Adicionar seções de perguntas frequentes (FAQ) a páginas de teste demonstrou um impacto positivo nas citações de IA; ao removê-las, as citações caíram novamente. Esta reviravolta destaca a diferença entre correlação e causalidade, um aspecto frequentemente negligenciado nas medições de busca por IA.
No recente webinar promovido pela equipe da seoClarity, os especialistas discutiram a importância de medições precisas em testes de busca por IA. Eles afirmaram que, enquanto os escores de visibilidade indicam se um site aparece nos resultados, a performance em nível de página e os testes A/B mostram se as ações realmente impactaram os resultados. O evento explorou como empresas podem implementar a metodologia de testes em diferentes plataformas de IA, como ChatGPT, Claude e Google, além de destacar o uso de dados do Search Console.
Uma das principais novidades apresentadas foi a introdução de relatórios específicos do Search Console para visibilidade de IA, lançados em 3 de junho. Esses relatórios oferecem uma visão detalhada de como cada URL aparece nas funcionalidades de busca por IA do Google. Isso é considerado um grande avanço, pois permite que os profissionais de marketing obtenham dados diretos da fonte, algo que não era possível anteriormente.
Contudo, a equipe ressaltou que esses novos relatórios cobrem apenas uma parte das necessidades de um programa de teste de busca por IA. Portanto, mesmo com esse avanço, ainda é necessário usar ferramentas de rastreamento de terceiros para monitorar outras plataformas. O foco deve ser em verificar regularmente os novos relatórios no Search Console e observar como esses dados podem integrar-se ao programa de testes da sua empresa.
Quando se trata de quais prompts testar primeiro em busca por IA, a sugestão é começar por aqueles onde a marca já mostra algum potencial. A metodologia envolve a criação de um conjunto ideal de prompts que abrange todo o funil de busca por IA, desde a geração de consciência até a retenção. As equipes devem identificar e priorizar as interações que oferecem maiores chances de resultados positivos, organizando os prompts em níveis de dificuldade.
Além disso, a execução de testes A/B em modelos de linguagem de IA (LLMs) apresenta desafios. Não é possível dividir o tráfego ao vivo, portanto, é preciso criar um grupo de controle para filtrar as variações causadas por mudanças no algoritmo.
A experiência prática demonstrou diferenças significativas nos resultados de testes implementados em três clientes distintos; o teste envolvendo FAQs demonstrou uma relação de causa e efeito clara, ao passo que outros testes, como aqueles em descrições meta, mostraram resultados inesperados. Isso ilustra a importância de coletar dados confiáveis ao invés de fazer suposições.
Por fim, durante o evento, perguntas essenciais foram abordadas, como a necessidade de métricas claras para medir a autoridade da IA, dúvidas sobre a capacidade dos bots de ler FAQs e a relação entre SEO tradicional e a otimização para busca por IA. Os especialistas concordaram que o SEO continua sendo fundamental e serve como base para estratégias de IA eficazes.
As lições extraídas diferenciam-se pela diversidade de resultados e pela aplicação de metodologias rigorosas, reforçando a ideia de que cada dado obtido é um passo em direção à compreensão das dinâmicas de busca por IA. A busca por evidências concretas é crucial para aprimorar as estratégias digitais, tornando-as mais eficazes e alinhadas com as demandas do mercado atual.
Crédito da imagem: divulgação/reprodução
