15 perguntas (algumas respostas) e muitas reflexões sobre o futuro do SEO e da IA em 2026

Já tá todo mundo preparado pra 2026?

Porque a gente já entendeu que 2025 foi uma pancada, principalmente se você trabalha com Digital e precisou acompanhar e adaptar seu negócio a tudo o que foi acontecendo. Só de acompanhar as mudanças no nosso Guia de updates de IA e nos relatórios mensais de altos e baixos, deu pra ver que a coisa foi atribulada.

O fato é que esse ano já começa com muitas perguntas (e algumas respostas! Não todas, é verdade, mas seguimos testando, pesquisando e trabalhando muito), e ficar por dentro de tudo não significa apenas saber o que esperar. É participar do diálogo e contribuir!

Pensando nisso, fizemos uma lista de 15 perguntas que a comunidade tem feito muito por aí. E não só isso! Trazemos também linhas de pensamento, respostas e reflexões sobre o que já sabemos e o que ainda está sendo validado.

Esperamos que curta e, mais importante, manda aí sua opinião sobre a forma como você enxerga toda essa transformação!

Aqui, você vai ver:

1. SEO tradicional ainda importa quando a IA responde direto?

E muito! E pesquisas recentes mostram isso de forma concreta.

Sistemas de busca tradicionais e motores generativos (modelos de IA) consomem o conteúdo que foi rastreado, indexado e classificado por mecanismos de busca tradicionais, como o Google. O lance é que eles não operam à parte da web indexada, e conteúdos com bom SEO técnico continuam sendo mais propensos a serem citados diretamente em respostas de IA. 

Além disso, um relatório que analisou 25.000 buscas concluiu que sites que ocupam a posição #1 no Google têm probabilidade considerável de aparecer em respostas de IA, cerca de 25% dos casos analisados.

Por que isso importa?

SEO clássico não desapareceu! Ele simplesmente ganhou outra camada de relevância: servir de base confiável para respostas geradas por IA, não apenas para listagem em links. Afinal de contas, SEO é sobre entender as questões que os usuários têm, e como as marcas podem aparecer e oferecer as melhores respostas.

2. SEO ainda é sobre Google?

Claro que sim, mas não mais exclusivamente!O Google continua sendo o principal organizador da web e a base técnica sobre a qual boa parte do ecossistema de busca ainda se apoia. Rastreamento, indexação, sinais de qualidade, autoridade e intenção continuam passando, em grande medida, por ele. Ignorar isso seria ignorar a realidade.

Ao mesmo tempo, estudos de mercado, como este da Semrush, mostram que a descoberta de informação está se distribuindo. Ferramentas de busca generativa e modelos de linguagem passaram a ocupar um papel ativo no processo: não apenas respondem perguntas, mas orientam decisões, resumem cenários e ajudam usuários a explorar temas sem necessariamente recorrer a uma SERP tradicional.

Relatórios recentes indicam que essas experiências estão cada vez mais presentes tanto em ambientes móveis quanto em aplicações independentes, como LLMs voltados à pesquisa e à tomada de decisão. O conteúdo não é encontrado por uma lista de links, mas incorporado diretamente à resposta, muitas vezes sem que o usuário perceba a origem.

Isso muda o enquadramento do SEO. Ele deixa de ser apenas “otimizar para o Google” e passa a ser otimizar para ser encontrado, compreendido e reutilizado em diferentes superfícies de busca. O Google continua sendo uma delas (talvez a mais importante!), mas não a única.

Na visão da Wesearch, o SEO de hoje precisa considerar:

• como o conteúdo circula fora da SERP tradicional

• se ele é interpretável e citável por sistemas generativos

• se a marca aparece como referência mesmo quando o clique não acontece

• se há consistência semântica entre site, comunidades, mídia e outros canais

Por que isso importa?

O ecossistema de busca se tornou multicanal. E o papel do SEO passa a ser garantir coerência, clareza e autoridade em todos os pontos onde a informação é descoberta, não apenas dentro do Google.

3. Aparecer em respostas de IA é o novo topo da SERP?

Vamos com calma aqui!

Tradicionalmente, aparecer no topo significava estar no primeiro lugar da primeira página de resultados. Hoje, aparecer na resposta de um assistente ou num AI Overview significa que o seu conteúdo foi selecionado e considerado relevante, o que ajuda a integrar a resposta.

Pesquisas do Semrush mostram que as ferramentas de AI Overviews chegaram a aparecer em ~25% das consultas em 2025, com grande impacto em como os usuários consomem informação.

O que nós analisamos sobre o dado mais interessante desse estudo, é que embora os AI Overviews tenham ampliado dramaticamente a quantidade de respostas geradas, a taxa de zero-click tem oscilado. Ou seja, a relação entre respostas diretas e cliques não é tão linear quanto parece.

Por que isso importa?

Estar citado em uma resposta de IA não substitui diretamente estar em #1 no Google, mas cada vez mais significa visibilidade contextualizada, que muitas vezes elimina a necessidade de clique. Sem contar que essas citações também correspondem a uma importância real de PR e autoridade da marca. Isso pode fazer muito sentido para marcas que querem se expor como referência.  

4. O que exatamente é AEO (Answer Engine Optimization)?

AEO costuma aparecer como um “novo conceito”, mas, na prática, ele descreve muito mais um tipo de ajuste no foco: otimizar conteúdos para que eles possam ser usados como resposta direta por motores de busca e modelos de IA, não apenas listados como links em uma SERP.

Em vez de pensar exclusivamente em páginas desenhadas para ranquear, o AEO parte de uma pergunta simples:

Esse conteúdo consegue responder algo de forma clara, completa e confiável, sem exigir esforço extra de interpretação?

Do nosso ponto de vista na Wesearch, isso não rompe com o SEO tradicional. Pelo contrário: AEO sempre foi o ponto, e é consequência natural de um SEO bem feito, pensado no usuário e na melhor compreensão possível do conteúdo produzido. Quem sempre se preocupou em explicar bem, estruturar ideias e responder dúvidas reais já vinha, de certa forma, trabalhando nessa direção.

A diferença é que, agora, essa clareza também precisa ser legível para máquinas que sintetizam respostas, não apenas para humanos que navegam por páginas.

Alguns elementos costumam aparecer com frequência em conteúdos que performam bem nesse contexto:

• Respostas diretas e objetivas para perguntas específicas, sem rodeios desnecessários

• Estrutura clara, com trechos que fazem sentido mesmo fora do texto completo

• Uso de marcações semânticas (como schema) para explicitar entidades, relações e contexto

• Conteúdo que pode ser citado ou resumido sem perder precisão ou gerar ambiguidade

Por que isso importa?

No fim, AEO não é sobre “escrever para robôs”. Estamos falando sobre reduzir atrito na compreensão, algo que sempre esteve no centro de um SEO orientado à experiência do usuário. A diferença é que, agora, essa experiência acontece também na camada de síntese, onde humanos muitas vezes nem chegam a ver a página, mas ainda consomem, direta ou indiretamente.

5. UX ainda importa se os cliques estão caindo?

E como! Em um mundo onde as IAs geram respostas completas, UX se transforma em experiência interpretável por máquina.

A forma como o conteúdo é estruturado (títulos claros, respostas diretas, parágrafos concisos) facilita a extração automática de trechos de resposta. Isso não substitui qualidade de marca ou valor editorial, mas define a probabilidade de sua informação ser reutilizada por um modelo generativo.

Por que isso importa?

UX continua sendo sobre facilitar a navegação humana e deixá-la mais gostosa. Afinal, pensamos no usuário, certo? Mas agora, também estamos falando em facilitar a compreensão da máquina.

6. Como a IA define ou sinaliza autoridade ao escolher quem citar?

Os modelos generativos não expõem seus segredinhos publicamente, mas análises empíricas e estudos acadêmicos já permitem identificar padrões consistentes sobre como a autoridade é inferida quando uma fonte é escolhida para compor uma resposta.

De forma geral, o que acontece é um favorecimento de conteúdos que se repetem de maneira coerente em diferentes contextos. Ou seja, o ponto não é só estar certo uma vez, mas aparecer como referência ao longo do tempo, em múltiplos ambientes e formatos. Quando uma informação é reiterada por fontes confiáveis, ela se torna mais “segura” para ser reutilizada por um modelo generativo, entende?

Outro ponto recorrente nas pesquisas é a importância da clareza semântica. Conteúdos com estrutura bem definida, linguagem factual e conceitos explicitados com precisão são mais fáceis de interpretar, extrair e recombinar. Isso não significa empobrecer o conteúdo, mas reduzir ambiguidades. Isso é algo que sempre foi benéfico para o usuário humano e agora também para a máquina, inclusive.

Na prática, isso reforça uma lógica que já conhecemos no SEO orientado a conteúdo:

• presença consistente fora do próprio site (citações, menções, referências)

• profundidade temática ao longo do tempo, não apenas em um único texto

• uso cuidadoso da linguagem para evitar ruído semântico

• estrutura que permita entendimento rápido sem perda de contexto 

Por que isso importa?

Do ponto de vista da Wesearch, não se trata de “otimizar para agradar a IA”, mas de tornar o conteúdo mais inteligível, verificável e reutilizável. A autoridade, bem nesse caso, não é um atributo declarado, é como algo inferido a partir de recorrência, clareza e validação externa.

7. GEO (Generative Engine Optimization) é só hype ou já tem evidência?

E lá vem mais uma sigla que tem gerado muita discussão!

GEO ficou popular porque ajuda a nomear um fenômeno real: motores generativos não produzem respostas do zero. O que eles fazem é combinar, sintetizar e priorizar informações que já circulam pela web. E, nesse processo, o tipo de fonte que alimenta essas respostas importa muito.

Sistemas generativos tendem a recorrer com mais frequência a fontes de terceiros, especialmente aquelas que aparecem de forma recorrente em diferentes contextos: matérias, estudos, fóruns técnicos, documentação, análises especializadas. Em muitos casos, esse conteúdo externo tem mais peso do que informações publicadas apenas nos canais proprietários da própria marca.

Isso explica por que conceitos como earned media ganham mais relevância: não como substitutos do SEO clássico, mas como camadas adicionais de autoridade e contexto.

Quando um conteúdo é citado, referenciado ou discutido em ambientes confiáveis, ele passa a existir não só como página, mas como conhecimento validado socialmente, algo que os modelos generativos tendem a valorizar.

Assim como no caso do AEO, o GEO não substitui o SEO nem cria uma nova disciplina isolada. Ele incorpora práticas que sempre fizeram parte de uma estratégia sólida, mas que agora ficam ainda mais evidentes:

• presença consistente em diferentes domínios e contextos

• conteúdos que geram referência, não apenas tráfego

• participação em discussões relevantes do ecossistema

• construção de autoridade além do próprio site

A implicação prática é clara: não basta estar bem posicionado na SERP. Para aparecer em respostas de IA, o conteúdo precisa circular, ser mencionado e ganhar vida fora do domínio da marca, em comunidades, veículos especializados, fóruns e materiais de referência.

Por que isso importa?

Em resumo, GEO não é uma “nova regra”. É um sinal de que o SEO bem pensado, sempre foi maior do que ranking, e agora isso ficou impossível de ignorar.

8. As IAs podem ser muito influenciáveis

Podem, mas não é porque elas “acreditam em qualquer coisa”.

O ponto central é outro: modelos generativos tendem a reutilizar o conteúdo que melhor responde à pergunta, não necessariamente o que faz a negação mais correta ou cuidadosa. Quando precisam montar uma resposta, eles priorizam clareza, completude e alinhamento com a intenção da consulta.

Isso significa que conteúdos que explicam algo de forma direta, estruturada e afirmativa costumam ser mais reaproveitados do que conteúdos que apenas dizem “isso não é verdade” ou “isso não funciona”, sem entrar em detalhes.

Alguns padrões ficam claros:

• respostas completas têm vantagem sobre negações vagas

• conteúdos que seguem a lógica da pergunta são mais fáceis de reutilizar

• explicações detalhadas geram mais “matéria-prima” para a IA sintetizar

Isso não quer dizer que a IA seja ingênua ou facilmente enganada. Quer dizer que ela é otimizada para entregar respostas úteis, e não para julgar intenções ou fazer checagem

editorial profunda como um humano faria.

Por que isso importa?

Porque, nesse cenário, não basta “estar certo”. É preciso explicar bem. Conteúdos que deixam lacunas, evitam entrar no detalhe ou apostam só em refutação acabam sendo menos úteis para sistemas que precisam construir respostas completas.

No fim, a influência não vem do exagero ou da manipulação, mas da capacidade de responder melhor. E isso reforça algo que já defendemos há tempos: SEO, conteúdo e autoridade continuam sendo sobre clareza, profundidade e responsabilidade editorial.

9. Multimodalidade (texto + voz + imagens) faz diferença?

Sim! A tendência é clara: modelos generativos não consomem apenas texto. Conteúdos multimodais (imagens com descrição semântica, vídeos com transcrição clara, áudio contextualizado) têm maior chance de aparecem em respostas híbridas, especialmente em queries complexas ou exploratórias.

10. E-E-A-T virou só buzzword ou continua crítico?

E-E-A-T (Experiência, Especialização, Autoridade e Confiança) pode até ter virado um termo desgastado em algumas discussões de SEO, mas isso não diminui sua relevância, ainda mais agora!

No contexto de buscas mediadas por IA, esses sinais tendem a ganhar ainda mais peso, especialmente em temas sensíveis como saúde, finanças, direito e segurança.

Quando modelos generativos constroem uma resposta, eles não estão apenas escolhendo o melhor texto, mas tentando reduzir o risco de erro. E, para isso, recorrem a fontes que demonstram consistência, especialização e validação ao longo do tempo. Por causa disso,  conteúdos com sinais claros de E-E-A-T se tornam mais “seguros” de serem citados, justamente porque carregam menos ambiguidade e maior confiabilidade contextual.

À medida que os modelos passam a combinar múltiplas fontes, conteúdos com E-E-A-T forte funcionam como âncoras. Eles ajudam a estabilizar a resposta, reduzindo contradições e informações frágeis. Isso é algo super importante quando a IA precisa sintetizar versões diferentes de um mesmo assunto.

Na prática, isso não significa “otimizar para um checklist de E-E-A-T”, mas reforçar fundamentos que sempre fizeram parte de um SEO de conteúdo maduro:

• produção de conteúdo tecnicamente sólido, preciso e atualizado

• autoria clara, com contexto sobre quem escreve e por quê

• uso explícito de referências factuais, estudos e fontes verificáveis

• transparência editorial, especialmente em temas de maior impacto

Por que isso importa?

E-E-A-T deixa de ser apenas um critério de avaliação do Google e passa a atuar como um sinal de confiabilidade reutilizável. Quanto mais fácil for para humanos e máquinas entenderem quem está falando, com base em quê e com qual nível de experiência, maior a chance de esse conteúdo ser incorporado — direta ou indiretamente — nas respostas geradas por IA.

11. Otimizar especificamente para IA pode dar ruim?

Sim! Se quem produz conteúdo exagerar na tentativa de agradar a IA sem pensar em utilidade real para o usuário humano.

O consenso emergente em estudos de mercado é que:

• conteúdos muito simplificados tendem a ser “compreendidos” pela IA, mas não retêm engajamento 

• SEO clássico ainda precisa existir como base técnica para que a IA encontre e entenda o conteúdo 

Ou seja, as IAs dependem de conteúdo que já foi organizado por SEO tradicional, mas uma abordagem que só olha para “responder perguntas de IA” pode deixar de lado nuances importantes de experiência humana. 

Por que isso importa?

Otimizar exclusivamente para IA sem observar sua fundação técnica e sem agregar valor a humanos pode comprometer métricas como engajamento, confiança e até posicionamento tradicional.

12. Conteúdo original ainda vale a pena?

Vale muito, e talvez nunca tenha sido tão estratégico.

Mesmo com modelos de IA capazes de gerar resumos, comparações e explicações em segundos, eles continuam operando sobre um princípio básico: não criam fatos novos. O que fazem é sintetizar, recombinar e hierarquizar informações que já existem. Isso coloca o conteúdo original (dados próprios, análises inéditas, recortes específicos) como matéria-prima fundamental para respostas confiáveis e interessantes para quem consome.

Quando um modelo precisa sustentar uma afirmação, ele tende a recorrer a fontes que apresentem informação primária, não apenas reinterpretações. Conteúdos que trazem números próprios, metodologias explícitas, estudos de caso ou leituras originais têm mais chance de serem reutilizados porque reduzem o risco de erro e ambiguidade.

Há também um efeito colateral importante: à medida que a web se enche de conteúdos derivados ou “reescritos por IA”, materiais originais passam a funcionar como âncoras de confiança. Eles não apenas alimentam os modelos, mas também servem de referência para outros conteúdos (humanos e automatizados) criando um efeito de recorrência que aumenta sua visibilidade.

Dá pra dizer que isso reforça algumas escolhas editoriais:

• investir em dados próprios, mesmo que em escala menor

• publicar análises que tragam leitura, contexto e interpretação, não só compilação

• documentar processos, aprendizados e experimentos reais

• evitar depender exclusivamente de conteúdos genéricos facilmente reproduzíveis

Por que isso importa?

Conteúdo original deixa de ser apenas um diferencial competitivo e passa a ser

infraestrutura. É ele que sustenta autoridade, gera citações externas e alimenta — direta ou indiretamente — os sistemas de IA que hoje mediam a descoberta de informação.

13. Como medir sucesso quando o clique diminuiu?

Esse é um dos pontos que mais discutimos e pensamos por aqui em 2025. Veja só:

Quando o clique deixa de ser o principal ponto de contato, a métrica isolada perde poder explicativo. Isso não significa que medir ficou impossível, mas que o sucesso precisa ser lido de forma mais ampla, considerando exposição, influência e recorrência, não apenas tráfego direto.

Você deve ter percebido que em ambientes mediados por IA, o conteúdo muitas vezes cumpre seu papel antes do clique acontecer. Ele informa, orienta e influencia decisões mesmo quando o usuário não acessa a página. Ignorar isso é subestimar o impacto real do conteúdo.

Então, começam a ganhar relevância métricas que ajudam a entender se o conteúdo está participando da conversa, mesmo fora do modelo clássico de navegação:

• Citações em respostas de IA: indicam quantas vezes o conteúdo (ou a marca) é usado como base para respostas geradas. Não é simples de mensurar hoje, mas já funciona como um sinal qualitativo importante de autoridade e utilidade.

• Presença em AI Overviews e resumos generativos: aqui, o foco deixa de ser posição e passa a ser contexto: em quais tipos de perguntas seu conteúdo aparece e com que papel (fonte principal, complemento, validação).

• Engajamento indireto: menções em redes sociais, fóruns, newsletters, comunidades técnicas e conteúdos de terceiros ajudam a entender se o material está sendo discutido, referenciado e reaproveitado, sinais que influenciam tanto humanos quanto modelos de IA.

• Busca por marca e termos associados: o crescimento de buscas de marca ou de conceitos diretamente ligados a ela indica que o conteúdo está gerando memória e reconhecimento, mesmo quando não gera clique imediato.

Por que isso importa?

Medir sucesso nesse novo cenário não é abandonar o tráfego, mas colocá-lo em perspectiva. O clique passa a ser apenas um dos sinais (e não mais o único) de que o conteúdo está cumprindo seu papel: ser útil, compreendido e referenciado.

14. Prompts dificultam o monitoramento?

Empresas como Google, OpenAI e Microsoft já deixaram claro que modelos generativos lidam com linguagem natural aberta, não com listas fixas de termos. Uma mesma intenção pode ser expressa de dezenas (ou centenas) de formas diferentes, variando por contexto, histórico, localização e até estilo do usuário.

Além disso, as respostas:

• são dinâmicas, não replicáveis palavra por palavra

• mudam conforme o encadeamento da conversa

• são influenciadas por personalização e contexto prévio

Isso quebra a lógica clássica de monitoramento baseada em:

• ranking estático

• conjunto fechado de palavras-chave

• consultas previsíveis

Na prática, acompanhar desempenho em ambientes de IA não é mais “mapear termos”, mas entender padrões de intenção, tipos de pergunta e contextos em que a marca aparece (ou não aparece).

Por que isso importa?

Porque insistir em métricas e modelos de monitoramento pensados para SERPs tradicionais gera uma falsa sensação de controle. O desafio agora é menos sobre rastrear cada variação de prompt e mais sobre garantir consistência, clareza e presença nos temas certos, independentemente de como a pergunta é formulada.

15. Entender o que a IA “sabe” sobre a marca importa?

Os principais players do mercado já explicaram que modelos generativos constroem respostas a partir de:

• conteúdos disponíveis publicamente

• fontes recorrentes e citadas em diferentes contextos

• padrões de linguagem associados a entidades (marcas, pessoas, conceitos)

Ou seja: a IA não “pesquisa” sua marca em tempo real como um usuário faria. Ela reconstrói o que já reconhece sobre ela a partir do que circula na web, em conteúdos editoriais, técnicos, institucionais e de terceiros.

Nesse processo, entram fatores como:

• onde a marca aparece (site, mídia, comunidades, documentação)

• com que linguagem e contexto ela é mencionada

• se há consistência entre discurso, posicionamento e temas associados

Por que isso importa?

Porque, em 2026, SEO técnico não será apenas sobre rastreabilidade de páginas, mas sobre controlar o entendimento semântico da marca. Saber o que a IA “sabe” (e de onde isso vem) vira pré-requisito para corrigir distorções, reforçar autoridade e garantir que a marca seja interpretada da forma certa, mesmo quando o clique não acontece.