Os novos hábitos de pesquisa dos utilizadores na era da IA

Em Portugal, cerca de metade das pessoas que utilizam a inteligência artificial usam-na para as suas pesquisas online. É a prova de que a IA está cada vez mais presente nas nossas vidas. Desde sempre, a pesquisa de informações na web é um desafio importante e em constante evolução. Hoje, estes novos hábitos baralham as cartas da presença online, marcando o encontro entre duas estratégias fundamentais: o SEO e o GEO. Nós explicamos-lhe tudo neste artigo!

Como a maneira de pesquisar online evolui com o GEO

Durante mais de vinte anos, o Google dominou largamente o mercado da pesquisa online. O gigante da web não parou de melhorar as suas páginas de resultados para propor aos utilizadores respostas cada vez mais pertinentes às suas pesquisas. No entanto, a chegada da IA e dos grandes modelos de linguagem (LLM) revolucionou os códigos da pesquisa online.

Nos motores de pesquisa tradicionais, os utilizadores formulam as suas pesquisas com a ajuda de palavras-chave curtas e precisas. Por exemplo: “melhor relógio desportivo”. O objetivo para as marcas é então aparecer em primeiro lugar nos resultados de pesquisa.

Com os LLM, a lógica é diferente. Falamos agora de pesquisa conversacional: os utilizadores colocam questões naturais, mais longas e contextuais. Retomando o mesmo exemplo, esta pesquisa poderia tornar-se: “qual é o melhor relógio desportivo para uma maratona e está disponível perto de mim?”

Esta evolução modifica profundamente o desafio da presença online para as empresas. Já não se trata apenas de obter um clique, mas sim de ser a fonte de confiança citada diretamente na resposta de um agente conversacional.

Os diferentes tipos de pesquisa na era do GEO

Historicamente, as intenções de pesquisa SEO eram classificadas em cinco grandes tipos, e onde cada intenção correspondia a um momento preciso do percurso do cliente:

• informativa (pesquisa de um conteúdo explicativo),  
• navegacional (acesso a um site ou a uma marca específica), 
• comercial (comparação antes de uma compra),
• transacional (passagem ao ato de compra),
• local (pesquisa de um comércio ou serviço nas proximidades). 

Mas a chegada da IA e da pesquisa conversacional transformou profundamente esta lógica.

Hoje, apenas 30% das pesquisas efetuadas em agentes conversacionais IA correspondem ainda a estas intenções tradicionais. Os 70% restantes pertencem a novas formas de intenções de pesquisa, mais centradas em:

• resolução de problemas: por exemplo, para a pesquisa “como voltar a colar a sola de uma bota de couro”, a resposta gerada por IA pode sugerir uma lista de colas adequadas, ou até indicar onde as comprar, ou listar os sapateiros mais bem cotados nas proximidades. 
• geração de ideias: para a pesquisa “o que fazer no Algarve durante uma semana no verão”, o agente conversacional pode propor um planeamento completo de atividades turísticas com uma lista de empresas locais (escolas de surf, restaurantes populares, etc.)
• a geração de imagem, de som ou de vídeo.

Por outras palavras, a pesquisa não se limita mais a “encontrar uma informação”, mas sim a co-criar uma resposta com a IA, numa lógica de troca e de personalização.

Empresas locais: como adaptar a sua estratégia à emergência do GEO?

Um estudo recente da Eskimós mostra que as empresas mais bem posicionadas no Local Pack e no Google Maps são também aquelas que aparecem mais frequentemente nos resultados gerados pelos LLM. Isso prova que a visibilidade local permanece uma alavanca estratégica essencial, mesmo na era da inteligência artificial.
Para além das ações fundamentais para otimizar a presença online (como o preenchimento do Google my Business ou o desenvolvimento da e-reputação através das avaliações de clientes), é agora crucial adaptar a sua estratégia ao GEO.

A eficácia do GEO assenta hoje em fundações sólidas.

Para ser citado como referência por um agente conversacional (como o ChatGPT, o Gemini ou o Copilot), o desafio é ser identificado como a fonte de informação mais fiável e pertinente.

Isto implica produzir um conteúdo que:

• responda precisamente às perguntas dos utilizadores,
• traga um valor acrescentado real que justifique a visita ao site,
• adote uma estrutura clara e hierarquizada, facilitando a extração de informações pelos LLM.

A importância dos dados estruturados no GEO

Os dados estruturados desempenham aqui um papel fundamental. Funcionam como “etiquetas invisíveis” que permitem aos robôs IA interpretar corretamente cada elemento de um site.

Com efeito, quando um LLM gera uma resposta local, ele recolhe os dados estruturados diretamente nos websites. Em 60 a 70% dos casos, estes dados estruturados provêm das páginas de um store locator. Este mapa interativo que cataloga os pontos de venda e permite aos utilizadores localizar o estabelecimento mais próximo é, de facto, uma mina de ouro para as IA.

Por fim, os agentes conversacionais privilegiam os conteúdos escritos num tom natural e acessível. Para maximizar as hipóteses de aparecer nas suas respostas, é aconselhado:

• utilizar um estilo conversacional, 
• antecipar as perguntas dos utilizadores e responder-lhes no conteúdo,
• evitar frases muito longas ou muito técnicas.

Para se adaptar a estes novos hábitos de pesquisa, o conteúdo deve, portanto, ser concebido tanto para os humanos quanto para as inteligências artificiais, com o objetivo de tirar o melhor partido desta nova era do GEO!