Large Language Model Optimisation (LLMO): será a nova revolução nas buscas?

O Large Language Model Optimisation (LLMO) promete revolucionar o futuro das buscas digitais, priorizando respostas diretas e personalizadas por ferramentas de IA, como ChatGPT e Gemini, e transformando estratégias tradicionais de SEO em abordagens voltadas para experiências conversacionais.

Imagine uma galáxia digital não tão distante onde as respostas chegam antes mesmo de você terminar a pergunta. Bem-vindo ao mundo do Large Language Model Optimisation (LLMO), a próxima fronteira na otimização de buscas.

Se no universo de Star Wars os Jedi precisavam dominar a Força para navegar em meio a desafios desconhecidos, hoje as agências de SEO enfrentam um desafio igualmente empolgante: otimizar conteúdos para modelos de linguagem como os usados nas IAs.

O LLMO não é diretamente uma evolução do SEO tradicional, mas pode ser considerado um caminho paralelo. Ele não foca em levar o usuário ao seu site, mas em garantir que sua marca ou produto seja mencionado diretamente nas respostas oferecidas por ferramentas de inteligência artificial generativa.

Essas respostas, cada vez mais comuns, estão moldando o futuro das buscas, afastando-se das tradicionais SERPs para um novo conceito.

Embora o LLMO ainda esteja em seus estágios iniciais, ele já começa a ditar o rumo das estratégias digitais mais avançadas.

Essa é uma prática que não deve ser ignorada por agências e profissionais técnicos que desejam liderar a mudança. No entanto, ele não é uma preocupação imediata para empresas que não atuam diretamente com SEO técnico — pelo menos, não por enquanto.

Neste artigo, exploraremos o que é o LLMO, como ele está transformando a busca digital e como as marcas podem se preparar para essa nova era.

O que é LLMO e por que está ganhando relevância?

O Large Language Model Optimisation (LLMO) é a prática de otimizar conteúdos para serem facilmente processados e utilizados por modelos de linguagem avançados, como ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity e outros.

Esses modelos não são apenas ferramentas de busca; eles entregam respostas instantâneas, personalizadas e contextualizadas, moldando a maneira como as pessoas consomem informações no ambiente digital.

Imagine os CHERPs (Conversational Human Experience Results Pages) como a evolução das SERPs (Search Engine Results Pages). Em vez de navegar por uma lista de links, os usuários recebem respostas diretas, elaboradas por IAs generativas que compilam e interpretam conteúdos de diferentes fontes.

É nesse cenário que o LLMO se torna relevante: ele garante que sua marca ou produto seja mencionado como parte dessas respostas.

O crescimento das ferramentas de inteligência artificial generativa e a adoção massiva de assistentes como o ChatGPT estão impulsionando essa mudança. Hoje, milhões e milhões de usuários recorrem a essas plataformas para perguntas complexas, esperando respostas rápidas e confiáveis.

Essa mudança no comportamento de busca exige uma nova abordagem: não basta ser encontrado, é preciso ser escolhido.

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Qual é a relação do LLMO com o SEO tradicional?

Embora o LLMO compartilhe algumas similaridades com o SEO e também com o Answer Engine Optimisation (AEO), como o foco em relevância e qualidade, ele apresenta diferenças significativas:

• Foco em respostas, não em páginas: o SEO tradicional busca atrair usuários para um site específico. O LLMO, por outro lado, visa garantir que a informação da marca seja incluída nas respostas diretas geradas pelos modelos de linguagem.
• Importância de dados estruturados: para o LLMO, dados organizados em formatos como FAQs, JSON e schemas markup são essenciais para os modelos conseguirem entender e usar as informações eficientemente.
• Visibilidade conversacional: enquanto o SEO trabalha para ranquear sites em SERPs, o LLMO criará visibilidade em conversas, garantindo que a marca seja mencionada em consultas feitas por voz ou texto.

Em resumo, o LLMO está transformando a otimização digital, colocando as marcas no centro das conversas geradas por IA. 

Embora não seja uma prática essencial para todas as empresas no momento, ele já começa a moldar o futuro, especialmente para aquelas que desejam liderar em um cenário digital cada vez mais dinâmico.

Como o LLMO está direcionando o futuro das buscas?

O Large Language Model Optimisation não é apenas mais uma tendência; ele está reconfigurando o comportamento de busca e consumo de informações no ambiente digital.

Com ferramentas como ChatGPT, Gemini e Copilot dominando as interações, os modelos de linguagem generativa estão transformando a maneira como os usuários obtêm respostas, substituindo a tradicional navegação por uma abordagem mais conversacional, fluida e personalizada.

Isso, inclusive, é um reflexo do comportamento dos novos usuários. Com a popularização de modelos de linguagem, o público está cada vez mais inclinado a realizar buscas complexas e obter respostas instantâneas, que não exigem cliques em múltiplos links. Ele espera:

• Respostas diretas: os usuários não querem apenas encontrar informações — eles querem a resposta exata, na hora certa. O LLMO permite que as marcas estejam presentes nesse momento crítico, garantindo que suas informações sejam utilizadas pelas IAs.
• Conversas naturais: ferramentas de IA estão redefinindo as interações, tornando-as mais humanas e menos mecânicas. Isso reflete um desejo crescente por informações claras e personalizadas, acessadas com simplicidade.
• Conveniência e eficiência: a rapidez e a precisão oferecidas pelos modelos de linguagem têm elevado as expectativas dos usuários, forçando marcas a repensarem como estruturam e apresentam seus conteúdos.

Ora, se há como gerar conteúdo com IA e ter bons resultados, não seria diferente com a exibição de resultados para os usuários.

A conexão com outros conceitos: CHERPs e RAG

Dois conceitos complementares estão no centro dessa transformação: CHERPs e RAG. Eles mostram como o LLMO vai além do SEO tradicional e se posiciona como uma estratégia indispensável para o futuro da busca.

As CHERPs representam uma evolução natural das SERPs, focando em respostas diretas e conversacionais. É como um assistente virtual, que entende o contexto de sua pergunta e responde de forma precisa e imediata, como se estivesse prevendo suas intenções.

Já o RAG (Retrieval-Augmented Generation) é a técnica que permite que os modelos de linguagem busquem informações de fontes externas para enriquecer suas respostas. Para as marcas, isso significa uma oportunidade de fornecer dados organizados e atualizados que podem ser integrados nas respostas das IAs.

O que é importante e o que ainda é incerto sobre o LLMO?

O LLMO está abrindo novos caminhos para a otimização digital, mas como toda inovação, ele traz consigo certezas e incertezas.

Para marcas e agências de SEO, entender o que já é claro e o que ainda está em desenvolvimento pode ajudar a moldar estratégias mais assertivas.

Os seguintes pontos são dignos de atenção:

• Mudança no cenário de busca: modelos como ChatGPT e Gemini estão redefinindo o comportamento de busca, priorizando respostas instantâneas em vez de links para páginas. Isso muda como as marcas devem se posicionar online;
• Conexão com CHERPs: as CHERPs representam um salto em relação às SERPs tradicionais, colocando o foco em experiências mais naturais e fluidas. O LLMO é o caminho para as marcas estarem presentes nesse novo formato;
• Potencial de crescimento: ferramentas de inteligência artificial estão sendo rapidamente adotadas por consumidores e empresas, aumentando a relevância de práticas como o LLMO para se manter competitivo no mercado;
• Educação de modelos de IA: assim como o SEO educa motores de busca sobre quais conteúdos são relevantes, o LLMO educa modelos de linguagem para reconhecer e confiar em suas informações. Essa influência direta no aprendizado da IA é uma oportunidade única para marcas.

Algumas coisas, porém, ainda são incertas, fazendo com que o LLMO possa ser um nice to have, mas não um must have.

• Velocidade de adoção: embora o LLMO seja promissor, sua adoção em larga escala continua em estágios iniciais. Nem todas as empresas e agências estão preparadas para implementar práticas voltadas para modelos de linguagem.
• Impacto nos negócios de pequeno porte: para negócios menores, o custo-benefício do LLMO ainda é uma questão. Ferramentas e estratégias podem ser mais complexas e demandar recursos que nem sempre estão disponíveis.
• Evolução das ferramentas: modelos de linguagem estão em constante evolução, e ainda não está claro como futuras atualizações afetarão práticas de otimização. Ferramentas como RAG (Retrieval-Augmented Generation) ainda estão sendo testadas para entender seu impacto pleno)
• Dependência de dados estruturados: a eficácia do LLMO depende de dados bem organizados e acessíveis. Muitas empresas ainda não possuem essa estrutura, limitando suas chances de sucesso.

Como se preparar para o LLMO?

Ao se preparar para o Large Language Model Optimisation (LLMO), cada detalhe importa. Não se trata apenas de ajustes técnicos, mas de criar conteúdo que seja claro, confiável e fácil de ser entendido por modelos de linguagem.

A seguir, separei alguns dos passos essenciais para garantir que sua marca esteja pronta para essa nova era:

1. Estruture seus dados de forma clara e acessível

Os modelos de linguagem dependem de dados estruturados e bem organizados para criar respostas precisas. Por isso, estruturar seu conteúdo é o primeiro passo para ser integrado a esses sistemas.

Crie FAQs detalhadas que respondam diretamente às dúvidas mais comuns do seu público e use formatos legíveis por IA, como JSON-LD e schemas markup, para ajudar os modelos a identificar informações específicas.

Não se esqueça de atualizar regularmente dados importantes, como descrições de produtos, horários de funcionamento e informações de contato.

2. Produza conteúdo exclusivo e confiável

Para se destacar nos resultados gerados por modelos de linguagem, o conteúdo precisa oferecer algo único. Publique estudos de caso, análises exclusivas e dados proprietários que não estão disponíveis em outros lugares. É o que fizemos com a State of Search Brasil 5 (e suas outras versões), por exemplo.

Use uma linguagem simples e direta, especialmente para perguntas que podem surgir em buscas por voz, e tenha certeza de que seu conteúdo é atualizado constantemente — informações desatualizadas podem despriorizar seus resultados por parte dos LLMs.

3. Foque em palavras-chave de cauda longa e consultas naturais

Os modelos de linguagem processam consultas conversacionais, feitas em linguagem natural. Portanto, ajuste suas palavras-chave para refletir isso.

Substitua termos genéricos por frases longas e específicas, como de “SEO” para “Como otimizar meu site para mecanismos de busca em 2024?”. Inclua perguntas diretas em seus títulos e subtítulos para capturar a intenção de busca do usuário.

4. Eduque os modelos de IA com dados confiáveis

Pense no LLMO como uma oportunidade de “ensinar” os modelos de linguagem sobre sua marca. Certifique-se de que os dados estruturados da sua empresa estão completos e corretos em plataformas como Google Meu Negócio.

Além disso, vale fornecer metadados detalhados e organizar conteúdos em seções bem definidas para facilitar a leitura por IA.

5. Adapte suas estratégias com base nos resultados

O LLMO não é uma estratégia estática: ele exige ajustes constantes para garantir eficácia.

Monitore como suas informações estão sendo utilizadas pelos LLMs. Faça testes com diferentes formatos e tipos de conteúdo para descobrir o que funciona melhor e revise regularmente sua estratégia, considerando novas ferramentas e atualizações de modelos de linguagem.

Large Language Models Optimisation (LLMO): o (possível) futuro das buscas

O Large Language Model Optimisation (LLMO) é mais do que uma tendência; é uma antecipação do que está por vir. Em um mundo onde os modelos de linguagem estão cada vez mais presentes no dia a dia dos usuários, otimizar para eles significa estar um passo à frente.

Para agências de SEO e profissionais técnicos, o LLMO não é algo que precisa ser implementado às pressas, mas definitivamente deve estar no radar, tal qual outros conceitos que ainda podem ganhar muito espaço, como:

• Search Experience Optimisation (SXO);
• Organic Search Optimisation (OSO);
• Virtual Environment Optimisation (VEO).

Assim como no início do SEO, há incertezas — mas também um enorme potencial para quem estiver disposto a aprender e se adaptar.

Na Hedgehog Digital, acreditamos que o futuro da busca pertence àqueles que lideram a inovação. Como uma agência altamente estruturada, estamos preparados para ajudar marcas e agências a se posicionarem para o que está por vir, seja explorando o LLMO ou otimizando estratégias tradicionais de SEO para garantir relevância no presente.

Se você quer garantir que sua marca esteja à frente das mudanças e preparada para o futuro da busca, conte com a nossa agência de SEO. Explore as possibilidades de quem entende não apenas onde estamos, mas para onde estamos indo. Entre em contato com a Hedgehog Digital!