Tenho tentado otimizar nosso conteúdo para visibilidade em IA, mas percebo que não entendo de fato COMO esses sistemas de IA funcionam.
Tipo, eu sei que o ChatGPT “gera” respostas, mas:
Já li algumas coisas técnicas sobre transformers e mecanismos de atenção, mas isso me confunde rápido.
Alguém pode explicar de um jeito que me ajude a entender o que eu posso realmente FAZER para melhorar nossa visibilidade?
O que eu realmente quero responder:
Agradeceria muito explicações de quem realmente entende disso.
Vou tentar explicar sem jargões. Veja como LLMs realmente funcionam:
A ideia básica:
LLMs não têm um banco de dados de respostas. Eles são máquinas gigantes de reconhecimento de padrões que aprenderam com bilhões de exemplos de texto.
Pense assim: se você leu milhares de receitas, provavelmente conseguiria escrever uma nova que pareça plausível. Você não está copiando nenhuma receita específica – aprendeu padrões sobre como receitas funcionam.
Como funciona a geração de respostas:
E onde seu conteúdo entra nisso?
Dois caminhos:
Caminho 1: Dados de Treinamento Seu conteúdo pode ter sido incluído durante o treinamento do modelo. Se sim, o modelo aprendeu padrões com ele. Mas não “lembra” do seu conteúdo especificamente – ele absorveu padrões sobre quais fontes são autoritativas em quais tópicos.
Caminho 2: Recuperação ao Vivo (RAG) Sistemas mais novos podem buscar na web em tempo real, encontrar conteúdo relevante e usá-lo para gerar respostas. É assim que o Perplexity funciona e como o ChatGPT Browse funciona.
O ponto-chave: LLMs aprendem quais fontes tendem a aparecer em quais tópicos e replicam esses padrões.
Isso é muito útil. Então, dúvida de seguimento:
Se o modelo “aprendeu padrões” sobre quais fontes são autoritativas – como ele aprendeu isso? O que faz ele associar certas marcas/sites a certos temas?
É só frequência? Tipo, se a Forbes escreve muito sobre CRM, o modelo aprendeu “Forbes = autoridade em CRM”?
Ótima pergunta. É uma combinação de fatores:
1. Frequência + Contexto Sim, frequência importa, mas contexto importa mais. Se a Forbes é mencionada junto com discussões sobre CRM milhares de vezes nos dados de treinamento, o modelo aprende essa associação.
2. Sinais de Autoridade O modelo capta sinais como:
Esses padrões ensinam ao modelo quais fontes são tratadas como autoritativas por humanos.
3. Consistência Fontes que aparecem consistentemente em conteúdos de qualidade (não spam, não sites de baixa qualidade) ganham associações mais fortes.
O que isso significa para você:
Não é só “criar conteúdo” – é “ser a fonte que outras fontes referenciam ao falar do seu tema.”
Deixa eu adicionar a camada prática de estratégia de conteúdo à explicação técnica do Kevin.
Do ponto de vista dos dados de treinamento:
Seu conteúdo tem mais chances de ser “aprendido” por LLMs se:
Do ponto de vista da recuperação ao vivo (RAG):
Seu conteúdo tem mais chances de ser recuperado e citado se:
O playbook prático:
Entender a tecnologia é útil, mas a lição prática é: seja a fonte que humanos e máquinas reconhecem como autoridade no seu tema.
Um conceito importante que ninguém mencionou ainda: mecanismos de atenção.
Versão super simplificada:
Quando o modelo gera uma resposta, ele “presta atenção” a diferentes partes da entrada e do conhecimento. O mecanismo de atenção decide o que é relevante focar.
Por que isso importa para o conteúdo:
Conteúdo que sinaliza claramente “sou relevante para o tema X” recebe mais atenção para consultas sobre X. Isso acontece por meio de:
O mecanismo de atenção não lê como humanos. Ele processa tudo de uma vez e pesa a relevância matematicamente. Conteúdo com sinais claros e explícitos de relevância pontua mais alto.
Implicação prática:
Não seja sutil. Se seu conteúdo é sobre “CRM para pequenas empresas”, diga “CRM para pequenas empresas” explicitamente. O modelo precisa de sinais claros para prestar atenção ao seu conteúdo nessas consultas.
Trabalho com documentação técnica e temos pensado muito sobre isso.
O que aprendemos sobre estrutura:
LLMs tokenizam o texto – quebram em pedaços. Como seu conteúdo é estruturado afeta como ele é tokenizado e se blocos completos e úteis podem ser extraídos.
Boa estrutura para consumo por LLM:
Estrutura ruim:
O teste que usamos:
Pegue qualquer seção do seu conteúdo. Se uma máquina extraísse só essa seção, faria sentido e seria útil? Se sim, está amigável para LLM. Se não, reestruture.
Ok, mas e o problema de “alucinação”?
Às vezes o ChatGPT menciona nossa empresa mas erra detalhes. Ou nos cita por coisas que nunca dissemos.
Se o modelo está reconhecendo padrões, por que ele inventa coisas sobre nós?
Ótima pergunta sobre alucinações.
Por que LLMs alucinam:
O modelo é treinado para produzir texto plausível e coerente – não texto factual. Ele não “sabe” fatos; sabe quais palavras normalmente seguem outras.
Ao perguntar sobre sua empresa:
Por isso as alucinações acontecem até sobre entidades reais. O modelo basicamente diz “com base nos padrões, isso é o que normalmente seria verdade sobre uma empresa assim”.
O que você pode fazer:
Alucinações são uma limitação fundamental, não um bug a ser corrigido. Mas mais dados de fonte confiáveis = menos padrões incorretos aprendidos.
Ponto importante: diferentes LLMs têm dados de treinamento e cutoffs diferentes.
ChatGPT (GPT-4):
Perplexity:
Google Gemini:
Claude:
Implicação:
Sua estratégia de conteúdo precisa funcionar para ambos paradigmas:
Diferentes plataformas vão te citar por razões diferentes.
Pergunta super prática: existe ALGUMA forma de saber se nosso conteúdo está nos dados de treinamento?
Tipo, dá pra testar se o ChatGPT “sabe” sobre nós pelo treinamento ou só navegando?
Mais ou menos, com alguns testes espertos:
Método 1: Desative a navegação e pergunte No ChatGPT, dá para desativar a navegação web. Aí pergunte sobre sua empresa. Se ele sabe coisas, é do treinamento.
Método 2: Pergunte sobre info pré-cutoff Pergunte sobre eventos/conteúdos anteriores ao cutoff do treinamento. Se o modelo sabe, está nos dados de treinamento.
Método 3: Teste a consistência das respostas Conhecimento dos dados de treinamento é mais estável entre conversas. Conhecimento recuperado varia conforme o que é encontrado a cada vez.
Mas sinceramente:
Não fique obcecado se está nos dados de treinamento. Foque em estar nos DOIS:
Os modelos seguem atualizando. O que importa é construir autoridade duradoura, não tentar “driblar” um conjunto de treinamento específico.
Esse tópico foi incrivelmente útil. Vou resumir o que aprendi:
Como LLMs geram respostas:
Por que alguns conteúdos são citados:
O que posso realmente fazer:
O entendimento técnico me ajuda a ver que não é mágica – há padrões claros que determinam visibilidade. Agora tenho um framework para entender por que certas estratégias funcionam.
Obrigado a todos!
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