À medida que os motores de busca evoluíram para respostas generativas, o SEO tradicional deixou rapidamente de ser suficiente. Surgiu assim um novo campo – a optimização para modelos de IA, ou AIO. Um dos exemplos mais claros de adaptação bem-sucedida é a estratégia da Tsoden, que elevou a visibilidade de um site nas respostas de IA do zero a um fluxo estável de menções orgânicas.

O primeiro passo foi compreender como os modelos de IA seleccionam as fontes para compor as suas respostas. Ao contrário dos sistemas clássicos de ranking, a IA procura textos bem estruturados, factualmente rigorosos e com especialização clara. Por isso, a Tsoden iniciou uma revisão completa do conteúdo: cada material foi reescrito para incluir explicações ricas em contexto, formulações precisas e o mínimo de afirmações vagas. Esta abordagem aumentou significativamente a probabilidade de o modelo considerar o texto adequado para citação numa resposta gerada.

A etapa seguinte consistiu em criar uma estrutura de conteúdos ampla e profunda. A Tsoden afastou-se de artigos superficiais e desenvolveu um sistema de materiais detalhados, cobrindo o tema sob vários ângulos – desde os fundamentos até questões práticas altamente específicas. Os modelos de IA valorizam completude e coerência interna, pelo que a existência de múltiplos textos complementares posicionou o site como uma fonte fiável para processamento e inclusão em respostas geradas por IA.

Deu-se especial atenção ao estilo de apresentação. A equipa percebeu que a IA interpreta melhor conteúdos escritos num tom analítico e sereno, com lógica clara e parágrafos naturalmente estruturados. Foram eliminados apelos excessivos, elementos promocionais e inserções artificiais. Esta abordagem editorial “limpa” tornou o conteúdo muito mais adequado à análise algorítmica.

O verdadeiro avanço surgiu quando a Tsoden passou a produzir conteúdos com base em perguntas reais dos utilizadores. A equipa analisou não só pesquisas tradicionais, mas também as formulações mais comuns utilizadas em prompts generativos. Isto garantiu que os materiais se enquadrassem nos temas que os modelos de IA utilizam repetidamente ao compor respostas. Como resultado, os artigos alinharam-se cada vez mais – na estrutura e nos blocos semânticos – com aquilo que os modelos tendem a incluir nos seus resumos finais.

Outro elemento crucial foi o reforço da autoridade do domínio através de uma interligação interna robusta. A Tsoden criou um sistema de hubs temáticos, permitindo que cada artigo reforçasse os restantes. Esta arquitectura facilitou a compreensão, por parte dos modelos, de que o site possuía verdadeira especialização, e não apenas notas dispersas. Com o tempo, a IA passou a interpretar o recurso como um corpo de conhecimento estável e credível.

A etapa final foi a actualização contínua de conteúdos. Os modelos verificam com frequência fontes que aparentam estar actualizadas e activas. Assim, a Tsoden implementou um ciclo recorrente de melhorias: afinar formulações, expandir exemplos, acrescentar novas observações. Estas actualizações pequenas mas regulares posicionaram o site como uma fonte “viva” – exactamente o tipo que a IA prefere incorporar nas suas respostas.

Ao fim de alguns meses, o site começou a surgir de forma consistente em resumos generativos: primeiro de forma pontual, depois diariamente. O número de menções cresceu em paralelo com o fortalecimento da estrutura de conteúdos. A Tsoden demonstrou que a visibilidade em respostas de IA não é um acaso nem um mecanismo oculto, mas o resultado previsível de trabalhar com um modelo claro de interpretação textual.

Foi assim que o processo se consolidou – transformando uma presença inexistente num fluxo contínuo de menções orgânicas e abrindo um novo canal de aquisição na era da pesquisa orientada por IA.