O que é Grounding? Entenda como as IAs Generativas ancoram respostas em fontes confiáveis

Entenda como o Grounding funciona, qual é a diferença em relação ao RAG e por que esse conceito é essencial para tornar as respostas das IAs mais confiáveis, além de impactar estratégias de SEO, GEO e visibilidade em IA.

Como uma IA sabe se o que está respondendo é verdade? Afinal, modelos de linguagem são ótimos em prever a próxima palavra, mas isso não significa que eles saibam validar fatos. É aí que entra o Grounding.

Respostas que soam corretas, mas não têm lastro em uma fonte confiável, podem ser um grande problema. O Grounding não torna a IA infalível, mas aumenta a chance de que a resposta esteja conectada a evidências, dados e fontes verificáveis.

O que é Grounding em inteligência artificial?

Grounding é o processo de ancorar a resposta de uma IA Generativa em fontes, dados ou contextos verificáveis para que o modelo não dependa apenas do conhecimento aprendido durante o seu treinamento.

O Grounding pode aparecer em diferentes contextos. A ancoragem pode acontecer na web, com documentos, dados corporativos, APIs, mecanismos de busca, bases estruturadas e/ou citações, entre outros.

Este processo não diz tanto respeito à estética das respostas, mas sim ao lastro que as ancora, permitindo que a confiabilidade das respostas seja muito maior do que seria sem sua existência. 

Por que o Grounding se tornou tão importante?

Os LLMs costumam ter alguns problemas:

• Conhecimento congelado: como os modelos têm limites de treinamento, se não conseguem acessar dados atualizados, podem responder com base em informações antigas.
• Alucinações: LLMs podem gerar informações incorretas, inexistentes ou distorcidas com muita convicção.
• Falta de contexto específico: é possível que um modelo não saiba detalhes sobre uma empresa, produto, política interna, atualização recente ou evento local.
• Falta de auditabilidade: sem fontes, o usuário não consegue verificar de onde veio a informação. A Microsoft chama isso de “ungroundedness”, inclusive.

É para evitar que cada um desses eventos aconteça que existe o Grounding, que funciona assim na prática:

• O usuário faz uma pergunta.
• O sistema identifica se precisa de informação externa ou contextual.
• A IA consulta fontes relevantes.
• As informações são recuperadas, filtradas ou ranqueadas.
• O modelo gera uma resposta usando esse contexto.
• Quando bem implementado, a resposta inclui fontes, citações ou evidências.

Essas informações adicionais não vêm somente de buscas abertas na web. Elas podem vir de documentos internos, dados de CRM, bases de conhecimento, APIs, catálogos de produtos e sistemas proprietários, por exemplo.

Com o Grounding, os LLMs conseguem trazer respostas mais atualizadas, alucinar menos, ter mais contexto e permitir que o usuário audite de onde vieram as respostas, o que torna a interação muito mais segura e fidedigna.

Qual é a diferença entre Grounding e RAG?

O conceito de Retrieval-Augmented Generation (RAG) pode, muitas vezes, se confundir com o de Grounding, mas a verdade é que são diferentes partes de uma mesma equação. Grounding é o objetivo, enquanto RAG é uma das técnicas usadas para atingi-lo.

O Grounding fornece informação externa para “enraizar” a resposta do LLM na realidade, enquanto RAG é uma técnica que recupera informações relevantes de uma base de conhecimento e as entrega ao LLM como contexto.

Em outras palavras, Grounding é o destino no mapa, enquanto RAG é um dos veículos para chegar lá. É possível chegar de várias formas, mas o que realmente importa é ter uma resposta com prova, contexto e fonte.

Outra diferença importante está entre RAG, citação, verificabilidade e Groundedness.

• Grounding é o processo de ancoragem.
• Citação é a forma visível de mostrar a fonte.
• Verificabilidade é a capacidade do usuário conferir se a resposta está correta.
• Groundedness é o grau em que a resposta realmente está apoiada na fonte.

Uma resposta pode citar fontes, mas ainda assim distorcer o que elas dizem. Por isso, um bom Grounding não é apenas colocar links no final, mas sim fazer com que as afirmações da resposta estejam sustentadas pelas fontes.

Como ChatGPT, Gemini e Claude usam o Grounding?

Muito da nossa interação com esses LLMs já reflete práticas de Grounding ou mecanismos similares a ele. 

• ChatGPT: pode usar busca na web para acessar informações atualizadas e fornecer respostas com fontes. Também há recursos de apps/conectores e company knowledge que permitem ao ChatGPT buscar e referenciar informações de fontes conectadas, citando as fontes originais em contextos empresariais.
• Gemini: existe uma documentação de “embasamento com a Pesquisa Google” que trata exatamente desse tema. O Google explica que este recurso conecta o modelo a conteúdo da web em tempo real, melhora a precisão e permite citar fontes verificáveis além do limite de conhecimento do modelo.
• Claude: a Anthropic documenta “web search” como uma ferramenta que dá ao Claude acesso a conteúdo na web em tempo real. Também existe o recurso de “citations” para fundamentar respostas em documentos-fonte, retornando trechos específicos que sustentam as afirmações.

Ainda falando sobre o Google, ele afirma em sua documentação oficial que AI Overviews e AI Mode podem usar uma técnica chamada de query fan-out, fazendo múltiplas buscas relacionadas em subtemas e fontes de dados para desenvolver uma resposta.

O que Grounding tem a ver com SEO e GEO?

SEO continua sendo a base. Antes de ser usado por uma IA, um conteúdo precisa ser encontrado, rastreado, acessível, interpretado e considerado confiável, o que também é importantíssimo em uma boa estratégia de GEO (Generative Engine Optimisation).

Se sistemas generativos precisam fundamentar respostas, o GEO ajuda a marca a se tornar uma fonte elegível para essa fundamentação. Então, enquanto o SEO faz a fonte ser encontrada, o GEO permite que a fonte seja utilizada.

Como tornar seu conteúdo mais utilizado por sistemas de Grounding?

As seguintes práticas são de grande valia para otimizar seus conteúdos de acordo com esse processo: 

• Produza conteúdo original. Não basta repetir informações genéricas. De acordo com o conceito de Information Gain, conteúdos capazes de adicionar algo novo, como perspectivas únicas e valor real em relação ao que já existe, são um grande diferencial.
• Demonstre experiência real. Conteúdo baseado em prática, cases, aprendizados, dados próprios e experiências de mercado tende a ser mais forte do que conteúdo genérico. Tudo isso ainda ajuda a ter um melhor Information Gain Score.
• Trabalhe entidades com clareza. Explique quem é a empresa, o autor, quais produtos ou serviços existem, quais mercados atende e como tudo isso se conecta.
• Use autores identificados. Autores com nome, cargo, histórico e especialidade ajudam a reforçar a confiança e contextualizar a autoridade por trás do conteúdo.
• Implemente schema markup. Priorize dados estruturados como Organization, Person, Article, FAQPage, BreadcrumbList, Product, LocalBusiness e Dataset (quando fizer sentido).
• Mantenha informações atualizadas. Grounding depende de fontes atuais e confiáveis. Conteúdo desatualizado perde valor, principalmente em temas que mudam rápido.
• Crie hubs de conhecimento. Construa clusters sobre temas relevantes para o seu negócio. Além de ser benéfico para o Grounding, isso ainda ajuda a consolidar sua estratégia de Topical Authority.

O futuro do Grounding

Algumas tendências merecem destaque aqui, como AI Mode, busca conversacional, agentes de IA, Grounding multimodal, uso de APIs, dados corporativos conectados, avaliação de Groundedness e personalização com fontes verificáveis.

O artigo foi um pouco para o “tecniquês”, mas é importante explicar o que está por trás de interfaces e plataformas que usamos diariamente e nos oferecem uma experiência de uso bastante positiva.

Tendo tudo isso posto, nosso papel enquanto profissionais de SEO e GEO é entender que não basta mais ser encontrado: é preciso ser incluído, escolhido e ser a fonte em que a IA confia para responder.

A pergunta agora não é mais se a sua marca aparece no Google. Agora, ela é se a marca é confiável o suficiente para fundamentar uma resposta de IA.

A nossa consultoria de GEO pode ajudar sua marca a conquistar visibilidade, autoridade e relevância nas novas experiências de busca com IA Generativa, indo além da superfície e ajudando a posicioná-la nesta nova realidade das buscas e interações com IA.

Assim como o Grounding ancora a resposta de IA em fontes confiáveis, a Hedgehog Digital ancora sua estratégia em um planejamento minucioso e detalhado para ajudá-lo(a) a conquistar os objetivos do seu negócio. Conte conosco para chegar ainda mais longe. Até a próxima!