Dicionário de IA: glossário de termos de pesquisa por IA e GEO

AEO (Answer Engine Optimization)

A Answer Engine Optimization é a prática de otimizar conteúdo para que os motores de resposta por IA o selecionem como fonte de uma resposta direta. Está estreitamente ligada ao GEO, com a ênfase em ser a resposta, em vez de ser um dos dez links azuis.

Agente (agente de IA)

Um agente de IA é um sistema que usa um modelo de linguagem para executar ações — chamar ferramentas, navegar ou concluir tarefas em vários passos — em vez de apenas devolver texto. Os agentes são a razão pela qual protocolos como o MCP importam: precisam de uma forma segura e padronizada de aceder a dados e serviços externos.

AI Mode

O AI Mode é a experiência de pesquisa conversacional e gerada por IA da Google, onde uma interface em estilo de chat responde diretamente a perguntas de seguimento. As aparições dentro do AI Mode não podem ser medidas como os rankings clássicos, embora os cliques que gera possam ser monitorizados em analítica.

AI Overview

Uma AI Overview é o resumo gerado por IA que a Google coloca no topo de muitos resultados de pesquisa, reunindo informação de várias fontes e citando-as. Conquistar um lugar entre essas fontes citadas é um objetivo central do GEO.

Alucinação

Uma alucinação é uma afirmação confiante mas falsa ou inventada, produzida por um modelo de IA. Conteúdo forte, bem estruturado e citável reduz a probabilidade de um motor inventar detalhes sobre a sua marca em vez de recorrer aos factos corretos.

B

Base de dados vetorial

Uma base de dados vetorial armazena embeddings e encontra as correspondências mais próximas de uma consulta pelo significado, em vez de por palavras-chave exatas. É o motor de recuperação por trás da pesquisa semântica e da maioria dos sistemas RAG.

C

Chunking

O chunking é o processo de dividir o conteúdo em passagens mais pequenas para que um sistema de recuperação consiga indexar e obter o trecho mais relevante. Uma estrutura clara — secções curtas, cabeçalhos descritivos, parágrafos autónomos — torna o conteúdo mais fácil de dividir em chunks e de recuperar.

Citação

Uma citação de IA é uma referência ao seu site ou marca dentro de uma resposta gerada por IA, apresentada como fonte com link, nota de rodapé ou menção inline. As citações são, para a pesquisa por IA, o que os rankings são para o SEO clássico: a unidade de visibilidade pela qual está a competir.

Crawler de IA

Um crawler de IA é um bot operado por uma empresa de IA para recolher conteúdo da web para treino ou recuperação em tempo real — por exemplo, o GPTBot, o ClaudeBot, o Google-Extended ou o PerplexityBot. O seu robots.txt controla quais deles podem aceder ao seu site.

D

Dados de treino

Os dados de treino são o conjunto de texto e outros conteúdos com que um modelo aprendeu antes de ser implementado. Se a sua marca e os seus factos estiverem bem representados pela web, é mais provável que se reflitam naquilo que um modelo já "sabe".

E

Embedding

Um embedding é uma representação numérica de texto (ou imagens) que capta o significado sob a forma de uma lista de números, para que um modelo possa medir o grau de semelhança entre dois conteúdos. Os embeddings são a base da pesquisa semântica e da recuperação dentro dos sistemas de IA.

Entidade

Uma entidade é uma coisa distinta e identificável — uma pessoa, marca, produto ou lugar — que os motores reconhecem e relacionam num grafo de conhecimento. Ser reconhecida como uma entidade clara ajuda os motores de IA a associar a sua marca aos temas certos e a mencioná-la com confiança.

F

Fine-tuning

O fine-tuning é o processo de continuar a treinar um modelo base com um conjunto de dados focado para especializar o seu comportamento ou conhecimento. É distinto da recuperação: o fine-tuning incorpora a informação no modelo, enquanto a recuperação a obtém no momento da resposta.

G

GEO (Generative Engine Optimization)

A Generative Engine Optimization é a disciplina de otimizar o seu conteúdo e a presença da sua marca para que os motores de IA generativa o mencionem e o citem. Estende o SEO ao ChatGPT, ao Gemini, ao Perplexity e às AI Overviews.

Grafo de conhecimento

Um grafo de conhecimento é um mapa estruturado de entidades e das relações entre elas. Os motores de IA apoiam-se nos grafos de conhecimento para desambiguar marcas e decidir em que factos confiar a seu respeito.

Grounding

O grounding acontece quando um motor de IA baseia a sua resposta em fontes recuperadas e verificáveis, em vez de apenas nos parâmetros com que foi treinado. As respostas com grounding são as que têm maior probabilidade de incluir citações — e é precisamente por isso que importa ser uma fonte recuperável e fiável.

L

LLM (Large Language Model)

Um large language model é um modelo de IA treinado com enormes quantidades de texto para prever e gerar linguagem — o motor por trás do ChatGPT, do Claude, do Gemini e de outros. No final, tudo na pesquisa por IA assenta num deles.

llms.txt

O llms.txt é um ficheiro de texto simples proposto que aponta os modelos de IA para o seu conteúdo mais importante de forma limpa e estruturada. A adoção ainda está a surgir e não substitui um conteúdo sólido e rastreável.

M

MCP (Model Context Protocol)

O Model Context Protocol é uma norma aberta que permite aos assistentes de IA ligarem-se a ferramentas e fontes de dados externas de forma consistente. É a forma como um modelo pode chamar de forma segura um serviço como a SEOcrawl para obter dados de SEO em tempo real, em vez de adivinhar a partir do treino.

Monitorização de menções da marca

A monitorização de menções da marca na pesquisa por IA significa acompanhar quando, onde e como os motores de IA nomeiam a sua marca nas suas respostas. É a base de qualquer estratégia de visibilidade em IA, já que não se pode melhorar aquilo que não se consegue ver.

Motor de respostas

Um motor de respostas é qualquer sistema que responde a uma consulta com uma resposta sintetizada em vez de uma lista de links — o ChatGPT, o Perplexity, o Gemini e as AI Overviews da Google são todos exemplos disso. O termo enquadra a mudança estratégica que está por trás do AEO.

Multimodal

Multimodal descreve um modelo capaz de processar mais do que um tipo de entrada — texto, imagens, áudio ou vídeo — dentro do mesmo sistema. É a razão pela qual os motores de IA conseguem agora ler uma captura de ecrã ou um gráfico, e não apenas palavras.

P

Prompt

Um prompt é a instrução ou a pergunta que dá a um modelo de IA para produzir uma resposta. Na pesquisa por IA, os prompts que os utilizadores reais escrevem são as consultas para as quais está a tentar aparecer.

Prompt tracking

O prompt tracking consiste em monitorizar como os motores de IA respondem a um conjunto definido de prompts ao longo do tempo — que marcas mencionam, que fontes citam e como isso muda. É o equivalente, na pesquisa por IA, à monitorização de rankings.

Q

Query fan-out

O query fan-out é a técnica em que um motor de IA decompõe uma pergunta do utilizador em várias subconsultas, as executa em paralelo e sintetiza os resultados numa única resposta. Compreendê-lo explica por que razão cobrir um tema de forma exaustiva supera segmentar uma frase exata.

R

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

O RAG é uma arquitetura em que um modelo recupera documentos relevantes no momento da resposta e os usa para gerar uma resposta fundamentada e com fontes. A maioria das experiências de pesquisa por IA é uma forma de RAG — e é por isso que ser recuperável é tudo o que conta.

Reranking

O reranking é um passo de segunda passagem que reordena as passagens recuperadas por relevância antes de o modelo escrever a sua resposta. É uma das razões pelas quais a passagem mais útil e mais pertinente costuma vencer a meramente popular.

S

Share of voice em IA

O share of voice em IA é a percentagem de respostas de IA, para um tema ou conjunto de prompts, em que a sua marca aparece em comparação com os concorrentes. É a métrica de referência para medir a visibilidade em IA e para fazer benchmarking face aos rivais.

T

Token

Um token é a unidade de texto que um modelo lê e gera — aproximadamente uma palavra ou um fragmento de palavra. Os tokens importam porque definem os limites de contexto de um modelo e o custo de o executar.

Z

Zero-click

Um resultado zero-click é aquele em que o utilizador obtém a resposta diretamente na interface e nunca visita um site. As respostas de IA fizeram subir o zero-click, e é por isso que a visibilidade dentro da resposta — citações e menções — passou a importar tanto como o clique.