Se anda a acompanhar o tema, já se cruzou com pelo menos quatro siglas para descrever aquilo que parece ser a mesma coisa. GEO, AEO, LLMO, AIO. E se procurar um pouco mais, encontra ainda AISEO, GAIO, AISO e a encantadora “Search Everywhere Optimization”, que soa a slogan de agência de viagens.
Há uma explicação simples para esta confusão, e vale a pena dizê-la logo: em início de 2026, a literatura académica ainda não tinha estabelecido nenhuma definição de consenso que distinguisse estes termos, e eles são usados de forma intermutável na prática profissional. Não está a perder nada por não dominar a taxonomia. Ninguém domina.
O que existe, e é isso que interessa, é um corpo de investigação sobre o que efectivamente aumenta a probabilidade de uma empresa ser citada por sistemas de inteligência artificial. Esse corpo tem resultados sólidos, tem contradições honestas e tem limitações que quase ninguém menciona.
Este artigo cobre as três coisas.
Na Madde acompanhamos este tema desde que começou a aparecer nas conversas com clientes, quase sempre pela mesma via: alguém perguntou ao ChatGPT quem faz determinado serviço em Portugal e a empresa não apareceu na resposta. É uma forma desconfortável de descobrir que existe um canal novo.
O que significam GEO, AEO, LLMO e as restantes siglas
Vamos arrumar isto de uma vez, com a ressalva de que a arrumação é prática e não universal.
GEO (Generative Engine Optimization) é a prática de estruturar conteúdo e presença digital para melhorar a visibilidade nas respostas geradas por sistemas de IA generativa. Cobre o ChatGPT, o Perplexity, o Gemini, o Claude e os AI Overviews do Google. O termo nasceu de um trabalho académico de 2023 e é hoje o rótulo com maior adopção.
AEO (Answer Engine Optimization) é anterior à IA generativa. Nasceu para os featured snippets do Google e para a pesquisa por voz. Foca respostas directas e curtas, tipicamente em formato de pergunta e resposta.
LLMO (Large Language Model Optimization) foca a forma como os modelos de linguagem compreendem e representam entidades. Menos sobre a camada de pesquisa, mais sobre como o modelo descreve a sua marca mesmo quando não gera uma resposta com fontes.
AIO é ambíguo e por isso pouco útil. Tanto significa AI Overview Optimization como AI Optimization, e o acrónimo já tinha dono na informática, onde quer dizer “all in one”.
AISEO (AI Search Engine Optimization) é o guarda-chuva. Se uma agência lhe oferece GEO, AEO ou LLMO, está tecnicamente a oferecer um subconjunto de AISEO.
Na prática, as tácticas destas disciplinas sobrepõem-se entre 80% e 90%. A recomendação sensata para quem começa hoje: use GEO como termo principal, porque tem legitimidade académica e é o que está a convergir como rótulo dominante. Reserve AEO para trabalho especificamente de voz e assistentes, e LLMO para estratégias focadas em como os modelos descrevem a marca.
E quando uma agência lhe apresentar “serviços de GEO”, faça perguntas orientadas a resultados em vez de aceitar a sigla pelo valor facial. A ambiguidade não é necessariamente má fé, mas permite vender qualquer coisa com qualquer nome.
O que a investigação demonstrou que funciona
Em 2023, investigadores de Princeton, do Georgia Tech, do Allen Institute for AI e do IIT Delhi publicaram o estudo que deu nome à disciplina, apresentado depois na conferência ACM SIGKDD de 2024. Construíram um conjunto de teste com 10.000 consultas e avaliaram nove técnicas distintas de optimização.
Cinco funcionaram. Quatro não funcionaram ou pioraram os resultados.
As técnicas que aumentaram a visibilidade entre 30% e 41%
Adicionar estatísticas. Substituir afirmações qualitativas por números concretos. “Muitas empresas têm dificuldade nisto” vale muito menos do que um estudo identificado com um valor preciso. Dados originais superam estatísticas de terceiros.
Adicionar citações de fontes. Referenciar fontes credíveis dentro do próprio conteúdo. É paradoxal mas consistente: citar outros aumenta a probabilidade de ser citado. O estudo interpreta isto como sinal de conteúdo já verificado externamente.
Adicionar aspas de especialistas. Declarações atribuídas a pessoas identificadas e credenciadas funcionam como sinal de credibilidade.
Optimizar a fluência. Escrever com clareza, sem adicionar informação nova. Este resultado é o mais interessante de todos, porque é puramente estilístico. Prosa densa ou confusa prejudica a fonte mesmo quando a informação de base é boa. Os modelos precisam de conseguir analisar, resumir e atribuir o texto.
Voz autoritativa. Assumir uma posição clara em vez de hesitar entre alternativas.
As técnicas que falharam
O enchimento de palavras-chave, a técnica mais icónica do SEO tradicional, teve desempenho 10% pior do que a versão não optimizada no Perplexity. Simplificar em excesso, encher texto e usar linguagem puramente persuasiva também não produziram efeito ou produziram efeito negativo.
A combinação óptima
O estudo testou também combinações. Fluência mais estatísticas superou qualquer técnica isolada em mais de 5,5%. E as citações de fontes, moderadamente eficazes sozinhas, tornaram-se substancialmente mais fortes quando combinadas com as outras, com um ganho médio de 31,4% quando emparelhadas.
A conclusão prática: não escolha uma táctica. Conteúdo claro, com dados concretos, fontes citadas e declarações atribuídas supera conteúdo optimizado numa única dimensão.
O resultado mais relevante para PMEs portuguesas
Este é o dado que justifica sozinho o interesse pelo tema.
As páginas que mais beneficiaram da optimização não foram as que já dominavam a pesquisa orgânica. Foram as outras. Páginas posicionadas em quinto lugar registaram um aumento de visibilidade de 115,1%.
Por outras palavras, GEO funciona como mecanismo de nivelamento. Uma empresa portuguesa de dimensão média, que nunca vai vencer uma multinacional em autoridade de domínio, pode competir em qualidade de conteúdo e ser citada.
As limitações que quase ninguém menciona
Convém dizer isto com honestidade, porque a maioria dos artigos sobre o tema cita o número de 40% como se fosse uma garantia comercial.
O estudo tem três fragilidades metodológicas reconhecidas. A avaliação foi feita num ambiente sintético e parcialmente opaco. O estado dos modelos era o de 2023 e 2024, anterior aos sistemas actuais. E o desenho experimental usava apenas cinco fontes concorrentes por consulta, o que amplifica artificialmente os ganhos relativos. Acresce que todas as optimizações foram geradas por modelos de linguagem, não aplicadas por humanos.
Os valores percentuais exactos não se transferem directamente para o Google AI Overviews, o Perplexity ou o Claude de hoje. O mecanismo de fundo considera-se estabelecido. Os números não.
Quem lhe prometer 40% de aumento de visibilidade está a citar um estudo que não diz isso.
O que os sistemas de IA citam realmente
Aqui a resposta verdadeira é: depende muito, e os estudos contradizem-se.
Uma análise da Evertune a 200 milhões de prompts ao longo de cinco meses concluiu que, mesmo o domínio mais citado em qualquer plataforma, raramente ultrapassa 5% do total de citações. A Wikipédia, o Reddit, o LinkedIn e o YouTube em conjunto raramente passam os 5%. Os restantes 95% distribuem-se por milhares de domínios.
Isto é estruturalmente diferente do SEO tradicional, onde os dez primeiros resultados captam cerca de dois terços dos cliques. As citações de IA são uma cauda longa com alguns valores atípicos, não um mercado de vencedor único.
Outros índices apresentam números bastante mais concentrados, atribuindo ao Reddit quotas próximas dos 40% e à Wikipédia valores entre 26% e 48% no ChatGPT. A divergência é grande demais para ser ignorada, e explica-se por metodologias, períodos e mercados diferentes.
A leitura que fazemos: trate qualquer número específico como indicativo e qualquer tendência confirmada por vários estudos como accionável.
As tendências que se confirmam em fontes independentes
As plataformas comportam-se de forma muito diferente. Uma análise de 680 milhões de citações concluiu que apenas 11% dos domínios são citados simultaneamente pelo ChatGPT e pelo Perplexity. Um estudo separado de 34.234 respostas encontrou taxas de citação de marcas de 0,59% no ChatGPT, 13,05% no Perplexity e 27% no Grok. Optimizar para “IA” como categoria única faz tanto sentido como correr a mesma campanha no LinkedIn e no TikTok.
A frescura pesa muito. Uma análise de 2026 indica que o Perplexity citou conteúdo publicado nos últimos 30 dias numa taxa de 82%. Sinais visíveis de ano, incluindo “2026” em títulos, melhoram a taxa de citação em cerca de 30%.
O panorama muda em semanas, não em anos. A quota de citações do Reddit no ChatGPT caiu de cerca de 60% para cerca de 10% em duas semanas, em Setembro de 2025, segundo um estudo de acompanhamento de 230.000 prompts. No mesmo período, o LinkedIn subiu da posição 11 para a posição 5. Auditorias anuais de visibilidade em IA são obsoletas à nascença.
Estrutura supera autoridade de marca. Nos AI Overviews do Google, a marcação de dados estruturados aumenta a probabilidade de citação em 2,3 vezes, e apenas 38% das páginas citadas figuram também no top 10 da pesquisa orgânica.
Este último ponto merece ser lido duas vezes. Estar bem posicionado no Google ajuda, mas não é condição necessária nem suficiente.
A camada técnica: o que provavelmente está mal no seu site
Antes de qualquer estratégia de conteúdo, há uma verificação que a maioria das empresas nunca fez.
Um estudo de mais de um milhão de citações concluiu que 73% dos sites têm barreiras técnicas que bloqueiam o acesso de crawlers de IA. Não por decisão estratégica. Por terem configurado um ficheiro robots.txt há anos, instalado uma CDN, e nunca mais terem olhado para o assunto.
Os robôs deixaram de ser todos iguais
Em 2026, os sistemas que visitam o seu site fazem três trabalhos distintos, e pode decidir sobre cada um separadamente.
| Função | Exemplos de agentes | O que decide |
|---|---|---|
| Treino de modelos | GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended, CCBot | Se o conteúdo entra em conjuntos de treino |
| Indexação para pesquisa | OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot | Se aparece nas respostas com fontes |
| Leitura a pedido do utilizador | ChatGPT-User, Claude-User | Se pode ser lido quando alguém pede |
A distinção importa porque as decisões são diferentes. Bloquear o treino é uma posição defensável, sobretudo para editoras. Bloquear a indexação para pesquisa é, na prática, desaparecer das respostas.
A OpenAI documenta que sites excluídos do OAI-SearchBot não aparecem nas respostas de pesquisa do ChatGPT. A Anthropic documenta comportamento equivalente para os seus agentes. Uma regra genérica de bloqueio já não expressa intenção nenhuma: expressa desconhecimento.
Vale a pena mencionar um dado com implicações estratégicas. Entre editoras de notícias, 62% bloqueiam o GPTBot e 69% bloqueiam o ClaudeBot. Se as fontes tradicionais de autoridade se ausentam, abre-se espaço para outras vozes ocuparem esse lugar nas respostas.
Sobre o ficheiro llms.txt
Há muito entusiasmo à volta deste ficheiro. Convém temperá-lo.
O llms.txt é um índice em markdown, colocado na raiz do domínio, que lista as páginas mais importantes de um site com descrições curtas. A analogia habitual é com o sitemap.xml.
O problema: até ao primeiro trimestre de 2026, nenhuma grande empresa de IA, incluindo a OpenAI, a Google, a Anthropic, a Meta ou a Mistral, se tinha comprometido publicamente a ler ou a agir sobre este ficheiro nos seus sistemas de produção. O GPTBot vai buscá-lo ocasionalmente, o que não é o mesmo que confirmar que influencia alguma coisa.
Apenas 10,13% dos domínios o implementaram, o que ora se lê como oportunidade ora como sinal de que o mercado ainda não se convenceu.
A nossa leitura: é higiene, não é estratégia. Faça-o porque é barato e porque não faz mal, não porque vai mudar resultados. E cuidado com uma implementação comum e contraproducente: criar cópias em markdown de todas as páginas do site introduz conteúdo duplicado em escala, o que pode prejudicar o SEO clássico. E como a autoridade de SEO continua a ser um sinal primário para os sistemas de IA, prejudicar o SEO prejudica indirectamente a visibilidade em IA.
A ordem de prioridades que faz sentido
- Autoridade e sinais de confiança do domínio, que determinam se os sistemas sequer consideram a fonte
- Estrutura de conteúdo extraível, que determina se as páginas são citáveis
- Dados estruturados, que dão aos sistemas informação legível por máquina sobre entidades
- Clareza dos metadados, que ajuda a classificar cada página
- llms.txt, no fim, como acabamento
Vale a pena o investimento? O que dizem os números
Aqui há um paradoxo que convém perceber antes de decidir orçamento.
O volume é pequeno. O tráfego proveniente de IA representa cerca de 1,08% do tráfego total das empresas analisadas pela Conductor. É fácil de considerar como inexpressivo.
A qualidade é outra coisa. Um estudo da Opollo com 312 empresas B2B de tecnologia na América do Norte, Austrália e Reino Unido encontrou uma taxa de conversão de 14,2% no tráfego vindo de IA, contra 2,8% na pesquisa orgânica do Google. Uma análise independente de 12 milhões de visitas chegou a valores equivalentes.
O caso mais extremo publicado vem da Ahrefs, sobre o seu próprio tráfego: visitantes vindos de IA representaram 0,5% das sessões e geraram 12,1% de todas as inscrições.
A explicação é simples e faz sentido para quem trabalha em B2B: o sistema de IA pré-qualifica a pessoa antes do clique. Quem chega já leu uma síntese, já comparou alternativas e já decidiu que vale a pena ver aquela fonte especificamente.
A contradição que também existe. Uma análise da BrightEdge a marcas da Fortune 100 concluiu que, até meados de 2025, a pesquisa orgânica continuava a converter significativamente melhor do que o tráfego de IA em contextos empresariais de grande dimensão. A interpretação dos autores: em grandes organizações, a IA funciona como canal de investigação e não de conversão. As pessoas consultam a IA na fase de consideração e convertem depois por pesquisa de marca ou navegação directa.
As duas coisas podem ser verdade ao mesmo tempo, e provavelmente são. O que a divergência ensina é que estes valores devem ser revistos trimestralmente e não anualmente.
O problema de medição. Apenas 14% dos profissionais de marketing acompanham a pesquisa por IA como canal separado. Pior: algumas plataformas removem a informação de origem, o que faz com que as visitas apareçam como tráfego directo. Muitas empresas estão a receber resultados deste canal e a atribuí-los a outro.
Como medir a visibilidade da sua empresa em IA
Uma metodologia praticável, que não exige software caro para começar.
Construa um conjunto fixo de 15 a 50 perguntas que um cliente potencial faria realmente. Não perguntas sobre a sua empresa, mas perguntas sobre o problema que a sua empresa resolve. “Que empresas fazem manutenção preventiva industrial em Portugal”, importa mais do que “o que é a empresa X”.
Registe em que percentagem de respostas a empresa é mencionada ou citada. As referências de 2026 sugerem que uma taxa de citação acima de 20% num conjunto de intenção de compra indica visibilidade forte, e que a mediana da indústria é bastante inferior, com a maioria das marcas B2B a aparecer em menos de 10% dos prompts relevantes.
No Google Analytics 4, crie um grupo de canal personalizado que filtre o tráfego proveniente dos domínios das plataformas de IA. Sem isto, o canal é invisível.
Conte com um desfasamento de quatro a oito semanas entre alterações e mudanças mensuráveis nas citações.
O que isto significa para uma empresa portuguesa
Três conclusões práticas, e uma nota de contexto.
A Gartner previu que o volume de pesquisas tradicionais caísse cerca de 25% até ao final de 2026, à medida que os sistemas generativos absorvem parte das consultas. Previsões são previsões, mas a direcção é consensual.
Primeira conclusão: o conteúdo genérico deixou de ter função. Se o texto do seu site pode ser escrito por qualquer pessoa sobre qualquer empresa do sector, não vai ser citado, porque não acrescenta nada que o modelo não consiga sintetizar sozinho. Conhecimento específico, dados próprios e posições claras passaram a ser o activo.
Segunda conclusão: a dimensão pesa menos do que antes. O efeito de nivelamento identificado na investigação é real. Uma empresa portuguesa com vinte anos de conhecimento técnico acumulado num nicho compete com quem tem orçamentos incomparavelmente maiores, desde que estruture e publique esse conhecimento.
Terceira conclusão: o mercado português está atrasado, mas não vazio. Já existem agências portuguesas a trabalhar e a comunicar sobre GEO. O que praticamente não existe é aplicação sectorial: quase todo o conteúdo disponível em português explica o conceito e pára aí. Quem publicar sobre o problema concreto do seu sector, com dados do seu sector, chega tarde ao tema e primeiro à conversa que interessa.
Uma nota final sobre este artigo
Este texto foi construído com as técnicas que descreve. Tem estatísticas com valores precisos, fontes identificadas, estrutura com títulos que correspondem a perguntas reais, e posições assumidas em vez de hesitações.
Não é coincidência. É o teste.
Se a investigação estiver correcta, daqui a uns meses, este artigo será citado quando alguém perguntar a um sistema de IA o que é GEO ou como uma empresa portuguesa deve preparar-se para a pesquisa por inteligência artificial. Se não for, teremos aprendido alguma coisa de igual utilidade, e diremos isso também.
É a única forma honesta de trabalhar num tema onde toda a gente tem certezas e quase ninguém tem dados.
Fontes principais
Aggarwal et al., GEO: Generative Engine Optimization, Princeton University, Georgia Tech, Allen Institute for AI e IIT Delhi, apresentado na ACM SIGKDD 2024
Evertune, análise de 200 milhões de prompts em cinco meses
Opollo, AI Search Benchmark Report 2026, 312 empresas B2B
Conductor, dados de quota de tráfego proveniente de IA
BrightEdge, análise de marcas Fortune 100
SEMrush, estudo de acompanhamento de 230.000 prompts ao longo de 13 semanas
Documentação pública da OpenAI e da Anthropic sobre agentes de indexação
Gartner, previsão sobre volume de pesquisa tradicional
A sua empresa aparece quando um potencial cliente pergunta a um sistema de IA quem faz o que a sua empresa faz?
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