Volume de conteúdo não resolve GEO: construa evidências para IA recomendar sua marca

Ter muito conteúdo publicado não significa necessariamente dar para uma IA informação suficiente para recomendar sua empresa.

Tenho pensado bastante nisso olhando para empresas que oferecem soluções muito parecidas. Às vezes uma tem um blog enorme, publica toda semana e explica muito bem o mercado. Outra tem menos conteúdo, mas você encontra cases detalhados, páginas de casos de uso, comparativos, integrações, avaliações, documentação e outras fontes falando sobre ela.

Quando alguém pergunta para uma IA qual empresa recomenda para resolver um problema específico, essas duas marcas não chegam na resposta com a mesma quantidade e qualidade de informação disponível.

E é aí que conteúdo e GEO começam a ficar mais interessantes.

Produzir mais não significa explicar melhor

Não acho que a conclusão seja que conteúdo deixou de ser importante. Muito pelo contrário.

Um bom case pode deixar extremamente claro para uma IA que determinada solução funciona para um tipo de empresa, dentro de um cenário específico e que já gerou determinado resultado.

O problema é achar que aumentar o volume resolve tudo.

Publicar 40 artigos genéricos sobre tendências do mercado pode acrescentar muito menos informação sobre a sua empresa do que um único case mostrando quem usou seu produto, qual problema precisava resolver, como utilizou a solução e qual foi o resultado.

A pergunta deixa de ser apenas "quanto estamos publicando?" e começa a ser "o que uma IA consegue entender sobre nós a partir do que estamos publicando?".

O formato também muda o quanto dessa informação fica disponível

Outra coisa que tenho observado é que às vezes a empresa já tem a informação que precisa. Ela só está no lugar errado ou em um formato pouco aproveitado.

O comercial tem apresentações cheias de casos reais. O time de CS conhece dezenas de situações em que clientes usam o produto. Existem comparações que aparecem em calls todos os dias. Há resultados interessantes publicados apenas em um post no LinkedIn ou escondidos dentro de um PDF.

Tudo isso é conhecimento sobre a empresa, mas nem sempre está organizado de uma forma fácil de encontrar, acessar e relacionar.

Por isso, às vezes a oportunidade não está em criar algo novo do zero. Está em transformar algo que já existe em uma página de case, uma página de caso de uso, uma FAQ, uma documentação, um comparativo ou outro formato que deixe aquela informação mais clara e acessível.

Quanto menos a IA precisar inferir, melhor

"Somos uma plataforma completa."

"Somos referência no mercado."

"Oferecemos uma solução inovadora."

Essas frases podem fazer sentido em uma comunicação institucional, mas dizem muito pouco para uma IA tentando descobrir qual solução recomendar para uma pergunta específica.

Agora compara isso com uma empresa que mostra quais segmentos atende, quais problemas resolve, com quais ferramentas integra, como clientes utilizam o produto e quais resultados já conseguiu gerar.

Tem muito menos coisa para interpretar.

A IA consegue relacionar uma pergunta específica a informações específicas sobre aquela solução.

É por isso que tenho olhado cada vez menos para conteúdo apenas como volume e mais para a quantidade de perguntas sobre uma empresa que conseguimos responder com evidências disponíveis.

E nem toda evidência precisa vir da própria empresa

Esse talvez seja um dos pontos mais importantes.

Você pode escrever no seu próprio site que tem o melhor produto do mercado. É muito diferente de existirem clientes falando sobre ele, avaliações, comparativos, matérias, comunidades, parceiros e outras fontes independentes corroborando partes dessa história.

Por isso GEO não termina no blog.

O site é uma parte da informação disponível sobre uma marca. O que existe fora dele também ajuda as IAs a construir uma percepção sobre quem é aquela empresa, o que ela faz e em quais contextos faz sentido mencioná-la ou recomendá-la.

Quanto mais consistente essa informação estiver entre diferentes fontes, menos a IA precisa preencher as lacunas sozinha.

Como a MencionAI entra nisso

É justamente essa distância entre o que uma empresa realmente é e o que as IAs conseguem entender sobre ela que a gente tenta encontrar na MencionAI.

Às vezes o gap está no conteúdo. Em outros casos está na ausência de determinadas evidências, nas fontes utilizadas pelas IAs, na forma como a empresa está sendo descrita ou até em uma questão técnica impedindo que determinada informação seja acessada.

Por isso o objetivo de um diagnóstico não deveria ser simplesmente terminar com uma lista de artigos para produzir.

A ideia é entender por que uma marca aparece, não aparece ou perde uma recomendação para outra empresa e transformar esses gaps em ações que façam sentido para aquele caso.

Porque você pode ter um produto excelente e clientes muito satisfeitos.

Se quase nenhuma evidência disso está disponível fora das conversas da sua equipe, fica difícil esperar que uma IA simplesmente saiba.

Pedro, CMO da MencionAI