Você não pode otimizar para respostas geradas por IA? Vamos falar sobre isso.

Author: Rafael Lins

A discussão sobre “AEO — AI Engine Optimization” está crescendo, mas será que realmente existe como otimizar para respostas de IA como ChatGPT, Perplexity e Gemini? Este artigo analisa a visão de Himanshu Sharma (Optimize Smart) e traz uma reflexão técnica sobre o que é mito, o que é tendência e o que já é prática real.

Introdução

Nos últimos meses, o termo AEO (AI Engine Optimization) começou a aparecer em artigos, conferências e até serviços de SEO.

A ideia é simples: adaptar o conteúdo do seu site para ser citado, resumido ou referenciado por sistemas de IA generativa, como ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot ou Anthropic Claude.

Mas será que isso realmente existe?

O especialista Himanshu Sharma, fundador da Optimize Smart, defende o oposto:

“Você não pode otimizar para respostas geradas por IA, porque elas não seguem um ranking orgânico nem uma lógica de indexação rastreável.”

A afirmação é forte — e parcialmente verdadeira.

Neste artigo, vamos analisar o argumento e confrontá-lo com evidências práticas do comportamento das IAs generativas e dos próprios buscadores.

O argumento central de Himanshu Sharma

No artigo “You can’t optimise for AI-generated responses”, Himanshu argumenta que:

Os LLMs (Large Language Models) não são mecanismos de busca tradicionais. Eles não têm rankings, SERP positions ou page authority mensurável.
A geração de resposta não é determinística — cada consulta pode ter variações com base em contexto, personalização e sampling.
Mesmo que uma marca apareça em uma resposta, não há garantia de visibilidade futura, pois o modelo não “indexa” conteúdo novo como o Google.
E, portanto, tentar “otimizar” para IA seria como tentar manipular uma conversa — e não um resultado de busca.

Onde o argumento faz sentido

Sim, os modelos de IA não ranqueiam como o Google Search.

Eles resumem.

As respostas de sistemas como Perplexity, ChatGPT e Gemini são compostas de passagens contextuais baseadas em fontes de alta confiança — e não em fatores de SEO tradicionais.

Além disso:

As respostas variam entre usuários.
As citações (quando exibidas) são probabilísticas, não garantidas.
E a “posição” de uma marca dentro da resposta é irrelevante visualmente — diferente do CTR de uma SERP.

Portanto, Himanshu acerta ao dizer que não existe AEO no mesmo sentido que SEO.

Mas isso não significa que não exista influência.

Onde o argumento falha (ou precisa de nuance)

A realidade é que as IAs generativas dependem de dados estruturados, contextuais e rastreáveis para formar respostas confiáveis.

E isso traz de volta elementos muito familiares para quem faz SEO técnico.

Exemplos práticos:

Perplexity.ai prioriza sites com schema estruturado (Article, FAQPage, Product, etc.) e metadados consistentes (Open Graph, llms.txt, ai-dataset.json).
ChatGPT (via Browse e Atlas) consulta páginas abertas com metatags limpas, descrições objetivas e contexto semântico claro.
Gemini (Google) usa o SGE (Search Generative Experience) — um híbrido entre SERP e IA — que ainda depende fortemente de SEO tradicional e de E-E-A-T (Expertise, Experience, Authority, Trust).

Em outras palavras:

Você não “otimiza para IA” — você fornece dados legíveis para IA.

A nova camada: AEO não é SEO, mas é semântico

O termo AEO (AI Engine Optimization) não é sobre ranking, e sim sobre contextualização semântica.

Ele parte de uma pergunta diferente:

“Como garantir que meu conteúdo possa ser entendido, resumido e citado por sistemas de IA?”

Isso inclui:

Estruturar dados com schema JSON-LD completo (FAQPage, TechArticle, Organization).
Usar llms.txt e ai-dataset.json para sinalizar permissão e contexto para rastreadores de IA.
Criar conteúdo explicativo e definicional (FAQ, glossários, tutoriais long-form).
Incluir referências confiáveis — pois os LLMs priorizam fontes “co-citadas” por sites acadêmicos ou governamentais.

👉 Esses elementos já aparecem na documentação técnica da Perplexity, OpenAI GPTBot, Anthropic ClaudeBot e Google-Extended.

Um paralelo com o SEO de 2005

A discussão atual lembra o início do SEO moderno:

em 2005, muitos diziam que “não havia como otimizar para o Google”, pois o algoritmo era opaco.

Mas com o tempo, descobrimos sinais claros: links, semântica, autoridade.

O mesmo está acontecendo com as IAs hoje.

Ainda não temos um “ranking IA”, mas já temos sinais de preferência.

Sites com:

Estrutura semântica robusta,
Linguagem natural e explicativa,
Contexto de autoridade em temas específicos,

… aparecem com mais frequência em respostas de IA, especialmente em queries de alta ambiguidade (“what is”, “how to”, “examples of”).

A visão da Ad Rock

Na Ad Rock, tratamos AEO como um desdobramento técnico do SEO avançado — não uma substituição.

Nosso foco está em três frentes:

Acessibilidade de dados: garantir que crawlers de IA consigam consumir o conteúdo.
Contexto semântico: estruturar o conhecimento (schemas, glossários, FAQs).
Autoridade narrativa: escrever de forma que humanos e IAs compreendam o porquê e o como de cada tema.

É assim que conteúdos como

👉 Checklist de Schema SEO para IA e Google 2025 e 👉 LLMs.txt e AI Dataset para sites jornalísticos foram criados — não para “enganar” a IA, mas para dialogar com ela.