Pesquisa Acadêmica sobre GEO: Estudos-Chave e Descobertas

O Surgimento do GEO como Campo Acadêmico

A ascensão dos mecanismos de busca movidos por IA generativa transformou fundamentalmente o cenário do marketing digital, levando pesquisadores acadêmicos a desenvolverem novas estruturas para entender e otimizar a visibilidade de conteúdo nesse novo paradigma. Otimização de Mecanismos Generativos (GEO) surgiu como disciplina acadêmica formal em 2024 com a publicação do artigo fundamental “GEO: Generative Engine Optimization” por Pranjal Aggarwal, Vishvak Murahari e colegas da Universidade de Princeton e do Instituto Indiano de Tecnologia de Delhi, apresentado na prestigiada conferência KDD (Knowledge Discovery and Data Mining). Esta pesquisa fundacional definiu formalmente o GEO como uma estrutura de otimização de caixa-preta projetada para ajudar criadores de conteúdo a aumentarem sua visibilidade em respostas de busca geradas por IA, abordando uma lacuna crítica deixada pelas metodologias tradicionais de SEO. Diferente da Otimização para Mecanismos de Busca tradicional, que foca em rankings de palavras-chave e taxas de cliques nas páginas de resultados (SERPs), o GEO reconhece que mecanismos generativos sintetizam informações de múltiplas fontes em respostas coesas e respaldadas por citações, mudando fundamentalmente como a visibilidade é conquistada e mensurada. A comunidade acadêmica reconheceu que técnicas tradicionais de SEO—otimização de palavras-chave, link building e SEO técnico—ainda que fundamentais, são insuficientes para o sucesso em um ambiente de busca movido por IA, onde o conteúdo deve ser descoberto, citável e confiável o suficiente para ser incluído em respostas sintetizadas.

Principais Descobertas do Estudo de Aggarwal et al.

A pesquisa de Aggarwal et al. introduziu um conjunto abrangente de métricas de visibilidade projetadas especificamente para mecanismos generativos, indo além das medidas convencionais baseadas em ranking para capturar a natureza sutil das respostas geradas por IA. O estudo identificou duas métricas principais de impressão: Contagem de Palavras Ajustada à Posição, que mede o número normalizado de palavras de sentenças citando uma fonte considerando sua posição na resposta, e Impressão Subjetiva, que avalia sete dimensões incluindo relevância, influência, originalidade e probabilidade de engajamento do usuário. Por meio de avaliações rigorosas em seu novo benchmark GEO-bench, os pesquisadores testaram nove métodos distintos de otimização e demonstraram que as estratégias mais eficazes podem elevar a visibilidade da fonte em até 40% na Contagem de Palavras Ajustada à Posição e 28% nas métricas de Impressão Subjetiva. A pesquisa revelou que métodos que enfatizam credibilidade e evidências—especialmente Adição de Citações (melhora de 41%), Adição de Estatísticas (38%) e Citar Fontes (35%)—superaram significativamente táticas tradicionais de SEO como keyword stuffing, que na verdade diminuíram a visibilidade. Importante ressaltar que o estudo mostrou que a eficácia do GEO varia substancialmente entre domínios, com certos métodos sendo mais eficazes para tipos de consulta e categorias de conteúdo específicas, destacando a necessidade de estratégias de otimização específicas para cada domínio, em vez de abordagens genéricas.

O Benchmark GEO-Bench: Padronizando a Avaliação

Para permitir avaliações acadêmicas rigorosas de métodos GEO, a equipe de pesquisa introduziu o GEO-bench, o primeiro benchmark em larga escala projetado especificamente para mecanismos generativos, composto por 10.000 consultas diversificadas cuidadosamente selecionadas de nove diferentes fontes de dados e categorizadas em sete categorias distintas. Este benchmark abrangente preenche uma lacuna crítica no cenário de pesquisa, pois até então não havia uma estrutura padronizada para testar estratégias de otimização em mecanismos generativos. O benchmark inclui consultas de múltiplos domínios e reflete diferentes intenções de usuários—80% informacionais, 10% transacionais e 10% de navegação—representando padrões reais de comportamento em buscas. Cada consulta no GEO-bench é complementada com conteúdo textual limpo dos cinco principais resultados do Google, fornecendo fontes relevantes para a geração de respostas e garantindo que a avaliação reflita cenários realistas de recuperação de informações.

Os nove conjuntos de dados integrados ao GEO-bench incluem:

• MS Macro, ORCAS-I e Natural Questions – Consultas reais anonimizadas de usuários dos mecanismos de busca Bing e Google
• AllSouls – Perguntas dissertativas da Universidade de Oxford que exigem raciocínio com múltiplas fontes
• LIMA – Perguntas desafiadoras que requerem síntese e capacidade de raciocínio
• Davinci-Debate – Perguntas de debate para testar mecanismos generativos
• Perplexity.ai Discover – Consultas em alta em uma plataforma de mecanismo generativo em produção
• ELI5 – Perguntas complexas que esperam respostas simples em linguagem leiga
• Consultas Geradas pelo GPT-4 – Consultas sintéticas geradas em vários domínios e níveis de dificuldade

Análise Comparativa: Busca por IA vs Busca Tradicional

Além da otimização específica de GEO, pesquisas acadêmicas revelaram diferenças fundamentais em como mecanismos de busca por IA obtêm informações em comparação com motores de busca tradicionais como o Google. Um estudo comparativo abrangente de Chen et al., analisando ChatGPT, Perplexity, Gemini e Claude frente ao Google em múltiplos segmentos, identificou um viés sistemático e avassalador para mídia conquistada em mecanismos de IA, com fontes conquistadas compondo de 60 a 95% das citações, dependendo do mecanismo e tipo de consulta. Isso contrasta fortemente com a abordagem mais equilibrada do Google, que mantém proporções substanciais de conteúdo de Marca (25–40%) e Social (10–20%) ao lado de fontes conquistadas. A pesquisa demonstrou que a sobreposição de domínios entre mecanismos de IA e Google é notavelmente baixa, variando de apenas 15 a 50% dependendo do segmento, indicando que sistemas de IA estão sintetizando respostas a partir de ecossistemas informacionais diferentes dos mecanismos tradicionais. Notadamente, mecanismos de IA quase sempre excluem plataformas sociais como Reddit e Quora de suas respostas, enquanto o Google frequentemente incorpora conteúdo gerado por usuários e discussões de comunidades. Essa descoberta tem profundas implicações para a estratégia de conteúdo, pois significa que conquistar visibilidade no Google não se traduz automaticamente em visibilidade em respostas geradas por IA, exigindo abordagens de otimização distintas para cada paradigma de busca.

Estratégias de Otimização GEO por Domínio

Pesquisas acadêmicas demonstraram de forma conclusiva que a eficácia do GEO não é uniforme entre os domínios, exigindo que criadores de conteúdo adaptem suas estratégias de otimização conforme seu setor e tipos de consulta. O estudo de Aggarwal et al. identificou padrões claros sobre quais métodos funcionam melhor para diferentes categorias de conteúdo: Adição de Citações se mostra mais eficaz em domínios de Pessoas & Sociedade, Explicação e História, onde narrativas e citações diretas agregam autenticidade; Adição de Estatísticas domina em Direito & Governo, Debate e Opinião, onde evidências baseadas em dados fortalecem argumentos; e Citar Fontes destaca-se em consultas de Declaração, Fatos e Direito & Governo, onde a verificação de credibilidade é essencial. Pesquisas também revelam que consultas informacionais (exploratórias, de busca por conhecimento) respondem de forma diferente à otimização em relação a consultas transacionais (intenção de compra), com o conteúdo informacional se beneficiando mais de ampla cobertura e sinais de autoridade, enquanto o conteúdo transacional exige informações claras de produto, preços e dados comparativos. A eficácia dos métodos também varia conforme o conteúdo se destina a grandes marcas ou players de nicho, sendo que marcas de nicho precisam construir estratégias de mídia conquistada e autoridade de forma mais agressiva para superar o “viés de grandes marcas” observado em mecanismos de IA. Essa variação por domínio reforça que o sucesso em GEO requer profundo entendimento do ecossistema informacional do seu segmento e dos padrões de intenção do usuário, em vez de aplicar táticas genéricas em todos os tipos de conteúdo.

Sensibilidade ao Idioma e GEO Multilíngue

Pesquisas acadêmicas sobre sensibilidade ao idioma mostram que diferentes mecanismos de IA tratam consultas multilíngues de maneiras dramaticamente distintas, exigindo que marcas que buscam visibilidade global desenvolvam estratégias específicas para cada idioma, em vez de confiar apenas na tradução de conteúdo. O estudo de Chen et al. descobriu que Claude mantém estabilidade notavelmente alta de domínios entre idiomas, reutilizando as mesmas fontes autoritativas em inglês para consultas em chinês, japonês, alemão, francês e espanhol, sugerindo que construir autoridade em publicações de alto nível em inglês pode transferir visibilidade entre idiomas em sistemas baseados em Claude. Em forte contraste, GPT apresenta sobreposição quase nula de domínios entre idiomas, trocando efetivamente todo seu ecossistema de fontes ao processar consultas em diferentes línguas, o que significa que a visibilidade em consultas em inglês não traz vantagem para buscas em outros idiomas e exige construção de autoridade local em mídia do idioma-alvo. Perplexity e Gemini ocupam posição intermediária, mostrando estabilidade moderada entre idiomas com alguma reutilização de domínios autoritativos, mas também significativa localização para fontes no idioma-alvo. A pesquisa também demonstra que a seleção do idioma do site varia por mecanismo, com GPT e Perplexity favorecendo fortemente conteúdo no idioma-alvo ao responder em línguas estrangeiras, enquanto Claude mantém preferência por conteúdo em inglês mesmo em prompts não-ingleses. Essas descobertas têm implicações cruciais para marcas multinacionais: o sucesso em mercados não anglófonos exige não só traduzir conteúdo, mas construir ativamente cobertura de mídia conquistada e sinais de autoridade no ecossistema informacional de cada idioma-alvo, com a estratégia específica dependendo de quais mecanismos de IA são mais relevantes para o seu negócio.

Fator Autoridade e E-E-A-T no GEO

As pesquisas acadêmicas sobre GEO enfatizam consistentemente que autoridade e E-E-A-T (Experiência, Especialização, Autoridade e Confiabilidade) são fundamentos para a visibilidade em buscas por IA, com mecanismos de IA exibindo preferência sistemática por fontes percebidas como autoritativas e confiáveis. O viés massivo para mídia conquistada documentado em vários estudos reflete a dependência desses mecanismos em validação de terceiros como proxy de autoridade—conteúdo revisado, citado e endossado independentemente por publicações respeitadas sinaliza aos sistemas de IA que a fonte é confiável e digna de ser incluída em respostas sintetizadas. Pesquisas mostram que backlinks de domínios de alta autoridade funcionam como sinais críticos de autoridade para mecanismos de IA, semelhante ao papel que desempenham no SEO tradicional, porém com ainda mais relevância, já que sistemas de IA usam o perfil de links para julgar se uma fonte merece ser citada em respostas. Os estudos revelam que credenciais do autor, afiliação institucional e expertise comprovada influenciam significativamente a disposição dos mecanismos em citar uma fonte, tornando essencial que criadores de conteúdo estabeleçam claramente suas qualificações e conhecimento em seu domínio. Importante, a pesquisa mostra que sinais de E-E-A-T devem ser conquistados, não apenas declarados—afirmar expertise apenas no próprio site tem impacto mínimo em comparação a ter essa expertise validada por cobertura de terceiros, endossos de especialistas e citações de fontes reconhecidas. Essa descoberta desloca o foco de otimização de sinais on-page para construção de autoridade off-page, tornando relações com a imprensa e parcerias estratégicas elementos críticos de qualquer estratégia GEO.

Aplicações Práticas: Da Pesquisa à Implementação

A pesquisa acadêmica sobre GEO se traduz em várias estratégias acionáveis para criadores de conteúdo que buscam melhorar sua visibilidade em respostas geradas por IA. Primeiramente, o conteúdo deve ser estruturado para leitura por máquinas usando marcação de esquema e organização hierárquica clara, pois os mecanismos de IA precisam extrair e interpretar facilmente as informações; isso inclui implementar marcação detalhada schema.org para produtos, artigos, avaliações e outras entidades, usar hierarquias claras de títulos e organizar informações em formatos escaneáveis como tabelas e listas. Em segundo lugar, o conteúdo deve ser projetado para justificativa, ou seja, precisa responder explicitamente perguntas de comparação e fornecer razões claras do porquê uma fonte é superior—isso requer criar tabelas comparativas detalhadas frente à concorrência, listas de prós e contras e declarações ousadas de propostas de valor únicas que sistemas de IA possam extrair facilmente como atributos de justificativa. Terceiro, a construção de mídia conquistada deve se tornar prioridade estratégica, transferindo recursos da criação de conteúdo próprio para relações públicas, assessoria de imprensa e colaborações para garantir citações e destaques em publicações autoritativas que mecanismos de IA favorecem. Quarto, as métricas de visibilidade devem evoluir além dos KPIs tradicionais, com marcas monitorando novas medidas como citações em IA, menções em respostas geradas por IA e visibilidade em múltiplos mecanismos generativos, em vez de depender somente de taxas de clique e rankings. Por fim, estratégias de otimização específicas para cada domínio devem substituir abordagens genéricas, com criadores de conteúdo pesquisando quais métodos GEO funcionam melhor para seu segmento e adaptando a otimização conforme descobertas acadêmicas sobre eficácia por domínio.

Limitações e Direções Futuras de Pesquisa

Embora a pesquisa acadêmica sobre GEO traga insights valiosos, os pesquisadores reconhecem limitações importantes que devem informar a aplicação dessas descobertas. A natureza temporal da pesquisa significa que os resultados refletem o comportamento dos mecanismos de IA em um momento específico; à medida que esses sistemas evoluem, algoritmos mudam e dinâmicas competitivas se alteram, os resultados quantitativos podem se tornar desatualizados, exigindo reavaliação periódica e monitoramento contínuo da eficácia em GEO. A natureza de caixa-preta dos mecanismos de IA impõe um desafio fundamental, já que pesquisadores não têm acesso a modelos internos de ranqueamento, dados de treinamento ou detalhes algorítmicos, o que significa que, embora a pesquisa descreva o que acontece (quais fontes são citadas), os mecanismos definitivos dessas escolhas permanecem inferidos e não comprovados. Os sistemas de classificação usados na pesquisa (Marca, Conquistada, Social) são estruturas construídas que, embora lógicas, envolvem julgamentos subjetivos sobre categorização de domínios, podendo resultar em diferentes conclusões sob outros esquemas. Além disso, as pesquisas focaram principalmente em consultas em inglês e mercados ocidentais, com pouca investigação sobre como os princípios do GEO se aplicam a contextos não anglófonos ou mercados emergentes, onde os ecossistemas informacionais diferem significativamente. Direções futuras de pesquisa incluem o desenvolvimento de métricas de visibilidade mais sofisticadas que capturem nuances em citações de IA, investigação sobre como estratégias GEO interagem com novas capacidades de IA como busca multimodal e agentes conversacionais, e estudos longitudinais para acompanhar como a eficácia do GEO evolui à medida que os mecanismos de IA amadurecem e os comportamentos de usuários se adaptam.

O Futuro da Pesquisa em GEO e a Evolução da Busca por IA

Com o avanço da IA generativa remodelando a descoberta de informações, a pesquisa acadêmica sobre GEO está se expandindo para abordar desafios e oportunidades emergentes nesse cenário em rápida evolução. Busca multimodal—em que mecanismos de IA sintetizam informações de texto, imagens, vídeos e outros formatos—representa uma nova fronteira para GEO, exigindo estratégias de otimização além do conteúdo textual. Sistemas de IA conversacionais e agentes capazes de executar ações para o usuário (compras, reservas, transações) demandarão novas abordagens GEO focadas em tornar o conteúdo acionável e executável por máquinas, não apenas citável. A comunidade acadêmica reconhece cada vez mais a necessidade de metodologias GEO sistematizadas e serviços gerenciados que vão além de táticas isoladas para oferecer estratégias abrangentes e contínuas de otimização em múltiplos mecanismos de IA simultaneamente. Pesquisas também exploram como estratégias GEO devem se adaptar com a maturação e consolidação dos mecanismos de IA, com indícios de que, à medida que o mercado se estabiliza em poucas plataformas dominantes, as estratégias de otimização podem se tornar mais padronizadas, ainda que diferentes do SEO tradicional. Por fim, acadêmicos investigam implicações amplas do GEO para a economia criadora e a publicação digital, examinando como a migração para respostas sintetizadas por IA afeta a distribuição de tráfego, modelos de receita e a viabilidade de pequenos publishers e criadores em um cenário de busca dominado por IA. Essas novas linhas de pesquisa sugerem que o GEO continuará evoluindo como campo, com a pesquisa acadêmica desempenhando papel fundamental para ajudar criadores de conteúdo, marcas e publishers a navegar a transformação radical de como a informação é descoberta e consumida na era da IA generativa.