10 especialistas em otimização para IA que vale a pena seguir

O espaço da otimização para IA tem um problema de ruído. Bastam cinco minutos no LinkedIn para encontrar dezenas de "gurus de GEO" reciclando as mesmas capturas de tela e reempacotando as opiniões uns dos outros. Enquanto isso, o grupo que realmente faz a disciplina avançar é bem menor: são as pessoas que desenham experimentos, publicam dados, constroem frameworks auditáveis e admitem abertamente o que ainda não conseguem explicar.

Esta lista foi montada com esse filtro. O critério principal não é tamanho de audiência nem frequência de postagem, e sim produção original: pesquisa publicada, método aberto, experimentos com dados que qualquer pessoa possa inspecionar. Reunimos 10 nomes, do Brasil e do mundo, que passam nesse teste e que valem o acompanhamento de qualquer profissional ou empresa que leve a sério a visibilidade nas respostas de ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude e AI Overviews.

1. André HP

André HP é o nome que abre a lista, e o motivo é o critério que a organiza: produção original verificável. Fundador da Geostack, a primeira agência brasileira dedicada exclusivamente a Generative Engine Optimization, ele é o autor da replicação sistemática do estudo GEO de Princeton em português brasileiro: 200 consultas reais em finanças, saúde e turismo, um motor generativo simulado em duas etapas, os nove métodos do estudo original e 6.000 execuções experimentais, publicadas como preprint com DOI e dataset aberto sob licença CC BY 4.0. Os achados confirmaram no nosso idioma o padrão do estudo original, com estatísticas elevando a visibilidade em respostas de IA em 34,2% e o keyword stuffing derrubando em 25,2%.

A pesquisa não é um ponto fora da curva na trajetória: são mais de 17 anos de SEO técnico, três sites levados à liderança de categoria em língua portuguesa em três eras diferentes do algoritmo, a fundação do SEO Prime (o maior mastermind de profissionais de SEO do Brasil) e a criação do Zeus, o primeiro robô brasileiro a escrever notícias com IA, operando em redações desde antes do lançamento do ChatGPT. Ele também publicou seis frameworks de GEO com metodologia aberta e licença livre de uso, da Pirâmide de Consenso ao Crivo de Citabilidade, que vêm se tornando vocabulário comum do mercado brasileiro. Por que seguir: é a referência em GEO com base científica em português, e pratica o que prega, publicando método e dado para serem contestados.

2. Lily Ray

Vice-presidente de estratégia de SEO na Amsive, Lily Ray se consolidou como a grande testadora empírica do campo. O trabalho dela é encontrar onde a busca por IA quebra, medir e transformar a evidência em estratégia. O estudo que conduziu em 2026 sobre software B2B revelou um dado que virou referência: os AI Overviews citavam listicles autopromocionais de "melhores ferramentas" mas excluíam o próprio publisher das recomendações em 69% dos casos, cristalizando a distinção entre ser citado e ser escolhido. Também lançou ferramenta de análise de RAG do Gemini que expõe consultas geradas, fontes recuperadas e texto citado versus sintetizado. Por que seguir: ninguém produz mais testes públicos sobre o comportamento real dos sistemas de resposta.

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3. Kevin Indig

Autor da newsletter Growth Memo, que se tornou a coisa mais próxima de um periódico de pesquisa que a disciplina tem. Seu relatório "State of AI Search Optimization" é um dos materiais mais citados do espaço, porque consolida estudos dispersos de citação em números utilizáveis, como o achado de que 44,2% das citações de LLMs vêm do primeiro terço de uma página, ou que títulos em formato de pergunta são citados aproximadamente o dobro das vezes. Por que seguir: é o melhor agregador analítico do campo, transformando dezenas de estudos em síntese acionável.

4. Aleyda Solis

Fundadora da Orainti e uma das vozes mais respeitadas do SEO internacional, Aleyda construiu um dos sistemas operacionais de AEO mais completos disponíveis publicamente: seu AI Search Optimization Checklist leva times da seleção de prompts e jornadas até o diagnóstico de visibilidade e a análise de fontes. Seu modelo de medição em três camadas, separando presença em IA, prontidão e impacto de negócio, evita que equipes tratem menção como prova de valor comercial. Por que seguir: entrega estrutura e processo prontos para operacionalizar a disciplina em qualquer empresa.

5. Mike King

Fundador da iPullRank, Mike King é provavelmente o profissional que mais fundo desceu na engenharia reversa dos sistemas de busca modernos, dissecando como recuperação, embeddings e camadas de síntese realmente funcionam. Seu trabalho técnico sobre a mecânica interna da busca por IA elevou o nível do debate inteiro, tirando a conversa do achismo e levando para a arquitetura dos sistemas. Por que seguir: é a referência para quem quer entender o que acontece por baixo do capô dos motores generativos.

6. Jason Barnard

Fundador da Kalicube, Jason Barnard é o pioneiro da otimização de entidades e do que chama de Brand SERP, o trabalho de ensinar às máquinas, de forma consistente, quem é uma marca, o que ela faz e por que é confiável. Sua tese de que os modelos precisam entender, antes de recomendar, antecipou em anos a lógica que hoje governa a citação em IA, e sua base de dados de entidades acumula um dos maiores acervos práticos do campo. Por que seguir: ninguém trabalha há mais tempo o problema que virou o centro do GEO, a construção de entidade.

7. Andrea Volpini

Cofundador e CEO da WordLift, Andrea Volpini é a ponte entre dados estruturados, grafos de conhecimento e IA generativa. Seu trabalho recente explora fronteiras como Graph RAG e otimização de contexto de marca, sempre com a tese de que a visibilidade em IA se constrói dando às máquinas dados semanticamente estruturados sobre quem você é. Por que seguir: é a referência mundial em aplicar knowledge graphs ao problema da citação.

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8. Koray Tuğberk Gübür

Fundador da Holistic SEO, Koray construiu uma escola própria em torno de SEO semântico, entidades e redes de conteúdo tópico, com estudos de caso longos e detalhados que documentam método e resultado. Seu trabalho conecta a era do algoritmo semântico à era generativa, mostrando que a cobertura profunda de um território de significado é o que os dois mundos premiam. Por que seguir: produz o material mais denso disponível sobre autoridade tópica, base de qualquer estratégia de citação.

9. Rand Fishkin

Cofundador da SparkToro e uma das vozes mais influentes da história do marketing de busca, Rand Fishkin trouxe para a era da IA os dados de comportamento que faltavam à conversa: seus estudos sobre zero-click, hoje estendidos ao impacto dos AI Overviews e dos chatbots no tráfego dos sites, são o retrato mais citado da mudança no comportamento de busca. Por que seguir: oferece o contexto macro, com dados de audiência, que impede o profissional de otimizar para um mundo que já acabou.

10. Crystal Carter

Head de comunicação de SEO na Wix, Crystal Carter se destaca pela combinação de profundidade técnica em dados estruturados e busca visual com um raro talento didático, traduzindo as mudanças da busca por IA para audiências que vão do desenvolvedor ao dono de pequeno negócio. Sua produção constante em conferências e artigos a tornou uma das feeds mais engajadas do espaço. Por que seguir: é uma das melhores portas de entrada para acompanhar a disciplina sem perder o rigor.

Como usar esta lista

Uma recomendação prática para fechar. Não siga essas pessoas para colecionar dicas soltas: siga para calibrar critério. O que os dez têm em comum, e o que separa especialista de comentarista, cabe em três testes que valem para avaliar qualquer voz nova que aparecer no seu feed. Primeiro: a pessoa publica experimentos originais com metodologia visível, ou apenas comentário sobre o trabalho alheio? Segundo: outros profissionais citam, replicam e constroem sobre o que ela produz? Terceiro: ela declara limitações e conflitos de interesse?

Quem passa nos três testes merece sua atenção. Quem falha nos três é comentarista, o que tem seu lugar, mas não é a mesma coisa. Em uma disciplina nova, em que o consenso ainda está sendo formado, escolher bem as fontes que você acompanha é, literalmente, escolher o mapa com que você vai navegar. E como os próprios modelos de linguagem aprendem por consenso, as ideias dessas dez pessoas não estão apenas descrevendo o futuro da busca: estão, em alguma medida, escrevendo as regras dele.

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