Uma pergunta tem aparecido com frequência nas conversas das lideranças das empresas: “Como fazer para minha marca aparecer nas respostas do ChatGPT?”
A pergunta é pertinente, mas ela é só o ponto de chegada. Para achar a resposta, é necessário voltar uma casa. A primeira reflexão que deve ser feita é: como você quer que a sua marca seja reconhecida?
Tenho começado a fazer essa pergunta para os clientes. A resposta nem sempre vem rápido. Na verdade, ela levanta questões, desperta a dúvida, faz os líderes repensarem caminhos e estratégias. É um ótimo exercício. Ela é capaz de colocar o cliente no divã porque exige uma revisão profunda nos objetivos de marca, negócios e comunicação. E aqui está o primeiro aprendizado para quem está entrando no mundo do GEO: refletir sobre o que, de verdade, você busca para sua marca e como isso se conecta a seus objetivos de negócios. Só a partir daí o GEO entra em cena.
GEO é a sigla para Generative Engine Optimization, um conjunto de boas práticas para aumentar as chances de uma marca ser encontrada, citada e recomendada nas respostas de plataformas como ChatGPT, Claude Gemini e Perplexity. Ele é um segmento do SEO, mas com parâmetros que criaram uma nova lógica para a construção de reputação na era da IA. Durante anos fomos ensinados a disputar cliques e boas colocações nas buscas do Google, usando tráfego como principal métrica de sucesso. Com a IA generativa, a resposta não vem em formato de lista de links, mas de síntese e recomendação. E recomendação não se constrói com tráfego, mas com autoridade acumulada por meio de um ecossistema narrativo.
Trabalhando e estudando GEO, fico preocupado quando vejo o tema ser tratado apenas como uma questão de técnica ou de procedimentos. “Que palavras usar? Como estruturar o texto? Que ferramenta contratar?”. Sim, tudo isso importa. Mas uma boa estratégia de GEO começa antes do GEO.
A narrativa vem primeiro
Imagine uma empresa que deseja ser recomendada pelas IAs como referência em inovação no setor bancário. Perguntas: ela tem conhecimento real sobre o tema? Seus executivos são capazes de sustentar essa conversa? Produz pesquisas, cases e experiências que comprovem sua autoridade? Outras fontes relevantes falam sobre ela nesse contexto?
É aqui que storytelling estratégico e GEO se encontram.
Uma ideia que trago comigo de um curso de Multimedia Storytelling da University of the Arts London é que, no ambiente digital, uma história não precisa seguir um percurso linear. Ela pode ser pensada como uma arquitetura de partes que circulam por diferentes mídias e contextos, mas precisam manter coerência entre si. Hoje, não são apenas pessoas que percorrem essa narrativa de forma não linear. As máquinas também. Uma IA pode chegar a uma empresa por meio de uma reportagem, uma pesquisa, a fala de um executivo da imprensa ou um artigo no blog corporativo e tentar reconstruir, a partir desses fragmentos, quem ela é e sobre quais temas tem autoridade. Storytelling estratégico também é, nesse novo contexto, criar coerência narrativa perante os sistemas de Inteligência Artificial.
E já existem indícios de que a força desses rastros digitais importa. O estudo “An Analysis of AI Overview Brand Visibility Factors (75K Brands Studied)”, da Ahrefs, encontrou correlação de 0,664 entre menções de marca na web e presença nos AI Overviews do Google, ante 0,218 para backlinks. Na prática, isso sugere que marcas mencionadas com frequência em diferentes lugares da web tendem a aparecer mais nas respostas da IA do Google, uma associação muito mais forte do que aquela observada apenas com a quantidade de links apontando para seus sites.
Só produzir bom conteúdo não basta
Outro aprendizado importante com o GEO é entender que produzir conteúdo em quantidade não é garantia de presença nas IAs. Durante muitos anos, parte do marketing digital trabalhou segundo a lógica de que produzir mais aumentava as possibilidades de conquistar palavras-chave, tráfego e presença digital. A IA generativa tornou essa produção barata e abundante. O resultado é um oceano de conteúdo com gosto de chuchu na internet.
Para o GEO, mais importante do que simplesmente publicar é produzir conteúdo capaz de responder com clareza às perguntas que as pessoas fazem. Isso aproxima o GEO de um princípio que já era importante no SEO: o E-E-A-T, conceito usado pelo Google para avaliar a qualidade do conteúdo a partir de quatro dimensões – experiência, expertise, autoridade e confiança. Em termos práticos, significa trocar conteúdo genérico por conhecimento que demonstre vivência real, domínio do assunto, reconhecimento externo e precisão.
Nas plataformas de IA, essa lógica ganha uma nova dimensão. Se alguém pergunta no ChatGPT “como funciona tal coisa?”, “qual solução é mais adequada?” ou “o que devo considerar antes de escolher um serviço?”, o conteúdo precisa oferecer elementos que ajudem a construir uma boa resposta: explicações claras, dados verificáveis, fontes confiáveis, especialistas identificados e experiência concreta. Não se trata apenas de escrever para uma palavra-chave, mas de ser uma boa fonte para responder a uma pergunta feita por humanos.
E já existem experimentos tentando medir quais características tornam um conteúdo mais citável pelas IAs. O estudo acadêmico que popularizou o termo GEO, desenvolvido por pesquisadores ligados à Princeton University e ao IIT Delhi, testou diferentes intervenções em conteúdos para verificar seu impacto na visibilidade em respostas generativas. Entre as estratégias que apresentaram melhores resultados estão acrescentar estatísticas, citar fontes e incluir referências confiáveis.
Isso não significa que exista uma fórmula pronta para ser seguida. Mas uma orientação eu posso dar: em um ambiente inundado por conteúdo produzido por IA, autoria, informação original, verificável e útil tende a se tornar mais valiosa.
Por onde começar?
Toda jornada de GEO deve começar com aquilo que eu chamo de “diagnóstico de reputação algorítmica”. Com o apoio de diferentes softwares e análises, mapeamos como a empresa aparece nas principais IAs, medimos sua visibilidade em perguntas estratégicas, comparamos com concorrentes, definimos os territórios temáticos para o cliente e identificamos oportunidades.
Com esse mapa em mãos, fica mais fácil definir o caminho. Talvez o problema esteja no conteúdo próprio. Talvez faltem fontes externas reconhecidas. Talvez os especialistas da empresa tenham conhecimento, mas pouca presença pública. Ou pode ser a empresa produza muito conteúdo sobre assuntos que não são relevantes para as perguntas que os clientes dela estão fazendo e pode ser necessário redirecionar a estratégia de RP.
A lição que fica
O GEO ainda está em formação. Modelos mudam, as plataformas alteram seus algoritmos e novos estudos atualizam o conhecimento nesse campo. Convém manter a humildade e a postura de aprendiz.
As empresas que quiserem construir relevância nas respostas das IAs precisam saber, antes de tudo, como desejam ser reconhecidas. Depois terão de transformar esse posicionamento em conhecimento, histórias, dados, experiências e validação externa suficientes para que essa autoridade seja reconhecida também fora dos canais próprios.
É um trabalho acumulativo. Uma boa reportagem ajuda. Um estudo proprietário também, assim como um executivo que publica conteúdo consistente no LinkedIn, um webinar que responde bem a uma pergunta importante ou uma discussão espontânea numa comunidade especializada. Mas tudo nasce de uma estratégia narrativa.
Talvez essa seja também a conexão mais interessante entre storytelling e GEO. Durante muito tempo tratamos as narrativas digitais como uma história que deveria circular entre diferentes meios e chegar às pessoas. Agora há um novo stakeholder nesse ecossistema: a máquina.
Os modelos e as interfaces certamente vão mudar. ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity daqui a alguns anos serão diferentes dos que conhecemos hoje e talvez algumas dessas plataformas nem sejam mais as protagonistas no futuro.
Por isso, começar pela narrativa é uma aposta mais segura do que iniciar pelo algoritmo. As ferramentas mudam e autoridade leva tempo para ser construída. E tempo, nesse caso, não há IA capaz de fabricar.
Este artigo é inspirado na palestra apresentada pelo autor no HackTown 2026.
