A recente popularização dos large language models (LLMs) vem transformando profundamente a forma como interagimos com a internet. Se antes buscadores como Google Search e Bing eram a principal porta de entrada para encontrar informações, hoje, seja pela conveniência ou pela precisão dos resultados, muitos usuários recorrem diretamente às respostas fornecidas por esses modelos de inteligência artificial para embasar decisões e escolhas cotidianas.
De acordo com a pesquisa “Consumo e uso de Inteligência Artificial no Brasil”, conduzida pelo Observatório Fundação Itaú e pelo Datafolha, mais de 55% dos brasileiros entrevistados declararam que utilizam ferramentas de inteligência artificial para realizar buscas sobre determinados temas ou assuntos, encontrar informações rapidamente ou responder a perguntas complexas. Esses números indicam que a interação com sistemas baseados em IA já se tornou parte do cotidiano de uma parcela significativa da população, alterando a forma como conteúdos são consumidos e valorizados na internet.
Em linha à crescente transformação do comportamento de consumo de conteúdo, surge o Answer Engine Optimization (AEO), um conjunto de práticas voltadas a otimizar conteúdos para os motores de resposta baseados em IA. Diferente do Search Engine Optimization (SEO), que busca melhorar o ranqueamento em páginas de busca, o AEO concentra-se em aumentar as chances de um conteúdo ser utilizado como resposta direta por ferramentas conversacionais.
Mais do que uma evolução natural das ferramentas digitais, essa nova lógica traz consigo potencial de redefinir a forma como usuários acessam informações, produtos e serviços, deslocando o papel central que os buscadores tradicionais ocuparam nas últimas décadas.
Novos modelos de busca
Projeções reforçam essa tendência: uma pesquisa da Semrush estima que, até 2028, mais pessoas recorrerão a modelos como ChatGPT e Gemini para descobrir conteúdos do que aos mecanismos de busca tradicionais. Trata-se, portanto, de uma transformação estrutural, com efeitos que extrapolam o aspecto tecnológico e alcançam também os modelos de negócio, a circulação de receitas publicitárias e a própria dinâmica informacional da internet.
À primeira vista, esse movimento parece inofensivo. No entanto, levanta questionamentos importantes: quais critérios a inteligência artificial utiliza para selecionar recomendações? Até que ponto os usuários podem confiar nessas respostas sem realizar uma verificação independente? E, sobretudo, qual é o grau de transparência sobre possíveis vieses ou endossos embutidos nos resultados apresentados pelos LLMs?
Sabemos que, atualmente, a lógica do SEO ainda predomina. Os conteúdos mais bem posicionados nos buscadores são, em grande medida, aqueles que aplicam técnicas de otimização cuidadosas para ganhar relevância e visibilidade. Entretanto, esse mesmo processo pode ocultar materiais igualmente valiosos, mas menos otimizados, relegando-os a posições inferiores e, muitas vezes, invisíveis ao grande público.
Com a ascensão do AEO, o desafio se intensifica. Se antes havia ao menos uma lista de links a serem explorados, agora o usuário muitas vezes recebe uma única resposta direta, mediada por parâmetros que permanecem pouco claros. Essa mudança não apenas reduz a diversidade de fontes, mas também pode transformar o consumo de conteúdos na internet: páginas de menor porte que antes dependiam de tráfego orgânico podem deixar de ser acessadas, ao mesmo tempo em que a atenção e receita tornam-se ainda mais concentradas em poucos players.
Além disso, a produção de conteúdo tende a ser moldada em prol de algoritmos que determinam alcance e visibilidade, incentivando formatos mais otimizados para sistemas automatizados do que para as próprias necessidades informativas do público. Nesse contexto, a confiança, a transparência, a capacidade analítica e a pluralidade de fontes surgem como aspectos essenciais a serem considerados no desenvolvimento, na estratégia e no consumo de conteúdos digitais.
Perspectivas futuras e recomendações
O avanço do AEO deve seguir lado a lado com discussões sobre ética, regulação e responsabilidade. Empresas que produzem conteúdo precisarão compreender como adaptar suas estratégias para alcançar não apenas buscadores, mas também sistemas de IA. Isso significa investir em clareza, confiabilidade e atualização constante, além de considerar como suas informações podem ser interpretadas por algoritmos.
Para os usuários, a recomendação é cultivar uma postura crítica diante das respostas recebidas. Assim como acontece nas buscas tradicionais, é fundamental comparar diferentes fontes, verificar credibilidade e não se limitar a aceitar a primeira sugestão fornecida por um modelo de linguagem.
Já para os desenvolvedores de IA, cresce a necessidade de estabelecer parâmetros claros de transparência, deixando explícito quais fontes foram utilizadas, como se deu a seleção das informações e quais potenciais vieses podem estar presentes.
Nesse contexto, ganha destaque a adoção de arquiteturas como a Geração Aumentada por Recuperação (RAG), que combina a capacidade dos modelos de linguagem com a busca ativa em bases externas. Em vez de depender apenas do conhecimento adquirido no treinamento, o RAG incorpora informações atualizadas e verificáveis, tornando as respostas mais precisas e conectadas à realidade.
Aplicado ao contexto do AEO, esse mecanismo pode representar um ativo importante: em vez de respostas construídas apenas a partir de um treinamento prévio, o modelo teria condições de oferecer resultados mais transparentes, rastreáveis e alinhados a diferentes perspectivas, favorecendo tanto a confiança dos usuários quanto a qualidade do ecossistema informativo.
No fim, tanto SEO quanto AEO caminham para coexistir em um contexto digital cada vez mais complexo. O verdadeiro diferencial estará em encontrar um equilíbrio entre eficiência, diversidade de perspectivas e confiabilidade das informações, garantindo que a inteligência artificial seja uma ferramenta de apoio ao conhecimento e não um filtro que limita a visão do usuário sobre o mundo.
