A inteligência artificial (IA) da Google aplicada à pesquisa recorre a dois mecanismos complementares: o RAG e o query fan-out. São estes processos que ajudam a determinar a seleção de conteúdos e a respetiva citação nas respostas geradas. Compreender o seu funcionamento permite, pois, perceber por que razão as boas práticas de SEO continuam a ser essenciais, assim como o que muda para quem produz conteúdo.
Nos artigos anteriores desta série, abordámos o GEO e o AEO como pilares da estratégia de visibilidade na era da IA. A Google adota, contudo, uma perspetiva diferente. Do seu ponto de vista, não existem disciplinas autónomas: existe SEO aplicado a um contexto de pesquisa em rápida transformação.
Quem tem razão? Na prática, ambas as perspetivas são válidas. Perceber como se complementam permite, então, construir uma estratégia mais consistente.
Primeiramente, como é que a IA da Google encontra e seleciona o conteúdo?
Quando alguém faz uma pesquisa no Google AI Mode, a geração da resposta não se baseia apenas no conhecimento prévio do modelo. Antes de produzir o texto, o sistema procura informação relevante e atualizada no índice da Google, analisa conteúdos específicos e utiliza-os para fundamentar a resposta.
Os links apresentados permitem, portanto, aceder a páginas que sustentam a informação disponibilizada.
O que é o grounding?
Trata-se do processo de fundamentação de uma resposta gerada por IA com informação recuperada de fontes verificáveis.
É precisamente por essa razão que a Google afirma, nas suas orientações oficiais, que as boas práticas de SEO continuam, inegavelmente, a ser relevantes. Afinal, as funcionalidades de IA generativa estão integradas nos sistemas centrais de classificação utilizados pelo motor de pesquisa.
Com efeito, uma estrutura técnica clara e um conteúdo útil e acessível facilitam a descoberta, a compreensão e a seleção da informação, embora não garantam a sua inclusão numa resposta.
Na base deste processo encontram-se dois mecanismos complementares que influenciam a informação recuperada e utilizada nas respostas:
- O RAG;
- O query fan-out.
RAG: a IA lê antes de responder
RAG significa Retrieval-Augmented Generation, expressão que pode traduzir-se como “geração aumentada por recuperação de informação”.
Este mecanismo permite à IA da Google recorrer a páginas relevantes e atualizadas do índice de pesquisa antes de formular uma resposta. Ao fundamentar o texto em informação recuperada da web, o sistema reduz o risco de apresentar conteúdos incorretos ou desatualizados, embora não elimine por completo a possibilidade de erro.
O processo segue cinco passos, a saber:
- O utilizador faz uma pergunta. Por exemplo, “Quais são as melhores práticas de SEO para 2026?”;
- O sistema procura informação relevante. Em vez de se apoiar apenas no conhecimento adquirido pelo modelo durante o treino, recorre aos sistemas de pesquisa e classificação da Google para recuperar páginas relacionadas com a questão;
- A informação recuperada é analisada. O sistema de IA da Google identifica, nessas páginas, os elementos mais pertinentes para responder à pesquisa do utilizador;
- O modelo gera uma resposta fundamentada, combinando as capacidades do modelo com a informação recuperada. É a este processo de associação entre o texto gerado e fontes verificáveis que a Google chama grounding;
- Apresentam-se links relevantes. A resposta inclui ligações para páginas que sustentam a informação apresentada e permitem ao utilizador aprofundar ou confirmar o conteúdo.
Escrever para ser citado pela IA da Google continua a exigir que o conteúdo seja facilmente encontrado e reconhecido como relevante pelos sistemas de pesquisa. As condições de base mantêm-se: indexação, qualidade, estruturação, atualidade e utilidade para o utilizador.
O que muda é a forma como se apresenta o conteúdo. Além de surgir numa lista de resultados, pode ser recuperado, sintetizado e integrado numa resposta gerada por IA, com ligação para a página de origem.
Query fan-out: uma pergunta desdobra-se em muitas
Se o RAG explica como a IA utiliza a informação recuperada, o query fan-out ajuda a compreender como se procura essa informação. Este mecanismo permite, então, que o Google AI Mode explore um determinado tópico com maior amplitude e profundidade.
Quando recebe uma pergunta complexa, o sistema pode dividi-la em vários subtemas e executar, simultaneamente, múltiplas pesquisas relacionadas. Cada uma procura responder a um ângulo específico da questão original.
Os resultados dessas pesquisas secundárias são depois lidos em conjunto e sintetizados numa resposta única e integrada. De acordo com o Google I/O 2026[BC1] , o AI Mode gera em média entre 12 e 15 sub-pesquisas por cada pergunta.
Na prática, o processo funciona da seguinte forma:
- O utilizador faz uma pergunta ampla. Por exemplo: “Quais são os fatores mais importantes para melhorar o desempenho de uma equipa de marketing?”;
- O modelo interpreta a intenção. Reconhece que a pergunta envolve vários ângulos e que dificilmente uma única página conseguirá responder a todos;
- O sistema desdobra a pergunta em várias pesquisas paralelas. Por exemplo:
- “como definir objetivos para uma equipa de marketing”;
- “ferramentas de gestão de projetos para equipas de marketing”;
- “como medir o desempenho em marketing de conteúdo”;
- “erros comuns na gestão de equipas de marketing”.
- Recupera as páginas mais relevantes para cada uma dessas pesquisas secundárias. Para isso, aplica os mesmos critérios de qualidade e autoridade utilizados na pesquisa tradicional, cobrindo, desse modo, os diferentes ângulos da pergunta original;
- O modelo analisa e sintetiza a informação recolhida. Elimina redundâncias e constrói uma resposta integrada;
- O utilizador recebe uma resposta estruturada, acompanhada de fontes visíveis. Podem provir de várias páginas e, eventualmente, de diferentes sites.
O que significa isto para quem produz conteúdo?
A Google é explícita num ponto: não é necessário criar páginas separadas para cada variação de uma pesquisa. O query fan-out consegue identificar e explorar essas variações de forma autónoma.
Esta ideia não contradiz a importância de manter cada página focada numa questão principal, nem a indicação de que os artigos com 500 a 2.000 palavras tendem a ser os mais citados pela IA da Google. Com efeito, uma página deve responder de forma clara a uma pergunta central, mas com profundidade suficiente para abranger os seus principais ângulos.
Resumindo:
- O query fan-out responde à pergunta: que informação é necessário procurar?
- O RAG responde à pergunta: como utilizar a informação recuperada para gerar uma resposta fundamentada?
Mas o que recomenda a Google, mais concretamente?
A instituição publicou um guia oficial para a otimização da pesquisa com inteligência artificial, o AI Optimization Guide, disponível no Google Developers.
É a primeira vez que a empresa detalha explicitamente o que funciona no contexto da pesquisa com a IA da Google. Para quem produz conteúdo, o essencial pode resumir-se a três orientações centrais, a saber:
Criar conteúdo baseado em conhecimento próprio
O conteúdo deve refletir experiência real, análise fundamentada e uma perspetiva genuína sobre o tema, em vez de se limitar a sintetizar o que outras fontes já publicaram.
Afinal, quando está em causa apenas a agregação de informação existente, a IA da Google consegue fazê-lo de forma automática.
Organizar o conteúdo para orientar o leitor
Subtítulos claros, secções bem delimitadas, parágrafos que apresentam a ideia principal logo no início e conteúdo que responda diretamente às dúvidas dos utilizadores ajudam os sistemas de IA da Google a identificar e extrair a informação relevante.
Dica: Em matéria de organização do conteúdo, seguir os princípios do Smart Brevity pode ser uma ajuda.
Enriquecer o conteúdo com imagens e vídeos relevantes
A pesquisa com IA é cada vez mais multimodal. O Google AI Mode processa texto, imagem e vídeo de forma integrada. Por isso, os conteúdos enriquecidos com recursos visuais relevantes e de qualidade tendem a apresentar índices superiores de visibilidade.
De acordo com um estudo da Rankscale, o Gemini privilegia conteúdos que incluem vídeo, sendo que 26% das suas citações provêm de conteúdos noticiosos e de vídeo.
E o que não se deve fazer?
É igualmente importante esclarecer que práticas evitar. A Google é direta neste ponto e identifica três abordagens prejudiciais:
- Fragmentação artificial de conteúdo (chunking): dividir uma página em múltiplos blocos curtos com o objetivo de facilitar a extração por sistemas de IA. Esta prática não produz benefícios comprovados e pode prejudicar a coerência e a qualidade global do conteúdo;
- Criação de ficheiros llms.txt: este formato tem sido apresentado como uma forma de comunicar diretamente com os modelos de linguagem, mas não existe qualquer efeito confirmado nas funcionalidades de pesquisa da IA da Google;
- Obtenção de menções não autênticas: criar ou pagar referências em sites externos com o objetivo de simular autoridade é, sem dúvida, uma prática a evitar. Aplicam-se os mesmos critérios que prejudicam as estratégias artificiais de link building no SEO tradicional.
O próximo passo: preparar o site para os agentes de IA
As três prioridades (uma base sólida de SEO, conteúdo com rigor editorial e uma estrutura que responda diretamente às perguntas dos utilizadores) são essenciais para a visibilidade na IA da Google. O guia oficial acrescenta, contudo, um quarto ponto: os agentes de IA.
A recomendação da Google é clara: quando esta tecnologia for relevante para o negócio e existirem recursos disponíveis, vale a pena explorar os agentes e consultar as boas práticas para a criação de sites agent-friendly.
No caso dos agentes que operam em navegadores, estes sistemas podem analisar capturas de ecrã, interpretar o código HTML ou consultar a árvore de acessibilidade, por exemplo. Um site bem estruturado estará, por isso, mais preparado para estes agentes. Também neste domínio, as boas práticas de SEO e de acessibilidade continuam a constituir a base.
Ainda é cedo para determinar com precisão o impacto desta evolução para a maioria das marcas, mas há dois aspetos relevantes a considerar:
- Os motores de pesquisa estão a integrar funções de assistência capazes de localizar e interpretar informação, executando ações com base no objetivo do utilizador;
- A visibilidade de uma marca dependerá, também, da seleção feita pelos agentes aquando da execução de uma tarefa.
Compreender como a IA da Google encontra e seleciona conteúdos representa apenas uma parte da equação. A outra consiste em perceber se essa estratégia está, de facto, a produzir resultados, que ferramentas permitem medir a visibilidade nas respostas geradas por IA, que indicadores acompanhar e como interpretar os dados recolhidos.
É esse o tema do próximo artigo desta série. Entretanto, consulte também o artigo anterior, dedicado à adaptação de conteúdos para IA.
FAQ (perguntas frequentes)
Do ponto de vista da Google, estas designações são dispensáveis. Otimizar para a pesquisa com IA generativa continua a ser, na prática, otimizar para o Search. GEO e AEO descrevem o trabalho de visibilidade em experiências com IA, mas assentam sobretudo na evolução das boas práticas de SEO.
Não. A empresa deixa claro que o cumprimento dos requisitos técnicos e das boas práticas não garante indexação nem visibilidade nas funcionalidades de IA da Google. Todavia, essas práticas aumentam a elegibilidade do conteúdo.
Em parte, sim. HTML semântico, boa experiência de navegação e conteúdo bem estruturado facilitam, decerto, a interpretação do site por agentes de IA. Porém, estes sistemas executam tarefas em nome do utilizador e interagem com os sites de forma própria, o que introduz requisitos adicionais que a Google só agora começa a documentar.
