Referência
Glossário GEO, AEO e LLM SEO - termos sem açúcar
Este sector inventa vocabulário mais depressa do que consegue defini-lo com rigor. Aqui está o que cada termo realmente significa, sem inflação de marketing - para usares a palavra certa e saberes exatamente o que ela implica.
Conceitos fundamentais
GEO - Generative Engine Optimization
Conjunto de práticas que tornam uma marca, produto ou site mais provável de ser citado por modelos de linguagem generativos - como ChatGPT, Gemini, Perplexity ou Claude - quando estes respondem a perguntas dos utilizadores. Ao contrário do SEO, não existe um ranking público a consultar - só se sabe se uma marca aparece disparando prompts sistematicamente e analisando as respostas.
AEO - Answer Engine Optimization
Prática de otimização para aparecer em respostas diretas de motores de busca tradicionais - featured snippets, painéis de resposta e blocos de "as pessoas também perguntam". Há sobreposição técnica significativa com GEO (estrutura, clareza, FAQ), mas os mecanismos de avaliação e os motores-alvo são diferentes: AEO serve motores de busca clássicos, GEO serve LLMs generativos.
LLM Search
Camada de pesquisa em que um modelo de linguagem faz pesquisa web em tempo real antes de responder - por exemplo, ChatGPT com search ativo ou Perplexity. Distingue-se da camada orgânica (o que o modelo já sabe do seu treino) porque depende do SEO tradicional do site consultado no momento da pesquisa.
RAG - Retrieval-Augmented Generation
Tecnologia que permite a um modelo de linguagem aceder a informação externa e atualizada em tempo real, em vez de depender apenas do conhecimento fixado no seu treino. É o mecanismo técnico por trás de funcionalidades como pesquisa web em assistentes de IA e de sistemas empresariais que consultam bases de conhecimento próprias.
Métricas e scores
GEO Score
Índice de 0 a 100 que mede a visibilidade orgânica de uma marca nas respostas de LLMs, combinando frequência de menção, posição relativa na resposta e qualidade da citação. Calculado apenas a partir de respostas orgânicas - sem pesquisa web nem contexto RAG injetado - para manter o número estável e comparável. Metodologia completa aqui.
RAG-Readiness
Medida de quão bem o conteúdo de um site está estruturado para ser recuperado eficazmente por sistemas RAG - a tecnologia que permite aos LLMs aceder a informação atualizada. Um site pode ter RAG-Readiness alta mas GEO Score baixo: isso indica que o conteúdo existe e está bem preparado, mas ainda não foi incorporado no conhecimento orgânico dos modelos.
IPD-IA - Índice de Preparação Digital para IA
Framework independente que analisa o nível de preparação digital de websites de empresas portuguesas para motores de resposta com IA, avaliando cinco pilares: estrutura técnica, estrutura semântica, preparação para IA, autoridade externa e estratégia de posicionamento. Consultar os resultados por setor.
Sinais técnicos
llms.txt
Ficheiro publicado na raiz de um domínio que orienta crawlers de IA sobre a
estrutura e conteúdo prioritário do site - o equivalente, para modelos de
linguagem, ao que o sitemap.xml é para motores de busca tradicionais.
ai.json
Ficheiro de metadados estruturados na raiz de um domínio, pensado para consumo direto por sistemas de IA - descreve a marca, os serviços e o contexto de forma legível por máquina, complementando os dados estruturados já presentes no HTML.
Schema Markup / Dados Estruturados
Vocabulário padronizado (Schema.org) inserido no código de uma página para descrever explicitamente entidades, produtos, serviços ou eventos, de forma que motores de busca e sistemas de IA consigam interpretar o conteúdo sem ambiguidade.
Clareza de Entidade
Grau em que um LLM consegue identificar inequivocamente o que uma marca é, faz e para quem - sem depender de inferência ou de dados contraditórios entre plataformas. É um dos fatores mais determinantes na probabilidade de uma marca ser citada corretamente.