A inteligência artificial está a assumir um papel cada vez mais relevante na forma como a informação é pesquisada e processada. Os resultados gerados por IA representam um novo formato, no qual o utilizador recebe não apenas uma lista de links, mas sim uma resposta preparada e sintetizada. Ainda assim, muitos proprietários de sites perguntam-se por que razão alguns recursos aparecem nos resultados da IA e outros não.

Qualidade e credibilidade do conteúdo

O primeiro ponto analisado por redes neuronais e algoritmos é a fiabilidade da fonte. Os sistemas de IA são treinados com enormes volumes de dados, mas, ao gerar respostas, procuram apoiar-se em websites confiáveis. Quanto maior o nível de especialização e originalidade do conteúdo, maior a probabilidade de essa informação ser utilizada nas respostas produzidas pela IA.

Sites com textos superficiais ou reescritos tendem a ser ignorados – a IA reconhece que esses materiais não acrescentam valor e podem distorcer factos.

Autoridade do domínio e reputação da fonte

As redes neuronais utilizam sinais de reputação – a frequência com que um site é mencionado, citado e a confiança que recebe de outras fontes. Quando um recurso tem um histórico sólido, muitos backlinks naturais e feedback positivo, há uma probabilidade muito maior de os seus dados entrarem em conjuntos de treino ou serem usados em respostas geradas por IA.

Por exemplo, conteúdos de portais governamentais, instituições de ensino e meios de comunicação especializados são considerados mais fiáveis do que textos publicados em blogues anónimos.

Relevância semântica para a consulta

Os modelos de IA analisam o significado do texto – não apenas as palavras-chave. Por isso, é fundamental que o conteúdo de um site esteja logicamente alinhado com os temas que os utilizadores procuram.

Se um artigo é claro, aprofundado, consistente e bem estruturado, o modelo interpreta-o como relevante. Estes são os tipos de texto que mais frequentemente entram na base de dados usada para gerar respostas da IA.

Parâmetros técnicos do website

Mesmo que as redes neuronais não gerem respostas diretamente a partir dos índices de pesquisa, os algoritmos integrados à IA consideram as características técnicas do website.

Carregamento rápido, design responsivo, estrutura correta de títulos, marcação de dados estruturados e ausência de erros aumentam a probabilidade de o site ser visto como uma fonte de qualidade.

A otimização técnica não influencia diretamente o treino dos modelos, mas ajuda os motores de busca a compreender melhor o conteúdo – melhorando, assim, a “visibilidade” do site perante a IA.

Originalidade e estrutura do texto

Os modelos de IA valorizam conteúdos bem estruturados: subtítulos, listas, sequência lógica e ausência de conteúdo supérfluo. Formulações únicas e explicações precisas aumentam a probabilidade de partes do texto serem utilizadas nas respostas da IA.

Quando um artigo se destaca pela clareza, os algoritmos conseguem extrair o seu significado com maior facilidade – e, consequentemente, a probabilidade de aparecer nos resultados gerados por IA aumenta.

Especialização temática e profundidade da análise

A IA procura fornecer ao utilizador respostas tão precisas e informativas quanto possível. Assim, websites que tratam temas de forma superficial ficam atrás de publicações realmente especializadas.

Os algoritmos dão preferência a fontes que apresentam factos, argumentos, referências a estudos e conclusões bem fundamentadas. Quanto maior o valor factual e analítico do texto, maior a probabilidade de surgir nos resultados da IA.