O novo desafio de criar conteúdo em 2025
Por muito tempo, criar conteúdo para o Google foi o objetivo central de qualquer estratégia de marketing digital baseada em busca orgânica. As regras eram relativamente claras: pesquisar palavras-chave, criar conteúdo relevante e profundo, construir backlinks, garantir boa experiência de usuário — e colher os frutos em forma de tráfego orgânico. Era um jogo de regras conhecidas, com métricas estabelecidas e ferramentas consolidadas.
Em 2025, o tabuleiro ficou mais complexo. O ChatGPT Search — lançado oficialmente para todos os usuários em outubro de 2024 — transformou o assistente de IA mais popular do mundo em um motor de busca que cita fontes da web em tempo real. Isso significa que o conteúdo do seu site agora pode ser utilizado pelo ChatGPT para responder às perguntas dos seus potenciais clientes — ou pode simplesmente ser ignorado, enquanto a resposta é construída com conteúdo dos seus concorrentes.
A pergunta que todo produtor de conteúdo, gestor de marketing e dono de negócio está fazendo é: como criar conteúdo que funcione nos dois sistemas ao mesmo tempo? Como escrever um artigo que ranqueie nas primeiras posições do Google E que seja citado pelo ChatGPT quando alguém faz uma pergunta relacionada ao seu setor? A boa notícia é que, em grande parte, os dois objetivos são complementares — mas existem nuances importantes que fazem a diferença entre conteúdo que funciona em ambos os canais e conteúdo que funciona bem em apenas um deles.
O conteúdo de 2025 precisa ser bilíngue: falar a linguagem do Google — com autoridade, estrutura e relevância técnica — e falar a linguagem das IAs — com clareza narrativa, respostas autossuficientes e profundidade que vai além do óbvio. Aprender a escrever dessa forma é a habilidade mais valiosa do marketing de conteúdo neste momento.
O que o Google quer vs. o que o ChatGPT quer: semelhanças e diferenças
Antes de entrar nas práticas de produção, é fundamental entender como o Google e o ChatGPT avaliam e selecionam conteúdo. As diferenças existem, mas são menos radicais do que se poderia imaginar.
O Google avalia conteúdo por um conjunto amplo de sinais: relevância semântica para a intenção de busca, autoridade do domínio e da página, qualidade dos links que apontam para o conteúdo, sinais de experiência do usuário, frescor da informação, qualidade técnica do site e sinais de E-E-A-T (Experiência, Expertise, Autoridade e Confiabilidade). O resultado dessa avaliação é uma posição em uma lista de resultados ordenados por relevância.
O ChatGPT Search, por sua vez, utiliza um processo de dois estágios: recuperação de páginas relevantes via Bing (o motor de busca por trás do ChatGPT Search) e geração de resposta a partir do conteúdo recuperado. Na etapa de recuperação, critérios similares ao Google se aplicam — autoridade do domínio, relevância do conteúdo, frescor. Na etapa de geração, o modelo de linguagem seleciona quais trechos do conteúdo recuperado são mais úteis para construir a resposta, com preferência por parágrafos claros, autossuficientes e que respondam diretamente à pergunta do usuário.
O ponto de convergência é claro: conteúdo de alta qualidade, bem estruturado, com profundidade real e autoridade demonstrada tende a funcionar bem nos dois sistemas. O ponto de divergência está nas nuances editoriais: o Google valoriza densidade semântica e cobertura abrangente do tópico, enquanto o ChatGPT valoriza clareza imediata e respostas que possam ser extraídas e utilizadas sem contexto adicional.
Os fundamentos do conteúdo dual: Google e ChatGPT
Para criar conteúdo que funcione nos dois canais, existem fundamentos que precisam ser incorporados ao processo de criação desde a concepção até a publicação.
Intenção de busca como ponto de partida
Tudo começa com uma compreensão profunda da intenção de busca — o que o usuário realmente quer saber quando digita aquela pergunta ou aquela sequência de palavras. No Google, a intenção de busca é categorizada em quatro tipos principais: informacional (aprender sobre algo), navegacional (encontrar um site específico), comercial (comparar opções antes de comprar) e transacional (executar uma compra ou ação).
Para o ChatGPT, essa categorização continua relevante, mas com uma nuance: o ChatGPT é mais utilizado para intenções informacionais e comerciais — justamente as duas categorias onde o conteúdo de blog e artigos longos têm mais impacto. Criar conteúdo que responde com profundidade a intenções informacionais e ajuda na tomada de decisão para intenções comerciais é, portanto, a interseção mais produtiva entre os dois canais.
Estrutura de conteúdo que serve aos dois sistemas
A estrutura editorial de um artigo otimizado para Google e ChatGPT ao mesmo tempo segue algumas regras que beneficiam ambos:
- Introdução que responde a pergunta principal imediatamente: tanto o Google quanto o ChatGPT valorizam conteúdo que não faz o leitor/sistema esperar pela informação central. Começar com a resposta e depois desenvolver o argumento é mais eficaz do que construir suspense.
- Cabeçalhos descritivos e específicos: cabeçalhos H2 e H3 que descrevem exatamente o que a seção contém facilitam tanto o rastreamento pelo Googlebot quanto a extração pelo ChatGPT. "Como o ChatGPT seleciona fontes para suas respostas" é muito melhor do que "Entendendo o processo".
- Parágrafos curtos e autossuficientes: parágrafos de três a cinco linhas que começam e terminam um pensamento completo são mais facilmente extraídos pelo ChatGPT e mais agradáveis para o usuário humano — o que melhora os sinais de engajamento que o Google monitora.
- Listas quando o conteúdo é enumerativo: fatores, características, etapas, exemplos — quando o conteúdo tem natureza de lista, usar HTML de lista em vez de texto corrido beneficia a leitura humana, o rastreamento pelo Google e a extração pelo ChatGPT.
Profundidade que vai além do óbvio
O equivoco mais comum na produção de conteúdo para SEO é confundir extensão com profundidade. Um artigo de 3.000 palavras que repete as mesmas ideias de formas diferentes não é profundo — é longo. Profundidade real significa abordar aspectos do tema que o leitor não encontraria em uma busca superficial: nuances técnicas, casos específicos, dados que a maioria não conhece, análises que vão além do senso comum, contradições que outros autores ignoram.
Tanto o Google quanto o ChatGPT valorizam essa profundidade, embora por razões ligeiramente diferentes. O Google a detecta por meio de análise semântica — um artigo profundo sobre um tema tende a cobrir um vocabulário mais rico e mais específico do que um artigo superficial. O ChatGPT a valoriza porque precisa de informações que realmente respondam às perguntas complexas dos seus usuários, e conteúdo raso simplesmente não serve a esse propósito.
Como identificar os temas com maior potencial dual
Nem todos os temas têm o mesmo potencial de funcionar bem tanto no Google quanto no ChatGPT. Identificar os temas com maior potencial dual é uma etapa estratégica que precisa anteceder a produção.
O primeiro critério é a natureza pergunta do tema. Temas que naturalmente se transformam em perguntas — "como funciona?", "o que é?", "qual a diferença entre?", "quando usar?" — são mais propensos a gerar tráfego orgânico no Google (via featured snippets e People Also Ask) e a serem acionados pelo ChatGPT quando usuários fazem perguntas similares. Construir um calendário editorial em torno de perguntas reais do seu público é mais eficaz do que construir em torno de palavras-chave genéricas.
O segundo critério é a profundidade disponível. Temas sobre os quais a sua empresa tem conhecimento genuinamente superior ao que está disponível na web são candidatos perfeitos. Se você pode escrever algo que ninguém mais escreveu com esse nível de detalhe, tanto o Google quanto o ChatGPT vão valorizar isso — porque oferecem algo que não está sendo bem atendido em outro lugar.
O terceiro critério é a atualidade. Temas em evolução — onde novas informações surgem regularmente — são oportunidades contínuas de criar conteúdo atualizado que os dois sistemas preferem às versões antigas de concorrentes. Atualizar e reforçar artigos existentes com novas informações é tão importante quanto criar novos artigos.
A linguagem que funciona para humanos e IAs
Existe uma tensão potencial entre escrever para humanos e escrever para IAs — mas essa tensão é menor do que parece. A linguagem que os sistemas de IA conseguem melhor processar e extrair é, em grande medida, a mesma linguagem que os leitores humanos consideram mais clara e útil: direta, precisa, sem ambiguidades, com vocabulário adequado ao tema e ao público.
O que definitivamente não funciona em nenhum dos dois contextos é o "keyword stuffing" — a inserção forçada de palavras-chave que resulta em texto artificial e difícil de ler. O Google há muito penaliza essa prática, e o ChatGPT simplesmente ignora trechos que parecem construídos para manipulação em vez de comunicação genuína.
O que funciona para ambos é a especificidade. Em vez de dizer "é importante ter uma boa estratégia de conteúdo", dizer "uma estratégia de conteúdo eficaz para o mercado B2B deve incluir pelo menos dois artigos de aprofundamento por mês, um FAQ Schema por trimestre e uma pesquisa de dados originais por semestre" fornece informação concreta que tanto os leitores quanto os sistemas de IA conseguem utilizar.
Escrever bem para humanos e escrever bem para IAs não são objetivos opostos — são o mesmo objetivo visto de ângulos diferentes. Clareza, precisão, profundidade e honestidade intelectual são virtudes que beneficiam qualquer audiência, orgânica ou artificial.
Dados estruturados: o elo técnico entre SEO e GEO
Os dados estruturados — implementados via schema markup em formato JSON-LD — são um dos elementos técnicos que mais contribuem para que o mesmo conteúdo funcione bem nos dois sistemas. Para o Google, eles comunicam informações sobre o conteúdo de forma inequívoca, melhorando a compreensão e ativando rich results. Para o ChatGPT e outros sistemas de IA, eles fornecem metadados que ajudam a contextualizar o conteúdo e a entender sua natureza e autoria.
Os tipos de schema mais relevantes para conteúdo editorial incluem Article Schema (que identifica o artigo, o autor, a data de publicação e atualização), FAQPage Schema (que estrutura perguntas e respostas), HowTo Schema (para conteúdo de processo), e Person Schema (que detalha as credenciais do autor). Implementar esses schemas de forma consistente em todos os artigos do blog é um investimento técnico com retorno em ambos os canais.
O papel da atualização de conteúdo existente
Uma das estratégias mais subestimadas para maximizar a presença simultânea no Google e no ChatGPT é a atualização sistemática de conteúdo existente. Ambos os sistemas valorizam frescor — conteúdo que foi publicado ou atualizado recentemente, especialmente em temas onde o panorama muda com frequência.
Identificar os 20 a 30 artigos mais importantes do blog, verificar quais informações estão desatualizadas, adicionar dados mais recentes, expandir seções que ficaram rasas e atualizar as datas de modificação no schema markup é um trabalho que pode ser feito em paralelo à produção de novos conteúdos — e que frequentemente gera mais retorno a curto prazo do que a criação de artigos completamente novos.
Para o Google, a atualização de conteúdo existente com bom histórico de performance é um sinal positivo de manutenção ativa do site. Para o ChatGPT, um artigo atualizado em 2025 sobre um tema relevante tem vantagem competitiva sobre um artigo de 2022 sobre o mesmo tema, mesmo que o artigo mais antigo seja mais extenso.
Monitoramento: como saber se está funcionando em ambos os canais
Medir o desempenho em dois canais com dinâmicas diferentes exige uma abordagem de monitoramento que vai além do Google Search Console e do Google Analytics.
Para o Google, as métricas tradicionais continuam válidas: impressões e cliques para palavras-chave-alvo, posição média, CTR, taxa de rejeição, tempo na página e conversões. O Google Search Console também permite identificar consultas de formato pergunta — aquelas que começam com "como", "o que é", "por que" — que são indicativas de tráfego que também pode ser capturado pelo ChatGPT.
Para o ChatGPT, o monitoramento ainda é mais artesanal. A OpenAI não oferece um painel de análise de citações para publicadores. As abordagens disponíveis incluem: monitoramento manual de respostas do ChatGPT para consultas estratégicas do seu negócio, análise do tráfego de referência nos logs do servidor (o ChatGPT envia referers identificáveis quando usa o modo de busca), e uso de ferramentas de monitoramento de marca que já incorporaram rastreamento de menções em respostas de IA.
Erros que comprometem o desempenho em ambos os canais
Existem equívocos comuns que prejudicam o conteúdo nos dois sistemas ao mesmo tempo. Evitá-los é tão importante quanto implementar as práticas recomendadas.
- Escrever para o algoritmo, não para o leitor: conteúdo claramente manipulativo — com repetição artificial de palavras-chave, estruturas forçadas e linguagem que não soa natural — é penalizado pelo Google e ignorado pelo ChatGPT.
- Publicar sem estratégia de profundidade: artigos curtos e superficiais podem gerar tráfego momentâneo via SEO, mas raramente são citados pelo ChatGPT e não constroem autoridade de longo prazo em nenhum dos canais.
- Não atualizar conteúdo antigo: páginas com informações desatualizadas perdem relevância progressivamente em ambos os sistemas, e podem prejudicar a percepção de confiabilidade do domínio como um todo.
- Ignorar a estrutura técnica: sem schema markup, sem cabeçalhos bem utilizados e sem atenção à velocidade e experiência do usuário, mesmo o melhor conteúdo perde parte do seu potencial de visibilidade.
- Criar conteúdo sem perspectiva original: compilar informações de outras fontes sem acrescentar análise própria, dados originais ou perspectiva diferenciada gera conteúdo que tanto o Google quanto o ChatGPT tratam como secundário em relação às fontes originais.
O conteúdo como ativo de longo prazo
Uma das características mais valiosas do conteúdo bem produzido é sua longevidade como ativo. Um artigo de alta qualidade sobre um tema relevante para o seu negócio pode continuar gerando tráfego orgânico, citações por IA e reconhecimento de marca por anos após sua publicação — desde que seja mantido atualizado.
Essa perspectiva de longo prazo é especialmente relevante no contexto das IAs. Os modelos de linguagem são treinados com dados da web acumulados ao longo do tempo. Empresas que construíram um repositório robusto de conteúdo de qualidade ao longo dos anos têm presença implícita nos pesos dos modelos de linguagem — uma forma de visibilidade que transcende qualquer resultado específico de busca e que não pode ser replicada rapidamente por quem está começando agora.
Esse é um dos argumentos mais convincentes para investir em conteúdo de qualidade de forma consistente, não apenas em surtos de produção. Cada artigo bem feito é uma semente que pode florescer tanto nos motores de busca tradicionais quanto nos sistemas de IA — e que, com manutenção adequada, continua dando frutos muito além do ciclo de vida típico de uma campanha de mídia paga.
Conteúdo de qualidade é um ativo que aprecia com o tempo, não deprecia. Em um cenário onde tanto o Google quanto as IAs recompensam profundidade e autoridade, investir consistentemente em conteúdo é uma das decisões estratégicas com melhor relação risco-retorno disponíveis para qualquer empresa com ambições de crescimento digital.
Como a Trilion aborda a criação de conteúdo dual
Na Trilion, desenvolvemos um processo de produção de conteúdo que integra as melhores práticas de SEO com os princípios do GEO desde a fase de briefing até a publicação e o monitoramento. Nosso processo começa com a análise de intenção de busca e identificação de oportunidades de aparecer tanto no Google quanto nos sistemas de IA, passa pela criação de briefs editoriais que especificam estrutura, profundidade e dados necessários, e termina com a implementação técnica completa — incluindo schema markup, otimização de cabeçalhos e criação de FAQ Schema.
Para empresas que querem construir presença digital sustentável nos dois ambientes — o Google de hoje e as IAs de amanhã —, a abordagem integrada é a mais eficiente. Não se trata de fazer duas estratégias separadas, mas de fazer uma estratégia de conteúdo de qualidade que naturalmente atende aos critérios de ambos os sistemas.
Se a sua empresa produz conteúdo mas não está vendo resultados proporcionais ao investimento — nem no Google nem nas IAs —, provavelmente há oportunidades de melhoria em profundidade, estrutura ou consistência que uma auditoria editorial poderia identificar rapidamente. Fale com a equipe da Trilion e descubra como transformar o conteúdo da sua empresa em um ativo que trabalha por você em todos os canais de busca, presentes e futuros.
