Os LLMs estão a tornar-se uma alternativa viável para a pesquisa, tornando-se outra área a que se deve prestar atenção. A partir de março de 2025, O ChatGPT obteve 39,6 milhões de cliques., que pode não rivalizar com o Google, mas vale a pena tomar nota. É aí que entra a otimização de pesquisa LLM, permitindo que você direcione esses cliques a seu favor.

Principais diferenças entre a otimização de pesquisa LLM e o SEO tradicional

Embora muitos aspetos da otimização de pesquisa LLM sejam semelhantes aos tradicionais SEO, outras partes não. Vamos explorar algumas diferenças:

• Plataforma: O SEO classifica nos motores de busca, enquanto a otimização LLM coloca referências em modelos de IA como ChatGPT ou Gemini. Nos sistemas de IA do Google ou Perplexity, isso pode ser uma citação que pode gerar alguns cliques. No ChatGPT, pode ser apenas uma referência à sua empresa, o que pode não aumentar compromisso diretamente, mas aumenta a visibilidade ou a notoriedade.
• Palavras-chave: Em vez de consultas de pesquisa, a otimização LLM tem como alvo as relações semânticas entre palavras, prompts e perguntas. Sinónimos e termos relacionados desempenham um papel fundamental, juntamente com a legibilidade, a autoridade temática e a estrutura da escrita.
• Formatação: Backlinks, palavras-chave e SEO técnico são menos importantes para a otimização de LLM. Os LLMs prestam atenção a informações digeríveis, estruturadas e bem referenciadas.
• Autoridade: Os LLMs utilizam biografias de autores, autoridade e descrições claras do que você ou a sua empresa fazem. A IA também considerará quantas pessoas referem a sua empresa noutros locais para determinar se deve mencioná-lo.
• KPIs: O sucesso em LLMs baseia-se na inclusão em respostas de IA. Teste com recolha de dados com base em padrões e testes.
• Atualidade dos dadosUm bom SEO depende de rastreamento e indexação regulares da web. Os LLMs dependem da atualização dos seus dados de treino.
• Estilo de leitura: O SEO serve para navegar e comparar. Os utilizadores de LLM esperam respostas concisas e relevantes. De certa forma, a escrita otimizada para LLM pode ser libertadora, pois oferece formas mais naturais de escrita e expressão, sem ter de se preocupar em corresponder às consultas de pesquisa.

Adicionando formatação compatível com LLM

A formatação da otimização de pesquisa LLM geralmente funciona de maneira semelhante à otimização de pesquisa padrão. Isso também significa que alguns elementos mais recentes devem ser adicionados às páginas, como um ficheiro llm.txt. O llms.txt é um ficheiro de índice adicional que contém links com metadados e descrições do conteúdo que um LLM ou agente pode ler. Possui links que permitem aceder a informações detalhadas que podem ser utilizadas na plataforma LLM.

Da mesma forma, há também um ficheiro llms-full.txt que pode ser usado como alternativa. Ele inclui todo o conteúdo detalhado num único ficheiro, minimizando a navegação para o LLM. Embora seja mais fácil de ler, o ficheiro é muito mais pesado, o que pode sobrecarregar o processo de leitura e pode não caber na janela de contexto do LLM. Basicamente, é preciso aproveitar ao máximo as informações limitadas que os LLMs podem ler dentro do seu “tempo de atenção”.

Em última análise, ficheiros de texto LLM maiores podem ser lidos por software de IA com limites de caracteres maiores e mais tokens disponíveis. O ChatGPT, o Gemini e a IA da Meta têm janelas de contexto bastante grandes, o que lhes permite absorver mais dados.

Escrevendo para a pesquisa LLM

Muitos dos princípios da pesquisa normal aplicam-se à otimização da pesquisa LLM no que diz respeito ao estilo de escrita. Aqui está uma lista de verificação para otimização da pesquisa LLM para o manter no caminho certo:

• Mantenha as frases curtas e objetivas
• Use cabeçalhos claros (H1, H2 e H3)
• Certifique-se de que cada secção seja relevante, pois os LLMs captam as relações entre as palavras.
• Use exemplos para ilustrar conceitos, uma vez que os LLMs captam a estrutura da escrita.
• Use estilos de escrita naturais e coloquiais.
• Destaque as suas credenciais
• Use fontes boas e de alta autoridade

Estratégia de LLM Seeding & Backlink

Em vez dos backlinks tradicionais, os LLMs dependem da semeadura de LLMs. Este é um novo campo de captura de prompts, onde as informações são escritas de forma a serem captadas pelos LLMs. O conteúdo escrito neste estilo deve ser direto, em linguagem clara e com exemplos. Todos estes são elementos que os LLMs podem captar. A Backlinko tem ótimos dados sobre como você pode usar o LLM seeding. para aparecer nas pesquisas de IA.

Aqui está o que pode fazer além dos backlinks tradicionais:

• TabelasOs LLMs gravitam em torno de tabelas bem elaboradas, usando os dados delas para inferir informações. Pode adicionar as informações que deseja que eles selecionem nas tabelas. Por exemplo, uma tabela com os “melhores auscultadores de 2025” pode ser selecionada por consultas no ChatGPT sobre o mesmo tópico. Nesse sentido, os LLMs funcionam da mesma forma que o recurso de trechos em destaque do Google funcionava.
• Perguntas frequentes e dúvidasComo os LLMs foram intensamente treinados em coisas como subreddits, Quora e publicações em fóruns, eles respondem bem aos padrões de FAQs e perguntas e respostas. Embora o esquema de FAQ seja menos favorecido pelos motores de busca, ainda é útil para os LLMs.
• Descrições claras: Meta descrições, títulos de imagens, cabeçalhos de tabelas e tags alt desempenham um papel importante em ajudar os LLMs a captar as informações que você deseja.
• Seja mencionado nos lugares certos: Os LLMs criam uma rede de conexões. Isso significa que eles priorizam fontes altamente confiáveis, como enciclopédias, menções de utilizadores, avaliações, defesa do consumidor, etc., dependendo do contexto da solicitação.
• Seja destaque: Escreva artigos como convidado para publicações oficiais e inclua um link para o seu site ou destaque o seu perfil. Isso ajudará o LLM a reconhecer o seu trabalho e tratá-lo com autoridade.
• Gerado pelo utilizador Os centros de conteúdo são importantes: Conteúdos gerados por utilizadores, como publicações no Quora, Reddit ou alguns fóruns especializados, podem gerar opiniões que servem como indicadores de valor para os LLMs.
• Plataformas sociais e sites de avaliação: Páginas do Reddit, sites de avaliações e páginas do Facebook que oferecem conselhos sobre produtos podem ajudar a impulsionar os seus serviços. Avaliações e comentários em sites de tecnologia podem ser ótimos para consultas técnicas, por exemplo.

Otimização de imagens e vídeos

Embora seja geralmente uma boa experiência do utilizador adicionar imagens e vídeos, outra razão para se inclinar para o visual pode ser dar aos LLMs mais contexto sobre o seu conteúdo. Aqui estão algumas maneiras de fazer isso:

• Descreva bem o seu conteúdo: Opte por legendas completas que expliquem o conteúdo das imagens e dos vídeos. Isso também pode ajudar a direcionar os LLMs na direção certa. Por exemplo, em vez de escrever “Máquina de corte industrial”, pode tentar “Máquina CNC industrial desenvolvida pela [nome da empresa], cortando peças cerâmicas com tolerância de 3 mm”. A última opção inclui estatísticas e ajuda a associar o nome da empresa a elas. O LLM pode captar esta informação quando um consumidor perguntar: “Quais são as melhores empresas que produzem máquinas de corte de cerâmica?”.
• Conduza a informações cruciais: Use o seu texto para direcionar o foco dos LLMs. Por exemplo, apresente a imagem com uma frase como “Como ilustra a imagem abaixo, a máquina CNC da [nome da empresa] pode operar com uma precisão extremamente bem definida’.”
• Adicionar alt texto: que reflita tanto o assunto quanto a sua importância. Experimente: “Biscoito de pêssego na Good Cakes and Bakes, uma padaria popular de Detroit conhecida pelas suas sobremesas sazonais.”
• Preste atenção aos nomes dos ficheirosAdicione nomes de ficheiros que descrevam a imagem, semelhantes ao texto alternativo, para que também reforcem os rastreadores LLM.

Estrutura do site, velocidade e pesquisa LLM

Aqui estão algumas dicas estruturais que ajudarão os LLMs a ler o seu site de forma rápida e eficiente:

• A velocidade das páginas continua a ser importante, especialmente para as páginas mais cruciais (as páginas lentas podem não ser totalmente rastreadas).
• Remova os erros 404 e corrija os links quebrados
• Mantenha estruturas de URL limpas e lógicas para um rastreamento ideal
• Atualize o mapa do seu site regularmente
• Apresente as informações vitais logo no início com uma hierarquia HTML bem gerida
• Operar com renderização do lado do servidor (SSR) para páginas principais
• Preencha as descrições e as tags alt
• Use robots.txt ou llms.txt quando necessário
• Mantenha o seu conteúdo atualizado e fácil de ler

Otimização de pesquisa LLM Pesquisa de palavras-chave

Embora haja pouco consenso sobre as melhores práticas para palavras-chave LLM, aqui estão algumas coisas que podemos afirmar com certeza:

• Os LLMs permitem consultas mais longas: A consulta LLM média (comparável às palavras-chave de SEO) pode ter entre 14 e 30 palavras. Longtail e short-tail não são realmente relevantes aqui, a menos que adicionem dimensões ao prompt.
• Escrita coloquial: As sugestões são mais coloquiais, e o LLM tentará ajustar-se ao pedido (para melhor ou para pior). O SEO geralmente requer uma correspondência exata com a pergunta, pois o motor de busca encontra a correspondência mais próxima.
• O prompt-squatting funciona de maneira diferenteEncontre perguntas que ainda não têm resposta e adicione conteúdo que atenda à pergunta da forma mais precisa possível. Para que a sua resposta seja referenciada numa pergunta altamente competitiva, é necessário que seja mencionado no texto ou nas avaliações, vinculado, baseado em conteúdo gerado pelo utilizador, etc. Menções e textos de alto valor impulsionam a autoridade.
• As palavras-chave LLM dependem de “grupos de entidades”Como os LLMs funcionam com palavras-chave semanticamente relacionadas, a melhor forma de abordá-los é com sinónimos. Preencha o seu texto com palavras relacionadas e deixe clara a intenção do texto. Escreva sobre um tópico de forma clara e concisa, usando termos relacionados que sinalizem ao LLM que o seu texto é uma fonte relevante.
• A intenção é importante: A IA é usada principalmente para consultas informativas (no momento). Isso faz sentido, pois é muito mais direto e preciso (gramaticalmente, se não factualmente) ao responder perguntas. Se um utilizador tiver uma consulta de navegação, como encontrar o site de uma empresa, é muito mais fácil pesquisar no Google. Da mesma forma, os motores de busca ainda são melhores para muitas consultas comerciais, como encontrar produtos.

Como medir o sucesso com a otimização de pesquisa LLM

• Frequência de recuperação de blocos: Esta métrica mede a frequência com que blocos de conteúdo modulares são recuperados e transformados em respostas rápidas de IA.
• Incorporando a pontuação de relevância: Funciona como uma pontuação de similaridade entre uma consulta de pesquisa e o conteúdo incorporado. Isso pode ser importante para entender quais aspetos do seu conteúdo estão a ser selecionados e como refinar as suas respostas para se aproximarem mais das necessidades de um LLM.
• Taxa de atribuição nas saídas de IA: Esta é uma pontuação de citação para respostas de IA, intimamente relacionada à atribuição em jornalismo e análise. Semelhante a uma pontuação de backlink, isso ajuda a saber quantas vezes está a ser referido por LLMs.
• Contagem de citações de IA: Uma pontuação do total de referências ao seu trabalho em todos os LLMs.
• Frescura: Quão recentes e atualizados são os dados. Algumas solicitações de informação são altamente dependentes do tempo (como estatísticas, notícias de última hora e estudos de investigação), por isso é fundamental manter o conteúdo atualizado.
• Taxa de presença do índice vetorial: Uma percentagem que ilustra a quantidade do seu conteúdo que foi indexada por uma IA, combinando a indexação padrão com a lógica vetorial da base de dados.
• Pontuação de confiança na recuperação: Uma estimativa da probabilidade de o seu texto ser selecionado por um LLM.
• Contribuição para a classificação RRF: Com base nos modelos de fusão de classificação recíproca, isso determina o quanto o seu conteúdo influenciou o resultado final.
• Cobertura das respostas do LLM: Isso mede o número exato de solicitações distintas que o seu conteúdo ajuda a resolver ou “abranger”.
• Taxa de sucesso do rastreamento do modelo de IA: Uma percentagem que ilustra a quantidade do seu site que os bots de IA conseguem absorver com sucesso.
• Pontuação de densidade semântica: Mede e pontua o significado, as relações e os factos por fragmento de conteúdo.
• Presença na superfície sem cliques: Uma medida de quantas vezes você aparece em LLMs sem um clique para o seu site. Ótimo para medir quantos cliques você está a perder para LLMs.
• Autoridade validada por máquina: Uma alternativa aos links e pontuações de autoridade de pesquisa, adaptada à IA.

Perguntas frequentes sobre pesquisa LLM

• A pesquisa LLM prejudica o tráfego orgânico? Como o sucesso é medido atualmente?

A pesquisa LLM não eliminou o tráfego orgânico em todos os setores, mas diminuiu certos tipos de consultas. Embora Google ainda é rei, muitas consultas informativas foram assumidas pela IA.

• Quais LLMs utilizam o conteúdo do meu site para respostas (por exemplo, ChatGPT, Gemini, Claude)?

Todos os itens acima utilizam diferentes tipos de conteúdo da web para a sua produção. As várias fontes de dados de treino sobrepõem-se, pelo que vários modelos podem utilizar o seu conteúdo. Para conteúdo de vídeo, pode utilizar Prova para verificar se o seu conteúdo está a ser utilizado por IA. Outros ferramentas para verificar dados de treino para livros, imagens e conteúdo escrito também existem.

• Um ficheiro llms.txt é igual a um ficheiro robots.txt?

Na maior parte das vezes, funcionam de forma muito semelhante. No entanto, o robots.txt difere na medida em que a IA tem uma janela de contexto limitada, pelo que é melhor utilizá-lo para indicar partes importantes em vez de toda a página.

• Como posso usar a marcação de esquema para que o meu conteúdo seja citado numa visão geral da IA?

Ao inserir o tipo de esquema correto no seu conteúdo, pode orientar a IA para respostas relevantes. O esquema pode ajudar a IA a encontrar informações sobre organizações, pessoas, produtos, serviços, locais, perguntas frequentes e avaliações. Cada um deles tem um código diferente, portanto, incluí-lo pode ajudar a classificar o conteúdo para melhorar as taxas de atribuição e citação.

• Como é que a janela de contexto limita a quantidade de informação que um LLM pode ler no meu site?

As janelas de contexto limitam a quantidade de texto que pode ser lida por um LLM. À medida que os prompts e o conteúdo ficam mais longos, a inferência que o modelo pode realizar fica mais lenta, pois o LLM precisa estabelecer conexões entre diferentes termos (representados como tokens). É por isso que conteúdos compactos e diretos são preferíveis.

• Por que as consultas de cauda longa e conversacionais têm melhor desempenho na pesquisa LLM?

Os LLMs dependem do contexto gramatical de uma frase, o que lhes permite ter um melhor desempenho com mais informações. A pesquisa tradicional pode muitas vezes ser desviada por detalhes adicionais, razão pela qual é mais importante ser conciso.

• Com que frequência devo atualizar o conteúdo para garantir que ele seja considerado “atualizado” pela IA?

O conteúdo fica mais visível para a IA dentro de 30 dias e fica desatualizado após 12 meses. Isso se aplica especialmente a diferentes notícias sobre o mesmo evento, pesquisa e estatísticas. Embora diferentes consultas tenham níveis variados de sensibilidade ao tempo, é sempre uma boa ideia manter o conteúdo atualizado.