Elyson Gums
Atualizado em 16/05/2025
8 min de leitura
O Google muda mais rápido do que você consegue acompanhar? Não se preocupe, isso é comum pra muita gente.
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Plataformas como o ChatGPT estão mudando como as pessoas pesquisam na internet. A base disso está na busca semântica, que vai muito além do que uma mera associação de palavras-chave.
Antes, bastava usar as palavras-chave certas para ranquear bem e ser visto pelos buscadores. Hoje, nem o Google e nem as plataformas de IA se baseiam nessa abordagem. Ambas tentam entender o significado por trás das dúvidas dos visitantes.
Isso muda completamente a forma de produzir conteúdo e otimizar páginas. Para entender como funciona, a consultoria Go Fish Digital buscou as patentes do ChatGPT. Elas oferecem uma visão detalhada de como os modelos de linguagem recuperam, selecionam e exibem informação.
Veja abaixo as principais descobertas, com as contribuições da equipe da SEO Happy Hour.
A busca semântica significa entender o contexto das pesquisas, em vez de consultar um índice para encontrar as páginas que melhor respondem o que as pessoas querem saber.
Em uma de suas patentes, a OpenAI define o conceito da seguinte forma:
A busca semântica vai além da busca por palavras-chave (que depende da ocorrência de termos específicos no texto da consulta) para encontrar dados contextualmente relevantes com base na similaridade conceitual da entrada. Como resultado, buscas semânticas em uma base de conhecimento podem fornecer mais contexto para os modelos. A busca semântica pode utilizar um banco de dados vetorial, armazenando trechos de texto (derivados de alguns documentos) e seus vetores (representações matemáticas do texto). Ao consultar esse banco vetorial, a entrada da busca (em forma de vetor) é comparada com todos os vetores armazenados, e os trechos de texto mais semelhantes são retornados.
As palavras-chave não fazem parte desse universo. Por isso, boa parte daquelas dicas clássicas de SEO, como “usar a palavra-chave em 2% do texto”, não fazem sentido quando pensamos estritamente nas IAs.
Otimizações tradicionais ainda têm valor, mas não garantem que você terá bons resultados ou será citado pela IA. Para entender exatamente o porquê, é necessário voltar atrás para entender como os mecanismos de busca evoluíram nas últimas décadas.
Os buscadores de hoje são muito diferentes do que existia no início dos anos 2000. Antes, eles apenas procuravam palavras-chave em textos, para entender quais páginas eram mais parecidas com o que os visitantes queriam saber.
Depois, também passaram a reconhecer entidades, que são as palavras que representam conceitos reais, como um filme ou um ator. Por fim, passaram a transformar palavras em vetores, para fazer análises complexas do significado por trás de cada pesquisa.
É um assunto complicado, mas que permite gerar respostas complexas, como esta. Para entregar a resposta, o Google não fez uma associação textual. Ele entendeu o significado dos termos e os correlacionou com os personagens corretos.
No Google, o primeiro grande passo para essa mudança foi o BERT, lançado em 2018. Trata-se de um algoritmo de processamento de linguagem criado para entender o contexto por trás das buscas.
Mesmo com essa tecnologia, palavras-chave continuam relevantes. As ferramentas de SEO se baseiam nela, assim como o Google Ads, pesquisas de palavra-chave fazem parte da rotina e a presença delas nas páginas segue trazendo ótimos resultados para SEO.
A questão é que plataformas de pesquisa conversacional são diferentes. Em geral, elas dependem menos da associação de palavras-chave para entregar resultados precisos. Em vez disso, quebram o conteúdo em partes. Essas partes viram vetores, que são representações numéricas do texto e do seu sentido.
Essas representações são armazenadas em bancos de dados, que são consultados para gerar as respostas.
Por exemplo: quando você pergunta ao ChatGPT “o que é SEO?”, ele vetoriza o seu texto. Para responder, ele compara matematicamente com outros bancos de dados (inclusive páginas da internet), para encontrar vetores parecidos.
De certo modo, é impossível ter “conversas profundas” com o ChatGPT, no sentido tradicional do termo. A IA não tem uma compreensão contínua, da mesma forma que nós, ela interpreta e responde com base em uma aproximação de significados guiada pela matemática.
A OpenAI registrou várias patentes que mostram como os modelos são treinados para buscar informações com base em similaridade semântica.
A patente US 20240249186 A1, concedida em julho de 2024, descreve o método de aprendizado contrastivo, que enxerga “pares” de conteúdo e aprende a distinguir quais estão relacionados.
Por exemplo, se duas frases aparecem juntas em um parágrafo, provavelmente têm relação semântica. Por outro lado, termos jurídicos e de um blog de receitas não se conectam.
Com base nessa técnica, a IA consegue entender o que “faz sentido” estar junto e deve aparecer em uma resposta.
Se textos são bem estruturados e organizados em tornos de ideias claras, a vetorização e a recuperação são mais eficientes quando alguém pergunta algo semanticamente próximo ao que já está no banco de dados.
A patente US 20250103962 A1, publicada em março de 2025, mostra como dados externos ou gerados pelas pessoas são vetorizados, armazenados e recuperados.
O processo funciona assim no ChatGPT:
Isso vale para todo tipo de dado, como os seus prompts, informações novas que você adiciona ao ChatGPT nas suas conversas e páginas rastreadas pelo crawler da IA.
Tudo é feito com busca semântica, sem relacionar as palavras-chave entre as diferentes fontes de dados. Vem daí a capacidade de entregar respostas altamente personalizadas, mesmo com dados novos, como tabelas ou documentações internas de empresas.
A busca semântica altera principalmente a forma de produzir conteúdo. Antes, bastava otimizar para palavras-chave, agora você deve otimizar para “sentido”. As informações devem ser claras, contextualizadas, aprofundadas e sistematizadas de forma lógica na página.
Para fazer isso, você deve:
As boas práticas para escrever conteúdo otimizado para SEO já contemplam esse aspecto. Ou seja, você não precisa “inventar a roda”, basta caprichar na redação, criar uma outline antes de sair escrevendo para facilitar a organização de ideias, e adotar uma estrutura lógica de heading tags.
Uma das formas de começar a colocar essa “nova forma de fazer SEO” em prática é explorando palavras-chave semânticas. Explorando as entidades e os termos conectados a elas, você naturalmente terá um conteúdo mais adaptado para as LLMs.
As patentes analisadas pela equipe da Go Fish revelam detalhes importantes do ChatGPT, mas não contam toda a história. Fora a vetorização, existem muitos outros aspectos que influenciam a visibilidade de sites nas LLMs.
Citando apenas dois:
Em outras palavras, de pouco adianta criar conteúdo otimizado para busca semântica, se houver outras barreiras que impedem as páginas de serem recuperadas ou exibidas.
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É complexo, mas você pode contar com a SEO Happy Hour para melhorar sua visibilidade nos mecanismos de busca. Entre em contato conosco e conheça nossa consultoria para quem quer ter mais visibilidade e receita na internet.
Elyson Gums é redator na SEO Happy Hour. Trabalha com redação e produção de conteúdo para projetos de SEO e inbound marketing desde 2014, em segmentos B2C e B2B. É bacharel em Jornalismo (Univali/SC) e mestre em Comunicação Social (UFPR).
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