GEO significa Generative Engine Optimization, ou otimização para mecanismos generativos. O conceito trata da presença de conteúdos nas respostas produzidas por ferramentas que combinam busca de informações e modelos de linguagem. Para quem publica conhecimento profissional, essa é uma dimensão adicional da descoberta da marca.

De onde vem o conceito

O artigo acadêmico GEO: Generative Engine Optimization foi publicado inicialmente no arXiv em novembro de 2023 e aceito na conferência KDD 2024. Seus autores são Pranjal Aggarwal, Vishvak Murahari, Tanmay Rajpurohit, Ashwin Kalyan, Karthik Narasimhan e Ameet Deshpande.

Os pesquisadores propuseram uma forma de medir a visibilidade das fontes em respostas generativas e avaliar mudanças no conteúdo. Para os experimentos, desenvolveram o GEO-bench, com 10 mil consultas de diferentes áreas.

O que os experimentos mostraram

Nos cenários avaliados, algumas intervenções aumentaram a visibilidade em até 40%. Entre as abordagens estudadas estavam a inclusão de estatísticas e referências. O efeito variou conforme o tema.

Esse percentual é um resultado experimental, não uma previsão de desempenho para qualquer marca. O estudo também não demonstra que publicar no LinkedIn garante ser citado por uma IA.

Fonte: artigo original no arXiv.

A leitura da Digitale

Nossa aplicação editorial começa por uma prática simples: publicar respostas que uma pessoa consiga compreender e verificar. Ao apresentar um resultado, explicar o contexto. Ao usar um dado, informar a origem. Ao descrever um serviço, esclarecer em quais situações ele faz sentido.

Isso torna o conteúdo mais útil para uma decisão de compra, independentemente de uma citação por IA. É também um critério melhor para orientar a pauta do que produzir textos apenas para cumprir uma frequência de publicação.