Este post foi patrocinado por Peec.ai. As opiniões expressas neste artigo são as próprias patrocinadoras.

O primeiro passo de qualquer boa campanha geo é criar algo que Máquinas de resposta acionadas por LLM Na verdade, deseja vincular ou referenciar.

Componentes da estratégia geográfica

Pense em experiências que você não esperaria razoavelmente encontrar diretamente no ChatGPT ou em sistemas similares:

• Conteúdo envolvente Como uma turnê em 3D do Louvre ou um concerto de realidade virtual.
• Dados ao vivo Como preços, atrasos de voo, quartos de hotel disponíveis, etc. Embora os LLMs possam integrar esses dados via APIs, vejo a oportunidade de capturar parte desse tráfego por enquanto.
• Tópicos que exigem o EEAT (Experiência, experiência, autoridade, confiabilidade).

Os LLMs não podem ter experiência em primeira mão. Mas os usuários desejam. Os LLMs são incentivados a fontes de referência que proporcionam experiência em primeira mão. Essa é apenas uma das coisas a ter em mente, mas o que mais?

Precisamos diferenciar entre duas abordagens: influenciando os modelos fundamentais e influenciando as respostas do LLM através do aterramento. O primeiro está em grande parte fora do alcance para a maioria dos criadores, enquanto o segundo oferece oportunidades reais.

Influenciando modelos fundamentais

Os modelos fundamentais são treinados em conjuntos de dados fixos e não podem aprender novas informações após o treinamento. Para modelos atuais como o GPT-4, é tarde demais-eles já foram treinados.

Mas isso importa para o futuro: imagine uma geladeira inteligente presa com O4-mini de 2025 que possa-hipoteticamente-favorecer a Coca-Cola sobre a Pepsi. Esse viés pode influenciar as decisões de compra por anos!

Otimizando para trapo/aterramento

Quando os LLMs não podem responder apenas com seus dados de treinamento, eles usam a geração aumentada de recuperação (RAG) – puxando informações atuais para ajudar a gerar respostas. Visão geral da IA e a pesquisa na web do ChatGPT funcionam dessa maneira.

Como profissionais de SEO, queremos três coisas:

1. Nosso conteúdo é selecionado como fonte.
2. Nosso conteúdo é citado mais dentro dessas fontes.
3. Outras fontes selecionadas apóiam o resultado desejado.

Passos concretos para ter sucesso com Geo

Não se preocupe, não é preciso ciência de foguetes para otimizar seu conteúdo e menções de marca para o LLMS. Na verdade, muitos métodos de SEO tradicionais ainda se aplicam, com alguns Novas táticas de SEO Você pode incorporar ao seu fluxo de trabalho.

Etapa 1: seja rastreável

Parece simples, mas na verdade é um primeiro passo importante. Se você buscar Visibilidade máxima no LLMSvocê precisa permitir que eles rastejam seu site. Existem muitos rastreadores LLM diferentes da Openai, Anthropic & Co.

Alguns deles se comportam tão mal que podem desencadear a eliminação e as preventões de DDOs. Se você estiver bloqueando automaticamente os bots agressivos, consulte sua equipe de TI e encontre uma maneira de não bloquear o LLMS de que se preocupa.

Se você usar um CDN, como Retworks ou Cloudflare, verifique se os rastreadores LLM não estão bloqueados pelas configurações padrão.

Etapa 2: continue ganhando classificações tradicionais

A tática geográfica mais importante é tão simples quanto parece. Faça SEO tradicional. Coloque bem no Google (para visões gerais de Gemini e AI), Bing (para ChatGPT e Copilot), Brave (para Claude) e Baidu (para Deepseek).

Etapa 3: direcionar o fanout da consulta

A geração atual de LLMs realmente faz um pouco mais do que simples pano. Eles geram várias consultas. Isso é chamado de fã de consulta.

Por exemplo, quando eu perguntei recentemente a chatgpt “Qual é a mais recente patente do Google discutida pelos SEOs?”, Ele realizou duas pesquisas na web por“Última patente do Google discutida pelo Fórum de SEO da Patente do SEOS 2025” e “Últimos Seos do Google Patente 2025 discutidos”.

Conselho: verifique os fanouts de consulta típicos para obter seus avisos e tente classificar também para essas palavras -chave.

Padrões de fanout típicos que vejo no chatgpt estão anexando o termo “Fóruns”Quando pergunto o que as pessoas estão discutindo e anexando“entrevista”Quando faço perguntas relacionadas a uma pessoa. O ano atual (2025) é frequentemente adicionado também.

Cuidado: os padrões de fanout diferem entre os LLMs e podem mudar com o tempo. Os padrões que vemos hoje podem não ser mais relevantes em 12 meses.

Etapa 4: mantenha a consistência em toda a sua marca menciona

Isso é algo simples que todos devem fazer – tanto como pessoa quanto uma empresa. Verifique se você está constantemente descrito online. Em X, LinkedIn, seu próprio site, Crunchbase, Github – sempre se descreva da mesma maneira.

Se o seu X e os perfis do LinkedIn dizem que você é um “Consultor Geo para pequenas empresas“, Não mude para”Especialista em AIO”No Github e“LLMO Freelancer”Em seus comunicados de imprensa.

Vi pessoas alcançarem resultados positivos dentro de alguns dias nas visões gerais do ChatGPT e do Google AI, simplesmente tendo uma auto -descrição consistente em toda a Web. Isso também se aplica à cobertura de relações públicas – quanto mais e melhor cobertura você pode obter para a sua marca, quanto mais provável que os LLMs sejam devolvê -la aos usuários.

Etapa 5: Evite JavaScript

Como SEO, sempre peço o menor uso do JavaScript possível. Como geo, eu exijo!

A maioria dos rastreadores LLM não pode renderizar JavaScript. Se seu conteúdo principal estiver escondido atrás do JavaScript, você está fora.

Etapa 6: Abrace mídias sociais e UGC

Sem surpresa, os LLMs parecem confiar muito no Reddit e na Wikipedia. Ambas as plataformas oferecem conteúdo gerado pelo usuário em praticamente todos os tópicos. E graças a várias camadas de moderação orientada à comunidade, muito lixo e spam já estão filtrados.

Embora ambos possam ser girados, a confiabilidade média de seu conteúdo ainda é muito melhor do que na Internet como um todo. Ambos também são atualizados regularmente.

O Reddit também fornece aos LLM Labs dados sobre como as pessoas discutem tópicos on -line, qual idioma eles usam para descrever diferentes conceitos e conhecimento sobre tópicos obscuros de nicho.

Podemos razoavelmente assumir que o UGC moderado encontrado em plataformas como Reddit, Wikipedia, Quora e Stackoverflow permanecerá relevante para o LLMS.

Eu não defendo o spam dessas plataformas. No entanto, se você puder influenciar como você e os concorrentes aparecem lá, convém fazê -lo.

Etapa 7: Crie para a leitura da máquina e a cotabilidade

Escreva conteúdo que os LLMs entendam e desejam citar. Ninguém descobriu este perfeitamente ainda, mas aqui está o que parece funcionar:

• Use linguagem declarativa e factual. Em vez de escrever “Temos certeza de que este sapato é bom para nossos clientes“, escrever “96% dos compradores relataram estar felizes com este sapato.”
• Adicionar esquema. Foi debatido muitas vezes. Recentemente, o Fabrice Canel (gerente de produtos principal do Bing) confirmou que a marcação de esquema ajuda o LLMS a entender seu conteúdo.
• Se você deseja ser citado em uma visão geral da IA já existente, tenha conteúdo com comprimento semelhante ao que já está lá. Embora você não deva apenas copiar a visão geral da IA atual, ter alto cosseno ajuda da mesma forma. E para os nerds: sim, dada a normalização, você pode obviamente usar o produto DOT em vez de similaridade de cosseno.
• Se você usar termos técnicos em seu conteúdo, explique -os. Idealmente em uma frase simples.
• Adicione resumos de parágrafos de texto longo, listas de críticas, tabelas, vídeos e outros tipos de formatos de conteúdo difícil de citar.

Etapa 8: otimize seu conteúdo

O papel geo original

Se olharmos para Geo: otimização generativa do motor (Arxiv: 2311.09735), Que evidência os modelos de idiomas acham convincente? (ARXIV: 2402.11782V1) e estudos científicos semelhantes, a resposta é clara. Depende!

Para ser citado para alguns tópicos em alguns LLMs, ajuda a:

• Adicione palavras únicas.
• Tem pro/contras.
• Reunir análises de usuários.
• Especialistas em citações.
• Inclua dados quantitativos e nomeie suas fontes.
• Use uma linguagem fácil de entender.
• Escreva com sentimento positivo.
• Adicione o texto do produto com baixa perplexidade (previsível e bem estruturada).
• Inclua mais listas (como esta!).

No entanto, para outras combinações de tópicos e LLMs, essas medidas podem ser contraproducentes.

Até que as melhores práticas amplamente aceitas evoluam, o único conselho que posso dar é fazer o que é bom para os usuários e executar experimentos.

Etapa 9: siga os fatos

Por mais de uma década, os algoritmos extraíram o conhecimento do texto como triplos como (sujeito, predicado, objeto) – por exemplo, (Lady Liberty, Localização, Nova York). Um texto que contradiz fatos conhecidos pode parecer não confiável. Um texto que se alinha com consenso, mas adiciona fatos exclusivos, é ideal para LLMs e gráficos de conhecimento.

Portanto, siga os fatos estabelecidos. E adicione informações únicas.

Etapa 10: Invista em PR digital

Tudo discutido aqui não é apenas verdadeiro para o seu próprio site. Também é verdade para o conteúdo em outros sites. A melhor maneira de influenciá -lo? PR digital!

Quanto mais e melhor cobertura você pode obter para a sua marca, maior a probabilidade de LLMs de papagaio de volta aos usuários.

Eu até vi casos em que os advertoriais foram usados como fontes!

Fluxos de trabalho geográficos de concreto para tentar

Antes de ingressar na PEEC AI, eu era um cliente. Aqui está como eu usei a ferramenta – e como aconselho nossos clientes a usá -la.

Aprenda quem são seus concorrentes

Assim como no SEO tradicional, o uso de uma boa ferramenta geográfica geralmente revela concorrentes inesperados. Veja regularmente uma lista de concorrentes identificados automaticamente. Para quem o surpreende, verifique o que solicita que sejam mencionados. Em seguida, verifique as fontes que levaram à sua inclusão. Você está representado corretamente nessas fontes? Se não, aja!

Um concorrente é mencionado por causa do seu perfil Peerspot, mas você não tem críticas lá? Peça aos clientes uma revisão.

O CEO do seu concorrente foi entrevistado por um YouTuber? Tente entrar nesse show também. Ou publique seus próprios vídeos direcionados a palavras -chave semelhantes.

Seu concorrente é apresentado regularmente nas 10 principais listas, onde você nunca chega ao Top 5? Ofereça ao editor que criou a lista um acordo de afiliado que não pode diminuir. Com a próxima atualização de conteúdo, você é quase garantido para ser o novo número um.

Entenda as fontes

Ao realizar a Grounding de busca, os LLMs dependem de fontes.

Veja as principais fontes para um grande conjunto de avisos relevantes. Ignore seu próprio site e seus concorrentes por um segundo. Você pode encontrar alguns deles:

• Uma comunidade como o Reddit ou X. Torne -se parte da comunidade e participe da discussão. X é sua melhor aposta para influenciar os resultados em Grok.
• Um Site orientado a influenciadores Como o YouTube ou Tiktok. Contrate influenciadores para criar vídeos. Certifique -se de instruí -los a segmentar as palavras -chave certas.
• Um editor afiliado. Compre para o topo com comissões mais altas.
• UM notícias e mídia editor. Compre um advertorial e/ou direcione -o com seus esforços de relações públicas. Em certos casos, você pode entrar em contato com o departamento de conteúdo comercial.

Você também pode conferir isso Guia aprofundado sobre como lidar com diferentes tipos de domínios de origem.

Target Query Fanout

Depois de observar quais pesquisas são acionadas pelo Fanout de consulta para obter os avisos mais relevantes, crie conteúdo para direcioná -las.

Em seu próprio site. Com postagens no Medium e LinkedIn. Com comunicados de imprensa. Ou simplesmente pagando por colocações de artigos. Se estiver bem nos mecanismos de pesquisa, ele tem a chance de ser citado pelos mecanismos de resposta baseados em LLM.

Posicione-se para obter descoberta de IA

A otimização generativa do motor não é mais opcional – é a nova linha de frente do crescimento orgânico. Na Peec AI, estamos construindo as ferramentas para rastrear, influenciar e vencer neste novo ecossistema.

A otimização generativa do motor não é mais opcional – é a nova linha de frente do crescimento orgânico. Atualmente, vemos clientes que aumentam seu tráfego de LLM em 100% a cada 2 a 3 meses. Às vezes, com até 20x a taxa de conversa do tráfego típico de SEO!

Se você está moldando a AI, responde, monitorando as menções da marca ou pressionando a visibilidade da fonte, agora é a hora de agir. Os consumidores do LLMS confiarão amanhã hoje estão sendo treinados.

Créditos da imagem

Imagem em destaque: Imagem por peec.ai usada com permissão.