Glossário de termos de SEO para IA

Entenda os novos termos de SEO em tempos de inteligência artificial generativa e LLMs.

Desde que as IAs começaram a responder perguntas diretamente e influenciar os resultados de busca, o SEO está passando por uma verdadeira revolução. Surgiram novos conceitos, estratégias e termos que precisamos entender para continuar gerando visibilidade no ambiente digital.

Pensando nisso, elaborei um pequeno glossário com os principais termos relacionados ao SEO otimizado para LLMs.

A

AEO (Answer Engine Optimization): SEO voltado para respostas diretas. Importante especialmente para buscas por voz e assistentes como Alexa, Siri ou Google Assistente. Foca em clareza, concisão e estrutura adequada para que a IA possa extrair uma resposta pronta.

Attribution-Friendly Content: conteúdo com fontes claras, referências bem citadas e estrutura que facilita a atribuição correta pela IA. Essencial para ser mencionado como fonte confiável por modelos generativos.

AX (Agent Experience): a experiência que os agents (como IAs e assistentes virtuais) têm ao processar e entregar conteúdo. Quanto melhor a estrutura e clareza do seu conteúdo, mais fácil para esses agentes interpretarem, ranquearem e usarem nas respostas.

C

Chain-Of-Thought, Cot: é a técnica de instruir ou exemplificar o modelo a seguir passos lógicos intermediários antes de dar a resposta final. Cadeia de pensamento.

Chunks de Conteúdo: unidades autossuficientes, que podem ser consumidas isoladamente. Quando o conteúdo está em blocos bem delimitados, a extração de fragmentos pelas IAs é mais precisa.

Content Chunking: técnica de dividir o conteúdo em blocos lógicos e escaneáveis (com subtítulos, bullet points, listas). Ajuda a IA a entender melhor a estrutura do conteúdo e extrair informações com mais precisão.

Context Window: espaço ou limite de informação que um modelo de inteligência artificial generativa pode considerar ao processar e gerar respostas. Conjunto de detalhes situacionais e informações relevantes que são incluídos para ajudar a IA a entender melhor o contexto da solicitação, garantindo assim uma resposta mais precisa e específica.

Conversational Search: tipo de busca feita em forma de conversa, como uma pergunta falada ou digitada com linguagem natural. Ex: “O que faz um redator SEO?”. Criar conteúdo que responda a essas perguntas aumenta a chance de ser exibido nas respostas da IA.

E

EEAT (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness): conjunto de critérios usados por buscadores e IAs para avaliar a confiabilidade do conteúdo e da fonte. Ter experiência, especialização, autoridade e confiabilidade é essencial para ser destacado nas respostas geradas por IA.

Embeddings: representações matemáticas de palavras e frases usadas por modelos de IA para entender o significado e contexto. É como a IA entende que “celular” e “smartphone” têm significados similares.

Entidades em SEO: elementos únicos e identificáveis que representam pessoas, lugares, coisas ou conceitos que os mecanismos de busca conseguem reconhecer e entender. Elas ajudam os buscadores a interpretar o significado e contexto do conteúdo, indo além da simples correspondência de palavras-chave, para oferecer resultados mais precisos e relevantes.

F

Few-Shot Prompting: é uma técnica em que se incluem exemplos de entrada e saída diretamente no prompt para demonstrar à inteligência artificial o padrão desejado antes de solicitar uma resposta para um novo caso.

G

GEO (Generative Engine Optimization): o “novo SEO” voltado para aparecer bem nas respostas geradas por IAs como ChatGPT, Perplexity e Google. Vai além dos buscadores tradicionais e exige foco em clareza, estrutura e autoridade.

I

Intent Matching: processo de identificar a intenção do usuário e alinhar o conteúdo para atender exatamente essa necessidade.

Interoperabilidade Semântica: capacidade de diferentes sistemas interpretarem o mesmo conteúdo com o mesmo sentido, mesmo que sejam plataformas distintas.

K

Knowledge Graphs: redes de dados que mostram relações entre conceitos, pessoas e coisas. Ajudam as IAs a entenderem o contexto e conectar informações corretamente (ex: “Barack Obama” → “Ex-presidente dos EUA” → “Casa Branca”).

L

LLM (Large Language Model): modelos de linguagem treinados com grandes volumes de texto, capazes de entender e gerar linguagem humana com contexto. Exemplos: ChatGPT, Gemini, Claude.

LLMO (Large Language Model Optimization): conjunto de práticas para tornar um conteúdo mais compreensível e valorizado por modelos de linguagem. Vai além de palavras-chave: envolve intenção, clareza, estrutura e contexto.

LLM-Friendliness: aptidão de um conteúdo para ser bem interpretado por LLMs. Isso inclui linguagem natural, organização clara, tom conversacional e estrutura lógica.

M

Multiagentes de IA: sistemas compostos por múltiplos agentes de IA que trabalham juntos, de forma colaborativa e autônoma, para resolver problemas complexos. Cada agente tem funções, conhecimentos e estratégias específicas, mas interagem para alcançar objetivos comuns.

Multimodal SEO: otimização que considera diferentes tipos de mídia (texto, imagem, vídeo, áudio), importante para IAs que processam múltiplas fontes simultaneamente para gerar uma resposta.

P

Palavras Mágicas (Magics Words): termos altamente condensados e autoexplicativos, com enorme poder semântico, capazes de resumir com exatidão a intenção por trás de cada modificador utilizado em um prompt. Dispensam interpretações múltiplas pela IA.

Primary Source (Fonte Primária): conteúdo original e autoral, com dados próprios, insights únicos ou declarações diretas de especialistas. Tem maior peso nas respostas de IAs que priorizam credibilidade.

Prompt Engineering: técnicas formular perguntas ou comandos de forma estratégica para obter as melhores respostas de uma IA. Importante para quem trabalha com IAs e também para entender como os usuários fazem buscas.

Prompt Tuning: em vez de escrever manualmente o texto do prompt ideal, utiliza-se aprendizado de máquina para descobrir os melhores “prompts” em formato de vetores contínuos (chamados soft prompts) que condicionam o modelo para uma tarefa específica.

Prompt Writing: redação cuidadosa das instruções ou perguntas que fornecemos a sistemas de IA para obter os melhores resultados possíveis.

Prompting Incremental: consiste em construir a solução em múltiplos turnos de conversa, ao invés de tentar obter tudo de uma vez em um único prompt.

Q

Query Deserves Freshness (QDF): conceito do algoritmo do Google que prioriza a exibição de conteúdo recente e atualizado para consultas de pesquisa que exigem informações frescas, como notícias de última hora, eventos atuais ou tópicos em alta.

Query Fan-Out: quando uma única consulta se desdobra em várias consultas paralelas para diferentes servidores/sistemas, cujas respostas depois são reunidas.

R

RAG (Retrieval-Augmented Generation): abordagem em que um modelo de linguagem (LLM) não depende apenas de seus parâmetros treinados, mas consulta uma base de dados específica para responder com mais precisão.

S

Semantic SEO: SEO que foca no sentido das palavras e no contexto do conteúdo, não somente na repetição de palavras-chave. Escrever de forma a mostrar profundidade e intenção aumenta a chance de destaque por IAs.

Semantic Search: capacidade dos buscadores de interpretar o que o usuário quis dizer, e não apenas o que ele digitou.

SEO Omnicanal: abordagem que vai além da otimização tradicional para mecanismos de busca, que normalmente foca apenas em um site ou página específica. Integra diferentes pontos de contato digitais para criar uma experiência única e coerente para o usuário.

Snippet-Friendly Content: conteúdo criado para facilitar a extração de respostas rápidas, como parágrafos curtos, bullet points, listas ou definições diretas. É o tipo de conteúdo ideal para aparecer em destaque nos resultados gerados por IA.

Structured Data (Dados Estruturados): informações adicionadas ao código do site (como Schema.org) que ajudam buscadores e IAs a entender melhor o tipo de conteúdo, se é uma receita, um produto, uma FAQ, etc.

T

Tokens: unidades básicas (partes de palavras ou caracteres) que os modelos usam para processar e gerar texto.

V

Vector Search: forma de busca baseada em similaridade semântica, e não na correspondência exata de palavras-chave. Muito utilizada por IAs para encontrar conteúdos relevantes com base no significado.

Z

Zero-Click Content: conteúdo que já responde à dúvida do usuário diretamente no resultado da busca ou da IA, sem a necessidade de clicar no link. Tornou-se fundamental com a ascensão das respostas geradas automaticamente.

Zero-Shot Prompting: consiste em solicitar à IA uma tarefa diretamente, sem fornecer exemplos. O modelo recebe apenas a instrução e deve responder baseando-se exclusivamente em seu conhecimento pré-treinado.

Gostou? Tem algum outro termo que você acrescentaria nessa lista?