A pesquisa com IA altera a forma como os utilizadores acedem à informação na Internet e coloca em causa a ligação direta entre visibilidade e tráfego. Em vez de, por exemplo, introduzir palavras-chave soltas, percorrer uma lista de resultados e abrir várias páginas, o utilizador pode agora colocar uma pergunta complexa e receber uma resposta sintetizada a partir de várias fontes.
Esta evolução não elimina os motores de busca tradicionais, mas modifica a relação entre leitores, plataformas e produtores de conteúdos. Uma página web pode continuar a ser indexada e servir de fonte a uma resposta gerada por inteligência artificial sem receber a visita do leitor. Esta separação entre descoberta e clique começa a alterar as prioridades editoriais e as estratégias de otimização.
A pesquisa deixa de ser uma simples lista de hiperligações
A transformação é particularmente visível no ecossistema da Google. O TecheNet acompanhou a chegada do Modo IA a Portugal em outubro de 2025, altura em que a empresa acelerou a transição da Pesquisa para uma experiência conversacional.
Desde então, essa integração ganhou novos contornos. Em janeiro de 2026, a Google passou a permitir perguntas de seguimento diretamente a partir dos AI Overviews. Em maio, aproximou estes resumos do AI Mode e apresentou uma nova caixa de pesquisa preparada para receber texto, imagens, ficheiros, vídeos e separadores do Chrome. A Google descreveu esta integração no anúncio do Google I/O 2026.
Segundo dados divulgados pela própria Google em junho, os AI Overviews ultrapassavam 2,5 mil milhões de utilizadores ativos mensais e o AI Mode superava mil milhões. A empresa afirmou ainda que as consultas no AI Mode mais do que duplicaram em cada trimestre desde o lançamento. São métricas fornecidas pela Google e sem validação por auditorias independentes, mas mostram a dimensão que estas funcionalidades já alcançaram.
A alteração relevante não está apenas na interface. A Pesquisa aproxima-se de um diálogo no qual uma pergunta pode aproveitar o contexto das anteriores e desencadear várias pesquisas antes de apresentar uma resposta.
De uma pergunta a várias consultas paralelas
Os sistemas generativos também alteram o processamento que antecede a resposta no ecrã. A Google utiliza uma técnica a que chama query fan-out. Em vez de procurar apenas a expressão introduzida pelo utilizador, o modelo gera várias consultas relacionadas em paralelo e procura resultados adicionais que permitam responder às diferentes partes do pedido.
No guia oficial para otimização da pesquisa generativa, a Google explica que esta técnica pode procurar informação complementar sobre vários aspetos da mesma questão.
Uma pesquisa sobre qual computador portátil escolher para edição de vídeo pode, por exemplo, levar o sistema a procurar informação sobre processadores, placas gráficas, autonomia, qualidade do ecrã, preços e análises de diferentes equipamentos.
Para quem publica conteúdos, esta arquitetura tem uma consequência direta. Um artigo já não precisa de corresponder à formulação literal da pergunta inicial para ser considerado relevante. Pode ser recuperado porque contém informação útil para uma das consultas intermédias criadas pelo sistema.
A própria Google afirma que os seus sistemas conseguem compreender a relevância de uma página mesmo quando não existe uma correspondência exata entre a consulta e o conteúdo principal. A correspondência literal de palavras-chave torna-se, por isso, menos determinante em algumas pesquisas generativas.
A resposta pronta pode reduzir as visitas aos sítios web
Esta nova mecânica traz para primeiro plano um problema para os meios digitais. Ser utilizado como fonte não garante que o leitor visite a página original.
Um estudo do Pew Research Center, baseado nos registos de navegação de 900 adultos nos Estados Unidos, encontrou uma diferença significativa. Nos dados recolhidos em março de 2025, os utilizadores clicaram num resultado tradicional em 8% das visitas que apresentavam um resumo de IA. Quando esse resumo não aparecia, a percentagem atingia 15%. Apenas 1% das visitas com um resumo de IA resultou num clique numa das fontes apresentadas nesse resumo. O Pew Research Center publicou a metodologia e os resultados completos do estudo.
Os valores exigem reservas. A amostra refere-se a adultos norte-americanos, representa o comportamento observado durante um único mês de 2025 e antecede várias alterações aplicadas posteriormente pela Google.
Ainda assim, os resultados mostram uma diferença entre visibilidade e tráfego. Uma página pode fornecer informação utilizada numa resposta sem que o leitor considere necessário aceder à fonte original.
Esta dinâmica pressiona um modelo de distribuição digital que durante anos associou melhores posições na pesquisa a uma maior probabilidade de receber visitas.
Motores de busca começam a executar tarefas
A evolução não se limita à síntese de informação. Os sistemas generativos começam também a combinar pesquisa com execução de tarefas.
Em maio de 2026, a Google apresentou novas capacidades de agentes para a Pesquisa. A empresa pretende que determinadas tarefas possam ser iniciadas através de uma pergunta, sem que o utilizador tenha de realizar manualmente todas as etapas intermédias. A Google apresentou estas capacidades no Google I/O 2026.
O ChatGPT segue uma trajetória semelhante no comércio eletrónico. Em março de 2026, a OpenAI alargou o Agentic Commerce Protocol à descoberta de produtos. O sistema passou a permitir exploração visual, comparação lado a lado e acesso a informação atualizada sobre preços, avaliações e características. A OpenAI detalhou a expansão da descoberta de produtos em março de 2026.
A capacidade de concluir determinadas compras dentro do ChatGPT é anterior. O Instant Checkout foi lançado em setembro de 2025 para utilizadores nos Estados Unidos e vendedores elegíveis. A disponibilidade depende dos comerciantes e mercados suportados. O anúncio original do Instant Checkout explica essas limitações.
A separação entre motor de busca, assistente e agente torna-se assim menos definida.
Os fundamentos do SEO continuam válidos perante o GEO
A expansão da pesquisa generativa acelerou o debate em torno de designações como GEO, Generative Engine Optimization, e AEO, Answer Engine Optimization. Contudo, as orientações publicadas pela Google em maio de 2026 não sustentam a ideia de que o SEO tradicional tenha de ser substituído por uma disciplina técnica distinta.
A empresa afirma que as funcionalidades generativas da Pesquisa continuam assentes nos seus sistemas centrais de classificação e qualidade. Para encontrar informação, podem recorrer a diferentes técnicas, entre as quais a recuperação aumentada por geração, conhecida por RAG, e o query fan-out.
No RAG, os sistemas de pesquisa recuperam páginas relevantes e atuais a partir do índice da Google. A informação dessas páginas pode depois ser utilizada para fundamentar uma resposta generativa e apresentar ligações para as respetivas fontes.
As práticas fundamentais de SEO continuam, portanto, a constituir a base para aparecer nos AI Overviews e no AI Mode. A Google mantém recomendações relacionadas com conteúdo útil e original, acesso dos sistemas de rastreio às páginas e utilização de imagens ou vídeos relevantes quando estes acrescentam informação. A orientação publicada em maio explica como a Google relaciona SEO e pesquisa generativa.
A empresa também desaconselha a criação de grandes quantidades de páginas destinadas a cobrir artificialmente todas as possíveis variações de uma consulta ou as pesquisas derivadas pelo query fan-out. Essa prática pode enquadrar-se nas políticas contra abuso de conteúdo produzido em escala.
O conceito de GEO pode continuar a ser útil para analisar a visibilidade em serviços exteriores à Pesquisa Google, como ChatGPT ou Perplexity. No entanto, a documentação disponível não sustenta a existência de uma fórmula universal de GEO que torne desnecessários os fundamentos de indexação, qualidade e relevância.
Conteúdo próprio ganha importância na pesquisa com IA
A pesquisa generativa aumenta a importância de uma característica que já beneficiava o SEO tradicional. A informação precisa de ser clara e identificável.
Um sistema que procura responder a uma pergunta tem de conseguir determinar quem fez uma afirmação, quando ocorreu um acontecimento, qual o preço de um produto num determinado mercado ou que metodologia sustentou um estudo.
Para uma publicação noticiosa, esta lógica favorece conteúdos que distinguem factos confirmados de alegações, apresentam números com contexto, identificam fontes e explicam relações de causa e efeito.
Também reduz o valor diferenciador da simples reprodução de informação já disponível em dezenas de outros sítios. A Google recomenda aquilo que designa por non-commodity content, conteúdo que acrescenta informação, experiência ou conhecimento próprio em vez de se limitar a repetir informação comum.
A importância das fontes também ganhou uma nova dimensão com o alargamento das Preferred Sources aos AI Overviews e ao AI Mode. A funcionalidade identifica com maior destaque as publicações que o utilizador escolheu como preferidas.
A Google afirma que os leitores têm o dobro da probabilidade de clicar numa publicação depois de a marcarem como fonte preferida. Em agosto, o TecheNet escreveu sobre o novo botão de Fontes Preferidas da Google, que permite aos editores facilitar essa escolha diretamente nos seus sítios web. A Google explica o funcionamento das Fontes Preferidas.
Search Console começa a medir a visibilidade generativa
Durante a primeira fase dos AI Overviews e do AI Mode, os editores dispunham de pouca informação específica sobre a presença das suas páginas nas respostas generativas.
A Google começou a alterar esta situação em junho de 2026 com novos relatórios dedicados à IA generativa no Search Console. A disponibilização global ficou concluída a 31 de agosto. A documentação do Search Console explica os novos relatórios de desempenho generativo.
Os relatórios permitem analisar impressões de URLs nas funcionalidades generativas da Pesquisa, como AI Overviews e AI Mode, além das experiências de IA generativa no Discover. Esta métrica corresponde à visibilidade das páginas nestes formatos e não significa necessariamente que o conteúdo tenha sido citado textualmente ou que tenha recebido um clique.
A 24 de setembro de 2026, a Google acrescentou também informação sobre pesquisa multimodal. O novo filtro permite analisar o desempenho de conteúdos em pesquisas efetuadas através do Google Lens, Circle to Search, imagens carregadas para a Pesquisa e a funcionalidade de pesquisa de imagens do Chrome. A Google anunciou o novo relatório multimodal no Search Central.
Estas métricas não resolvem todo o problema. Outros sistemas generativos continuam a disponibilizar informação limitada sobre a forma como encontram, utilizam ou apresentam conteúdos de terceiros.
Ainda assim, os relatórios da Google introduzem uma forma mais concreta de distinguir tráfego de visibilidade dentro das experiências de pesquisa com IA.
O sucesso deixa de poder ser medido apenas em posições e cliques
Durante muitos anos, uma parte substancial do desempenho em SEO podia ser acompanhada através de três indicadores principais. Posição nos resultados, taxa de clique e tráfego orgânico.
A pesquisa com IA acrescenta outra dimensão.
Um editor precisa agora de perceber se as suas páginas aparecem nas respostas generativas, em que temas ganham visibilidade e se essa exposição resulta posteriormente em visitas, pesquisas pela marca, subscrições ou outras formas de relação direta com o leitor.
Os cliques continuam a ter valor económico direto, sobretudo para publicações que dependem de publicidade, assinaturas ou comércio eletrónico. O que muda é a relação entre descoberta e visita.
Durante grande parte da história da pesquisa na Web, encontrar informação significava encontrar uma página. Os sistemas generativos começam a separar estes dois processos. Primeiro procuram informação em diferentes fontes. Depois constroem uma resposta que pode resolver parte ou a totalidade da necessidade do utilizador.
Para os editores, o desafio deixa de ser apenas conquistar uma posição numa página de resultados. Passa também por produzir conteúdo original, claro e verificável que os sistemas de pesquisa consigam encontrar, interpretar e apresentar como fonte.
