O Google afirma que GEO e AEO são apenas SEO. A conclusão está publicada no próprio guia de otimização para IA generativa da empresa, como mostramos aqui. Mas o que exatamente significam essas siglas, de onde vieram e por que você deveria se importar com elas?
O que é AEO
AEO (Answer Engine Optimization) é o termo mais antigo. Foi cunhado por Jason Barnard, fundador da Kalicube, em 2017, durante uma pesquisa em parceria com a Trustpilot sobre como marcas poderiam ser escolhidas como resposta direta pelos mecanismos de busca. O conceito nasceu da observação de que o Google já não se limitava a listar links. Ele estava respondendo perguntas diretamente, com featured snippets, knowledge panels e People Also Ask. AEO é a prática de estruturar conteúdo para ser extraído e exibido como uma resposta única, seja num snippet do Google, numa resposta de assistente de voz ou num AI Overview.
O que é GEO
GEO (Generative Engine Optimization) surgiu em 2023, formalizado no paper acadêmico “GEO: Generative Engine Optimization”, de Aggarwal et al., apresentado no KDD 2024 por pesquisadores de Princeton, Georgia Tech e IIT Delhi. O termo descreve a otimização para motores generativos, sistemas como ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity que não extraem uma resposta única de uma página, mas sintetizam uma resposta a partir de múltiplas fontes. O estudo mostrou que técnicas como adicionar citações e estatísticas aumentavam a visibilidade de uma fonte em até 40% nas respostas geradas por IA.
GEO vs AEO: qual é a diferença prática?
Na prática, a sobreposição é enorme. AEO foca em ser a resposta extraída, como featured snippets, AI Overviews e assistentes de voz. GEO foca em ser a fonte citada dentro de uma resposta sintetizada por IA, como as do ChatGPT. Um é mais extrativo; o outro, mais generativo. O Google, no entanto, trata ambos como SEO, e está correto em grande parte. Cerca de 80% da base de qualquer uma dessas disciplinas vem de um bom SEO: conteúdo original, estrutura técnica limpa, indexação adequada e autoridade de domínio.
Como aplicar no seu conteúdo
Se você produz conteúdo para a web, o caminho é o mesmo independente da sigla: escreva para pessoas, responda perguntas de forma direta, cite fontes confiáveis e organize o texto com headings claros. Além disso, mantenha presença consistente em canais que os LLMs usam como referência, como Wikipedia, Reddit e diretórios do setor, e garanta que sua marca seja uma entidade reconhecível na web. Quer se aprofundar nos padrões que os agentes de IA estão usando para ler seu conteúdo? Leia nosso artigo sobre MCP, A2A, ARD e LLMs.txt.
