As 10 práticas que realmente influenciam as respostas de IA

Artigo em colaboração com a Getfluence

Em 20 de março de 2026, Julien Bismuth, consultor SEO/GEO na Getfluence, e Olivier de Segonzac, sócio fundador da Resoneo, co‑apresentaram uma sessão de 30 minutos no SEO Summit. O tema: ir além da simples medição da visibilidade nos motores de IA para passar à ação, com práticas concretas e resultados observáveis. Aqui está o relato detalhado da intervenção deles!

A constatação inicial: ser visível já não basta

2026. Os relatórios de visibilidade em IA se multiplicam. Mas entre constatar que a sua marca aparece no ChatGPT ou no Gemini e entender por que ela é selecionada e como influenciar realmente a resposta, muitas vezes é difícil estabelecer a ligação.

56% das fontes de respostas de IA provêm de conteúdos terceiros (imprensa, publicações editoriais, avaliações, fóruns, redes sociais). Esse dado, proveniente do estudo Yext AI Citation Analysis, realizado no 4.º trimestre de 2025 sobre 17,2 milhões de citações geradas pelo ChatGPT, Gemini, Perplexity e Claude, é particularmente revelador: apenas 44% das fontes citadas provêm de sites ou blogs de marcas. O restante, ou seja, mais da metade, emana de conteúdos terceiros percebidos como neutros e fiáveis.

Em outras palavras: o SEO continua indispensável, mas já não é suficiente. Para ser escolhido pelos modelos de IA, é preciso trabalhar a sua pegada de marca nos lugares certos, onde os LLMs procuram e selecionam as suas fontes.

Como funcionam os LLMs – Um lembrete importante

Antes de entrar na parte prática, Julien e Olivier estabeleceram um quadro técnico. Os LLMs não raciocinam: eles calculam probabilidadesDiante de um pedido, o modelo decide primeiro ativar ou não a sua capacidade de pesquisa na web:

• Sem ativação web : a resposta apoia-se apenas no conhecimento do modelo até à sua data de corte.
• Com ativação web : o modelo realiza uma recuperação, isto é, constitui um conjunto de URLs candidatas (a fase de grounding), depois seleciona e sintetiza.

O modelo escolhe e seleciona para o utilizador segundo cálculos de probabilidade. É uma mecânica, e não inteligência. Mas é possível influenciá‑la se nos adaptarmos ao seu funcionamento.

As 10 práticas para influenciar as respostas de IA

1. Identificar as perguntas de alto potencial para a marca

Os volumes de pesquisa tradicionais já não são um indicador fiável para as consultas feitas às IAs. O método apresentado estrutura‑se em três etapas.

Trata‑se primeiro de partir das palavras‑chave e das posições atuais para construir Personas Search: perfil, intenções, percurso, barreiras e oportunidades de cada segmento de audiência.

Em seguida, é preciso alimentar essas personas com o ChatGPT para gerar as perguntas decisórias, comparativas e comerciais que elas realmente fazem: procura de valores, necessidades, experiência de compra, ajuda à decisão.

Por fim, a última etapa consiste em filtrar as perguntas com alto potencial segundo três critérios cumulativos:

• Ausência de menção à marca nas respostas atuais das IAs
• Presença de menções a concorrentes
• Taxa de persistência superior a 25%

2. Obter a melhor posição nas Query Fan-Out

Quando o ChatGPT ou o Gemini ativam o seu motor de busca, geram automaticamente consultas derivadas (os Query Fan-Outs). Um ponto crucial a reter: mais de 50% desses fan-outs são formulados em inglês, mesmo para um utilizador francófono. O Gemini, por sua vez, apoia-se diretamente no índice do Google.

Foram apresentados três alavancas concretas:

Marcadores de fan-out

Integrar nos seus conteúdos on-site e off-site os termos típicos dos fan-outs: best, top, meilleurs, comparativos, avaliações, 2026…

Versão em inglês do site

Prever, no mínimo, uma versão em inglês dos conteúdos corporativos, dos best-sellers e das respostas às críticas frequentes (ex: corp.domain.com).

Meta descrições e slugs de URL

São os elementos que o modelo lê em prioridade durante a fase de retrieval.

3. Identificar os sites e artigos fonte mais frequentes sobre um tema

O indicador Domain Rating ou de autoridade por si só já não basta; nem em SEO em 2026, nem em GEO. O que importa é identificar os domínios e artigos fontes que os modelos de IA percebem como confiáveis sobre um determinado assunto.

Boa notícia : os modelos fornecem eles próprios a lista de fontes usadas para construir as suas respostas. O problema é a volatilidade: para obter uma visão representativa, cada pergunta deve ser colocada dezenas de vezes ao modelo alvo.

É aqui que entram as métodos GEO instrumentados como a da Getfluence (funcionalidade Spot Finder & Mentions) que permitem influenciar as respostas da IA em mais de 60% dos casos.

Preste atenção à identificação das fontes via API, que pode diferir das fontes realmente exibidas na interface de usuário da plataforma.

4. Reconhecer os bons e os excelentes spots favoráveis a LLMs

Uma vez identificadas as fontes, é preciso qualificá-las. O método consiste em analisar duas dimensões complementares:

• Frequência de citação : quantas vezes este domínio ou este artigo aparece nas respostas aos prompts de teste.
• Sentimento das fontes : as menções à sua marca (e às dos seus concorrentes) nesses conteúdos são positivas, neutras ou negativas?

As ferramentas apresentadas permitem filtrar com precisão as fontes que mencionam os concorrentes sem mencionar a sua marca. São os alvos prioritários para uma ação de colocação ou de relinking.

5. Construir URLs Ambassador e URLs Review

Trata-se de uma das estratégias mais poderosas apresentadas na sessão: a estratégia de relinking, que produz um triplo impacto simultâneo.

• URL de origem : Identifique primeiro os artigos de imprensa, testes de produto, análises de especialistas ou guias comparativos que mencionem positivamente a sua marca.
• Recriação de backlinks : Publique novos conteúdos que citem o artigo de origem e crie backlinks para essa URL (guest posts, artigos em parceria, comunicados).

Resultado obtido: um triplo impacto

• SEO : melhor posicionamento da URL de origem
• E-reputação : multiplicação das menções positivas
• GEO : probabilidade aumentada de citação por LLM

Como resumem os dois especialistas: o link alimenta o Google. A menção alimenta os LLMs. Com um único conteúdo de relinking, você alcança os dois objetivos simultaneamente.

6. Reforçar a confiança e a atualidade internamente (sinais E-E-A-T)

O Google tem 27 anos de experiência na avaliação da qualidade dos conteúdos. O ChatGPT tem 3, e rapidamente entendeu o interesse de aprender com seu antecessor. Os sinais E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trust) estão agora integrados à forma como os modelos avaliam as fontes. A página 27 das Google Search Quality Rater Guidelines (atualização setembro de 2025) é inequívoca: Trust é o membro mais importante da família E-E-A-T.

7. Aceitar a neutralidade para ser destacado

Esse ponto sem dúvida constituiu uma das revelações mais contraintuitivas da sessão. Em março de 2026, a neutralidade percebida tornou-se um critério de seleção cada vez mais determinante para os modelos, um critério que teria sido considerado menos central seis meses antes.

A lógica é simples: o LLM deve ser capaz de comparar várias opções para construir uma resposta credível. Um conteúdo que cita apenas uma marca ou solução é percebido como promocional, e os modelos o evitam como fonte principal.

Conteúdo mono-marcaDetetado como promocional pelos modelos. As IAs preferem guias, documentação e artigos pedagógicos. Evitam publicidade e comparativos tendenciosos.

Conteúdo multimarcas (formato AI-First)Os LLMs adoram páginas com listas, comparativos e rankings de ferramentas. Um artigo que menciona várias soluções aumenta significativamente a sua pontuação de probabilidade de citação.

Um teste real foi apresentado : um artigo AI-First publicado em fevereiro de 2026 pela Getfluence no monimmeuble.com, comparando seis softwares de assinatura eletrônica para o setor imobiliário. Resultado antes da campanha: nenhuma menção nem citação da marca cliente (Oodrive) nas respostas de IA. Resultado após a campanha: a marca aparece em primeiro lugar entre as soluções recomendadas, com o artigo citado como fonte.

8. Fundir as suas ações de construção de links e de construção de menções

Por que dissociar as campanhas de netlinking SEO e as ações de menção de marca GEO, quando um único conteúdo pode cumprir ambos os objetivos?

A recomendação é simples : em todas as suas campanhas de compra de backlinks, incluir sistematicamente menções da sua marca e de todas as suas entidades (produtos, dirigentes, certificações, casos de uso…). Um artigo que fala de decoração de interiores para um site de comércio eletrónico, mencionando a marca, pode simultaneamente gerar um sinal SEO e aparecer como fonte numa resposta de IA sobre o assunto.

O exemplo apresentado ilustrava uma resposta do ChatGPT sobre a decoração de uma sala de estar com um sofá de veludo, citando diretamente um artigo da Frenchyfancy, um conteúdo que tinha integrado a marca de um cliente enquanto tratava o tema de forma editorial.

9. Produzir um formato atualizado e garantir que a porta esteja aberta

Uma prática muitas vezes negligenciada, mas determinante: os robôs de exploração das IAs devem poder aceder aos seus conteúdos. Se o seu ficheiro robots.txt bloquear os crawlers dos LLMs, nenhum conteúdo, por mais otimizado que seja, poderá ser usado para construir uma resposta.

Os principais bots a não bloquear foram listados:

• ChatGPT / OpenAI : OAI-SearchBot (bot de pesquisa em tempo real), GPTBot (bot de treino)
• Google / Gemini : Googlebot, Google-Extended
• Claude / Anthropic : Claude-SearchBot, Claude-User (atenção: Claude-Web já não existe)
• Perplexity : Perplexitybot, Perplexity-Utilizador

A plataforma Getfluence integra um módulo de acessibilidade IA que analisa automaticamente o ficheiro robots.txt de cada domínio e sinaliza bloqueios parciais ou totais por LLM; uma poupança de tempo considerável para auditar o seu conjunto de sites parceiros.

10. Fornecer informação nova – O Ganho de Informação

O último ponto é talvez o mais estratégico a longo prazo. Julien e Olivier apresentaram a patente Google US12013887B2 (concedida em junho de 2024), que atribui a cada conteúdo um pontuação de Ganho de Informação entre 0 e 1, medindo a quantidade de informação verdadeiramente nova que ele traz.

Lembre-se de que se um LLM já viu a informação 50 vezes, não a citará pela 51. Em outras palavras: traga o que mais ninguém pode dizer.

Nas páginas de produto, esse princípio traduz-se por um desfasamento a preencher: as marcas listam especificações técnicas, mas os utilizadores descrevem situações e constrangimentos. É nesse hiato que o LLM escolhe as suas fontes. Duas ações concretas foram propostas:

• Nas páginas de lista (PLP) : crie facetas situacionais baseadas nos usos reais ("Passa pelas catracas do metro", "Resiste a riscos", "Compatível com óculos").
• Nas fichas de produto (PDP) : adicionou parágrafos situacionais e FAQs provenientes das opiniões dos clientes, do serviço pós-venda e dos fóruns; a camada contextual que permite ao LLM recomendar um produto específico.

O que é preciso reter

Durante esta apresentação, Julien Bismuth e Olivier de Segonzac conseguiram estabelecer um quadro metodológico claro para passar da medição à ação em GEO. A lógica central: os modelos de IA são máquinas de probabilidades. Podemos influenciar essas probabilidades trabalhando simultaneamente a qualidade e a confiança percebida dos conteúdos, a presença em fontes terceiras compatíveis com LLM, e a neutralidade exigida pelos modelos de IA.

O fio condutor de toda a sessão é que SEO e GEO não se opõem; reforçam-se mutuamente quando se adoptam os formatos certos e as estratégias de distribuição adequadas. O formato AI-First desenvolvido pela Getfluence encarna essa convergência: estruturado para responder aos critérios de seleção dos motores de IA, ao mesmo tempo que respeita os padrões editoriais que tornam um conteúdo credível e linkável.

Em 2026, ser visível já não basta. É preciso ser escolhido.

O artigo «As 10 práticas que realmente influenciam as respostas de IA» foi publicado no site Abondance.