As palavras-chave ainda são importantes? Como a IA está a reescrever as regras da pesquisa

Introdução

Last year, you could type "best running shoes" into Google and scroll through a familiar parade of blue links. Today, you might never scroll at all. An AI-generated summary sits above everything, synthesizing answers from dozens of sources before you’ve finished reading the query you typed. The click you would have made? It never happens.

Esta mudança não é teórica. De acordo com a pesquisa da SparkToro e da Similarweb, cerca de 60% das pesquisas no Google terminam agora sem um único clique em qualquer site [1]. Isso é mais do que apenas 26% em 2022. Para os profissionais de marketing que passaram anos a otimizar as palavras-chave, isto levanta uma questão incómoda: será que tudo isto ainda é importante?

A resposta é sim - mas não da forma que pensas.

O cenário da pesquisa de IA: referências para 2026

Antes de mergulhar na estratégia, ajuda a compreender a escala da mudança. Estes números definem o atual ambiente de pesquisa:

Estas referências revelam um padrão claro: o conteúdo informativo enfrenta a maior perturbação, enquanto as consultas transaccionais e de marca permanecem relativamente protegidas. A resposta estratégica deve corresponder a esta realidade - duplicando os tipos de conteúdo que ainda geram cliques e adaptando a medição do conteúdo que cria visibilidade sem tráfego direto.

The Rise of Answer Engines

Google’s AI Overviews now appear in approximately 30-50% of U.S. search queries, depending on the study and timeframe. The trajectory is undeniable: generative AI is becoming the default interface between users and information.

E não se trata apenas do Google. A Perplexity AI processou 780 milhões de consultas de pesquisa só em maio de 2025 - contra 230 milhões apenas nove meses antes. O ChatGPT atinge agora 800 milhões de utilizadores activos semanais, processando mais de 2 mil milhões de pedidos diariamente [2]. Estas plataformas não fazem corresponder palavras-chave a páginas; compreendem as perguntas e sintetizam as respostas. Quando alguém pergunta "como posso melhorar a classificação do meu site nas pesquisas", estes sistemas não devolvem uma lista de links - respondem diretamente à pergunta, citando as fontes como notas de rodapé.

The implications are stark:

• Mais de 99% das palavras-chave que desencadeiam as Análises de IA têm uma intenção informativa - as consultas exactas que outrora conduziam a um tráfego orgânico maciço
• When AI Overviews appear, individual site click-through rates drop by an average of 34.5%
• O primeiro resultado orgânico está agora 1.600 pixels abaixo da dobra - empurrado para baixo por resumos gerados por IA

Compreender exatamente como funcionam estas funcionalidades de IA é essencial para qualquer estratégia de SEO séria. Para uma análise técnica mais aprofundada, consulta o nosso guia de visões gerais da IA do Google, que aborda a forma como estes sistemas obtêm, classificam e apresentam informações, e o que isso significa para os criadores de conteúdos.

From Keyword Matching to Semantic Understanding

As regras da pesquisa mudaram radicalmente. O que funcionou em 2015 pode, na verdade, prejudicar-te em 2026. Vê aqui como a mudança da correspondência de palavras-chave para a compreensão semântica transformou todos os aspectos da SEO:

O resultado final: as páginas repletas de palavras-chave têm agora um desempenho inferior ao de recursos abrangentes que demonstram conhecimentos genuínos. Quando as sínteses de IA são activadas, as taxas de zero cliques sobem para 80-83% - os utilizadores obtêm as suas respostas sem nunca visitarem o teu site. Os motores de busca já não recompensam a correspondência de precisão; recompensam a profundidade semântica e a relevância.

Como a IA expande uma única pesquisa: Consulta Fan-Out

Quando escreves uma pergunta num sistema de pesquisa com IA, algo invisível acontece antes de veres os resultados. O sistema não se limita a pesquisar as tuas palavras exactas - expande a tua consulta para dezenas de pesquisas relacionadas em simultâneo. A isto chama-se fan-out da consulta.

Escreve "melhor CRM para pequenas empresas" numa pesquisa com IA, e o sistema pode gerar internamente:

• "Comparação de preços de software CRM 2025″
• "O CRM mais fácil para principiantes"
• "Funcionalidades de CRM de que as pequenas empresas necessitam"
• "HubSpot vs Salesforce para startups"
• "Ferramentas CRM gratuitas para pequenas equipas"
• "Tempo e custo de implementação do CRM"
• "análises de CRM para pequenas empresas"

A IA sintetiza as respostas de todas estas consultas alargadas numa resposta abrangente. A tua única pergunta desencadeou uma dúzia de pesquisas que nunca escreveste.

Isto muda tudo na estratégia de palavras-chave. Já não estás a otimizar para uma consulta - estás a tentar aparecer em todo o fan-out. Uma página que apenas responde a "melhor CRM para pequenas empresas" é ultrapassada por um recurso que abrange preços, funcionalidades, comparações, implementação e análises. A IA extrai da fonte abrangente porque responde a mais consultas expandidas invisíveis.

Informação chave - O teu conteúdo tem de responder a perguntas que os utilizadores nem sequer sabiam que tinham.

Porque é que as palavras-chave continuam a ser importantes

None of this means keywords are irrelevant. They’ve evolved from being the destination to being the starting point.

As palavras-chave continuam a ser essenciais como sinais de intenção. Quando alguém escreve "comprar ténis de corrida online", a palavra "comprar" assinala uma intenção transacional que difere fundamentalmente de "melhores ténis de corrida para principiantes" (informativa) ou "loja Nike perto de mim" (local). Compreender estas categorias de intenção - e as palavras-chave que as assinalam - é fundamental para a estratégia de conteúdos. Os motores de busca utilizam palavras-chave para categorizar a intenção, mesmo quando interpretam o significado de forma mais abrangente.

✅ Keywords provide structural scaffolding. They help organize content in ways both humans and algorithms can parse. Headers containing relevant terms, natural keyword integration within explanatory paragraphs, and strategic placement in meta descriptions all contribute to discoverability. The difference is that these placements now serve semantic context rather than density requirements.

As palavras-chave ligam a linguagem do utilizador ao teu conteúdo. As pessoas ainda escrevem palavras nas caixas de pesquisa. Essas palavras - e os conceitos que representam - precisam de aparecer no teu conteúdo para que qualquer sistema, IA ou outro, faça a ligação. A mudança é da repetição para a relevância: utilizar palavras-chave para sinalizar a cobertura de tópicos em vez de métricas de frequência de jogos.

For transactional and local queries, keywords retain significant direct impact. AI Overviews appear in only about 1.2% of purely transactional queries and essentially 0% of local searches. When someone is ready to buy or needs a nearby service, traditional keyword optimization still drives the majority of outcomes.

The New Paradigm: Topical Authority and Semantic Coverage

If keywords are the starting point, what’s the destination? Topical authority.

O sucesso da SEO moderna requer a demonstração de conhecimentos abrangentes sobre assuntos, em vez da otimização de páginas individuais para termos isolados. Isto significa criar grupos de conteúdos - recursos interligados que cobrem tópicos de vários ângulos, abordando questões relacionadas, subtópicos e conceitos adjacentes.

🎯 Consider how AI Overviews select sources. Over 99% of AI Overview citations come from pages already ranking in the top 10 organic results. This represents a significant shift from early AI Overview testing, when citations came from a much broader pool. The implication: traditional ranking factors still matter for AI visibility, but they’re now prerequisites rather than guarantees.

Content that earns AI citations tends to share certain characteristics:

• It directly answers specific questions
• It uses clear, structured formatting that systems can parse
• It demonstrates expertise through depth rather than keyword frequency
• It addresses user intent comprehensively rather than superficially

Os requisitos técnicos também estão a evoluir. A marcação de dados estruturados ajuda os sistemas a compreender a organização do conteúdo. A implementação de esquemas para FAQs, instruções e artigos aumenta a probabilidade de citação. A velocidade da página e a otimização móvel, sempre importantes, tornam-se ainda mais críticas quando os sistemas de IA avaliam a qualidade da fonte em escala.

É aqui que os conhecimentos especializados se tornam valiosos. A intersecção dos fundamentos tradicionais de SEO com os requisitos de otimização de IA é complexa e está a mudar rapidamente. Para as organizações que navegam nesta transição, trabalhar com agências que compreendem ambos os domínios pode acelerar os resultados. A nossa visão geral das principais empresas de SEO de IA fornece um ponto de partida para avaliar parceiros com capacidades demonstradas nesta especialidade emergente.

Para além do Google: Otimização para ChatGPT, Perplexidade e Plataformas Emergentes

O Google ainda comanda 80% das pesquisas no ambiente de trabalho, mas o panorama da descoberta está a fragmentar-se. O ChatGPT gera mais de 77% de todo o tráfego de referência de IA para sítios Web. O Perplexity capta quase 20% do tráfego impulsionado pela IA nos EUA. Estas plataformas funcionam de forma diferente da pesquisa tradicional - e exigem abordagens de otimização diferentes.

O ChatGPT e a IA conversacional extraem informações de dados de treino e, cada vez mais, do acesso à Web em tempo real. Ser citado significa ter autoridade suficiente para aparecer nos conjuntos de dados de treino e ser suficientemente estruturado para que os sistemas de recuperação extraiam respostas relevantes. Os conteúdos claros e factuais com sinais de especialização óbvios têm melhor desempenho. A formatação conversacional ajuda - estes sistemas são concebidos para responder a perguntas, pelo que os conteúdos estruturados como perguntas e respostas ou explicações diretas têm prioridade.

Os motores de perplexidade e de resposta funcionam mais como assistentes de pesquisa do que como motores de busca. Sintetizam várias fontes em respostas abrangentes, citando páginas específicas. Ganhar aqui significa ser a fonte em que os motores de resposta confiam. Para isso, são necessários os mesmos sinais E-E-A-T que são importantes para o Google, além de uma formatação que facilita a extração: cabeçalhos claros, parágrafos concisos, declarações factuais que se mantêm sozinhas.

A implicação estratégica é a diversificação. Confiar apenas no tráfego orgânico do Google - já arriscado devido às tendências de clique zero - torna-se ainda mais precário à medida que os utilizadores mudam para canais de descoberta alternativos. As marcas inteligentes estão a monitorizar onde o seu público encontra realmente a informação e a otimizar a presença em todas as plataformas, e não apenas nos motores de busca.

O que isto significa para os diferentes modelos de negócio

O impacto da pesquisa de IA varia drasticamente consoante o tipo de negócio. Compreender onde se situa o teu modelo ajuda a dar prioridade à resposta certa.

• Os editores de conteúdos e os meios de comunicação social enfrentam o maior desafio. As consultas informativas - o seu pão e manteiga - são exatamente o alvo das sínteses de IA. Já se registaram quedas de tráfego de 30-50% para alguns editores. As estratégias de sobrevivência incluem o desenvolvimento de modelos de subscrição, a concentração em análises e opiniões que a IA não consegue replicar e a criação de relações diretas com o público através de newsletters e comunidades.

• O comércio eletrónico e os negócios transaccionais permanecem relativamente protegidos. As visões gerais de IA raramente aparecem para consultas de intenção de compra. A otimização tradicional de palavras-chave para páginas de produtos, estruturas de categorias e termos transaccionais continua a gerar resultados. O risco está a montante - perder o conteúdo informativo que cria consciência antes da formação da intenção de compra.

• Os serviços B2B e profissionais ocupam uma posição intermédia. Os serviços complexos que requerem consulta não são substituídos por resumos de IA. Mas a fase de pesquisa - em que os potenciais clientes aprendem sobre problemas e soluções - acontece cada vez mais em interfaces de IA. As marcas precisam de visibilidade nessas conversas de fase inicial, mesmo que a conversão final aconteça através de contacto direto.

• As empresas locais podem beneficiar. A pesquisa local permanece em grande parte intocada pelas visões gerais da IA, e os assistentes de IA ainda direcionam os usuários para locais físicos para serviços que exigem presença. Os princípios básicos - otimização do perfil empresarial do Google, citações locais, gestão de avaliações - continuam a funcionar como esperado.

Practical Strategies for an AI-First Search Landscape

Understanding the shift is one thing. Adapting to it requires specific tactical changes.

1️⃣ Pensa em tópicos, não apenas em termos. Começa com a pesquisa de palavras-chave, mas passa imediatamente para o mapeamento de tópicos. Que perguntas relacionadas é que as pessoas fazem? Que subtópicos merecem o seu próprio conteúdo? Que conhecimentos é que uma autoridade genuína sobre este assunto poderia demonstrar? Constrói ecossistemas de conteúdos em vez de páginas isoladas.

2️⃣ Optimiza a extração de respostas. Os sistemas de IA extraem trechos específicos para criar respostas. Estrutura o conteúdo com cabeçalhos claros que correspondam aos padrões das perguntas. Coloca as respostas em parágrafos em vez de enterrar as conclusões. Utiliza formatação - listas, tabelas, estruturas passo-a-passo - que os sistemas possam analisar e citar facilmente.

3️⃣ Dá prioridade aos sinais E-E-A-T. A experiência, a perícia, a autoridade e a fiabilidade sempre influenciaram as classificações. Num contexto de IA, tornam-se ainda mais importantes à medida que os sistemas avaliam a credibilidade da fonte. As assinaturas dos autores com experiência demonstrada, normas editoriais claras, citações de fontes autorizadas e informações organizacionais transparentes contribuem para isso.

4️⃣ Mede o que interessa. As métricas de tráfego tradicionais tornam-se menos significativas quando a visibilidade nem sempre se traduz em cliques. Acompanha as menções à marca, as aparições em citações e a qualidade do envolvimento juntamente com o volume. Monitoriza as impressões no Search Console mesmo quando os cliques diminuem - a visibilidade sem cliques continua a contribuir para o conhecimento e a autoridade.

5️⃣ Aceita que algum tráfego desapareceu. As consultas informativas que outrora conduziam a visitas são agora respondidas na página de resultados. Não se trata de um problema a resolver - é uma nova realidade a aceitar. Muda o foco estratégico para as consultas com maior intenção de clique: termos transaccionais, consultas de comparação, pesquisas de cauda longa que requerem respostas com nuances que o resumo da IA não consegue resolver adequadamente.

The Path Forward

As marcas que tiverem sucesso neste ambiente serão aquelas que deixarem de pensar em SEO como um jogo para otimizar e começarem a pensar nele como uma disciplina para treinar sistemas de IA para reconhecer a sua autoridade. Cada conteúdo que publicas é agora um dado de treino para os modelos que responderão às perguntas de amanhã. A questão não é apenas "será que isto vai ser classificado?" - mas sim "será que os sistemas de IA vão aprender a citar-nos como uma fonte de confiança?"

Isto requer um conjunto de competências diferente do SEO tradicional. Compreender como os LLM processam e recuperam a informação, como as AI Overviews selecionam as fontes, como o ChatGPT e o Perplexity decidem o que citar - estas são especializações emergentes que a maioria das equipas de marketing ainda não desenvolveu. Construímos a nossa prática exatamente em torno desta intersecção: aplicar um conhecimento profundo de como os sistemas de IA funcionam para ajudar as marcas a ganhar visibilidade no novo panorama de pesquisa.

Para fundadores e profissionais de marketing que estão a avaliar a sua estratégia digital, a conclusão prática é a seguinte: investe em conhecimentos de SEO nativos da IA. O conteúdo superficial optimizado para os algoritmos de ontem não é suficiente. Recursos profundos e bem estruturados que demonstrem uma autoridade genuína - formatados para extração de LLM, optimizados para citação de IA, construídos com base em sinais E-E-A-T que as máquinas podem verificar - é o que dá origem às classificações tradicionais e à visibilidade da IA.

As palavras-chave são importantes. Mas são importantes como vocabulário para expressar tópicos que realmente compreendes, estruturados de forma a que os sistemas de IA possam analisar, extrair e citar. Essa distinção faz toda a diferença.