AEO, LLMs e o futuro do SEO: lições de Dharmesh Shah para a era da busca por IA

A forma como pessoas descobrem informação está mudando rapidamente. A busca tradicional, baseada em listas de links, está sendo complementada — e em alguns casos substituída — por motores de resposta baseados em IA, como ChatGPT, Perplexity e AI Overviews do Google.

Em uma conversa recente, Dharmesh Shah, cofundador e CEO da HubSpot, trouxe uma visão extremamente clara sobre esse momento de transição: o SEO não morreu — mas está evoluindo para algo maior, que muitos chamam de AEO (Answer Engine Optimization).

Este artigo resume os principais pontos dessa visão e traduz o impacto prático para empresas, produtores de conteúdo e times de marketing.

Da Internet ao SEO — e agora à IA

Quando a HubSpot surgiu, o desafio era democratizar a Internet para pequenos negócios.

Segundo Dharmesh, estamos vivendo exatamente o mesmo momento agora com a IA.

Assim como aconteceu com a web:

• no início parecia complexa e inacessível

• depois se tornou obrigatória

• quem ficou de fora perdeu competitividade

Com IA, o risco é ainda maior: a reputação construída nos algoritmos agora tende a ser duradoura.

Uma má reputação algorítmica — seja no Google ou nos LLMs — é difícil de reverter.

AEO não é “enganar a IA”, é ajudar o algoritmo

Dharmesh reforça um princípio que já guiava o SEO sustentável desde o início:

A melhor forma de ranquear é merecer ranquear.

No passado, muitas estratégias tentaram “driblar” o Google com:

• keyword stuffing

• links artificiais

• páginas duplicadas

Essas táticas falharam no longo prazo.

O mesmo vale agora para IA.

Tentar manipular LLMs com conteúdo de baixa qualidade, automação cega ou spam não gera retorno zero — gera retorno negativo.

A mudança da unidade de conteúdo: de páginas para respostas

No SEO clássico, a unidade básica era a página web.

Hoje, na era dos LLMs, a unidade passa a ser a resposta.

Modelos de linguagem:

• consomem conteúdos

• fragmentam informações

• sintetizam respostas

• citam trechos claros, objetivos e confiáveis

Conteúdos longos, genéricos e “meandrosos” têm menos chance de serem usados como base para respostas de IA.

O que muda na prática para o conteúdo

Segundo Dharmesh, conteúdos precisam ser traduzidos para o formato consumível por LLMs, assim como traduziríamos um conteúdo para outro idioma.

Boas práticas incluem:

• respostas diretas e precisas

• estruturas de perguntas e respostas

• listas claras

• blocos facilmente citáveis

• definição explícita do que o conteúdo responde

Não é abandonar humanos — é reconhecer que LLMs agora consomem conteúdo em nome deles.

AEO é evolução do SEO, não substituição

Um ponto crucial da visão apresentada é que os fundamentos continuam válidos:

• autoridade

• links

• referências externas

• estrutura técnica

• arquitetura da informação

• reputação acumulada

Ferramentas como Perplexity, por exemplo, ainda se apoiam em mecanismos clássicos de busca (como o Bing) antes de passar os resultados por um LLM.

Ou seja:

quem construiu reputação antes da IA entra em vantagem agora.

Conteúdo em “pedaços”, não apenas em páginas

Dharmesh defende um modelo mais modular de conteúdo:

• a unidade atômica passa a ser uma pergunta + resposta

• conteúdos longos devem ser quebrados em blocos reutilizáveis

• esses blocos podem ser recombinados conforme o contexto

Isso facilita:

• uso por LLMs

• reaproveitamento

• atualização

• automação com controle

IA exige humanos no loop

Um dos alertas mais importantes da conversa é sobre o uso indiscriminado de IA.

IA é excelente para:

• tradução

• reformatação

• automação

• escala

Mas não substitui julgamento humano, especialmente em:

• qualidade

• ética

• contexto

• valor real para o usuário

Sem supervisão humana, o risco não é apenas errar — é prejudicar permanentemente a reputação digital da marca.

Reputação algorítmica é um ativo de longo prazo

Assim como no SEO tradicional, o pior cenário não é não ranquear.

O pior cenário é:

• ser classificado como irrelevante

• não confiável

• spam

• conteúdo de baixa qualidade

Esse tipo de rotulagem algorítmica tende a persistir — tanto em mecanismos de busca quanto em modelos de IA treinados sobre dados históricos.

O papel dos agentes de IA no futuro

Dharmesh também aponta que o próximo estágio da IA não são apenas chats, mas agentes:

• agentes que executam tarefas

• agentes que colaboram entre si

• agentes que representam marcas

• agentes que operam fluxos completos de negócio

Nesse cenário, conteúdo estruturado, confiável e modular será ainda mais importante — pois alimentará esses sistemas de forma direta.

Conclusão: AEO é responsabilidade, não atalho

A grande lição é clara:

AEO não é sobre “hackear” LLMs.

É sobre criar valor real, de forma clara, estruturada e confiável.

Empresas que tratam IA como atalho rápido correm risco.

Empresas que tratam IA como infraestrutura de distribuição de valor constroem vantagem competitiva.

Na Ad Rock, entendemos SEO orientado a IA como uma evolução natural da engenharia de informação, unindo:

• SEO técnico

• arquitetura

• conteúdo de qualidade

• governança

• visão de longo prazo

Referência do conteúdo-base

Este artigo foi elaborado com base na conversa com Dharmesh Shah (HubSpot) sobre AEO, LLMs, reputação algorítmica e agentes de IA, conforme transcrição do vídeo  .