IA Sob Controle - Inteligência Artificial
230: Como funciona o GEO, o SEO para LLMs, com Mateus Borges
04 Mar 2026
Chapter 1: What is the main topic discussed in this episode?
Olá, bem-vindas e bem-vindos à edição de quarta-feira, edição de entrevista do IA Sob Controle, o seu podcast com overfitting de informações sobre o mundo da inteligência artificial. Eu sou o Marcos Mendes e tenho claro esse encontro na semana para que o Fabrício Carraro, viajante polilota, host do podcast Carreiras Sem Fronteiras e Program Manager da Alura. Fabrício, tudo bem?
E aí Marcos, e aí galera de casa, mais uma entrevista aqui que eu tava bem animado porque eu conheço essa pessoa no mundo real e eu conheci ele bem recentemente nessa tour que eu tô fazendo no Brasil agora, essas últimas semanas que eu passei por aqui, tive a sorte de conhecê-lo pessoalmente, passamos, era pra ser um café de uma hora, a gente ficou seis horas lá conversando sobre tecnologia, vida, universo e tudo mais...
Então é um prazer ter ele aqui no podcast. Excelente. Então, Matheus Borges, das muitas credenciais, eu vou dar só uma por enquanto, cofundador da Rankia. Bem-vindo ao IA Sob Controle.
Obrigado aí, pessoal. Obrigado pelo convite. Estou muito feliz. O Fabrício, como ele contou, ficou seis horas batendo papo lá sobre como o tech vai mudar o mundo e como a gente, desde como ser humano, filosoficamente, a gente se adapta nessa realidade toda e em oportunidade de negócio que tem nesse rastro. E, Marcos, obrigado. Prazer também. É legal de estar com vocês. A gente acompanha o trabalho via podcast e agora poder estar aqui é bacana demais.
Excelente, obrigado. E você, a Rankia é uma empresa que eu vou definir resumidamente, errado você me corrige, tá? Mas é de SEO, Search Engine Optimization, o jeito das pessoas encontrarem você com buscas na internet para era...
das IAs. Então, se antes os sites e serviços eram otimizados para você ir no Google, fazer uma pesquisa e cair no site da sua empresa, agora está mudando essa relação, porque tem um intermediário que é no meio do caminho. A gente tinha comentado sobre essa mudança que estava vindo, que iam começar a aparecer empresas, serviços especializados nisso, e estamos agora vivendo nessa realidade. E não é mais S-E-O, é G-E-O, G-E-O.
Explica pra gente o que é o GEO, antes da gente entrar na diferença, né? Que são até algumas óbvias entre o SEO e o GEO. Legal, Marcos. A forma que você definiu a Ranker era o que a gente queria ser no começo. Só que a gente descobriu que pra gente criar uma solução de valor que resolvesse esse problema, a gente tinha que também ser uma empresa de pesquisa e quase que uma deep tech, né? Então, hoje, quando a gente se apresenta, o pessoal fala assim, a gente é uma empresa de pesquisa que tem pesquisas como resultado e produtos também de infraestrutura focados em GEO, né?
que é o Generative Engine Optimization. Então, o paralelo, ele ajuda a entender muito bem, né? Como você consegue otimizar o motor de buscas das IAs, cujo resultado que você quer, que quando alguém pergunte sobre quais são as melhores empresas de dada categoria, sua marca, seu produto, ou você como profissional, apareça lá. Seja você um banco, seja você uma farmácia,
Seja você um advogado, um médico ou uma empresa de software. Então, todo mundo tem esse desafio novo, que é esse novo paradigma de marketing, que é como você influencia as respostas das IAs em relação à sua marca. E acho que é interessante a gente trazer, porque muita gente viu o lançamento recente do chat GPT com ads, que teve até polêmica lá do Super Bowl, da Antropic, e não é isso. Não é você aparecer nos ads do chat GPT, é você aparecer na resposta orgânica do chat GPT, né?
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Chapter 2: What is GEO and how does it differ from traditional SEO?
a corrida das IAs, como se fosse uma corrida de bicicleta. Você tem o OpenEye, que é o ciclista que está lá na frente, pedalando, pedalando, pedalando, abrindo, cortando vento, e aí você tem no vácuo atrás, o pessoal que não está tendo a resistência de quebrar o vento lá, está vindo só que na cola. O Gemini ali com seus 750 milhões de usuários, o GPT com seus quase 900 milhões de usuários ali na cola, só que o OpenEye está ficando cansada. O OpenEye está dando os últimos recursos, pedaladas, e ela sabe que se ela escorregar,
ela pode escorregar e muita gente ocupar esse espaço que ela estava ocupando. Então, esse é o grande perigo dessa brincadeira de fazer ads nas IAs, porque se o pessoal olhar e falar assim, esse GPT agora é comprado, não confio mais nele, não. Vamos lá no Gemini, vamos lá no Cloud, vamos no Grock ou no MetAI, seja lá o player que estiver prominente na época, isso é muito fácil. Isso é questão de muito rápido acontecer. Que foi o grande propósito de valor do WhatsApp. O WhatsApp só virou o player dominador de
de messaging, porque, assim, era um lugar sem propaganda, que era gratuito, muito bom tecnicamente, entregava baita valor, e eles foram começar a pensar até hoje em um desafio pra meta, né, como que ela monetiza o WhatsApp. Mas o ponto é, ela tem uma audiência que é quase metade do planeta Terra.
então isso tem muito valor agora como capturar esse valor que é seu grande desafio e acho que a visão minha em termos de AI é um pouco disso a gente tem uma tecnologia enorme que ela mostra um paradigma de N possibilidades que a gente tem que fazer só que em termos de negócio a gente não conseguiu encontrar ainda uma forma de capturar esse valor e eu acredito muito que não vai ser o ponto final
Só que você tem a galera que colocou dinheiro e está financiando o crescimento das IAs, o pessoal do O2Money, que fala assim, tá aí, OpenAI, a gente já participou em outros contextos, outras tecnologias, que a gente investiu, investiu, investiu, não teve retorno, o negócio quebrou, quanto vocês vão dar dinheiro? E diferente de um Google, que você tem uma máquina de fazer dinheiro e consegue reinvestir em margem em outros players,
OpenAI tem esse desafio e ela tem que começar a se provar que não, tem como ganhar dinheiro. Olha, veja bem, se eu quiser fazer Ads, eu ganho muito dinheiro. Então, é um desafio e tanto. Mas, assim, acho que é isso para a gente que trabalha, então, com essa proposta de Generative Engineering Optimization. Mais do que nunca, a gente acredita muito nessa tese de que
A busca orgânica, ela é muito fundamental e ela vai ser muito crucial quando a gente pensa em termos de... Porque você vai ter que deixar muito explícito o que é propaganda. E a partir do momento que você deixa muito explícito o que é propaganda, todo mundo vai falar assim, ignora a propaganda. Eu quero o que é melhor pra mim mesmo. O que é melhor pra mim? Inteligência artificial. Só que o ponto é, dá pra influenciar também o que a EA tá fazendo. E essa parte dos bastidores que muita gente não sabe, e não sabe o quão vulnerável a gente já tá hoje em relação a esse tipo de coisa com os players que já tão fazendo esse tipo de ações, né?
E tem uma coisa, eu noto que, até certo ponto é injusto, SEO, na época, legado da busca, ganhou até uma conotação ruim, né? Que é uma coisa meio, um expand keyword, assim, né? Você procura por melhores restaurantes da cidade e tal, você vai cair numa lista do TripAdvisor que vai botar McDonald's, a MPM, sabe? Nem sempre é exatamente uma coisa que vai ser positiva 100% ali pra quem tá pesquisando.
E a promessa, ou pelo menos a esperança, a expectativa das pessoas com a busca generativa é que dava para cortar completamente isso e fazer o modelo encontrar o que, de fato, era organicamente as melhores respostas para a busca daquela pessoa, tirando os guias feitos para que eles cumprem o que o Google fala. Se você fizer isso, isso, isso, isso no seu texto, no seu site, você vai indexar bem aqui e vai cair. Estruturou a internet...
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Chapter 3: How does Generative Engine Optimization (GEO) impact businesses?
a busca é muito mais cara, ela é muito mais cara em termos de energia, em termos de processamento, assim, dá ordem de grandeza de quase 100 vezes mais onerosa do que uma busca simples no PageRank do Google. Dito isso, otimizar faz parte do jogo. Então, otimizar faz parte do jogo, a gente tem pouco recurso em geral, e aí entra a questão do G.O., de como é que a gente consegue fazer com que uma empresa ou uma solução que tem uma solução muito boa, eu não vou chegar e não vou inventar fatos, a gente não vai fazer gambiarra, que tem gente fazendo gambiarra,
já fazendo essa coisa que você falou, tem gente fazendo gambiarra, tem picareta em todo tipo de mercado e tem picareta também no mercado de gel. O ponto é, eu quero garantir que o que a gente sabe que é bom, vamos supor, você tem uma empresa de tintas e você imagina, quem são os maiores especialistas em tintas pra parede no Brasil? Você vai pensar, bom, as empresas que fazem tintas, porque elas contratam, pesquisam, etc, etc, etc. Então...
Esses caras vão saber muito bem, eles vão ter vários estudos. Só que o ponto, como estão esses estudos? Eles estão em PDF? Eles estão em vídeo? Eles estão otimizados da forma lexical para a busca para tradicional? Ou elas estão pensando no ponto semântico? Ou o site que eles estão? São sites que estão muito demorados para carregar e eles não conseguem participar nem da segunda etapa da competição da busca da IA? Então, tem vários elementos assim. O que a gente ajuda é falar assim, galera, a gente ajuda a dar infraestrutura para você estar no jogo. E aí, se você vai ser o escolhido pela IA...
Aí é outros pontos. Aí você vai ter que ser bom naquilo mesmo. Mas a gente tá te ajudando a traduzir e fazer essa ponte. E o ponto é, você vai precisar de um tradutor, de alguém que te ajude nisso. Porque assim, a competição de conteúdo é enorme na internet e é muito otimizada. Então por mais que você fique na esperança que você tenha um conteúdo muito bom, se seu conteúdo tá difícil de ler, tá difícil de acessar, tá demorando pra carregar, ou tá muito distante da forma como as pessoas perguntam, você vai morrer na praia nesse sentido.
E agora eu vou querer entrar exatamente na parte técnica de como isso... Primeiro, eu acho que vale uma introdução de como é feito atualmente a busca do Google, por exemplo, com os pend ranks e tudo mais, e como é feito pelas IAs, e aí eu quero que você entra pesado fundo em badges e tudo mais, né? Brilha aí, Matheus!
Vamos lá, vamos lá. A parte mais legal. Agora me empolga. Então, assim, basicamente, a busca no Google, ela é uma busca algorítmica, ela é majoritariamente determinística, né? Então, se nós três aqui, todo mundo que tá ouvindo o podcast agora, pesquisar a mesma coisa no Google, basicamente, as citações, os sites que vão aparecer, eles são muito próximos, assim, de serem os mesmos nas primeiras páginas. Eles vão alterar um pouco a ordem. A ordem vai alterar um pouco por interferência de experiência que o Google quer agregar pra você. Então, a
Vai ver um pouco do seu histórico, o horário do dia, o idioma, etc. Ele muda um pouco. Mas o ponto é, a galera que ele está mudando ali, o clubinho que está no top 2, 3 páginas, são as mesmas pessoas. Quando a gente vai para a busca com IA, a busca é estocástica. Isso quer dizer o quê? Estocástica é uma palavra difícil, mas significa que é um fenômeno que é aleatório, mas ele tem previsibilidade probabilística. Ou seja, se você fizer uma amostra
com um grupo específico, você consegue projetar qual é o comportamento daquele universo, daquele sistema, nesse sentido. E a busca, na essência matemática, na busca na IA, ela é uma busca que é estocástica. E aí, o que acontece? O primeiro componente, quando a gente pensa nessa grande diferença, tudo que a gente aprende em termos de buscas de otimizações para o SEO, ele está muito pautado, então, nessa...
Como você consegue fazer o cracking the code de identificar esse algoritmo e fazer regras para esses algoritmos e produzir conteúdos que estão seguindo essas regrinhas. Muita gente está vindo da escola de SEO e aplicando essas regras agora para o GEO. Só que tem um paper muito legal, um dos primeiros papers no mundo a lançarem o termo GEO, é um paper da galera de Princeton.
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Chapter 4: What challenges do companies face in optimizing for AI-driven searches?
que eu vou acessar ele pra poder compor com mais coerência a resposta pro meu usuário. E aí, como ele faz isso? Aí ele vai fazer o websearch. Só que antes dele fazer o websearch, ele vê um primeiro componente que é importante. Ele vai fazer o seguinte, tá, o Matheus tá me perguntando assim, qual que é o melhor banco de investimentos? Mas ele olha de todo o conjunto do pré-treino dele, e aí, daqui a pouco eu vou falar um pouco disso, né, a diferença da busca tradicional com a busca do G.O.,
A busca tradicional, ela tem um drive lexical, de match de strings. A busca no NGO, ela tem um drive semântico, então ela vai funcionar com embeddings, com espaços vetoriais semânticos, etc. Bom, pausa, voltando pra cá. Então, o que acontece? Nessa busca, ele vai fazer o seguinte, como eu tenho uma cobertura semântica muito grande,
ele vai transformar, na verdade, em média, aquele pergunta sua em 200 maneiras diferentes de se perguntar isso. E nessas 200 maneiras, ele pergunta até em outros idiomas. Isso que é mais doido. Então, se você fez a pergunta em português, ele vai fazer, tipo, nesses... E essas variações a gente chama de query fun-outs. Esses query fun-outs, basicamente, o que ele vai fazer? Ele vai pegar eles e aí ele vai jogar nos buscadores tradicionais que a gente conhece na internet. Ele vai jogar no próprio Google, ele vai jogar no Bing, no Brave e em outros buscadores proprietários.
e ele vai fazer essa combinação de 200 por 100, por 50, e aí você tem essas end-buscas, e ele começa a buscar fazer o crawler na internet. Aí o pessoal, ah, mas você não falou que o SEO não funcionava, então influencia aí, né, Matheus, porque, pô, no final do dia ele tá usando o Google pra pesquisar. Exatamente, só que o ponto é é que ele não é um cara preguiçoso que para só na primeira página do Google. Você tem muitas citações que ela tá na página 200 do Google, que ela tá na página 300 do Bing, né, nem sabia que existia a página 300 do Bing, existe a página 300 do Bing, e existe,
Sites que são tão outliers em conseguir ser ruim de SEO que eles conseguem estar na página 300 do Bing. É quase que telecena, você ganha por mais e menos pontos. É muito outlier para ter conseguido um site que vai parar na página 300. Mas o ponto é, os crawlers que estão olhando, eles vão varrer lá também.
Então, para ele, não é aquele assim que ele está com pressa, que ele, ah, vou ler o primeiro site aqui. É distribuído em paralelo. Então, não é o mesmo robôzinho que está lendo aqui. Você tem um processo de distribuição que já está olhando as outras páginas ao mesmo tempo. Então, não é serial. Então, a ideia de, ah, putz, eu vou ranquear no SEO vai ser muito relevante.
Vai, tem uma certa correlação, etc, mas é muito marginal. Tanto que o pessoal de Princeton já aprovou. Na verdade, dependendo de você forçar muita barra, vai ser até pior. Aí, o que ele vai fazer? Ele vai ler esse texto. Ele vai tentar entender o texto, ler o texto, para dizer se aquele texto está muito próximo em termos de conseguir responder para o usuário final ou não aquela pergunta. Aí, o que ele faz?
A IA não entende texto como a gente. Ela faz o que vocês devem ter falado em vários outros episódios aqui, ela faz o tal do embedding, né? Ela transforma aquele texto numa entidade matemática, que são os vetores, e ela transforma esses vetores, só que não são os vetores da aula de física que a gente conhece, que tem duas dimensões, a prova da FUVEST, não. São vetores ou tridimensões, quando a gente vai fazer em outros contextos.
São multidimensionais, assim, são de mil dimensões. É uma coisa que só o Dr. Strange conseguiria abstrair lá visualmente, talvez, esses espaços. Então, ele vai fazer o seguinte, ele vai pegar esses textos, vai transformar nesses vetores multidimensionais e vai popular esse espaço multidimensional vetorial, que é o espaço que a gente fala de espaço vetorial semântico. E ele vai começar a popular.
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Chapter 5: How do AI search engines differ from traditional search engines?
Mas a gente tem uns dados dessa pesquisa e basicamente a representação de citações desses grandes canais que a gente conhece é muito baixa, muito baixa. Muito por conta dessa questão de engenharia. Tem outros componentes também. Então o primeiro componente é a batalha de engenharia. Quem é o site que tem um HTML semântico mais limpinho, bonitinho? E aqui o simples, o feijão com arroz, é o melhor. É aquela internet quase que da Wiki, da Wikipedia, por exemplo, que é uma página branca padrão, muito estruturada. Toda vez que o robô chega lá, ele fala assim, aqui eu sei...
aqui eu sei onde estão as evidências, aqui eu sei onde estão os exemplos, aqui tem a tabela comparativa, etc, etc. Ele tem um sitemap muito redondinho, ele tem um robots.xt, um llm.xt falando assim, ó, vem, pode entrar aqui, fique à vontade, aqui está o sitemap, vai lá, faz aquilo. Ele tem muito markdown, tipo, dentro da estrutura do HTML, falando se quer o título, se quer o texto, então,
tem esses N componentes semânticos no mesmo sentido. É a primeira batalha. Aí vamos pra segunda batalha, a batalha semântica. E aí, pra tentar abstrair isso antes da batalha semântica, eu gosto de dar um exemplo muito legal que é a história da raiz quadrada. A raiz quadrada começou com os produtores rurais no agro, eu gosto do agro, porque eu trabalhava com agro antes, um bom tempo.
E começou no agro, porque era o seguinte, fazendeiro lá na Babilônia, é difícil falar fazendeiro na Babilônia, mas bom, o agricultor na Babilônia, ele tava lá e falava assim, pô, eu quero plantar um quadrado aqui de 10 metros quadrados de arroz. E aí ele pensava assim, puta, mas eu quero fazer uma cerca nesse negócio. Qual que é o lado do quadrado que vai ter área de 10 metros quadrados? Aí ele pensava assim, aí começou, ah, agora eu quero fazer um quadrado de 100 metros quadrados. Aí ele pensava, qual que é o lado do quadrado que vai ter 100 metros quadrados?
E esse conceito do lado do quadrado, que tem a área tal, começou a extrapolar depois para a geometria. E aí, da geometria, quando chegaram nos árabes, os árabes foram colocar isso também para a álgebra. E o conceito, o termo que era o lado do quadrado, que é muito...
o que é o lado do quadrado. Eu quero um quadrado de área tanto, qual é o lado que eu preciso ter para fazer esse quadrado de área tanto? Os árabes falaram, em vez de fazer lado quadrado, eles falaram assim, vamos fazer o seguinte, vamos usar uma palavra, qual é o número que origina o quadrado de área tanto? Eles usavam uma palavra que tinha a ver mais com a origem daquilo, o número que origina o quadrado de área tanto. Aí foi para o latim. Aí quando foi para o latim, o termo, também usando essa semântica de origem de alguma coisa, era o radix.
radix do quadrado total, radix do quadrado de área 10. Só que, quando começaram a estudar botânica, o pessoal utilizando o latim, eles foram pensar também, qual é o negócio que origina a planta, que fica lá embaixo da planta? Ah, é, o radix. Então, radix, raiz, radix, é o negócio que origina a planta.
Só que pro ser humano, cognitivamente, processar, toda vez que a gente tem uma palavra, que a gente tem um objeto, alguma coisa concreta e visual, é muito mais simples pra gente imaginar aquilo e materializar, versus a gente pensar num conceito mais metafórico e alegórico, de, por exemplo, raiz. Quando eu falo raiz pra vocês, a primeira coisa que vem na cabeça é raiz. Alguém vai pensar na raiz do bonsai, outro na raiz da mandioca, etc. Vão ter várias raízes que vão vir na cabeça da gente. Só que a gente não vai pensar muito naquele segundo nível da derivada, que é
a raiz é a origem não sei o que e tal não vem e aí vieram os portugueses não vou fazer piada de português prometo tinha que ser os portugueses que foram traduzidos do latim para o português e trouxeram pra você a raiz então a operação vai chamar raiz quadrada essa brincadeira ela na verdade foi um negócio que só complicou pra toda a civilização lusófona pra entender matemática porque seria tão mais simples se falasse pras crianças falar assim ó criança agora a gente vai apresentar um negócio que é o lado do quadrado sabe o quadrado? o quadrado tem a área então você tem que saber o lado do quadrado
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Chapter 6: What role does semantic understanding play in search optimization?
Eu vou dar um parênteses para quem talvez seja, meu Deus, o que o Matheus está falando? Estou perdido aqui no negócio. O que é o embedding? A gente fala com alguma frequência, mas se você é ouvinte novo ou nunca ouviu falar desse termo, o embedding é basicamente a representação semântica nesses vetores numéricos que o Matheus comentou, multidimensionais. Então, literalmente, você joga um dicionário, por exemplo, você treina a sua rede neural,
e ela começa mais ou menos a entender que, olha, essa palavra aqui, o exemplo clássico que o pessoal deu no paper lá, acho que no Word2Vec, é o rei e a rainha. Então, a palavra rei está mais ou menos próxima da palavra rainha, a palavra homem está mais ou menos próxima da palavra mulher.
E você consegue, inclusive, fazer operações matemáticas com esses significados. Então, você pega ali a palavra rei, você subtrai dela o vetor matemático que representa homem e você faz uma soma do vetor matemático que representa mulher.
E o resultado disso, de rei menos homem mais mulher, vai dar um vetor matemático que representa a palavra rainha. É muito próximo de onde está ali nesse espaço semântico a palavra rainha. Então é por isso que a gente consegue fazer essas coisas que o Matheus está falando. Em vez de fazer exatamente o termo raiz quadrada, você consegue buscar o lado do quadrado que ele consegue entender o significado semântico daquilo. E é uma coisa que mudou totalmente a área de processamento de linguagem natural, que é uma dessas áreas da IAO.
Exatamente, Fabrício. Então, assim, o ponto é, isso faz esconto também no processo de conseguir ser mais relevante. E o que isso significa na prática? Significa que, de repente, o departamento de marketing da sua empresa fala assim, quero investir para conseguir ser bem ranqueado no chat EPT. Vamos supor que eu sou um banco, eu falo assim, vou contratar uma matéria de 100 mil reais, 50 mil reais nesses jornaizões famosos, etc. Vou contratar, tipo...
o James Cameron, vou contratar um roteirista, tipo, vencedor de vários Oscars, vou contratar, tipo, Machado de Assis pra escrever meu texto aqui e você vai gastar uma fortuna e, de repente, tu vai ter zero menção no chat de EPT. Por quê?
talvez do ponto de vista de engenharia, você está distribuindo em canais que estão poucos otimizados, não estão conseguindo chegar ainda na segunda parte do campeonato, e talvez também, semanticamente, você está muito distante disso. Um exemplo muito claro, não posso citar nomes, existe uma empresa farmacêutica gigante no Brasil, que ela é muito forte em genéricos, só que ela não gosta de se chamar de genéricos, ela não gosta de associar o termo de genéricos.
E o que acontece? Quando alguém chega na farmácia e fala assim, tem que tomar um remédio, aí o farmacêutico fala, tem tais variações de genéricos aqui, qual que você quer? Daí o usuário vai fazer o seguinte, deixa eu perguntar para o GPT, quais são as melhores marcas de genéricos? Ou quais dessas marcas são genéricos aqui? Como o conteúdo muito brilhante para humanos, não estou desmerecendo, muito brilhante para humanos e animal de conseguir posicionar esse share of mind, brain, etc., foi muito efetivo para humanos lá, mas você falou zero sobre genéricos,
Quando as pessoas perguntam na prática pro GPT quais são os melhores genéricos, sem visível, invisível. Você pode patrocinar coisas no maior reality show do Brasil, quando você tá o nome, ou você pode patrocinar em outros canais, na NFL, no Super Bowl.
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Chapter 7: How can businesses leverage content for better AI visibility?
A gente vai ter que acostumar com esse negócio de probabilidade estatística cada vez mais agora nesse mundo de IA. Ele começa a aumentar cada vez mais. Um ponto assim. Mas tá impactando. E quando a gente olha pra um dado que tem 147 milhões de promptes diários no nosso país e que todas as pesquisas variam de 47% a 62% mais ou menos de
o grau de número de consumidores que consultam uma ferramenta de ar antes do processo de compra, eu tenho certeza que a sua empresa, seus clientes, grande parte deles já consultaram a GPT para saber alguma coisa da sua empresa, para saber comparar a sua empresa com outra empresa, para saber se o seu produto é confiável ou não.
Porque assim, se a pessoa pergunta para o GPT se tem que terminar com a namorada ou não, imagina então para escolher, por exemplo, um smartphone. Poxa, é muito mais tranquilo de perguntar esse negócio para o GPT. Então, acho que é a grande dificuldade. E aí que é o ponto, Marcos, que você tinha comentado. A gente quer ser uma empresa de agência, de SEO. A gente viu que o buraco era muito mais embaixo. Você tem muita solução no mercado hoje, montando. A gente viu que, na verdade, você tem um desafio que é pavimentar primeiro a infraestrutura disso tudo.
de como que você consegue criar uma infraestrutura de capturar todas essas informações, tratar e tratar com relevância estatística. Porque é caro fazer monitoramento, né? Você tem que fazer amostra. Dependendo do tipo de monitoramento, você vai ter, tipo, 2 mil prompts que você vai ter que fazer pra responder uma pergunta. Dependendo, você consegue ter menos prompts. Vou dar exemplo. Eu trabalhava com o agronegócio. O agronegócio, ele é muito baixo em termos de presença digital. Ele tem pouco conteúdo. Não é nem porque o pessoal é pouco digitalizado. Às vezes é porque é uma indústria muito regulada mesmo. O defensivo agrícola é extremamente regulado. Então, não é que as empresas podem sair fazendo propaganda sobre, ah, o meu defensivo...
é o melhor pra matar o percevejo, etc, e compra, e tal, tal, tal. É tipo, você tem uma certa regulação. Então, você tem pouca presença. Pouca presença, tem uma pouca dispersão semântica nesse espaço vetoral semântico. Então, você consegue, às vezes, com uma amostra menor, já conseguir ter uma resposta mais efetiva. Mas se
você vai para o varejo, você vai para outras indústrias que são mais hipercompetitivas, você fazer uma consulta de 40, 100 prompts, às vezes a sua empresa, por exemplo, se eu fazer uma consulta de 100 prompts, se a sua empresa aparece menos de 5% das vezes e você usou uma amostra
de 50 prompts, você já consegue, às vezes, estar invisível ou não, ou ter muito ruído estatístico nesse processo. Então, é um jogo difícil. E aí, vocês vão perguntar, Matheus, mas você está falando isso tudo, você é o cara que estão vindo aqui falando... Só que existem abordagens, acho que é legal que... E aí, mais do que nunca, as empresas hoje precisam, acho que, aproximar muito forte os times técnicos, cientistas de dados, engenheiros de dados...
desenvolvedores, matemáticos, físicos, etc., para dentro do time de marketing. Você vai precisar trazer essa galera para dentro do time de marketing. Porque você vai precisar começar a olhar primeiro quais são as métricas que fazem sentido monitorar ou não, quais são as métricas que fazem atacar, como produzir esses tipos de conteúdo, como tomar esses tipos de decisões. Porque se a gente for fazer isso de qualquer maneira, basicamente vai rasgar dinheiro, mas rasgar muito dinheiro, muito dinheiro, muito dinheiro, muito, muito, muito dinheiro.
É tipo assim, a gente vai transformar um marketing que poderia ser muito orientado a dados num marketing que é muito mais complexo que, por exemplo, o marketing de out of home. Que aí você fala assim, qual que é o impacto de um outdoor lá na Marginal Tietê? E como que você metrifica o impacto de um outdoor na Marginal Tietê? Isso é um baita desafio para todo mundo da indústria de marketing, é complexo.
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Chapter 8: What are the implications of AI on consumer behavior and marketing?
Então, você vai aplicar o sistema de controle mecânico. Você vai começar a monitorar todas as entradas, aí tem um black box, acontece o evento, aí tem as saídas. E aí você vai começar a pensar assim, eu desejaria que a saída fosse tal coisa, e essa é a entrada que eu estou colocando. Aí você vai criar um controlador, que vai estar capturando esses resultados da saída, vai estar passando nessa máquina e você vai estar colocando de novo. Acho que esse é um pouco do que a gente tem feito aqui em termos de começar a ajudar as pessoas a montar essa infraestrutura.
montar esse base primeiro e fornecer as APIs pro pessoal olhar e falar assim, meu, deixa agora eu especializar no meu mercado e aprender com isso, só que a gente já consegue economizar pra vocês um tempo pra caramba de oferecer esse tipo de infraestrutura. Porque a gente sabe que a gente poderia tacar neurística lá, mas a gente tacar neurística, a gente vai ficar no spray and pray, né? Tipo assim, você pode querer mandar foguete pra Lua usando astrologia ou astronomia, né?
Então, aí, dá pra mandar dos dois jeitos. Dá, dá pra mandar. Tentar, pelo menos, né? Dá pra tentar, dá pra tentar. Então, assim, acho que é um ponto... Acho que o legal de a gente estar conversando com vocês aqui, que é uma audiência bem técnica, porque é pra mostrar um pouco de como que é muito, muito amplo esse universo. E é um universo, assim, que é muito legal, que tem muita, mas muita oportunidade. Por quê? Imagina assim, eu sou uma empresa de chinelos. Eu não vou falar o nome, eu sou uma empresa de chinelos.
E aí eu tenho loja no shopping, e aí eu penso assim, meu concorrente é a empresa de chinelos B. Só que na verdade, as pessoas que estão chegando perto dos namorados no Natal, elas perguntam, GBT, me dê dicas de presente de Natal. E às vezes o seu concorrente é a empresa de chocolate de perfume. E como é que você começa a ganhar espaço, visibilidade, nesse tipo de pergunta? Então a batalha de marketing ficou muito mais divertida.
Porque tua concorrente não é mais a empresa de chinelo, tua concorrente é a empresa de chocolate, tua concorrente real é a empresa de perfume. E como é que você consegue fazer toda essa estratégia de monitoramento e construção de conteúdos focado nesse tipo de coisa? Ah, e aí tem uma coisa muito legal. Daí você fala, pô, Matheus, então beleza, a gente tem que otimizar o site, a gente tem que otimizar o conteúdo,
E aí, essa semana, semana não, tipo esse mês, na verdade, o Pinterest, o Pinterest tá desesperado, né, vocês acompanharam lá, putz, perdendo receita pra caramba por causa de publicidade, etc, aí o CEO falou assim, não, mas veja bem, eu sou, as pessoas buscam mais no Pinterest do que no Google, do que no GPT, então a gente, na verdade, a gente pode ser uma powerhouse de AI, etc, etc, não sei o que...
assim, tão se esforçando lá, mas eles fizeram um negócio muito legal, tecnicamente, que foi o seguinte, eles fizeram, como o Pinterest é todo baseado em imagens, eles fizeram um trabalho com um monte de doutor de Stanford, que fala assim, cara, se alguém pergunta assim, por exemplo, minha prima, minha prima é super fã de Florence and the Machine, então ela vai lá, tipo, no Pinterest, no Google, e fala assim, gostaria de comprar vestidos na vibe da Florence and the Machine, que passem uma vibe do álbum XPTO dela, aí a Yava fala assim, tá bom,
Deixa eu pesquisar na internet, então, alguma coisa desse estilo. Só que, provavelmente, no Pinterest deve ter um monte de fotos que passam esse estilo. Só que na hora que você pega um algoritmo tradicional, o que ele vai fazer da imagem? Ele vai pegar a imagem, ele vai descrever exatamente a imagem, só que ele não vai compor o look and feel, ele vai escrever a imagem, aí ele vai fazer o embed naquilo.
Aí eu vou fazer aproximação semântica e vai tentar te encaixar alguma coisa que está próxima disso. E aí eles começaram a pensar assim, poxa, como é que a gente consegue, então, não só essa questão de otimizar o texto, mas otimizar a imagem? E aí eles fizeram um modelo muito legal, que é usando modelos de visuais para produção, que é basicamente você conseguir reconstruir imagens que você sabe que no processo inverso de tradução,
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