Nos últimos 20 anos, os profissionais de marketing têm estado a aprender como fazer com que o Google goste da sua marca. Em 2025, surgiu uma nova questão, que é muito menos confortável:

Porque é que o ChatGPT, o Claude ou o Perplexity não gostam da sua marca quando investe tanto em conteúdos e SEO?

Até há pouco tempo, só podíamos adivinhar. Hoje temos algo de novo: modelos de linguagem capazes de observar os seus próprios estados internos de forma limitada e de comunicar o que se passa no seu interior. A investigação da Anthropic sobre a chamada introspeção demonstrou que os modelos de topo do Claude Opus 4 e 4.1 são capazes de detetar e nomear "pensamentos" injectados artificialmente em cerca de 20% das vezes, e não se enganaram uma única vez em testes de controlo.

Não se trata de um auto-conhecimento total, mas significa uma coisa para si, enquanto profissional de marketing:

pode perguntar hoje à IA porque é que está a ignorar a sua marca e, por vezes, obter uma resposta que vem realmente do que está "na sua cabeça" e não de uma confabulação que soa bem.

O que a Anthropic descobriu e o que se segue

Em suma, a equipa Anthropic investigou se os modelos linguísticos de grande dimensão são capazes de reparar e descrever alterações nas suas próprias activações neurais, se forem modificados artificialmente.

Como foi feito:

1. Injeção de conceito

Os investigadores começaram por estabelecer um "vetor" que representava um determinado conceito, por exemplo, "traição" ou "justiça". Em seguida, injectaram este padrão de ativação durante uma tarefa completamente diferente, como a resolução de uma tarefa matemática.

2. A questão do modelo, o que é que se sente

Durante a tarefa, foi perguntado ao modelo mais ou menos o seguinte: "Nota algo de invulgar no seu estado interno? Se sim, tente descrevê-lo".

3. Um resultado que surpreendeu toda a gente

• O Claude Opus 4 e o 4.1 conseguiram detetar e nomear corretamente esse conceito injetado em cerca de 20% dos ensaios.
• Na série de controlo, em que nada foi injetado, não houve confusão no modelo

O ponto principal é que o modelo não tem forma de "adivinhar", a partir do texto de entrada, o que foi injetado. Responde apenas com base no seu próprio estado interno. Esta é a primeira prova forte e causal de que os modelos são capazes de relatar, até certo ponto, o que se passa "no seu interior", em vez de se limitarem a fazer justificações bonitas.

Ao mesmo tempo, Anthropic sublinha muito claramente:

• a introspeção é instável e falha frequentemente
• os modelos ainda podem confabular
• as empresas não devem confiar "cegamente" em todas as explicações que um modelo dá sobre si próprio

Para si, há outra coisa importante: por vezes, o modelo revela efetivamente o verdadeiro funcionamento interno do. E isso traduz-se diretamente na forma como vêem a sua marca.

Porque é que se deve dar ao trabalho?

O que é um avanço científico para os investigadores é uma nova ferramenta para si:

Algo mais está a acontecer em paralelo:

• As sínteses de IA e módulos semelhantes do Google já aparecem em várias percentagens das consultas e estão a aumentar de mês para mês
• Os motores de pesquisa de conversação (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini) estão a começar a tornar-se o local onde o cliente ouve falar pela primeira vez da sua categoria e marca
• Os relatórios mostram que o tráfego proveniente de citações da IA converte muitas vezes melhor do que a SEO clássica, porque o utilizador já vem "aquecido" e mais próximo da decisão

A introspeção de modelos dá-lhe uma ferramenta adicional com a qual já não pode apenas medir se um modelo está a falar de si, mas também perguntar-lhe por que razão está a falar de si desta forma e não daquela porque não o considera de todo.

O que é que os modelos podem introspeccionar e o que é que não podem introspeccionar?

A investigação sobre a injeção de conceitos revela um padrão interessante.

Os melhores detectados são:

• conceitos abstractos
  tais como "justiça", "paz", "traição", "caro" "barato", "segurança"
• eixos de posicionamento de alto nível
  por exemplo, "empresa" vs "pequena empresa", "inovador" vs "desatualizado"

É muito pior com:

• nomes próprios específicos
• caraterísticas individuais do produto
• pormenores de implementação

Por outras palavras, o modelo faz uma introspeção melhor ao nível de "que papel desempenha esta marca" do que "quais são exatamente as suas funções e preços".

Isto alinha-se de forma brilhante com a perspetiva da marca. Exatamente estes eixos abstractos são cruciais para o posicionamento:

• prémio vs orçamento
• elevado nível de segurança em comparação com o "SaaS normal"
• especialização num segmento específico vs. ferramenta de uso geral

Se a IA tem a sua marca na mente como um "substituto barato" ou "tecnologia antiga", é capaz de o dizer diretamente, pelo menos por vezes.

Como é que se pode perguntar ao ChatGPT porque é que não recomenda a sua marca?

Etapa 1 Crie um cenário no qual eles devem recomendá-lo objetivamente

Escreva alguns prompts realistas que reproduzam as situações de compra dos seus clientes, por exemplo:

Execute esses cenários através de vários modelos: ChatGPT, Claude, Perplexidade, Gemini. Registar os resultados.

Passo 2 - Marcar os momentos em que o deixam de fora

Estão interessados em três casos:

1. O modelo apenas recomenda os concorrentes, a sua marca não está presente de todo
2. O modelo menciona-o, mas a descrição é incompleta ou desfavorável
3. O modelo recomenda-o menos do que uma alternativa muito mais fraca

É nestes sítios que a introspeção faz sentido.

Passo 3 Fazer uma pergunta introspectiva

Em vez da clássica pergunta "porquê?", utilize uma forma que remeta diretamente para o estado interno do modelo.

Ou se a marca é mencionada, mas mal:

Não esperes sempre um milagre. Em termos simples:

• em alguns casos, obterá uma resposta que parece superficial ou geral - é provavelmente uma confabulação,
• de vez em quando, recebe uma resposta que acerta em cheio
  por exemplo: "Não disponho de informações suficientemente fiáveis sobre as vossas funcionalidades de segurança" ou "Associo a marca principalmente ao apoio a pequenas lojas, pelo que, num cenário empresarial, prefiro outras soluções".

Com uma taxa de sucesso de 20% e sem falsos positivos em condições de controlo, estas respostas valem o seu peso em ouro, mesmo que ocorram com pouca frequência.

Passo 4: Verifique, não acredite na nossa palavra

Tratar qualquer perceção da introspeção como uma hipótese, não como uma verdade revelada:

• tentar confirmá-lo, observando o comportamento do modelo em várias solicitações
• comparar os resultados entre os diferentes modelos
• verificar se corresponde ao que vê na análise de lacunas de conteúdo, ligações, menções nos meios de comunicação social

Três elementos em falta que limitam a sua visibilidade na IA

Na prática, as respostas da introspeção tendem a dividir-se em três segmentos.

1. Falta de contexto comercial

O modelo "não sabe":

• o que está a vender exatamente
• o que se ganha
• para quem é melhor

Isto manifesta-se em frases como:

• "Não tenho representações fortes relativamente ao cliente-alvo da marca."
• "Vejo que oferecem uma solução deste tipo, mas tenho poucas informações sobre onde é utilizada."

Isto indica que o seu conteúdo não está a construir uma identidade de marca clara e abstrata.

2. Sem contexto de canal

O modelo não compreende o modo como a sua indústria funciona num determinado canal ou caso de utilização.

Exemplos:

• falta de conteúdos que expliquem o seu papel no ecossistema de IA
• comparações deficientes com alternativas
• falta de material no formato que a IA gosta de citar para questões específicas (comparações, guias, FAQs)

3. Falta de perspetiva do cliente

O modelo vê o seu sítio Web, mas não vê os seus clientes:

• não há estudos de casos reais
• ausência de resposta a objecções genuínas
• a falta de linguagem das preocupações dos clientes que aparece nas avaliações e comunidades

Em introspeção, isso resulta em:

• "Não tenho uma representação clara dos problemas típicos dos clientes desta marca"
• "Vejo muito poucas análises e provas de implementações"

E-E-A-T em IA, ou em que é que a IA gera confiança na sua marca?

Os modelos de IA "herdam" em grande medida os enviesamentos (tendências, enviesamentos cognitivos dos modelos) e os sinais familiares do Google. O clássico E-E-A-T (Experience, Expertise, Autoridade, Trustworthiness) também se torna a base da visibilidade nas respostas da IA.

O que isto significa na prática:

• Experiência
  Conteúdo baseado em implementações reais, resultados concretos, estudos de casos, citações de clientes.

• Especialização
  Autores com experiência, material técnico aprofundado quando o tema é crítico, referências a investigação e normas industriais.

• Autoritarismo
  Citações em meios de comunicação credíveis, ligações de domínios reputados, participações em conferências, integrações de parceiros.
• Fiabilidade
  Informações claras sobre a empresa, dados de contacto claros, políticas, conteúdo atualizado, dados corretos, sem clickbait.

A investigação e a análise do mercado de SEO mostram que os sinais E-E-A-T fortes estão correlacionados com uma maior visibilidade e com a estabilidade das actualizações do algoritmo. Tudo indica que o mesmo se aplica aos sistemas de IA, que preferem fontes "especializadas e bem documentadas" ao gerar respostas.

GEO, AEO e dados estruturados como "combustível" técnico para a IA

A SEO clássica optimiza a classificação nos SERPs. A GEO (Generative Engine Optimisation) e a AEO (Answer Engine Optimisation) optimizam o seu conteúdo para que seja facilmente citado por modelos como ChatGPT, Claude, Perplexity, AI Overviews no Google.

Elementos-chave

1. Dados estruturados e marcação de esquema
Artigo, FAQ, Como fazer, Produto, LocalBusiness, Revisão

• permitem que os modelos compreendam rapidamente o tipo de página
• organizar as respostas num formato que o LLM possa resumir facilmente
• aumentar a probabilidade de serem os seus excertos a serem "colados" numa resposta

2. O formato "responder primeiro
Respostas curtas e precisas no início da página, só depois se desenvolvem.

É exatamente assim que os melhores guias de otimização de pesquisa AEO e IA estruturam o conteúdo.

3. Controlo de acesso para bots de IA

• corrigir o robots.txt
• considere ficheiros como llms.txt onde pretende controlar a localização de conteúdos com mais precisão
• nenhum conteúdo crítico escondido por detrás de um acesso pago, quando não existe uma versão aberta.

Se os dados não estiverem estruturados e o sítio for lento e difícil de rastrear, o A IA não construirá representações sólidas da sua marca, independentemente da qualidade do conteúdo.

Como medir a visibilidade da marca na IA

Os "sentimentos" por si só já não são suficientes. É necessário um conjunto de métricas.

Com base em relatórios da Semly, Semrush, Searchable e outros fornecedores de ferramentas de visibilidade de IA, pode construir o seguinte conjunto de indicadores.

1. Pontuação de visibilidade da marca AI
Percentagem de respostas de IA na sua categoria em que a marca aparece.

2. Taxa de citação
A frequência com que é citado ou associado a uma fonte.

Por exemplo, em ChatGPT, Perplexity, AI Overviews.

3. Quota de voz da IA
A percentagem das suas citações em relação aos seus concorrentes numa determinada categoria.

4. Pontuação de sentimento da IA
Um índice simples que mostra como a IA percepciona a sua marca.

5. Cobertura rápida
Em quantos cenários de compra chave é que aparece de todo.

Um número crescente de ferramentas permite monitorizar esta situação de forma contínua, como as soluções de otimização de pesquisa com IA - Semly.ai ou Profound.

Plano de 90 dias

Como combinar a introspeção da IA com a prática de marketing:

Dias 1-14: Auditoria de "como a IA pensa sobre nós"

• Criar uma lista de pedidos de compra importantes
• Veja quem aparece nas respostas das 3 principais recomendações
• Se não estiver, peça aos modelos que façam uma introspeção: "como me vêem em relação à concorrência?", "que representações vos impediram de recomendar esta marca?"

Reparem nos temas recorrentes.

Dias 15-30: Mapeamento das lacunas de representação para as lacunas de conteúdo

• Fazer uma análise das lacunas de conteúdo em relação às marcas que a IA recomenda com mais frequência
• Veja os formatos que a IA gosta de citar: guias, comparações, FAQs, estudos de caso
• Justaponha isto com sinais introspectivos como "não há fortes representações de segurança" ou "poucas evidências de implantações"

Dias 31-60: Construir conteúdos "introspectivos"

• Preparar conteúdos que codifiquem claramente o posicionamento da marca premium abstrata, a empresa, a segurança, a simplicidade e a especialização no sector
• Tratar do E-E-A-T: autores, fontes, estudos de caso, citações
• Adicionar dados estruturados e garantir que o formato é "resposta no topo, expandir abaixo"

Dias 61-90: Validação e iteração

Repetir os testes de IA a partir dos mesmos prompts.

Verificar isso:

• aparece mais vezes
• o contexto em que está a ser recomendado mudou
• a introspeção dos modelos dá respostas diferentes.

Nesta base, iterar: conteúdo, posicionamento, estrutura da página.

Glossário

AEO (Otimização para motores de resposta)
Otimização de conteúdos para respostas geradas por módulos de IA e de motores de resposta, tais como AI Overviews, ChatGPT, Perplexity, Bing Copilot ou assistentes de voz.

Visibilidade da marca AI
A medida em que a sua marca é visível, citada e recomendada pelos sistemas de IA nos principais momentos de decisão.

Injeção de conceito
Uma técnica de investigação em que os investigadores injectam padrões de ativação específicos que representam um conceito num modelo e depois testam se o modelo consegue detetar que algo "não natural" ocorreu no seu estado interno.

E-E-A-T
Experiência, especialização, autoridade e fiabilidade. A estrutura do Google para avaliar a qualidade do conteúdo, também cada vez mais importante na pesquisa de IA.

GEO (Generative Engine Optimisation)
Uma estratégia de otimização de conteúdos para motores de pesquisa generativos, centrada na frequência e qualidade das citações nas respostas de IA e não apenas nas posições nos resultados de pesquisa clássicos.

Introspeção da IA
A capacidade do modelo para detetar e descrever aspectos selecionados dos seus próprios estados internos. Na investigação antrópica, mede-se reagindo a "pensamentos" injectados artificialmente e avaliando se o modelo os consegue detetar e nomear.

LLM (Modelo de língua grande)
Um modelo linguístico de grande dimensão, um sistema de IA treinado em grandes quantidades de dados textuais, capaz de gerar e compreender a linguagem natural.

Marcação de esquema
Um conjunto de dados estruturados em formato JSON-LD ou microdados, adicionado a uma página para ajudar os motores de busca e os modelos de IA a compreender o tipo e a estrutura do conteúdo.

Análise das lacunas de conteúdo
É um método que lhe permite identificar os conteúdos que faltam no seu sítio Web ou no seu ecossistema de conteúdos, a fim de responder melhor às necessidades dos seus clientes, competir com as principais marcas do seu sector, melhorar a sua visibilidade nos motores de busca e as respostas de IA.

Preconceito
No mundo da IA, este termo designa a tendência do modelo para favorecer determinadas fontes, padrões estabelecidos derivados de dados de treino, "enviesamentos" repetitivos que não provêm das intenções do utilizador, mas do que o modelo já viu antes.

FAQ

Será que 20% de introspeção efectiva não é suficiente para nos preocuparmos?
Isto não é muito se considerarmos a introspeção como um "oráculo". Na prática, trata-se de outra coisa:

• nos testes de controlo, os modelos não comunicaram uma única vez um problema quando, na realidade, nada de anormal estava a acontecer
• ou seja, quando um modelo diz "vejo tal e tal conceito em mim próprio", isso é um sinal forte de que existe efetivamente tal coisa nas suas representações internas

Para o profissional de marketing, isto significa: nem sempre obterá uma resposta, mas se obtiver uma e esta lhe parecer coerente, vale a pena levá-la a sério e verificá-la com outros métodos.

Que ferramentas podem ajudar-me a medir a visibilidade da marca na IA?
O mercado está a desenvolver-se rapidamente. Cada vez mais plataformas de SEO e de conteúdos estão a adicionar módulos para monitorizar as citações em IA.

Preste atenção às ferramentas que:

• acompanhar os prompts em que a sua marca aparece
• mostrar a quota de voz em relação aos concorrentes
• medir o sentimento das respostas
• apoiar a análise das lacunas de conteúdo em termos de pesquisa de IA

Em que é que a GEO é praticamente diferente da SEO tradicional?
A SEO centra-se nas posições nos resultados de pesquisa e nos cliques. A GEO centra-se no número de citações e na qualidade do contexto nas respostas da IA.

Uma vez que estou a otimizar para a IA, posso deixar de investir em SEO?
Não. Todas as principais análises indicam que a IA utiliza fortemente os sinais familiares do ecossistema de pesquisa clássico, como a autoridade do domínio e as hiperligações. Uma abordagem sensata é a "otimização da pesquisa em todo o lado" - constrói-se a base de SEO e, para além disso, adicionam-se camadas GEO e AEO.

Com que frequência devo testar a minha visibilidade na IA?
No mínimo, uma vez por semana e, de preferência, uma vez por dia. Os modelos são actualizados, pelo que o facto de ser visível hoje não significa que o será daqui a três meses.

Resumo

A investigação da Anthropic sobre a introspeção dos modelos linguísticos não é uma curiosidade filosófica. Porque as marcas querem dizer isso:

• pela primeira vez, pode perguntar diretamente aos modelos porque é que o ignoram e, ocasionalmente, obtêm uma resposta que provém das suas representações reais e internas do
• pode utilizar estas respostas para conceber melhor os conteúdos, o posicionamento e os dados estruturados
• pode começar a tratar os modelos de IA como um novo meio, com a sua própria metodologia de investigação e otimização, e não apenas como uma caixa negra

As marcas que, em 2025, aprenderem a encarar a IA não como uma caixa mágica, mas como uma um público que precisa de ser ensinado a pensar na nossa oferta da forma corretase o seu país for o primeiro a ser atingido, dentro de alguns anos terá uma vantagem que não poderá ser facilmente ultrapassada.

A introspeção da IA ainda é imperfeita. Mas, para compreender um facto fundamental, já é suficiente:

Fontes

1. Antrópico, "Consciência introspectiva emergente em grandes modelos linguísticos".
2. MarkTechPost, "Nova pesquisa da Anthropic mostra que Claude pode detetar conceitos injectados, mas apenas em camadas controladas", 2025.
3. Search Engine Land, "Como medir a visibilidade da sua marca na pesquisa de IA e provar o seu impacto", 2025.
4. Semrush, "Como otimizar para resultados de pesquisa de IA em 2025", 2025.
5. SurferSEO, "Otimização da pesquisa com IA: 8 passos para obter uma classificação nos resultados da IA", 2025.
6. CXL, "Otimização para motores de resposta (AEO): O guia completo para 2025", 2025.
7. Central de pesquisa do Google, "Criar conteúdos úteis, fiáveis e centrados nas pessoas"
8. Semrush, "Google E-E-A-T: O que é e como afecta a SEO', 2024 e actualizações 2025.

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