é a afinidade algorítmica que se acumula. Pense como um banco de reputação: cada conteúdo publicado e cada dado estruturado hoje é um “depósito” que você faz no banco da IA, e ele rende juros compostos. Quando seus concorrentes quiserem tirar o atraso, você já vai estar no topo das recomendações porque construiu histórico. E claro, há os ganhos de negócio em si: começar agora significa começar a capturar demanda qualificada que talvez você nem soubesse que existia. Por exemplo, aquele comprador oculto que te descobriu via um artigo hoje pode virar uma oportunidade de venda no próximo trimestre. Várias pequenas vitórias assim formam uma grande vitória competitiva.
Caramaschi ensina que “em última análise, agir já gera um posicionamento de liderança. Sua empresa passa a ser vista como inovadora, pró-ativa, a que dita tendências. Isso atrai não só clientes, mas também talentos e parceiros. Muita gente quer trabalhar com quem está na frente. E internamente, esse movimento cria uma cultura de aprendizado e inovação contínua, que é o melhor antídoto contra virar retardatário. Eu sempre reforço: o custo da inércia agora será muito maior do que o investimento da ação.”
Alexandre Caramaschi: Cada mês conta. Em 2026, a janela para se posicionar como pioneiro em GEO ainda está aberta, mas está se fechando rápido. Quem entender isso e der o primeiro passo, por menor que seja, mas hoje, não amanhã, terá colhido frutos substanciais quando os outros ainda estiverem desenhando planos.
