Entrevista com André HP sobre o futuro da busca

André HP é fundador da Geostack, a primeira agência brasileira dedicada exclusivamente a Generative Engine Optimization (GEO). Com mais de 17 anos de experiência em SEO técnico, ele foi o estrategista por trás de três sites líderes de categoria em língua portuguesa segundo o Similar Web, fundou o SEO Prime, o maior mastermind de profissionais de SEO do Brasil, criou o Zeus, o primeiro robô brasileiro a escrever notícias com IA, e publicou uma replicação científica do estudo GEO de Princeton em português. Nesta conversa, ele explica por que acredita que "a citação é o novo clique", conta o que os dados revelam sobre como as IAs escolhem quem citar e detalha o que as marcas precisam fazer agora para não desaparecer na era das respostas generativas.

Você costuma dizer que "a citação é o novo clique". O que isso significa na prática?

Por 25 anos, o jogo da visibilidade digital foi sobre ranking: aparecer na posição 1 do Google, ganhar o clique, levar o usuário ao seu site. Esse modelo não vai desaparecer amanhã, mas está sendo corroído todos os dias.

Pense no que acontece quando alguém pergunta ao ChatGPT "qual o melhor CRM para pequenas empresas?". A resposta vem pronta, com nomes, comparações e recomendações. Não existe clique nesse fluxo. Existe citação. E a marca que é citada captura a atenção, a confiança e a intenção de compra. A que não é citada simplesmente não existe para aquele usuário, por melhor que seja o produto dela.

O que muda de verdade é a natureza da disputa. Antes, a briga era por uma posição em uma lista de dez resultados, e mesmo quem estava em quinto lugar recebia alguma visita. Agora, a IA sintetiza uma resposta única. Ela recomenda, compara e elimina. Quem fica de fora da síntese fica de fora da conversa.

As pessoas realmente estão trocando o Google pelas IAs?

Nos últimos dois anos, ChatGPT, Gemini, Perplexity e outros modelos passaram a ser a primeira consulta para uma parcela crescente das pessoas, antes do Google e antes de qualquer busca tradicional. E essas IAs não funcionam como um buscador clássico. Elas não mostram dez links azuis. Elas dão a resposta.

Não estou dizendo que a busca tradicional morreu. Ela continua enorme e vai continuar relevante por muito tempo. O que estou dizendo é que uma fatia crescente das decisões de compra, das pesquisas de produto e das consultas de informação está acontecendo dentro de interfaces generativas, onde as regras do jogo são outras. Ignorar isso hoje é o equivalente a ignorar o Google no início dos anos 2000.

Foi essa lacuna que me levou a fundar a Geostack em 2024. O mercado brasileiro ainda não tinha enxergado o tamanho da mudança, e eu vi a oportunidade de construir a primeira operação do país focada exclusivamente nessa disciplina.

Você vem do SEO tradicional. Como foi essa transição para o GEO?

A verdade é que eu não migrei do SEO para o GEO. Eu venho fazendo a mesma coisa desde 2018. Foi a busca que mudou de formato.

Em 2018, quando o BERT ainda era um paper do Google AI e faltava mais de um ano para ele entrar na busca, eu já estava reescrevendo minha metodologia em torno de uma tese que na época soava herética: otimizar para palavra-chave tinha deixado de fazer sentido.

O raciocínio era direto. A partir do momento em que o buscador converte texto em vetores semânticos, ele não compara mais strings, ele compara significados em um espaço vetorial. Repetir a keyword vinte vezes não move nada. O que move é o quanto o seu conteúdo ocupa, de forma completa e coerente, o território semântico daquele assunto.

Reconstruí minha metodologia em torno de três coisas: profundidade tópica, intenção do usuário e amplitude semântica. Os mesmos princípios que fazem um conteúdo ser bem compreendido por um encoder semântico são os que fazem esse conteúdo ser recuperado, extraído e citado por um LLM hoje: contexto suficiente para responder sem ambiguidade, entidades bem definidas, cobertura das perguntas adjacentes e estrutura que permite extrair um trecho autocontido. Quando o ChatGPT chegou, eu não precisei mudar de tese. Só de superfície.

Essa tese deu resultado mensurável?

Deu três vezes, em três eras diferentes do algoritmo. Fui o estrategista de SEO por trás do modafeminina.biz, que em 2015 se tornou o maior site de moda feminina em língua portuguesa segundo o Similar Web, com cerca de 200 mil acessos por dia. Volume desse tamanho não perdoa erro: ou o crawl, o cache, a arquitetura e o padrão editorial aguentam a escala, ou o site derruba a própria operação.

Depois veio o salaovirtual.org, líder em beleza em 2018, exatamente o ano em que reconstruí o método em torno de vetores semânticos. Em vez de páginas caçando variações de palavra-chave, fizemos cobertura completa de um universo de entidades: procedimentos, produtos, técnicas, ingredientes, efeitos, cada um com a profundidade que a intenção pedia.

E em 2022 o suadecoracao.com chegou ao topo da vertical de decoração, já com produção de conteúdo assistida por IA. Três verticais diferentes, três eras diferentes do algoritmo, o mesmo método: base técnica sólida, cobertura semântica ampla e conteúdo em escala sem abrir mão de padrão editorial.

Você atravessou todas as grandes atualizações do Google. O que essa "escola dura" ensinou?

Entrei no mercado em 2008, quando SEO ainda era um jogo de diretórios, trocas de link e táticas que funcionavam até a próxima atualização. Vi Panda, Penguin, Hummingbird, BERT e Helpful Content passarem por cima de projetos inteiros. Cada uma dessas mudanças matou estratégias completas de gente que apostou no atalho.

A única lição que nunca envelheceu é esta: o que é construído para enganar o algoritmo tem prazo de validade; o que é construído para servir o usuário, não. Manipulação de sinais compra posição emprestada. Funciona até o dia exato em que o buscador aprende a detectar o padrão, e aí o custo de reconstrução costuma ser maior do que todo o ganho acumulado.

Foi também nessa década que consolidei a base técnica de crawl, indexação, arquitetura de informação e performance que continua sendo o pré-requisito invisível de tudo que faço hoje. Nenhuma IA cita o que ela não consegue rastrear, entender e extrair.

Entrevista com o famoso blogueiro Darkent - O cara é fera

Como as IAs decidem quem citar? É aleatório?

Não é aleatório, e não é só popularidade. É uma combinação de autoridade de entidade, presença em fontes de referência, estrutura semântica do conteúdo e consistência de menções em múltiplas fontes. A maioria das empresas ainda não sabe disso, e trata a presença em IA como loteria ou como consequência automática de um bom SEO. Não é nem uma coisa nem outra.

E isso não é intuição minha, é dado. Em 2026, publiquei uma replicação sistemática do estudo GEO de Princeton em português brasileiro. Construí um banco de 200 consultas reais em finanças, saúde e turismo, simulei um motor generativo de duas etapas, com recuperação e síntese com citações, e apliquei os nove métodos do estudo original, num total de 6.000 execuções experimentais. O preprint tem DOI no Zenodo, foi depositado no SSRN, no Figshare, no Internet Archive e em outros repositórios acadêmicos, e o dataset é aberto sob licença CC BY 4.0.

E o que os resultados mostraram?

Os achados replicam o padrão do estudo original de Princeton. Adicionar estatísticas ao conteúdo elevou a visibilidade nas respostas de IA em 34,2%. Citações diretas elevaram em 26%. Fontes elevaram em 22,3%. Tudo com significância estatística de p menor que 0,01.

Ou seja: as IAs premiam evidência. Conteúdo que traz número, que cita especialista, que aponta fonte verificável, é conteúdo que o modelo considera mais seguro de citar. Isso faz sentido quando você entende o que o modelo está tentando fazer: entregar uma resposta confiável. Ele procura material que sustente essa confiabilidade.

Para mim, publicar isso era um passo que o mercado brasileiro inteiro devia. O estudo fundador de GEO demonstrou em inglês que técnicas de otimização elevam a visibilidade de uma página nas respostas de IA em até 40%, mas faltava evidência de como aquilo se comportava em português. É a diferença entre dizer "confia em mim" e dizer "confere os dados".

E o que derruba a visibilidade?

Keyword stuffing, a tática black hat clássica, derrubou a visibilidade em 25,2% no nosso experimento. Esse talvez seja o resultado mais simbólico do estudo, porque confirma com estatística algo que eu defendo há 17 anos.

Modelos de linguagem não têm um PageRank para ser explorado. Eles são treinados e alimentados por consenso: menções consistentes ao longo do tempo, entidades bem definidas, reputação distribuída em fontes que os modelos leem. Você não engana um sistema que aprende por padrão de linguagem enchendo o texto de repetição artificial. O modelo lê aquilo e reconhece exatamente o que é.

A conclusão prática é dura, mas libertadora: não existe black hat escalável para IA generativa. Existe marca, ou não existe citação.

Uma descoberta curiosa do seu estudo é o "efeito equalizador". Pode explicar?

Sim, e ele se confirmou em português: páginas mal ranqueadas no Google ganham proporcionalmente mais citação com técnicas de GEO do que as que já estão nas primeiras posições.

Isso muda o cálculo estratégico de muita empresa. No SEO tradicional, quem domina as primeiras posições tem uma vantagem estrutural quase intransponível: mais tráfego gera mais autoridade, que gera mais tráfego. A virada generativa reabre o jogo. Quem nunca conseguiu competir nos dez links azuis tem, agora, uma janela real de oportunidade, desde que trabalhe estrutura, evidência e citabilidade do conteúdo.

Para pequenas e médias empresas brasileiras, essa é provavelmente a melhor notícia da década em visibilidade digital. A janela existe. Mas janelas fecham.

Você lançou um robô de IA antes mesmo do ChatGPT existir. Como foi isso?

Eu já operava IA generativa em produção antes de a OpenAI lançar o ChatGPT. Em 2022, na era dos modelos davinci, quando o acesso era só por API, playground e chave de desenvolvedor, sem interface de chat e sem mercado formado, eu estava testando geração de texto em escala para resolver um problema editorial concreto: produzir notícia com padrão de redação, velocidade de máquina e supervisão humana.

Desse trabalho nasceu o Zeus, o primeiro robô brasileiro a escrever notícias com inteligência artificial. Ele passou a ser alugado para redações, jornais e agências, que o usavam para dar conta de pautas de alto volume enquanto os times humanos se concentravam em apuração, análise e pauta própria. Quando o mercado descobriu IA generativa, em novembro de 2022, o Zeus já estava rodando dentro de redações brasileiras.

Ele nunca parou de evoluir. Trocou de modelos, ganhou camadas de pesquisa, verificação e estruturação semântica, e hoje é o motor de produção de conteúdo da Geostack. A diferença fundamental é que ele já escreve considerando como um modelo de linguagem lê, extrai e cita um texto, e não apenas como um leitor humano percorre a página.

Você também fundou o SEO Prime. Qual o papel dele na sua trajetória?

Fundei o SEO Prime em 2019 porque faltava no Brasil um ambiente onde profissionais sênior pudessem falar sem palco: sem case maquiado, sem métrica de vaidade, sem conteúdo genérico de conferência. Um mastermind resolve isso. Reúne quem já sabe o que está fazendo e transforma a experiência de cada um em repertório coletivo.

Ele se tornou o maior mastermind de profissionais de SEO do país, e nele palestrei sobre praticamente todo o espectro da disciplina: SEO técnico e crawl budget, semântica e entidades, dados estruturados, automação com Python, SEO programático, arquitetura de informação, conteúdo em escala e leitura de atualizações de algoritmo.

Ensinar em público exige um rigor que trabalhar sozinho não exige. Cada tese que eu levava para aquela sala voltava testada, contestada ou validada por dezenas de operadores com dados próprios. Boa parte da metodologia que uso hoje na Geostack foi lapidada nesse atrito.

Entrevista com o famoso blogueiro Darkent - O cara é fera

Como Gustavo Freitas trocou a estabilidade de um emprego para internet

O que uma empresa que quer aparecer nas IAs deveria fazer primeiro?

Antes de qualquer tática, resolver a base. Nenhuma IA cita o que ela não consegue rastrear, entender e extrair. Crawlability, indexação, arquitetura de informação e performance continuam sendo o pré-requisito invisível de tudo. É pouco glamoroso, mas é onde a maioria dos projetos já tropeça.

Depois disso, o trabalho é construir o que o meu estudo mediu: conteúdo com evidência real, ou seja, estatísticas, fontes e citações diretas; entidades bem definidas, para que o modelo saiba exatamente quem você é e do que você trata; cobertura das perguntas adjacentes ao seu tema; e estrutura que permita extrair um trecho autocontido, porque a IA não cita a página inteira, ela cita o pedaço que responde.

No plano da marca, o objetivo é consistência de menções nas fontes que os modelos consomem. Dados estruturados ajudam muito nesse trabalho: schema de Organization, Product, FAQ, HowTo, Person e Service dão ao modelo uma leitura sem ambiguidade sobre quem é a entidade e o que ela oferece.

Como se mede sucesso em GEO? As métricas tradicionais servem?

Servem parcialmente, mas o centro se desloca. Em SEO, você olha posição, impressão e clique. Em GEO, as métricas centrais são outras: citation rate, ou seja, com que frequência sua marca é citada quando as perguntas relevantes da sua categoria são feitas às IAs; share of voice em IA, que é a sua fatia de citações comparada à dos concorrentes; e sentimento, porque não basta ser citado, importa como você é citado.

Na Geostack desenvolvemos ferramentas proprietárias de monitoramento exatamente para isso: testamos prompts em escala nas APIs de ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity, rastreamos AI Overviews e medimos a evolução mês a mês. Também fazemos o que chamo de prompt research: mapear as perguntas que usuários reais fazem às IAs em cada categoria, que é o equivalente generativo da velha pesquisa de palavra-chave.

Sem medição, GEO vira achismo. E achismo era exatamente o que eu queria tirar dessa disciplina quando decidi publicar o estudo.

Existe muito ceticismo com agências que "venderam SEO ontem e vendem GEO hoje". Como você responde a isso?

O ceticismo é saudável e, em muitos casos, justificado. Tem muito SEO requentado sendo vendido com sigla nova. A minha resposta é sempre a mesma: peça o método e peça a prova.

GEO é uma disciplina com métodos, métricas e ferramentas próprias. Na Geostack, passei os últimos dois anos desenvolvendo a metodologia, as ferramentas de monitoramento e os frameworks de execução que usamos, tudo sobre uma base semântica que venho construindo desde 2018. E publicamos isso: são seis frameworks de GEO com metodologia aberta e licença livre de uso, além da pesquisa experimental com dataset público.

Os métodos que aplicamos nos clientes são os mesmos que validei em laboratório, com estatística e dados abertos. Quem quiser pode conferir, replicar e contestar. Essa é, na minha visão, a única postura defensável em um mercado novo: transparência radical sobre o que funciona, o que não funciona e como se mede.

Seus princípios de White Hat sobrevivem nesse novo cenário?

Sobrevivem e ficaram mais fortes. Trabalho há 17 anos dentro das boas práticas de White Hat, e não por prudência jurídica ou medo de penalização: por leitura de mercado. Os três sites que levei à liderança de categoria chegaram lá sem nenhuma tática que precisasse ser escondida, e continuaram lá atravessando atualizações. É a prova prática de que o caminho longo é também o mais barato.

Minha aposta sempre foi construir marca e engajamento reais. Marca é o único ativo que nenhum algoritmo penaliza. Demanda por nome, menções espontâneas, retenção, retorno, conteúdo que as pessoas realmente terminam de ler. Esses sinais não são otimizáveis por atalho porque não são artificiais: são consequência de alguém ter feito algo que valia a pena.

E o que era postura ética virou vantagem técnica. Antes de recomendar qualquer coisa, aplico um teste simples: isso sobrevive à próxima atualização de algoritmo, ou à próxima geração de modelo? Se a resposta for "talvez", não entra no plano. Se a estratégia depende de não ser descoberta, ela já é um passivo no balanço que ainda não foi contabilizado.

Que setores têm mais urgência em se mover agora?

Todos os setores onde a decisão de compra passa por pesquisa. SaaS, serviços B2B, fintechs, saúde, educação, e-commerce, advocacia, imobiliário. Em cada um deles, as perguntas que antes iam para o Google já estão indo para as IAs: "qual o melhor software para isso", "qual clínica é referência naquilo", "vale a pena contratar tal serviço".

Setores de alta consideração, onde o cliente pesquisa muito antes de decidir, são os mais expostos. Quando a IA vira o conselheiro de primeira consulta, quem não está na resposta perde o cliente antes mesmo de saber que ele existia. E há uma fronteira ainda mais nova, que é o comércio agêntico: agentes de IA executando compras e contratações em nome do usuário. Nesse cenário, estar estruturado para ser encontrado e transacionado por máquinas deixa de ser marketing e vira infraestrutura de vendas.

Como você enxerga a busca daqui a cinco anos?

Acredito que em 3 a 5 anos, "share of voice em IA" vai ser uma métrica tão fundamental quanto "posição no Google" é hoje. Os conselhos de administração vão perguntar sobre presença em IA do mesmo jeito que hoje perguntam sobre tráfego orgânico.

E há um detalhe estrutural importante: modelos de linguagem são alimentados por consenso construído ao longo do tempo. Menção consistente, reputação distribuída, entidade bem estabelecida. Nada disso se compra de um dia para o outro. Isso significa que as marcas que começarem agora vão acumular uma vantagem composta que será quase impossível de alcançar depois.

A busca sempre puniu quem chegou atrasado. Na era generativa, isso vai ser ainda mais verdadeiro, porque o atraso não custa só posição: custa existência na resposta. Meu conselho é o mesmo que dou desde 2018, quando comecei a otimizar para vetores em vez de palavras-chave: não espere a mudança virar consenso para agir. Quando ela vira consenso, a vantagem já foi capturada por outro.

Entrevista com o famoso blogueiro Darkent - O cara é fera

Como Gustavo Freitas trocou a estabilidade de um emprego para internet

Descubra como Shirleyson Kaiser ganha dinheiro através da Internet

André HP é fundador da Geostack, primeira agência brasileira dedicada exclusivamente a Generative Engine Optimization. Saiba mais em geostack.com.br.

Espero que tenha curtido o conteúdo sobre:
Entrevista com André HP sobre o futuro da busca
Em ENTREVISTAS temos diversos artigos sobre este tema. Recomendo :)