Nos últimos anos, a forma como pesquisamos informação online mudou de forma radical. Para analisar essas transformações e o impacto das novas tecnologias na estratégia digital das empresas, falámos com Carlos Pereira, CEO da Puxe Negócios.
Por Sandra M. Pinto
Especialista em marketing digital e otimização para motores de busca, Carlos Pereira explica como a pesquisa evoluiu de simples cliques em links para respostas imediatas, como a inteligência artificial está a redefinir a relação entre utilizadores e conteúdo, e que estratégias as empresas portuguesas devem adotar para se manterem relevantes neste novo paradigma de Answer Engine Optimization (AEO).
Como tem observado a evolução da forma como pesquisamos online e o que mudou mais nos últimos anos em termos de comportamento do utilizador?
A maior mudança foi esta: o utilizador deixou de “pesquisar para descobrir links” e passou a “pesquisar para obter respostas”. Primeiro tivemos featured snippets e pesquisas sem clique; agora temos AI Overviews no Google, ChatGPT Search e Perplexity a resumirem informação e a resolverem intenções logo na interface, o que encurta o funil, reduz cliques intermédios e aumenta a expectativa de imediatismo. O que verificamos com a nossa base de clientes corrobora precisamente isto: quando aparece um AI summary, a probabilidade de clique em resultados tradicionais cai de forma
relevante. Além disto, a pesquisa já não é feita só no Google, hoje acontece em motores clássicos, marketplaces, YouTube, TikTok, Reddit e interfaces conversacionais com IA. Ou seja, “search” tornou-se um comportamento distribuído por várias plataformas, não feita apenas num canal único.
A tradicional Search Engine Optimization (SEO) está a dar lugar à Answer Engine Optimization (AEO). Em termos práticos, qual é a diferença entre estas duas abordagens para as empresas?
A SEO tradicional otimiza páginas para ganhar visibilidade nos resultados de pesquisa e captar clique. A AEO otimiza conteúdos para serem compreendidos, selecionados, sintetizados e citados por motores de resposta como o Google AI Overviews, ChatGPT, Gemini ou Perplexity. Na prática, o objetivo deixa de ser apenas “rankear” e passa também a “ser a fonte que a máquina escolhe”.
Isto não significa que o SEO morreu, pelo contrário: a base técnica do SEO continua essencial – crawling, indexação, arquitetura, autoridade, conteúdo útil. A diferença é que agora precisamos de acrescentar uma camada de legibilidade para máquinas generativas: contexto explícito, dados estruturados, entidades bem definidas, respostas objetivas e sinais fortes de confiança.
Que impacto esta mudança tem na forma como as marcas planeiam o seu conteúdo digital?
Esta evolução obriga as marcas a deixar de pensar só em keywords e páginas isoladas, e a pensar em sistemas de conhecimento. Em vez de produzir conteúdos para “trazer tráfego”, é preciso produzir conteúdos para “resolver intenções” e “alimentar respostas”. Isso pede conteúdos mais claros, mais estruturados, mais profundos e ligados entre si. Na prática, o plano editorial deve passar a incluir: páginas pilar, FAQs robustas, comparativos, glossários, páginas de prova, estudos de caso, documentação clara de produto/serviço e conteúdos assinados por especialistas. É esse tipo de ativo que ajuda os modelos a perceber quem é a marca, sobre que temas tem autoridade e em que contexto deve ser citada.
Com o crescimento de plataformas como ChatGPT ou Perplexity AI, os utilizadores recebem respostas diretas em vez de clicarem em links. Quais são os maiores desafios que isto representa para empresas e marcas portuguesas?
O primeiro desafio é a perda de tráfego informacional. Muitas pesquisas que antes geravam visitas aos sites das empresas passam agora a ser resolvidas sem clique. A experiência mostra-nos que surgem menos cliques quando existem resumos com IA, e há análises de mercado a indicar-nos que motores de IA enviam muito menos tráfego outbound do que a pesquisa tradicional.
O segundo desafio é de medição e atribuição. Uma marca pode influenciar a decisão dentro do ChatGPT ou do Google AI Overview e nunca ver isso refletido de forma limpa no Analytics.
O terceiro é reputacional: se a IA citar fontes erradas, resumir mal a proposta de valor ou favorecer concorrentes melhor estruturados, a marca perde quota mental antes mesmo de o utilizador visitar o site. Para muitas empresas portuguesas, isto será agravado por sites tecnicamente fracos, conteúdo pouco diferenciado e ausência de dados estruturados.
Como podem as empresas garantir que os seus conteúdos continuam a ser a fonte das respostas geradas por IA?
“Garantir” é uma palavra forte; ninguém consegue garantir inclusão. O que as empresas conseguem fazer é aumentar muito a probabilidade de serem descobertas, compreendidas e citadas. Para isso, precisam de assegurar que o conteúdo é acessível aos crawlers certos, que não estão a bloquear bots relevantes para pesquisa por IA, e que a informação está publicada em páginas públicas, bem estruturadas e fáceis de interpretar. A própria OpenAI recomenda que sites públicos não bloqueiem o OAI-SearchBot se quiserem aparecer no ChatGPT Search.
Depois há a camada editorial: responder de forma direta a perguntas reais, publicar conteúdos originais com experiência própria, citar fontes, mostrar autoria, datas de atualização, metodologias, reviews, casos reais e dados verificáveis. Quanto mais inequívoco for o sinal de experiência, especialização, autoridade e confiança, maior a probabilidade de a marca ser usada como fonte.
Que recomendações concretas daria às empresas portuguesas para adaptarem a sua estratégia de marketing digital a este novo paradigma de AEO?
Primeiro: fazer uma auditoria de “AI visibility”, não apenas de SEO. Ou seja, perceber como a marca é apresentada no ChatGPT, Gemini, Perplexity e Google AI Overviews para queries estratégicas de marca, categoria e comparação.
Segundo: reestruturar o site à volta de entidades e intenções, não apenas palavras-chave.
Terceiro: reforçar schema markup, FAQs, páginas comparativas, páginas de prova, autores e políticas editoriais.
Quarto: produzir menos conteúdo genérico e mais conteúdo proprietário – benchmarks, estudos, opinião especializada, dados internos, calculadoras, frameworks, documentação e FAQs profundas.
Quinto: trabalhar distribuição fora do site próprio, porque os modelos aprendem relevância contextual também através da presença da marca noutras superfícies digitais.
É mais importante investir em conteúdo estruturado, em SEO tradicional ou em novos formatos voltados para IA?
A resposta certa é: não é “ou”, é “e”. O SEO tradicional continua a ser a infraestrutura. Sem técnica, sem indexação, sem autoridade e sem boas páginas, não há base para nada. Mas, por cima dessa base, o conteúdo estruturado tornou-se crítico porque ajuda os motores a compreender o significado, as entidades e a relação entre temas. Se tivesse de priorizar, diria: primeiro SEO técnico e arquitetura; segundo conteúdo útil e de
autoridade; terceiro estrutura semântica e dados estruturados; quarto formatos desenhados para respostas por IA. A pior decisão seria abandonar o SEO clássico e perseguir “truques de IA”.
Até que ponto a qualidade e autoridade do conteúdo se tornam ainda mais críticas neste contexto?
Tornam-se centrais. Num ambiente em que a IA sintetiza múltiplas fontes, o que tende a sobreviver melhor é o conteúdo que apresenta sinais claros de confiança: autoria, experiência prática, consistência temática, originalidade, transparência e utilidade real. O próprio Google continua a enfatizar conteúdo útil, fiável e people-first. Mais do que volume, importa evidência. Uma página mediana, vaga e reescrita por IA tem pouca hipótese de ser
uma referência forte. Uma página assinada, atualizada, com dados próprios, contexto, exemplos e estrutura clara tem muito mais valor, tanto para motores de pesquisa clássicos como para motores de resposta.
Com menos tráfego direto para websites, como podem as empresas medir o impacto real das suas estratégias digitais?
Temos de aceitar que o tráfego deixa de ser a métrica soberana. O impacto passa a medir-se mais perto do negócio e mais perto da visibilidade da marca em ambientes de IA. Ou seja: quota de menções, quota de citações, qualidade da representação da marca nas respostas, branded search, leads qualificados, pedidos de demonstração, vendas assistidas e taxa de conversão por visita.
Em paralelo, é preciso melhorar a medição qualitativa: auditar periodicamente como os LLMs descrevem a empresa, que concorrentes aparecem lado a lado, que fontes são citadas e para que perguntas a marca já entra no “consideration set”. Nem tudo vai aparecer no GA4, mas continua a poder ser monitorizado com disciplina.
Que KPIs ou métricas deveriam passar a ser prioritários num mundo cada vez mais dominado por respostas geradas por IA?
Eu priorizaria oito: visibilidade da marca em respostas de IA; frequência de citação por query; percentagem de prompts estratégicos em que a marca aparece; precisão da mensagem da marca nas respostas; branded search lift; conversão assistida por canais orgânicos/AI; taxa de conversão por sessão; e revenue influenced, não apenas last-click revenue. Também manteria métricas clássicas como impressões orgânicas, cobertura indexada, rankings e Click Through Rate, porque continuam a mostrar a saúde da base SEO. Mas a leitura executiva tem de mudar de “quantas visitas trouxe?” para “em quantos momentos críticos de decisão a marca foi incluída e com que impacto no pipeline?”.
Esta mudança é, para si, o maior desafio no marketing digital desde a pesquisa orgânica?
Sim, está claramente entre as maiores mudanças estruturais desde a massificação da pesquisa orgânica e, em alguns setores, pode tornar-se ainda mais profunda. Porque não está apenas a mudar o algoritmo; está a mudar a interface, o comportamento do utilizador, a atribuição e a economia da atenção. Dito isto, prefiro vê-la como uma redistribuição de valor. As marcas que sempre investiram em clareza, autoridade, tecnologia e conteúdo sério vão adaptar-se mais depressa. Quem vivia de atalhos, thin content ou arbitragem de tráfego vai sofrer mais.
Que tendências vê para os próximos 3 a 5 anos na relação entre IA, AEO e marketing de conteúdo?
Vejo cinco tendências. A primeira é a coexistência entre SEO e AEO, não a substituição total. A segunda é a consolidação de ferramentas e workflows dedicados a “LLM visibility”, algo que já começou a ser formalizado por players como Adobe e HubSpot. A terceira é a valorização de conteúdos proprietários e verificáveis. A quarta é a subida da importância de entidades, marca e reputação. A quinta é a integração entre conteúdo, PR digital, dados estruturados e produto.
Também espero mais pressão regulatória e mais discussão sobre o uso de conteúdo por motores de IA, até porque o tema de scraping, licenciamento e atribuição já está no centro do debate do mercado.
Como podem as empresas portuguesas tirar vantagem competitiva deste novo paradigma?
As empresas nacionais têm uma oportunidade rara: como muitos negócios ainda estão atrasados, quem agir agora consegue construir autoridade temática antes da concorrência. Em Portugal, isso significa organizar melhor a informação, publicar conteúdo realmente útil em Português de Portugal, reforçar prova e credibilidade local, e construir ativos que a IA consiga citar com facilidade. Além disso, as empresas portuguesas podem ganhar terreno em nichos especializados onde a experiência local, o contexto regulatório, a linguagem e a proximidade comercial contam muito. Nesses casos, um bom programa de AEO pode compensar a menor escala da marca.
Já conhece casos de empresas que estão a implementar AEO com sucesso? Que lições podem inspirar o mercado português?
Há já sinais muito claros no mercado internacional. A Adobe transformou este tema num produto e apresentou o próprio adobe.com como “customer zero”, reportando aumento de visibilidade após um trabalho estruturado de otimização para LLMs. A HubSpot também formalizou AEO como disciplina, com ferramentas e frameworks específicas para monitorizar de que forma os motores de resposta interpretam uma marca.
A lição para o mercado português é simples: as marcas vencedoras não estão a fazer “truques para bots”; estão a alinhar equipas de marketing, conteúdo, SEO, produto e engenharia para tornar a marca mais compreensível, citável e confiável. Ainda não vejo muitos casos portugueses públicos e bem documentados, o que por si só mostra a oportunidade para quem quiser liderar.
Há armadilhas comuns que devem ser evitadas nesta transição de SEO para AEO?
Existem várias armadilhas. A primeira é achar-se que a AEO substitui o SEO técnico – não substitui. A segunda é produzir toneladas de conteúdo genérico gerado por IA, sem experiência, sem diferenciação e sem revisão humana. O Google continua a desencorajar conteúdo criado sobretudo para manipular rankings, independentemente de ter sido produzido por IA ou não. A terceira armadilha é bloquear inadvertidamente bots importantes
e depois queixar-se de falta de visibilidade em motores de resposta. A quarta é continuar a medir sucesso apenas por sessões orgânicas. E a quinta é esquecer a marca: num mundo de respostas sintetizadas, ser reconhecido e citado é tão importante como ser encontrado.
Em resumo: A AEO não mata o SEO; obriga-o a evoluir. O “jogo” deixa de ser apenas ganhar posição e passa a ser ganhar interpretação, confiança e citação. Para as empresas portuguesas, isto é simultaneamente um risco e uma oportunidade: risco para quem continuar “preso” a uma lógica de tráfego puro; oportunidade para quem construir conteúdo útil, estrutura técnica forte e autoridade real antes do mercado amadurecer.
