Como a IA está integrada no mecanismo de busca do Google
Na conferência Search Central Live Deep Dive Ásia-Pacífico 2025, especialistas do Google, Cherry Prommawin e Gary Illyes, discutiram como a inteligência artificial (IA) foi incorporada ao funcionamento das buscas online. Eles abordaram se seria necessário criar novos métodos específicos para otimizar buscas baseadas em IA, como a Otimização para Motores Generativos (GEO) e a Otimização para Motores de Resposta (AEO).
O debate revelou que, apesar das inovações, as práticas tradicionais de SEO continuam válidas. A IA funciona como uma camada extra no sistema, sem demandar uma reestruturação completa dos processos existentes.
IA como mais um recurso nas buscas
Cherry destacou que recursos recentes do Google, como o AI Mode, AI Overviews, Circle to Search e Lens, funcionam de forma semelhante a trechos destacados (featured snippets) ou painéis de conhecimento. Eles utilizam os mesmos sinais de classificação e bases de dados das buscas tradicionais, operando sobre a mesma infraestrutura fundamental do Google, que inclui indexação e ranqueamento.
Gary Illyes reforçou que tanto os recursos de IA quanto os serviços clássicos de busca compartilham uma única infraestrutura integrada. Isso significa que não há sistemas independentes para cada tipo de resultado, mas sim uma plataforma unificada responsável pela coleta e organização dos dados, bem como pela apresentação dos resultados.
O processo de rastreamento e indexação
Todos os recursos baseados em IA dependem do mesmo crawler que alimenta o Googlebot. Esse robô percorre páginas, segue links e captura conteúdo atualizado, garantindo que a base de dados esteja sempre atualizada. Contudo, o sistema Gemini é uma exceção dentro do ecossistema do Google, utilizando bots exclusivos para alimentar seus modelos de IA.
Quanto à indexação, o processo fundamental permanece o mesmo das buscas tradicionais. Após o rastreamento, as páginas são analisadas, organizadas e incorporadas ao índice. A utilização de modelos estatísticos e da tecnologia BERT permite uma compreensão mais profunda da linguagem natural. Esses recursos melhoram desde a correção automática de termos digitados incorretamente até a detecção de spam, funções que vêm evoluindo há mais de duas décadas.
Como os resultados são apresentados ao usuário
Ao receber uma consulta, o sistema interpreta a intenção por meio da identificação de termos relevantes e segmentação da pesquisa em partes significativas. Depois, aplica um algoritmo de ranking que ordena centenas de resultados potenciais, considerando diversos sinais. Formatos diferentes, como textos, imagens e vídeos, recebem pesos variados para melhor atender à necessidade do usuário.
O RankBrain, um componente de aprendizado de máquina, ajusta esses sinais dinamicamente, enquanto o MUM, com abordagem multimodal e multitarefa, aprimora a compreensão de consultas complexas, entregando respostas mais precisas e contextualizadas.
Implicações para profissionais de SEO: aplicar os mesmos princípios
Diante da forte integração entre recursos de IA e busca tradicional, criar frameworks separados para otimizações específicas, como GEO ou AEO, pode significar esforços redundantes. Os especialistas recomendam que as estratégias de SEO permaneçam alinhadas aos princípios consolidados, garantindo eficiência e melhor aproveitamento de recursos.
Ao focar em como os aprimoramentos com IA se encaixam nos fluxos atuais de trabalho, profissionais conseguem potencializar seus resultados sem a necessidade de reinventar suas metodologias. Isso evita dispersão de atenção e investimento, canalizando energia para aquilo que traz maior impacto.
Cherry e Gary reforçam que a IA deve ser vista como mais uma funcionalidade do produto de busca, e não como um elemento desconectado. Assim, as técnicas clássicas de otimização continuam sendo a base para posicionamento e visibilidade online, agora enriquecidas pelas possibilidades trazidas pela inteligência artificial.