Como otimizar para agentes de IA que completam tarefas vs apenas respondem perguntas? Estratégia diferente necessária?

Você está à frente do seu tempo, mas não cedo demais. Isso é real e está chegando rápido.

A distinção importa:

IA conversacional (GEO atual):

• Usuário faz uma pergunta
• IA sintetiza a resposta
• IA cita fontes
• Usuário executa a ação

IA agentica (emergente):

• Usuário descreve o objetivo
• Agente pesquisa opções
• Agente avalia e seleciona
• Agente executa (ou apresenta uma lista curta)

Por que isso muda a otimização:

Para IA conversacional: “Seja digno de citação” Para IA agentica: “Seja digno de ser selecionado e usado”

O que os agentes avaliam:

Agentes precisam entender programaticamente seu serviço, não apenas ler sobre ele.

Já estamos vendo padrões de tráfego semelhantes a agentes:

O que notamos:

• Visitas rápidas e sequenciais a páginas (não são padrões de navegação humana)
• Páginas de serviço acessadas junto com páginas de preços e especificações
• Documentação de API recebendo mais tráfego de bots
• User agents que não reconhecemos

Acreditamos que sejam:

• Agentes de pesquisa coletando informações de fornecedores
• Ferramentas de comparação construindo bancos de dados
• Sistemas agenticos iniciais avaliando opções

Tráfego ainda pequeno, mas crescendo:

• 6 meses atrás: ~100 visitas/mês com esses padrões
• Agora: ~800 visitas/mês
• Taxa de conversão: Menor que a humana, mas não é zero

A implicação: Agentes já estão pesquisando. Se sua informação não estiver estruturada para eles, eles te ignoram. Se estiver, você entra na lista curta deles.

Isso não é futuro – já está acontecendo em pequena escala.

Interessante. Se agentes já estão pesquisando, o que devemos priorizar?

Nosso negócio é B2B SaaS. Como seria a otimização para agentes no nosso caso especificamente?

Para B2B SaaS especificamente:

Prioridade 1: Clareza de preços e pacotes

Agentes precisam comparar opções. Se seu preço for “entre em contato”, você é invisível para agentes de comparação.

Faça:

• Tabelas de preços claras no site
• Tabelas comparativas de funcionalidades
• Preços legíveis por máquina (marcação schema)

Prioridade 2: Documentação de integrações

Agentes avaliam “isso funciona com o que temos?”

Faça:

• Lista clara de integrações
• Documentação de API
• Requisitos técnicos
• Prazos de implementação

Prioridade 3: Esquema de definição de serviço

{
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Seu Produto SaaS",
  "applicationCategory": "BusinessApplication",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "99.00",
    "priceCurrency": "USD",
    "priceValidUntil": "2026-12-31"
  },
  "operatingSystem": "Cloud/Web",
  "softwareRequirements": "Navegador web moderno"
}

Prioridade 4: Provas sociais

Agentes consideram sinais de reputação:

• Número de clientes
• Avaliações
• Resultados de estudos de caso
• Certificações de conformidade

Deixe isso legível por máquina, não só por humanos.

Opinião: As empresas que vão vencer com agentes serão as que têm APIs.

Por quê:

IA agentica não apenas pesquisa – ela executa. Se um agente pode:

1. Verificar disponibilidade via API
2. Comparar preços via API
3. Reservar/comprar via API
4. Checar status via API

Você se torna o caminho de menor resistência.

Exemplo: Usuário para agente: “Reserve um hotel em SF por menos de $300 com boas avaliações”

Agente avalia hotéis. Alguns têm:

• Acesso via API
• Disponibilidade em tempo real
• Reserva programática

Outros exigem intervenção humana para reservar.

Qual o agente prefere?

Para B2B SaaS:

• Cadastro de teste autônomo
• API para criação de contas
• Precificação/orçamento programático
• APIs de integração

Isso não é apenas diferencial para humanos – é essencial para interação com agentes.

Está ficando claro. Eis o que estou entendendo:

Para o GEO atual (IA conversacional):

• Citação de conteúdo
• Sinais de autoridade
• Estrutura orientada à resposta
• E-E-A-T

Para otimização agentica futura (emergente):

• Dados estruturados sobre serviços/produtos
• Precificação legível por máquina
• Acessibilidade de API
• Documentação clara
• Capacidade de interação programática

Nosso plano de ação:

Agora (apoia ambos):

1. Implementar marcação schema abrangente
2. Criar página de preços clara com dados estruturados
3. Documentar integrações e requisitos de forma clara

Em breve (para agentes):

1. Avaliar exposição de APIs para interação com agentes
2. Tornar mais informações acessíveis programaticamente
3. Monitorar padrões de tráfego semelhantes a agentes

Monitorar:

1. Tráfego semelhante a agentes (Am I Cited + logs do servidor)
2. Validação de dados estruturados
3. Como aparecemos em comparações movidas por agentes

Esse framework faz sentido?

Ganhos rápidos que você pode fazer hoje para preparação para agentes:

1. Estrutura da página de preços (2 horas)

• Tabelas de preços claras
• Tabelas de funcionalidades
• Marcação de produto/schema

2. Documentação de integrações (4 horas)

• Liste todas as integrações
• Requisitos técnicos
• Processo de implementação

3. Esquema de serviço/produto (2 horas)

• Schema SoftwareApplication
• Offer schema para preços
• AggregateRating para avaliações

4. FAQ schema para perguntas comuns de agentes (1 hora)

• “Quanto custa [produto]?”
• “Quais integrações o [produto] suporta?”
• “Quais são os requisitos do [produto]?”

Isso ajuda tanto o GEO atual quanto a futura otimização agentica. Baixo risco, alto potencial de recompensa.

Perspectiva sobre o timing:

2023-2024: IA conversacional domina (ChatGPT, etc.) 2025: IA agentica surge (OpenAI Operator, ferramentas Claude) 2026+: Agentes se tornam mainstream para tarefas

Estamos no ano de transição. As empresas que otimizam para agentes agora são como aquelas que começaram SEO em 2005 – cedo o suficiente para estabelecer vantagem antes da concorrência.

Meu conselho:

• Não ignore IA conversacional (ainda dominante)
• Comece a se preparar para agentes (dados estruturados, APIs)
• Monitore tendências de agentes trimestralmente
• Esteja pronto para acelerar quando agentes se popularizarem

É uma situação de “prepare agora, acelere depois”. A base que você constrói hoje com dados estruturados ajuda tanto a otimização atual quanto a futura.