Até pouco tempo atrás, aparecer bem no Google era o suficiente. Hoje, uma parte crescente das pessoas que buscam um advogado, uma clínica ou um fornecedor não digita mais uma palavra-chave numa barra de busca: pergunta diretamente ao ChatGPT ou ao Gemini.
Por que buscas por IA generativa mudam o jogo da visibilidade
A diferença é sutil, mas decisiva. O Google devolve uma lista de links para o usuário escolher. A IA generativa devolve uma resposta pronta, com dois ou três nomes citados, às vezes só um. Se a sua marca não está entre eles, ou pior, se a IA cita você com informações erradas, o cliente nunca chega a saber que você existia como opção.
Foi a partir dessa mudança que comecei a desenvolver, na Vértice Carioca, uma metodologia própria para medir e melhorar como empresas, clínicas e escritórios de advocacia são percebidos pelas IAs generativas. Chamamos isso de GEO/AEO (Generative Engine Optimization / Answer Engine Optimization), e o ponto de partida sempre é o mesmo: um diagnóstico.
A metodologia: seis blocos, dez perguntas, duas IAs
O diagnóstico Vértice segue um framework proprietário dividido em seis blocos temáticos, testados através de dez perguntas padronizadas que simulam como um cliente em potencial buscaria aquele profissional ou aquela empresa.
Cada pergunta é feita separadamente ao ChatGPT e ao Gemini, sempre sem contexto prévio, do jeito que um usuário real chegaria até ali. O que muda de um bloco para o outro é o ângulo da pergunta: identificação direta da marca, comparação com concorrentes, associação a especialidades ou serviços específicos, precisão de dados factuais (endereço, formação, área de atuação), e assim por diante, até completar os seis blocos.
O resultado não é uma opinião. É um retrato, rodada a rodada, de exatamente o que essas ferramentas dizem quando alguém pergunta sobre aquele negócio, e, mais importante, do que elas deixam de dizer.
O que sai do diagnóstico
Ao final das seis rodadas, cada cliente recebe dois números centrais: o Índice Geral de Visibilidade em IA e o Score Técnico, ambos numa escala de 0 a 10.
Mas o número é só a porta de entrada. O valor real está nos achados qualitativos por bloco: a IA confunde a empresa com um concorrente? Ignora um serviço que é, na prática, o carro-chefe do negócio? Associa o profissional a um endereço ou a uma equipe que não é a dele? Já vimos casos em que a IA descrevia corretamente os serviços de uma clínica, mas não conseguia associar o nome da própria psicóloga que atendia lá, porque a informação simplesmente não existia de forma estruturada em nenhum lugar que a IA pudesse ler.
Esses achados são o que orienta a segunda etapa do trabalho: schema markup, estruturação de conteúdo, FAQ, ajustes na ficha do Google Meu Negócio e produção de conteúdo que responda, com clareza, às perguntas que a IA está tentando responder por conta própria.
Um exemplo prático
Um dos primeiros clientes a passar pela metodologia completa foi uma clínica odontológica em Ipiranga, São Paulo. O diagnóstico inicial trouxe um índice de 2,8, com falhas de identificação em praticamente todos os blocos testados. Depois da implementação, o retest mostrou 7,2. A diferença não veio de um único ajuste, mas da soma de vários pequenos: dados estruturados, conteúdo organizado por especialidade, FAQ pensado para as perguntas reais que as pessoas fazem.
Vale a pena diagnosticar o seu caso
Se você nunca perguntou ao ChatGPT ou ao Gemini o que eles sabem (ou não sabem) sobre a sua empresa, essa é uma boa hora para começar. O diagnóstico existe justamente para tirar essa resposta do campo do achismo.
Se quiser entender como isso funcionaria para o seu negócio, me chame por aqui ou pelo site da Vértice Carioca.