Glossário de AI Visibility e GEO
Definições curtas e precisas dos termos que aparecem quando o assunto é ser citado pelas IAs. Cada verbete tem sua própria página, com schema DefinedTerm. Para conceitos mais longos, veja o hub Aprenda.
AI Visibility
A capacidade de uma marca ser encontrada, compreendida e citada por assistentes de IA quando usuários fazem perguntas sobre o seu mercado.
GEO (Generative Engine Optimization)
A prática de otimizar conteúdo para ser citado nas respostas de motores generativos de IA, como ChatGPT, Perplexity e Gemini.
Crawler de IA
O robô que coleta conteúdo da web para alimentar assistentes de IA: GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot e outros. Nenhum executa JavaScript.
Dados estruturados (JSON-LD / Schema.org)
Marcações que descrevem o conteúdo da página para máquinas: o que ela é, quem escreveu, quando foi publicada.
E-E-A-T
Experiência, Especialização, Autoridade e Confiança: os sinais de credibilidade que buscadores e IAs usam para escolher fontes.
Prompt-alvo
A pergunta em linguagem natural na qual uma marca quer ser citada por uma IA. É a unidade de medida da AI Visibility.
Resposta-âncora
O parágrafo de até 45 palavras logo abaixo de um H2-pergunta, escrito para ser recuperado sozinho e citado por uma IA.
Taxa de citação (citation rate)
A porcentagem de perguntas-alvo em que a marca aparece citada nas respostas das IAs, a métrica central da AI Visibility.
llms.txt
O arquivo em Markdown na raiz do site que oferece às IAs um mapa curado das páginas principais, com resumos.
AEO (Answer Engine Optimization)
A otimização de conteúdo para motores de resposta: ser a fonte citada dentro da resposta, e não uma posição em uma lista de links.
LLMO (Large Language Model Optimization)
A otimização para que o modelo encontre, entenda e reproduza corretamente o que a marca afirma sobre si mesma.
AISO (AI Search Optimization)
A otimização para as superfícies de busca mediadas por IA, dos assistentes às respostas geradas dentro do buscador.
Query fan-out
A técnica em que o motor decompõe a pergunta em várias sub-buscas simultâneas e reúne os resultados em uma resposta única.
Intenção latente (latent intent)
A pergunta que o usuário não digitou, mas que o motor infere e também busca. É onde a concorrência por citação é menor.
Relevance engineering
O termo que a iPullRank usa para a disciplina que sucede o SEO: engenharia de relevância para qualquer superfície de busca.
Share of voice em IA
A fatia das citações que cabe à marca diante de todos os concorrentes citados nas mesmas respostas.
Citation gap (lacuna de citação)
As perguntas-alvo em que a marca não aparece e um concorrente aparece. A lista de trabalho mais acionável que existe.
Retrieval (recuperação)
A etapa em que o sistema busca e seleciona as fontes que vão sustentar a resposta. O que não é recuperado não pode ser citado.
Baseline de AI Visibility
O retrato congelado de como as IAs respondem sobre a marca antes de qualquer publicação. Sem ela, nada é demonstrável depois.
AI Overviews
O resumo gerado por IA no topo da busca do Google. Quem governa o acesso é o Googlebot, não o Google-Extended.
AI Mode
A busca conversacional do Google para perguntas complexas, movida a query fan-out.
Método ReBo
A metodologia de AI Visibility em seis frentes de entrega, com o progresso medido em quatro níveis.
Perguntas frequentes sobre este glossário
Qual a diferença entre AI Visibility e GEO?
AI Visibility é o resultado: ser encontrado, compreendido e citado pelas IAs, e é o que se mede. GEO, Generative Engine Optimization, é a disciplina que produz esse resultado, e é o que se pratica. Você faz GEO para construir AI Visibility.
Preciso entender de tecnologia para aplicar estes conceitos?
Não para decidir. Os termos aqui existem justamente para que gestores, RI e marketing conversem com TI sem intermediários. A execução técnica, HTML estático, dados estruturados e liberação de crawlers, é uma entrega específica e finita que o time de tecnologia sabe fazer quando o pedido é claro.
Por onde começar se eu só puder ler três verbetes?
Comece por AI Visibility, que é o conceito guarda-chuva; depois crawler de IA, que explica quem lê o seu site; e então taxa de citação, que é a métrica com que tudo isso é medido.
Estes termos são padrão de mercado ou criados pela ReBo?
AI Visibility, GEO, E-E-A-T, crawler de IA, dados estruturados e llms.txt são termos de mercado, com origem indicada em cada verbete. O que é próprio da ReBo é o framework de 4 níveis e a organização dos cinco fatores de citação, sempre identificados como tal.
Onde vejo estes conceitos aplicados na prática?
No hub Aprenda, que reúne três artigos-pilar e quatro satélites com os fatores, os dados e os casos. Para o procedimento operacional, veja o método ReBo; para a entrega, o serviço.