O Google acaba de lançar o Modo AI, e eu estou sentado aqui com sentimentos contraditórios. Superficialmente, é impressionante. As consultas que costumavam atrapalhar os mecanismos de pesquisa — longas, confusas e conversacionais — agora são tratadas com clareza. O sistema não aponta apenas para links; ele tenta responder diretamente, transformando suas pesquisas em conversas de ida e volta.

Mas para SEO, a situação é diferente. O que guiou a visibilidade por décadas não se aplica totalmente quando seu conteúdo é separado, reformulado e, às vezes, oculto em uma resposta gerada por IA. Você pode fazer tudo da maneira certa — esquema, rastreabilidade, autoridade — e ainda não saber como ou se sua superfície de trabalho funciona. Essa incerteza é a verdadeira mudança. E embora muitos ainda o considerem “apenas SEO”, ignorar o que está acontecendo corre o risco de deixar o campo despreparado. Vamos conferir como o modo AI funciona e qual é o motivo da campanha publicitária.

O que é o Modo AI do Google?

O AI Mode é o novo botão do Google localizado dentro da barra de pesquisa e, à primeira vista, parece uma atualização silenciosa. Mas clique nele e a experiência muda. Em vez de percorrer uma página de links azuis, você recebe uma resposta direta reunida de várias fontes. As respostas são mais longas, mais coloquiais e, em muitos casos, surpreendentemente boas para lidar com consultas confusas que teriam confundido a pesquisa tradicional.

Pense em perguntar: “Quais plantas conseguem lidar com um canto sombreado e cheio de argila pelo qual as crianças continuam correndo?” A pesquisa clássica geraria postagens dispersas no blog e conversas no fórum. O Modo AI, por outro lado, analisa os detalhes, extrai referências diferentes e devolve algo que parece coerente. As fontes ainda são mostradas, mas geralmente escondidas, e nem todas as respostas levam diretamente a um clique.

Para pesquisas comerciais, como comparar soros para cuidados com a pele ou comprar carros, o recurso pode mostrar produtos ou opções sem direcionar o tráfego diretamente para sites. No momento, o Google não vinculou fortemente o Modo AI ao comportamento de compra, mas demonstrações no Google I/O sugeriram que isso está chegando. Anúncios, integrações de produtos e até ações de compra poderão em breve entrar nessa experiência.

Portanto, embora o Modo AI pareça experimental hoje, ele sinaliza uma mudança na forma como a pesquisa funciona em sua essência. Em vez de simplesmente listar o que está disponível, o Google age mais como um editor, decidindo o que mostrar, o que mesclar e como formular a resposta final.

Como funciona o modo AI

A maneira mais fácil de pensar no Modo AI é que o Google não está respondendo diretamente a você, está dividindo sua consulta em várias outras menores e juntando os resultados. Esse processo nos bastidores é chamado de “distribuição de consultas”. Você digita uma pergunta e, em vez de executar uma única pesquisa, o sistema executa um lote inteiro em segundo plano. Cada um aborda um ângulo ligeiramente diferente de sua solicitação e, em seguida, o modelo os reúne novamente em uma única resposta.

É aqui que as coisas ficam interessantes. Ao contrário do Perplexity ou de outras ferramentas de pesquisa de IA que mostram as pesquisas ocultas, o Google mantém suas subconsultas invisíveis. Como profissionais de marketing, isso significa que não conseguimos ver quais caminhos ela seguiu. Uma corrida pode verificar as comparações de produtos, outra pode verificar os preços e outra pode reunir avaliações. Mas tudo isso está escondido atrás da cortina.

É por isso que as pessoas que faziam experiências com Gêmeos perceberam um truque: ao expandir seu “pensamento”, às vezes você pode ver essas pesquisas em segundo plano. Embora não seja um espelho exato do Modo AI, está perto o suficiente para dar dicas. Para SEO, isso é um sinal. Se o Google está dividindo as consultas em subtópicos, nosso conteúdo precisa ultrapassar esses limites, respondendo não apenas à pergunta principal, mas a todas as relacionadas que possam surgir dela. Então, a versão resumida: o Modo AI não é apenas pesquisa mais IA. É um processo em camadas de quebra, busca e reconstrução, e a saída que você vê é apenas a superfície.

Afinal, o que é AI SEO?

A frase “AI SEO” é muito usada, muitas vezes como se fosse apenas uma reformulação do que estamos fazendo há duas décadas. Mas essa visão não entende o ponto. SEO tradicional foi construído com base em um paradigma de recuperação: tornar seu conteúdo rastreável, indexável e autoritário o suficiente para ser classificado. Se você fez essas coisas bem, sua página apareceu nos resultados, mais ou menos intacta.

O Modo AI quebra essa cadeia. Ele não exibe páginas inteiras como os mecanismos de pesquisa costumavam fazer. Em vez disso, ele divide o conteúdo em passagens, reescreve partes dele e decide se quer ou não citar você. O que importa não é apenas que seu conteúdo esteja disponível, ele precisa ser escrito de forma que os modelos possam entender, raciocinar e encaixar em uma resposta unificada.

Isso significa que “AI SEO” não se trata de se meter. mais palavras-chave ou perseguindo os mesmos relatórios de classificação antigos. Trata-se da relevância da engenharia em um nível mais profundo: estruturar passagens, incorporar fatos claros e fornecer contexto que um sistema de IA pode reutilizar dentro de sua lógica. O trabalho é menos sobre ser encontrado diretamente pelos usuários e mais sobre ser útil para a máquina que intermedia a conversa.

O SEO é otimizado para o modo AI?

Se formos honestos, não. O SEO não está preparado para o Modo AI. A disciplina ainda é construída em torno de modelos de recuperação esparsos, como TF-IDF e BM25, as bases da classificação baseada em palavras-chave. O Modo AI não pensa nesses termos. Ele opera na recuperação densa, em que cada consulta e passagem são convertidas em incorporações e comparadas no espaço vetorial. Esse é um jogo totalmente diferente, e nossas ferramentas atuais não estão medindo isso.

Hoje, ainda há sobreposição. As páginas com boa classificação nos SERPs clássicos geralmente aparecem nas respostas do Modo AI. Mas, à medida que o sistema se inclina mais para a personalização e a memória, essa sobreposição diminui. Duas pessoas podem digitar a mesma consulta e ver resultados diferentes, moldados por seu histórico e perfil. O rastreamento de classificação tradicional pressupõe um conjunto de resultados universal, que não existe no Modo AI.

Depois vem a questão do clique. O AI Mode geralmente responde à consulta diretamente na página. Seu conteúdo pode informar essa resposta, mas os usuários não precisam clicar no seu site. Do ponto de vista comercial, isso significa que as impressões estão acontecendo de forma invisível — você está contribuindo sem a comprovação de tráfego. Os relatórios mostram menos visitas, mesmo que seu trabalho seja fundamental para o que os usuários veem.

Então, não, o SEO atual não é otimizado para o Modo AI. Tarefas clássicas, como rastreamento, indexação e sinais de autoridade, ainda são importantes, mas estão em jogo. O que falta são habilidades em engenharia de passagens, medição do alinhamento semântico e rastreamento de citações em locais onde os cliques nunca acontecem. Até que essas lacunas sejam fechadas, o setor permanece atrasado.

O futuro da pesquisa é multimodal

Uma das maiores mudanças com o Modo AI é que a pesquisa não está mais confinada ao texto. O sistema pode processar idioma, vídeo, áudio e imagens, tudo dentro do mesmo pipeline de recuperação. Isso significa que uma resposta à sua consulta pode ser obtida com a mesma facilidade da transcrição de um podcast, de um vídeo de demonstração do produto ou de um gráfico, quanto de uma postagem de blog. Para o Google, não importa em qual formato o conteúdo começou, a questão é se ele preenche uma lacuna na resposta.

Isso levanta um novo problema para o SEO. Historicamente, você poderia mapear sua estratégia para consultas de texto e otimizar as páginas adequadamente. Agora, o campo se ampliou. Uma citação de podcast pode substituir o que seu artigo poderia ter dito. Um diagrama pode substituir sua explicação. Ainda mais desafiador, o Google pode remixar formatos de mídia, transformando um gráfico em texto ou texto em uma lista de marcadores, sem apontar para você.

A maior conclusão é que o sucesso no Modo AI não se trata mais apenas de classificar páginas da web. Trata-se de criar ecossistemas de conteúdo em vários formatos para que, seja qual for a resposta que o sistema escolher, seu material esteja na piscina. Isso pode significar vídeos transcritos, podcasts estruturados ou dados visuais que as máquinas podem analisar.

A recuperação multimodal é o rumo da pesquisa, e isso significa que o SEO precisa parar de pensar no conteúdo como “páginas” e começar a pensar nele como ativos que podem ser reutilizados, recompostos e citados de maneiras que não controlamos totalmente.

O que os engenheiros do Google estão dizendo e prevendo?

Os engenheiros por trás do AI Mode não têm vergonha de saber onde isso está acontecendo. No Google I/O, durante painéis de acompanhamento e até mesmo em discussões privadas com SEOs, a mensagem deles era consistente: o Modo AI não é um experimento temporário. É a nova direção da pesquisa, e muitos dos recursos que parecem novos hoje se fundirão à experiência padrão mais cedo do que a maioria espera.

Então, o que exatamente eles estão dizendo — e o que devemos tirar disso? Aqui está o que:

Google quer reduzir os “custos délficos”

Uma frase que surgiu nas conversas é “Custos délficos”, uma referência à carga cognitiva que os usuários enfrentam quando precisam reunir respostas de várias consultas. No passado, você pesquisava várias vezes, reunia links e reunia sua própria conclusão. O Google quer que o AI Mode gerencie esse trabalho de montagem. A visão é clara: menos pesquisas por sessão, mas respostas mais ricas em uma única interação.

O tráfego não é sua prioridade

Enquanto a comunidade de SEO se preocupa com cliques e visibilidade, os engenheiros consideram o tráfego quase como um efeito colateral. O objetivo deles é atender às necessidades de informações na página de resultados. Isso significa que seu conteúdo pode informar a resposta, mas nem sempre merecer a visita. Essa mudança explica por que os relatórios não parecem confiáveis — citações podem aparecer, mas o tráfego diminui. Do ponto de vista do Google, isso não é um fracasso; é um progresso.

A personalização está se aprofundando

A equipe também foi sincera em relação à personalização. O Modo AI não se adapta apenas à consulta, ele se adapta ao usuário. As incorporações criadas com base no histórico de pesquisa, dados de localização e interações no Gmail, no Maps e no YouTube influenciam quais superfícies. Duas pessoas na mesma cidade podem digitar a mesma consulta e obter respostas diferentes. O rastreamento de classificação desconectado não captura isso, e é por isso que os engenheiros sugerem discretamente que os relatórios de SEO precisarão de uma nova base.

Anúncios e comércio estão entrando em cena

Outro tema é o comércio. No I/O e, posteriormente, no Google Marketing Live, demonstrações mostraram como o AI Mode pode recomendar produtos ou até mesmo concluir transações. Os engenheiros confirmaram que experimentos estão em andamento com campanhas PMax e dados do Shopping Graph alimentando o Modo AI. Para as marcas, isso significa que os posicionamentos orientados por IA acabarão sendo tão importantes quanto, se não mais, do que os anúncios tradicionais nos SERPs clássicos.

Onde isso deixa o SEO

Quando questionados sobre o papel do SEO nesse futuro, os engenheiros não deram uma resposta clara. Eles repetiram conselhos familiares — saúde técnica, qualidade do conteúdo, sinais claros — mas não chegaram a oferecer novos manuais. Essa ambigüidade não é acidental. Isso reflete a mudança: o SEO ainda faz parte do mix, mas as regras básicas estão mudando. O Google está otimizando o raciocínio e o contexto do usuário, não para a entrega de cliques.

O modo AI usa uma arquitetura contextual e em camadas

O AI Mode não é um único canal de consulta para resposta. É um sistema em camadas em que o contexto é lembrado, as consultas são multiplicadas, as passagens são recuperadas e, em seguida, a resposta final é unida. Cada camada é importante porque muda a forma como as informações são selecionadas e reescritas. Veja o que você precisa saber para entender como o modo AI funciona:

Camada de contexto

O Modo AI não trata suas pesquisas de forma isolada. Ele mantém um estado de execução que reflete consultas recentes, configurações do dispositivo, dados de localização e até sinais de outros aplicativos do Google. Esse estado define como sua próxima pergunta é interpretada. Se você perguntar sobre o “alcance de Seattle a Las Vegas” depois de examinar os SUVs elétricos, o Modo AI não reinicia — ele continua o mesmo tópico.

Para SEO, isso significa que dois usuários podem digitar as mesmas palavras e acionar resultados diferentes, porque seus antecedentes moldam a forma como o Google interpreta a intenção. O contexto não é mais opcional; ele está incorporado à recuperação desde o início.

Camada de expansão de consulta

Depois que o contexto é definido, o Google direciona a consulta para fora. O sistema gera várias pesquisas ocultas, cada uma abordando uma fatia da intenção original: preços, avaliações, comparações de recursos e tópicos relacionados. Você não os vê, mas eles acontecem sempre sob o capô.

Foi aqui que os experimentos da Gemini deram aos profissionais de marketing um vislumbre: ao expandir seus traços de raciocínio, às vezes você pode dar uma olhada nessas subconsultas. Eles revelam o quão granular o sistema se torna, dividindo uma questão ampla em meia dúzia de pequenas investigações.

Camada de recuperação

A partir daí, o Modo AI não classifica páginas inteiras da mesma forma que a pesquisa tradicional. Ele avalia no nível da passagem. Um único parágrafo escondido na metade de um artigo pode ser tratado como mais relevante do que o título ou as linhas de abertura.

Essa é uma grande mudança para o SEO. Isso significa que a otimização superficial — títulos, cabeçalhos, metatags — só vai até certo ponto. As passagens dentro do seu conteúdo precisam ser independentes, claras o suficiente para que o Google possa entendê-las e colocá-las em uma resposta sem precisar do resto da página para contextualizar.

Camada de síntese

A etapa final é a síntese. As passagens recuperadas são reescritas, mescladas e, às vezes, reordenadas para formar o que parece ser uma resposta perfeita. Algumas citações aparecem, muitas vezes empurradas para o lado. Outros desaparecem completamente. Para o usuário, parece uma única voz, mas na realidade são fragmentos colhidos de várias fontes.

Essa reescrita é onde vive a maior parte da frustração de SEO. Você pode informar a resposta sem ser mencionado, ou sua marca pode aparecer como uma citação entre muitas, sem garantia de cliques. Do ponto de vista do Google, o objetivo não é ser justo com os editores — é oferecer uma resposta que pareça coerente e confiável.

Por que isso importa

Compreender essas camadas muda a forma como pensamos sobre visibilidade. O SEO clássico pressupunha que sua página era a unidade da concorrência. No modo AI, a unidade é uma passagem. Não basta apenas ranquear — você precisa criar conteúdo que sobreviva ao ser dividido, reinterpretado e reagrupado em algo que possa apenas apontar em sua direção.

Modo AI e processamento e síntese de LLM em vários estágios

Quando as pessoas ouvem o “Modo AI”, geralmente imaginam um único modelo dando uma resposta. A realidade é mais complexa. O Google não depende de uma única passagem por um grande modelo de linguagem. Ele executa vários estágios de processamento antes que você veja um resultado.

O primeiro estágio é a interpretação. O modelo reformula sua consulta, limpando-a e alinhando-a com padrões de intenção conhecidos. A partir daí, ele passa para a expansão: criando as subconsultas que serão usadas para extrair passagens da web e de outras fontes. Essa é a etapa de expansão que abordamos anteriormente.

Quando as passagens voltam, outra etapa começa. Em vez de colocá-las diretamente em uma resposta, o sistema executa o que os engenheiros chamam de “síntese”. O modelo pesa as passagens, verifica se há conflitos e decide quais peças guardar. Em seguida, ele os reescreve em uma única voz. Pense nisso como uma mesa editorial em que diferentes escritores entregam rascunhos e o editor escolhe e aprimora o que faz sentido.

Além disso, geralmente há um estágio de raciocínio, em que o modelo explica sua cadeia de pensamento internamente. Você não vê esse raciocínio, mas ele orienta como as evidências são classificadas e formuladas. Somente após essas verificações, o texto aparece como a resposta do Modo AI.

Para SEO, a conclusão é que a visibilidade não depende de uma recuperação — é um funil de vários estágios em que cada camada decide se seu conteúdo sobreviverá até o rascunho final.

Recuperação densa e semântica em nível de passagem no modo AI

É aqui que as coisas ficam técnicas, mas fique comigo: é mais importante para o SEO do que a maioria das pessoas imagina. A pesquisa clássica do Google foi construída com base na recuperação esparsa. Pense na correspondência de palavras-chave. Você digitou “melhor CRM para startups”, o Google procurou páginas com esses termos exatos e as classificou por sinais como backlinks e autoridade.

O Modo AI não pensa assim. Funciona em recuperação densa. Em vez de apenas combinar palavras, ele converte sua consulta em um vetor numérico, essencialmente uma impressão digital matemática do significado. Em seguida, ele procura passagens pela web com impressões digitais que ficam mais próximas das suas no espaço vetorial.

É por isso que as palavras-chave sozinhas não garantem mais visibilidade. O sistema está lendo em busca de significado, não apenas de correspondências. Uma página com a frase “CRM acessível” pode perder para outra que nunca menciona a palavra “acessível”, mas fala profundamente sobre níveis de preços, descontos e condições contratuais.

E aqui está o problema: não são mais páginas inteiras competindo. São passagens. O Google não precisa do seu post de 2.000 palavras no blog — ele pode simplesmente pegar uma seção de 80 palavras enterrada no meio.

Então, o que isso significa para o conteúdo?

• Escreva em passagens independentes. Cada bloco deve se sustentar sozinho com um contexto claro.
• Cubra os vizinhos semânticos. Não repita apenas palavras-chave — aborde conceitos relacionados aos quais o modelo pode estar vinculado.
• Pense em unidades menores. Os parágrafos são a moeda agora, não apenas as páginas.

Modo AI: memória ambiente e interfaces adaptáveis

O Google não está apenas criando uma caixa de pesquisa mais inteligente. Está construindo um sistema de busca que lembra. Os engenheiros chamam isso de “bate-papo com estado” e é alimentado pelo que as patentes descrevem como memória ambiente.

Bate-papo com estado e memória ambiente

O Google clássico foi esquecido. Cada busca foi reiniciada. O Modo AI leva a memória adiante. Essa memória não é apenas sua última consulta; é uma representação compactada do seu comportamento contínuo: tópicos que você pesquisou, links em que clicou e até mesmo o que o Google conhece do Gmail, do Maps ou do YouTube. Eles não são armazenados como sequências de texto, mas como incorporações: vetores densos que capturam seus padrões de longo prazo. Pense neles como impressões digitais matemáticas de sua intenção.

Duas pessoas podem digitar as mesmas palavras e obter respostas muito diferentes, não porque a consulta não esteja clara, mas porque o sistema as “conhece” de forma diferente. Isso não é ficção científica. Isso é o que está acontecendo sob o capô agora.

Incorporações de usuários em ação

Veja como essas incorporações de usuário moldam o pipeline do AI Mode:

• Interpretação de consultas — a intenção é classificada de forma diferente dependendo do seu histórico.
• Geração de consultas sintéticas — o fan-out prioriza subconsultas mais próximas ao seu perfil.
• Recuperação de passagem — mudanças de classificação com base na afinidade com seu comportamento anterior.
• Síntese de resposta — o formato em si (lista, gráfico, vídeo, carrossel) se adapta às suas preferências.

Interfaces adaptáveis

A interface também se adapta. A demonstração Bespoke UI do ano passado sugeriu o que agora está visível no Modo AI: às vezes as respostas chegam como marcadores, outras vezes como prosa fluida ou até mesmo com carrosséis e gráficos. Não é aleatório. Um modelo downstream prevê qual formato satisfará a consulta mais rapidamente, combinando recuperação com apresentação.

Engenharia de relevância

Isso reescreve as regras. Você não está mais otimizando apenas para palavras-chave ou até mesmo páginas inteiras. Você está criando passagens que podem sobreviver em um sistema probabilístico em que a visibilidade depende do alinhamento semântico. e alinhamento do perfil. Rastreamento de classificação desconectado? Inútil. Cada resposta é filtrada por meio de uma incorporação do usuário.

Se você quiser competir, o manual muda para:

• Influencie os padrões de pesquisa por meio da marca, além da pesquisa.
• Escreva passagens que sejam semanticamente ricas e estruturadas para reutilização do LLM.
• Antecipe as perguntas ocultas que seu conteúdo deve responder.
• Otimize para obter clareza no nível triplo (entidade, atributo, relacionamento).
• Teste por meio de perfis selecionados em vez de rastreamento genérico de classificação.

Fan-out de consulta do modo AI

O Modo AI não apenas “responde” à sua consulta. Ele se expande sobre ele. O Google chama isso fan-out de consultas, e é o mecanismo que impulsiona a forma como o AI Mode recupera o conteúdo. Em vez de tratar sua consulta como uma única pesquisa, ela a multiplica em uma constelação de subconsultas sintéticas, cada uma investigando um ângulo diferente de sua intenção.

É por isso que o Modo AI parece mais nítido do que a pesquisa clássica: não está respondendo um pergunta. É responder à pergunta que você perguntou e à dúzia que você não articulou, mas deu a entender.

Como funciona o Query Fan-Out

No centro está um estágio de expansão acelerado. Um LLM como o Gemini tem a tarefa de reescrever sua consulta em diferentes dimensões:

• Diversidade de intenções — reescritas comparativas, de tomada de decisão ou exploratórias
• Variação lexical — sinônimos, paráfrases, ajustes de fraseado
• Reescreve a entidade — troca ou restrição de marcas, características ou classes de produtos

As patentes (“Sistemas e métodos para geração de consultas com base em solicitações para recuperação diversificada”) mostram que isso não é uma alucinação aleatória. É uma solicitação estruturada com raciocínio incorporado — o que os engenheiros às vezes chamam de “cadeia de pensamento baseada em solicitações”.

Tipos de consultas sintéticas

O processo de fan-out gera diferentes classes de consulta:

• Consultas relacionadas — vizinhos atuais (“melhores SUVs híbridos” desde “melhor SUV elétrico”)
• Consultas implícitas — necessidades inferidas (“EVs com maior alcance”)
• Consultas comparativas — solicitações de decisão (“Tesla Model X versus Rivian R1S”)
• Consultas recentes — contextual da sua sessão (“Descontos para veículos elétricos em NY” → “melhor SUV elétrico”)
• Consultas personalizadas — extraído de embutidos (“EVs com 3ª fila de assentos perto de mim”)
• Reformulações — reescritas puras (“qual SUV elétrico é o melhor”)
• Expansões de entidades — swaps mais estreitos ou mais amplos (“Avaliações do Volkswagen ID.4”)

Cada consulta sintética é direcionada para o denso sistema de recuperação do Google, extraindo passagens candidatas que, de outra forma, seriam invisíveis se você apenas rastreasse o termo principal.

Filtragem e diversificação

O Google não atende apenas a todas as consultas de fãs. O sistema filtra a cobertura, garantindo:

• Várias categorias de intenção (transacional, informativa, hedônica)
• Diferentes tipos de conteúdo (gráficos, resenhas, tutoriais, definições)
• Sem sobreajuste à mesma “zona” semântica

Isso torna a síntese final do Modo AI mais abrangente, pois ela está literalmente extraída de um corpus personalizado criado em torno de seu espaço de consulta expandido.

Por que os SEOs interpretam mal as primeiras visões gerais da IA

Quando o AI Overviews apareceu pela primeira vez, os SEOs achavam que o Google estava “se aprofundando nas SERPs”. Mais provável? Não estava chegando para baixo—estava chegando através. As consultas mais frequentes estavam obtendo um conteúdo altamente classificado para consultas totalmente diferentes que pareciam não relacionadas à digitada.

Isso muda o jogo: rastrear a classificação de uma única palavra-chave significa muito pouco. Você pode classificar #1 para “melhor seguro de carro” mas ainda perde para alguém classificado em #4 em uma consulta de fãs, como “GEICO vs Progressive para novos pais.”

Cadeia de pensamento baseada em prompts

As patentes do Google nos dão uma aparência rara: cadeias de raciocínio não são apenas um truque de salão. Eles são um sistema projetado para dividir uma consulta em etapas, verificar essas etapas e juntá-las novamente em uma resposta. Isso é o que “cadeia de pensamento baseada em prontidão” realmente significa.

Em vez de tratar as consultas como uma solicitação única, o AI Mode analisa o raciocínio intermediário. Ele faz uma pausa para pensar. Ela decompõe a intenção. Em seguida, ele valida a lógica de sua própria saída.

Como funcionam as cadeias de raciocínio

• Etapas na banda — gerado dentro do fluxo LLM (como a clássica solicitação de cadeia de pensamento).
• Etapas fora da banda — criado em outra parte do pipeline e depois injetado de volta na síntese.
• Cadeias híbridas — cruzando as duas trilhas: orientando a recuperação, reclassificando e até mesmo filtrando citações.

Isso é importante porque o Google não está respondendo com “apenas um toque”. Está construindo andaimes. Se seu conteúdo não couber em um desses andaimes, você nem estará concorrendo.

Você deve imaginar da seguinte forma: o Modo AI não pergunta “qual página está em #1?” mas “qual passagem me ajuda a preencher a etapa de raciocínio #3 nessa cadeia lógica?” Essa é a grande diferença.

Raciocínio em todo o pipeline

Se você acompanha de perto o Modo AI do Google, já sabe que não se trata apenas de recuperação. O que o diferencia é o raciocínio. O Google não está simplesmente coletando documentos e remixando-os; está pensando ativamente em todas as etapas. A patente “Instrução de ajuste fino de modelos aprendidos por máquina usando etapas intermediárias de raciocínio” nos dá uma ideia de como isso funciona. Descreve cadeias de raciocínio—sequências estruturadas de inferências que conectam uma consulta a uma resposta final.

Pense neles como andaimes. Uma consulta como “melhor SUV para viagens longas” não aciona apenas uma pesquisa de documentos. Isso cria uma cadeia:

1. Identifique os atributos que importam (alcance, conforto, acesso ao carregamento).
2. Expanda as consultas de comparação para ver quais carros se encaixam neles.
3. Use passagens candidatas que mencionem tanto o alcance do EV quanto os recursos de conforto.
4. Filtre por incorporações de usuário (em que esse usuário geralmente clica?).
5. Reúna uma resposta que não liste apenas SUVs, mas explique por que eles se encaixam.

É aqui que fica interessante: as cadeias de raciocínio podem ser em banda (geradas diretamente na saída do LLM), fora de banda (pré-estruturadas e injetadas no processo) ou híbridas (uma mistura de ambas). Isso significa que os sistemas do Google nem sempre estão improvisando. Às vezes, eles estão trabalhando em um mapa lógico fixo projetado para filtrar o que se qualifica como uma resposta.

E o raciocínio não é um único ponto de verificação — ele é aplicado em quase todas as etapas do funil:

• Classificação de consultas: Hipóteses sobre o que você sério significava.
• Fan-out: Expansão para consultas sintéticas com base em metas de raciocínio.
• Recuperação do corpus: filtrar por quais tipos de conteúdo devem satisfazer cada etapa do raciocínio.
• Roteamento de tarefas: Atribuir diferentes LLMs a subtarefas, como extração, resumo ou síntese.
• Síntese final: Usando o raciocínio como modelo de como a resposta é construída.
• Citação: Escolher as passagens que melhor atendem às etapas de raciocínio individual, não necessariamente as páginas de melhor classificação.

O ângulo do SEO? Você não está mais escrevendo para um sistema estático de resposta a consultas. Você está escrevendo para uma máquina que precisa de passagens para sobreviver várias camadas de raciocínio. Esse é um nível mais alto do que qualquer coisa que já enfrentamos antes.

Estruturação de conteúdo para passar filtros de raciocínio

Aqui está a dolorosa verdade: ter um “bom conteúdo” não é suficiente. O AI Mode não avalia seu site como um todo. Ele testa suas passagens em relação aos pontos de verificação na cadeia de raciocínio. Se você falhar em um, você é descartado.

Então, como você sobrevive? Você pode pensar em engenharia de conteúdo em todos os lugares quatro pilares.

Ajuste a meta de raciocínio

Cada passagem tem que fazer sentido isoladamente. O sistema nem sempre lê sua página de cima para baixo. Ele arranca pedaços. Se sua comparação entre dois SUVs estiver enterrada em uma parede de texto de 1.500 palavras, você está invisível.

Escreva de uma forma que explique as vantagens e desvantagens e as escolhas:

• “O Tesla Model Y oferece maior alcance, enquanto o Ford Mustang Mach-E oferece carregamento mais rápido.”

Esse é um conteúdo compatível com o raciocínio: completo, contextual e extraível.

Seja compatível com Fan-Out

As consultas distribuídas são orientadas por entidades. Se o Google gerar “melhor SUV EV abaixo de 60K com assentos na terceira fila” e sua página diz apenas “EVs para toda a família” sem nomear o Kia EV9 ou o Rivian R1S, você perderá o corte.

Você deve semear seu conteúdo com nomes de entidades, números de modelo, especificações e frases contextuais mapeadas diretamente no Knowledge Graph. Sem esses ganchos, a expansão do ventilador passa direto por você.

Seja digno de citação

O Google recompensa a clareza. O LLM quer fatos que possa capturar, verificar e atribuir. Isso significa:

• Reivindicações quantitativas
• Fontes nomeadas
• Triplos semânticos (declarações sujeito-predicado-objeto)

Compare essas duas linhas:

✘ “O Model Y é popular entre as famílias.”
✔ “O Modelo Y acomoda sete pessoas, oferece 330 milhas de alcance e foi o EV mais vendido globalmente em 2023 (Statista).”

Apenas um deles está pronto para citação.

Seja favorável à composição

O Modo AI não reescreve sua prosa — ele combina passagens. Isso significa que sua estrutura é tão importante quanto seu idioma. Listas, parágrafos que dão a primeira resposta e seções modulares são seus amigos. Se sua redação puder ser dividida em diferentes formas de resposta — gráficos, marcadores, listas — você aumenta suas chances de reutilização.

Isso não é “escrever um artigo”. São passagens de engenharia para recomposição de máquinas. E se isso parece estranho, é porque é. SEO acabou de se tornar arquitetura de conteúdo.

Estratégias de classificação matricial para o modo AI

O rastreamento de classificação clássico está morto aqui. Você não está competindo por “uma posição”. Você está competindo em uma matriz de consultas sintéticas, verificações de passagem e pontuações de incorporação. Vencer significa superar o maior número possível de etapas de raciocínio.

Como você opera nesse ambiente? Vamos detalhar isso.

Etapa 1: extrair classificações de fãs

Alimente as consultas sintéticas do Qforia em um rastreador de palavras-chave. Mapeie quais delas você aparece atualmente e quais concorrentes possuem.

Etapa 2: gerar incorporações de passagem

Pegue suas páginas, divida-as em passagens e vetorize-as. Você está tentando replicar a indexação de passagens do Google.

Etapa 3: comparar com as citações

Pegue as passagens que o AI Mode realmente cita. Vetorize-os também. Agora compare a semelhança entre cossenos. Onde você está alinhado? Onde você está a milhas de distância?

Etapa 4: corrigir as lacunas

A baixa similaridade significa que seu conteúdo não está “pensando no idioma certo”. Corrija isso com:

• Números e reivindicações
• Menções de entidades
• Frases comparativas
• Separação semântica mais limpa

Etapa 5: tratar clusters como matrizes

Às vezes, uma mega página pode lidar com todas as subconsultas. Outras vezes, você precisará de várias páginas interligadas. Deixe os dados decidirem. Clusters de tópicos não são mais uma preferência editorial — eles são matrizes orientadas pelo modo de IA. Você não está mais otimizando uma página para uma palavra-chave. Você está construindo uma rede de passagens que pode cruzar cadeias de raciocínio em tantos lugares quanto possível.

Explicação do modo de repensar: como o modo AI funciona

Deixe-me ser franco: o Modo AI não é a pesquisa como você a conhecia. Não é um canal de performance. É uma camada de visibilidade probabilística. Isso significa que, antes de mergulhar, você precisa perguntar: você ainda quer competir aqui?

Por quê? Porque três turnos mudam o jogo.

1. O tráfego não é o resultado: As taxas de cliques estão caindo. Sua recompensa pode ser uma menção ou citação de marca, não uma visita. Se você está buscando conversões, o Modo AI o frustrará.
2. O conteúdo se torna engenharia: Você não está escrevendo postagens de blog — você está produzindo passagens consumíveis por máquina. Isso exige novos fluxos de trabalho, novos padrões editoriais e uma mentalidade mais próxima da ciência de dados do que da redação.
3. SEO se torna estratégia de relevância: Você não pode mais simplesmente otimizar para palavras-chave. Você precisará projetar o alinhamento com incorporações, pontos de verificação de raciocínio e camadas de personalização. Essa é uma disciplina totalmente nova.

Então, aqui está a verdadeira pergunta:

• Se você está apostando no ROI de resposta direta, talvez pule o Modo AI. Atenha-se aos SERPs clássicos.
• Mas se seu objetivo é presença, confiança e visibilidade, se você quiser que sua marca seja incorporada ao raciocínio mecânico, precisará criar uma engenharia para isso.

Não há meio termo. O Modo AI não é “outro recurso de SERP”. É um canal diferente. Ou você joga o jogo ou não.

Os novos requisitos de software de SEO para superfícies de IA

Se você quiser sobreviver no Modo AI, precisará de ferramentas que entendam as incorporações, simulem a distribuição, rastreiem cadeias de raciocínio e personalizem modelos. Isso ainda não existe em grande escala. O que significa duas coisas:

1. Você é forçado a hackeá-lo junto com código personalizado, assinaturas de clickstream e automação do navegador.
2. Você deve começar a exigir mais de seus fornecedores de software.

Medição de pesquisa com IA no Google Search Console

Vamos começar com a própria ferramenta do Google. O Search Console deveria ser nossa janela de como aparecemos, mas não é. Os relatórios são limitados, os dados parecem higienizados e superfícies inteiras (visões gerais de IA e modo de IA) são invisíveis. No momento, qualquer tráfego do Modo AI que você receba aparece como Direto por causa de uma tag noreferrer. Isso significa que seu canal de pesquisa mais importante é essencialmente imensurável.

O que precisamos:

• Relatórios de superfície de IA dedicados (visão geral da IA, modo de IA etc.).
• Mapas de calor de citação: quais passagens do seu site foram citadas.
• Contagens de frequência: com que frequência você aparece em respostas generativas.

O que você pode fazer hoje: você não pode medi-lo nativamente. Mas você pode obter respostas generativas em grande escala com ferramentas como Profundo, ou implante seus próprios scripts de automação de navegador e correspondência de strings.

O que você deve fazer amanhã: preencha o formulário de feedback do GSC e exija dados de visibilidade da IA. O Google se arrastará, a menos que pessoas suficientes pressionem.

Rastreamento de classificação logado com base em personas comportamentais

O rastreamento de classificação tradicional é um peso morto no Modo AI. Os resultados não são mais universais — eles são sintetizados e personalizados. O que você vê como “classificação #3” pode nem mesmo aparecer para outra pessoa.

O que precisamos:

• Modelagem de classificação que simula as personas dos usuários.
• Dados vinculados a classes de intenção, expansões distribuídas e camadas de personalização.

O que você pode fazer hoje: crie personas de teste. Crie contas do Google conectadas, simule o comportamento e execute suas consultas por meio do Modo AI com o Operator ou com um navegador sem cabeça. Em seguida, compare as saídas.

Incorporações vetoriais para a Web

Esqueça a densidade de palavras-chave. Esqueça o TF-IDF. A recuperação moderna do Google é executada em incorporações. Consultas, documentos, passagens e até mesmo usuários vivem em um espaço vetorial multidimensional. Se você não sabe onde seu conteúdo está nesse espaço, não sabe por que está — ou não — sendo recuperado.

O que precisamos:

• Um explorador de incorporações que revela incorporações em nível de site, de autor e de passagem.
• Pontuação para recuperabilidade: quão bem suas passagens se alinham com as perguntas mais frequentes.
• Orientação de poda: qual conteúdo está muito longe do tópico para importar.

O que você pode fazer hoje: Sapo gritando pode gerar incorporações e você também pode hackear funções JS personalizadas.

Dados de sequência de cliques

O tráfego do Modo AI é praticamente invisível no GSC. E muitos resultados generativos não geram nem um pouco de cliques. Isso deixa você voando às cegas, a menos que tenha dados comportamentais externos.

O que precisamos:

• Integração de clickstream em ferramentas de SEO.
• Mapeamento entre pesquisa orgânica e superfícies de IA.
• Reordenar modelos vinculados aos cliques reais do usuário.
  
  

O que você pode fazer hoje: vincule dados de sequência de cliques manualmente usando Web semelhante ou Dados.

O que é QFORIA e como funciona

Se você está seguindo a trilha de patentes do AI Mode, provavelmente já viu a sigla QFORIA circulando. Na verdade, é um dos blocos de construção mais importantes para a forma como o Google decide. o que recuperar, como raciocinar e quais respostas surgirem.

O QFORIA divide a pesquisa em um canal de raciocínio estruturado, em que cada consulta é expandida, testada, reclassificada e sintetizada em várias camadas de raciocínio. Em vez de um único sistema de classificação, o QFORIA orquestra todo o processo de consultas distribuídas, recuperação de passagens e síntese baseada em modelos.

O que significa QFORIA

QFORIA significa:

• Consulta — a entrada original do usuário (digitada, falada ou multimodal).
• Fan-Out — a expansão dessa consulta em várias subconsultas (explícitas, implícitas, comparativas, personalizadas).
• Raciocínio — Etapas de síntese baseadas em LLM que interpretam, encadeiam e recombinam passagens.
• Inferência — alinhamento incorporado, personalização contextual e seleção de respostas “candidatas”.
• Agregação — mesclar e reordenar passagens, citações e resultados em uma resposta final coerente.

É um fluxo de trabalho empilhado que governa o Modo AI desde o momento em que você faz uma pergunta até o segundo em que ele emite uma resposta multimodal.

Como o QFORIA molda a recuperação

É aqui que fica interessante: o QFORIA não se limita a expandir as consultas. Ele usa incorporações, modelos de clique e sinais contextuais para decidir quais consultas adicionais são mais importantes do que outras.

• Se você pesquisar “melhores tênis de corrida para pés chatos”, o QFORIA pode gerar:
  
  
  • Relacionado: “calçados de estabilidade para corredores”
  • Comparativo: “Tênis de corrida de estabilidade Nike vs Brooks”
  • Implícito: “sapatos para evitar lesões de pronação”
  • Personalizado: “melhores tênis de corrida disponíveis perto de Nova York”

Cada um deles é pontuado por relevância e capacidade de recuperação no espaço vetorial. As subconsultas mais bem classificadas determinam quais passagens são inseridas no conjunto de candidatos.

Então, você não está competindo por uma palavra-chave — você está competindo por uma rede de subconsultas ocultas do QFORIA que seu conteúdo pode ou não corresponder.

QFORIA e camadas de raciocínio

Onde o QFORIA realmente brilha é na fase de raciocínio. Depois que as passagens dos candidatos são recuperadas, elas não são simplesmente empilhadas e classificadas como os SERPs tradicionais. Em vez disso:

• As passagens são agrupadas por intenção e contexto.
• Os LLMs entrelaçam o raciocínio entre eles (pense: “primeiro, identifique as características dos calçados de estabilidade; depois compare as marcas; depois sintetize uma recomendação”).
• Conflitos ou ambigüidades são resolvidos por meio de consultas adicionais.

O resultado final? Uma resposta fluida e sintetizada que parece coloquial, mas na verdade é o produto de dezenas de etapas de raciocínio invisíveis.

O que isso significa para SEO

O QFORIA muda o jogo de otimização de três maneiras importantes:

• Você está otimizando para uma constelação de consultas, não para uma palavra-chave. Se seu conteúdo não for mapeado para o espaço oculto de distribuição, você nem mesmo entrará no conjunto de candidatos.
• A engenharia em nível de passagem não é negociável. Páginas inteiras não importam tanto quanto se uma passagem específica do seu conteúdo é recuperável, densa e fácil de entender.
• A relevância é probabilística, não determinística. Sua inclusão depende de quão bem seu conteúdo se alinha com várias subconsultas ocultas, não apenas com o termo principal.

O Takeaway sobre QFORIA

O QFORIA é o novo “motor sob o capô” do Google para o Modo AI. Não se trata apenas de classificação, mas de orquestração: expansão, raciocínio e agregação em várias dimensões de uma consulta.

Para os SEOs, isso significa que o verdadeiro desafio não é “como eu me classifico?” mas “como faço para criar conteúdo que sobreviva ao raciocínio multicamada do QFORIA e ainda seja citado?”

É difícil, mas também significa que a visibilidade não está restrita a uma palavra-chave. Se suas passagens forem semanticamente ricas, alinhadas com os tipos de intenção e recuperáveis em consultas extensas, você tem uma chance de lutar.

Repensando a pesquisa estrategicamente para o ambiente do modo AI

O Modo AI não é um recurso. É uma redefinição estrutural. A pesquisa passou de uma lista familiar de links para um ecossistema independente — conversacional, multimodal e baseado na memória. O antigo manual de SEO, baseado em consultas explícitas, classificações previsíveis e atribuição baseada em cliques, não se traduz aqui.

Pense em como as pessoas usam o ChatGPT ou o Perplexity: interações rápidas e cheias de confiança, nas quais a resposta aparece totalmente sintetizada. Sem cliques. Sem links azuis. Apenas “a resposta”. O Modo AI segue o mesmo caminho, só que com mais camadas: personalização, incorporações e raciocínio. Isso significa que estar visível aqui tem menos a ver com sua classificação e mais com se você está codificado na memória do modelo como uma fonte digna de ser citada.

Mas vamos ser realistas: a primeira decisão é se você ainda quer jogar esse jogo. Algumas organizações continuarão com a pesquisa clássica, o marketing de conteúdo ou os anúncios. O Modo AI pode não valer a pena se seu mix de canais já estiver forte em outros lugares. Mas se você fazer Se você quer competir, sua estratégia precisa evoluir. E rápido. A mudança abrange três domínios principais: reclassificação de canais, transformação de capacidade e infraestrutura de dados. Vamos dividi-los.

Reclassifique a pesquisa como um canal de visibilidade de IA

A busca orgânica tradicional sempre foi dividida: parte desempenho, parte marca. Aproximadamente 70/30. Mas no Modo AI, essa proporção muda. Você não está mais otimizando para tráfego — você está otimizando para presença.

Pense nisso como relações públicas. Seu “posicionamento” é se a IA cita você, faz referência a você ou se alinha a você em seu processo de raciocínio. E os KPIs mudam de acordo:

• Compartilhamento de voz nas respostas de IA (com que frequência você aparece versus concorrentes).
• Sentimento e proeminência da citação (você é a fonte principal ou uma referência oculta?).
• Modelagem de atribuição que considera a influência, não apenas os cliques.

Se você ainda está relatando o desempenho de SEO em “classificações” e “sessões orgânicas”, você está medindo a coisa errada. Os líderes precisam reformular os orçamentos de SEO como investimentos em visibilidade dentro da cognição de IA.

Crie relevância como uma capacidade organizacional

Vencer no Modo AI não tem a ver com quem pode publicar mais postagens no blog ou criar o maior gráfico de links. É sobre a relevância da engenharia em todo o espaço vetorial. Isso requer novos músculos:

• Arquitetura semântica — Organize o conhecimento para que seja legível por máquina, recombinável e persistente. Você não está apenas escrevendo artigos — você está criando unidades atômicas de informação que a IA pode unir em cadeias de raciocínio.
• Governança do portfólio de conteúdo — Trate o conteúdo como ativos em um portfólio. Alguns crescem em relevância, outros decaem. Você precisa reduzir, diversificar e otimizar com base na cobertura semântica, não apenas no tráfego de palavras-chave.
• Estratégia editorial baseada em modelos — Crie para dois públicos: humanos e máquinas. Isso significa escrever passagens que um LLM quer para citar porque são precisos, factuais e alinhados à incorporação.

Organizações com visão de futuro reunirão SEO, PNL, conteúdo, UX, PR e ciência de dados em uma única função: Engenharia de Relevância. Não é mais suficiente que os SEOs operem em um silo — a visibilidade do Modo AI está muito interligada entre as equipes.

Operacionalize a inteligência em um mundo pós-clique

Aqui está a pílula mais difícil de engolir: o clique está morrendo como sinal de medição. Você não pode mais dizer: “Ficamos em #1 e recebemos X visitas”. O Modo AI quebra a cadeia entre impressão, clique e atribuição. Então, como você mede?

Você precisa de uma pilha de inteligência que reflita sua posição no processo de raciocínio do modelo:

• Infraestrutura de simul — Crie pipelines internos de LLM (com RAG, LlamaIndex, LangChain etc.) para simular como sua marca aparece nas respostas de IA.
• Inteligência de citação — Acompanhe onde e por que sua marca é citada em todas as superfícies geradoras, mesmo que os usuários nunca cliquem nela.
• Inteligência de conteúdo — gerencie incorporações em nível de passagem, presença de gráficos de conhecimento e cobertura de raciocínio na pesquisa clássica e na pesquisa de IA.

Isso significa painéis que não mostram apenas “tráfego orgânico”, mas “onde estamos no espaço latente do modelo?” Porque é aí que vive a confiança agora.

Do desempenho à participação

A estratégia de busca está mudando de transações para participação. Você não está mais perguntando: “Como nos classificamos?” Você está perguntando: “Como estamos representados na cognição da IA?”

Este é o nascimento de uma nova função: Estratégia de Relevância. Ele fica ao lado da Engenharia de Relevância e orienta como sua marca participa dos ecossistemas algorítmicos. Pense nisso como uma orquestração, alinhando SEO técnico, conteúdo, relações públicas e produtos para garantir que a voz da sua marca seja transmitida ao raciocínio da máquina. As organizações que prosperarem tratarão a visibilidade como uma ativo estratégico, não é um resultado de campanha.

Mas nem todo mundo vai aparecer

Sejamos francos: nem toda marca dará esse salto. Alguns se retirarão para os SERPs clássicos. Outros ignorarão o Modo AI até que ele acabe com sua visibilidade. E alguns se esforçarão, criando sistemas de conhecimento legíveis por máquina que os tornam imperdíveis na cognição de IA.

É aqui que o campo se divide. O SEO como “busca de classificação” está acabando. O SEO como “engenharia de relevância” está começando. Aqueles que se adaptarem definirão o futuro da visibilidade. Aqueles que não sabem? Eles desaparecerão silenciosamente na obscuridade.

Conclusão

A pesquisa não é mais uma simples troca entre palavra-chave e link azul. O Modo AI o transformou em um sistema de raciocínio em camadas, em que o conteúdo vive ou morre de acordo com o quão bem ele pode ser analisado, remontado e citado pelas máquinas.

Se você ainda está otimizando as regras antigas, você já está atrasado. Você precisa pensar menos como um caçador de palavras-chave e mais como um engenheiro de relevância. Isso significa criar passagens, antecipar consultas sintéticas e preparar conteúdo para canais de raciocínio que não se parecem em nada com os SERPs em que crescemos.

Você pode ficar esperando que o Google explique, ou você pode criar para o que já está acontecendo. O futuro da pesquisa não são os cliques, mas a presença na cognição da máquina. A única pergunta real que resta é se você está pronto para competir por esse espaço. Então, você vem conosco?