Como É Que os Sistemas de IA Geram Realmente Respostas

Para melhorar a Visibilidade em IA, primeiro é necessário compreender uma verdade simples: a IA não pesquisa na Web da mesma forma que o Google.

Este é um dos maiores equívocos do marketing moderno.

Muitas empresas partem do princípio de que o ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity e Microsoft Copilot funcionam como motores de pesquisa.

Não funcionam.

A função do Google é relativamente simples:

Encontrar documentos que correspondam a uma pesquisa.

Os grandes modelos de linguagem têm uma função diferente:

Gerar a resposta mais útil possível.

Esta diferença subtil muda tudo.

As Três Etapas de uma Resposta de IA

Todas as respostas de IA seguem o mesmo processo geral.

Não importa se está a utilizar o ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity ou Copilot.

A implementação varia.

O modelo mental é bastante semelhante.

Prompt do Utilizador

↓

Compreender a Intenção

↓

Recolher Conhecimento

↓

Raciocinar

↓

Gerar a Resposta

Repare no que está em falta.

Não existe nenhuma etapa chamada:

Encontrar a página Web com a melhor posição.

Isto acontece porque os sistemas de IA não foram concebidos para classificar páginas.

Foram concebidos para responder a perguntas.

Etapa 1 - Compreender a Pergunta

Suponha que alguém pergunta:

Qual é a melhor plataforma de ASO para programadores independentes?

A IA não começa imediatamente a pesquisar.

Primeiro, interpreta o pedido.

Coloca questões como:

• O que significa «melhor»?

• O que é uma plataforma de ASO?

• O que é um programador independente?

• O utilizador procura um preço mais baixo?

• Simplicidade?

• Funcionalidades?

• Capacidades de IA?

Antes de escolher uma resposta,

a IA precisa de compreender o problema.

A isto chama-se compreensão da intenção.

Os seres humanos fazem-no naturalmente.

A IA fá-lo de forma estatística.

Etapa 2 - Recolher Conhecimento

Depois de compreender o pedido,

a IA recolhe informação.

A origem dessa informação depende do sistema de IA.

Em termos gerais, existem quatro fontes.

Fonte 1 - Conhecimento do Modelo

Todos os grandes modelos de linguagem possuem conhecimento adquirido durante o treino.

Isto permite-lhes responder a muitas perguntas factuais sem pesquisarem informação em tempo real.

Alguns exemplos incluem:

• acontecimentos históricos

• conceitos de programação

• princípios científicos

• conhecimentos empresariais comuns

No entanto, o conhecimento do modelo tem limitações.

Pode não refletir os lançamentos de produtos mais recentes, alterações de preços ou notícias recentes.

Fonte 2 - Pesquisa em Tempo Real

Muitos assistentes de IA conseguem pesquisar informação atualizada na Web quando necessário.

Este processo é normalmente designado por Geração Aumentada por Recuperação de Informação (RAG).

Em vez de depender apenas dos dados de treino, a IA recupera documentos relevantes, avalia-os e utiliza-os para produzir uma resposta mais atualizada.

Esta é uma das razões pelas quais diferentes sistemas de IA podem citar sites diferentes para a mesma pergunta.

Fonte 3 - Conhecimento Estruturado

Os sistemas de IA também beneficiam de informação estruturada, como:

• grafos de conhecimento

• dados sobre organizações

• informações sobre produtos

• documentação

• metadados estruturados

A informação bem organizada é mais fácil de interpretar do que conteúdos fragmentados ou inconsistentes.

Esta é uma das razões pelas quais a clareza das entidades é tão importante.

Fonte 4 - Contexto da Conversa

Todas as mensagens anteriores de uma conversa passam a fazer parte do contexto.

Por exemplo:

Utilizador:

Recomenda uma plataforma de ASO.

Mais tarde:

Qual delas é melhor para agências?

A IA recorda a conversa anterior.

O contexto altera as respostas.

É por isso que a Visibilidade em IA não se resume a palavras-chave.

Diz respeito ao significado.

Etapa 3 - Raciocinar

É nesta etapa que a IA mais se distingue da pesquisa tradicional.

O Google apresenta documentos.

A IA raciocina com base na informação.

Imagine que lê dez artigos.

Não copiaria apenas um parágrafo.

Combinaria tudo o que aprendeu numa única explicação.

É, essencialmente, isso que os sistemas de IA modernos tentam fazer.

Comparam informação.

Identificam pontos de concordância.

Resolvem contradições.

Preenchem lacunas.

Geram uma resposta coerente.

São sistemas de síntese.

Não são diretórios.

Etapa 4 - Gerar a Resposta

Por fim,

a IA escreve uma resposta.

Por vezes, essa resposta inclui:

• citações

• ligações

• referências

• recomendações de produtos

• tabelas comparativas

Por vezes, não inclui nenhum destes elementos.

As diferentes plataformas apresentam níveis distintos de atribuição de fontes.

O importante é compreender o seguinte:

Sejam visíveis ou invisíveis,

as fontes influenciam a resposta.

Porque É Que Diferentes Plataformas de IA Dão Respostas Diferentes

Uma das perguntas mais frequentes dos profissionais de marketing é:

Porque é que o ChatGPT recomenda empresas diferentes das recomendadas pelo Perplexity?

Porque não são sistemas idênticos.

Cada plataforma difere em aspetos como:

• métodos de recuperação de informação

• classificação dos documentos recuperados

• atualidade da informação

• estratégias de raciocínio

• utilização de citações

• estilo de apresentação

• objetivos de conceção do produto

Pense nelas como diferentes equipas editoriais que consultam bibliotecas parcialmente coincidentes.

Podem chegar às mesmas conclusões.

Podem dar maior destaque a fontes diferentes.

Ambos os resultados são expectáveis.

A Pilha de Respostas da IA™

Este modelo mental ajuda a explicar onde se enquadra a Visibilidade em IA.

Resposta Final

▲

Camada de Raciocínio

▲

Conhecimento Recuperado

▲

Informação Credível

▲

A Sua Marca e os Seus Conteúdos

A maioria das empresas otimiza apenas a camada inferior.

As empresas bem-sucedidas consideram toda a pilha.

Porque É Que Algumas Marcas São Mencionadas Repetidamente

Já reparou que determinadas empresas aparecem repetidamente nas respostas da IA?

Raramente isso acontece devido a um único fator.

Em vez disso, essas empresas tendem a combinar vários pontos fortes:

• posicionamento claro

• forte autoridade temática

• terminologia consistente

• menções reputadas por terceiros

• documentação abrangente

• investigação original

• conteúdos estruturados

• entidades de marca reconhecíveis

Estas características facilitam a compreensão dessas empresas pelos sistemas de IA e aumentam a confiança que estes depositam nelas.

Compreender a Confiança da IA

Um conceito raramente discutido no marketing é o nível de confiança.

Imagine que alguém pergunta:

Qual é a capital de França?

A IA tem um nível de confiança muito elevado na resposta.

Agora imagine:

Qual é o melhor CRM para startups de biotecnologia com menos de 30 colaboradores?

Não existe uma resposta universalmente correta.

A IA avalia as provas disponíveis.

O nível de confiança torna-se mais complexo.

O seu objetivo não é obrigar a IA a mencionar a sua empresa.

O seu objetivo é disponibilizar provas de elevada qualidade em quantidade suficiente para que mencionar a sua empresa se torne numa escolha segura.

As Citações São Sinais de Confiança

Alguns assistentes de IA apresentam citações de forma destacada.

Outros citam fontes de forma mais seletiva.

Independentemente da apresentação, as citações refletem frequentemente a informação que o modelo considerou útil ao gerar a resposta.

Para os profissionais de marketing, as citações revelam:

• que fontes estão a influenciar a IA

• onde os concorrentes estão a ganhar visibilidade

• que publicações têm maior peso

• onde a sua marca está ausente

É por isso que a Visibilidade em IA não se resume a ser mencionado.

Consiste em compreender por que razão determinadas fontes moldam as respostas.

O Ciclo de Recuperação de Informação™

Quando é necessária informação atualizada, muitos sistemas de IA seguem um processo semelhante a este:

Prompt do Utilizador

↓

Interpretar a Intenção

↓

Recuperar Fontes Relevantes

↓

Avaliar a Credibilidade

↓

Comparar a Informação

↓

Gerar a Resposta

↓

(Opcional) Apresentar Citações

Este ciclo explica por que razão melhorar apenas os seus conteúdos não é suficiente.

Os seus conteúdos também têm de ser fáceis de descobrir, compreender e considerar credíveis.

Porque É Que a Visibilidade em IA É Diferente do Posicionamento

O SEO tradicional pergunta:

Que página ocupa a primeira posição?

A Visibilidade em IA pergunta:

Que informação ajuda a produzir a resposta?

Uma página pode ocupar uma posição elevada e contribuir pouco, caso não tenha clareza ou autoridade.

Em contrapartida, uma base de conhecimento bem estruturada, um relatório de investigação amplamente citado ou uma documentação sólida podem influenciar as respostas da IA, mesmo que não ocupem a primeira posição nos resultados orgânicos para todas as palavras-chave.

A unidade de competição está a passar das páginas para o conhecimento.

O Que Isto Significa para os Profissionais de Marketing

As implicações práticas são significativas.

O sucesso já não depende de publicar mais conteúdos.

Depende de publicar provas melhores.

Em vez de perguntar:

Que palavras-chave devemos segmentar?

Perguntará cada vez mais:

• A que perguntas devemos responder?

• Que conhecimento único podemos disponibilizar?

• Que provas sustentam as nossas afirmações?

• Como podemos tornar-nos na fonte mais credível sobre este tema?

Estas perguntas estão no centro da Visibilidade em IA.

Onde se Enquadra a ASOagent AI

Compreender como os sistemas de IA geram respostas é importante.

Saber como a sua marca se apresenta nessas respostas é ainda mais importante.

É aqui que a ASOagent AI se torna na camada operacional.

Em vez de testar manualmente prompts em vários assistentes de IA, a sua equipa pode:

• Monitorizar os prompts relevantes para o seu negócio

• Acompanhar se a sua marca é mencionada ou recomendada

• Comparar a sua visibilidade com a dos concorrentes

• Analisar as fontes que influenciam cada resposta

• Identificar lacunas de autoridade ou cobertura

• Receber recomendações prioritárias para melhorar a Visibilidade em IA

O objetivo não é apenas observar as respostas da IA.

É compreendê-las - e melhorar a sua capacidade de as influenciar através de melhores conteúdos, maior autoridade e sinais mais claros.

Principais Conclusões

Os sistemas de IA não funcionam como motores de pesquisa.

Interpretam a intenção, combinam conhecimento proveniente de várias fontes, raciocinam com base nessa informação e geram respostas.

Isto altera o desafio da otimização.

O sucesso já não é medido apenas pela posição das páginas nos resultados de pesquisa.

É medido pela capacidade dos sistemas de IA para compreenderem a sua especialização, confiarem nos seus conteúdos e incluírem a sua marca ao responderem às perguntas feitas pelos seus clientes.

Compreender este processo é a base de qualquer estratégia de Visibilidade em IA.

Próximo Capítulo

Capítulo 4 - Pesquisa com IA vs. Pesquisa no Google: A Maior Mudança no Marketing Digital Desde o SEO

No próximo capítulo, iremos comparar a pesquisa tradicional e a descoberta baseada em IA.

Irá aprender:

• Porque é que as respostas estão a substituir as ligações

• Como o comportamento dos utilizadores está a mudar

• O que acontece aos cliques num mundo centrado na IA

• Que princípios de SEO continuam a ser relevantes

• Que novas competências os profissionais de marketing precisam de desenvolver

• Porque é que a Visibilidade em IA complementa o SEO, em vez de o substituir

Este capítulo ajudará os leitores a compreender não apenas como funciona a IA, mas também por que razão as regras da visibilidade digital estão a mudar de forma fundamental.