Os large language models decidem que marcas citar antes de os utilizadores verem um único ranking.
LLM SEO significa estruturar conteúdo, entidades e evidência para que os assistentes o escolham e, depois, medir citações e impacto em receita.
Este playbook traz definições, frameworks, roadmaps, experiências e analytics para tornar o LLM SEO operacional.
O que é (e não é) LLM SEO
LLM SEO otimiza para respostas suportadas por LLM e AI Overviews, não só para blue links.
Combina conteúdo centrado em entidades, dados estruturados, densidade de evidência e performance para que os modelos o encontrem, confiem e o citem.
Não é um silo à parte. Integre LLM SEO no SEO semântico e técnico, nas operações de conteúdo e nos analytics.
Como LLM SEO difere do SEO clássico
Audiência: modelos e agentes, não apenas utilizadores e crawlers.
Sinais: entidades, fontes, frescura e clareza pesam mais do que densidade de keywords.
Formato: copy answer-first, com baixa ambiguidade, listas, passos e FAQs vence largamente intros longas.
Controlos: robots, acesso de crawlers IA (GPTBot, Google-Extended) e escolhas em llms.txt influenciam treino e recuperação.
Medição: citações e precisão de snippets juntam-se a rankings e tráfego.
Princípios-chave
Ser a melhor fonte: respostas concisas, passos claros e provas verificáveis.
Ser legível por máquinas: JSON-LD, IDs consistentes, âncoras e HTML limpo.
Ser confiável: autores visíveis, reviewers, datas e fontes.
Ser atual: atualizar factos, preços e exemplos com frequência. Acompanhar time-to-citation.
Ser rápido: páginas velozes e estáveis; assistentes largam conteúdo lento.
Arquitetura: grafo de conteúdo centrado em entidades
Mapear 8–12 entidades core (marca, produtos, pessoas, localizações) e tópicos relacionados.
Construir hubs com intros answer-first, FAQs e secções HowTo. Adicionar internal links para todos os “spokes”.
Usar schema Organization, Person, Product/Service, FAQPage, HowTo e LocalBusiness. Manter
@idestável entre páginas e línguas.Adicionar links para fontes e datas na copy. Os modelos preferem dados verificáveis.
Controlos técnicos
Robots: permitir crawlers IA orientados para pesquisa se a política o permitir. Controlar treino via llms.txt e regras de robots para GPTBot, CCBot, ClaudeBot, PerplexityBot e Google-Extended.
Sitemaps: mantê-los limpos e atualizados. Incluir variantes de língua com hreflang.
Performance: LCP < 2,5 s, CLS < 0,1 nos templates de hub e spoke.
Acessibilidade: alt text descritivo, legendas e headings alinhados com a intenção.
Standards de conteúdo para LLM SEO
Responder nos primeiros 100 palavras. Incluir a entidade principal e um ponto de prova.
Usar listas e passos para procedimentos. Contexto curto, depois profundidade.
Adicionar FAQs que espelham os prompts dos utilizadores. Manter cada resposta abaixo de 80 palavras com fonte.
Incluir exemplos, screenshots e tabelas de dados com legendas. Usar ImageObject e VideoObject schema quando fizer sentido.
Manter tom claro: evitar idioms, pronomes vagos e enchimento.
E-E-A-T e gestão de risco
Mostrar bios de autores com credenciais e
sameAs. Adicionar reviewer schema para YMYL.Citar fontes externas de autoridade. Evitar afirmações não verificadas, especialmente em saúde/finanças.
Adicionar disclosures para conteúdo assistido por IA. Manter datas de última atualização visíveis.
Em tópicos regulados, exigir revisão de especialista e jurídica antes de publicar.
Roadmap por nível de maturidade
Starter (0–3 meses):
Auditar hubs quanto a copy answer-first, schema e performance.
Ativar acesso de crawlers IA de acordo com a política. Adicionar llms.txt e documentar escolhas.
Criar um conjunto de queries para testar IA. Iniciar logging semanal de deteções IA.
Atualizar as cinco páginas de topo com intros concisas, FAQs e fontes.
Growth (3–9 meses):
Criar mapas de entidades e clusters. Melhorar internal linking e profundidade de schema.
Adicionar analytics de crawlers IA e medir time-to-citation depois de updates.
Lançar workflows de revisão YMYL com fontes e disclosures obrigatórios.
Iniciar localização de mercados prioritários com reviewers nativos e schema localizado.
Advanced (9–18 meses):
Experimentar tamanhos de intro, densidade de evidência e combinações de schema.
Adicionar atribuição: ligar citações IA a conversões assistidas e receita.
Implementar agentes para monitorizar semanalmente respostas IA e flaggar deriva de snippet.
Integrar PR para reforçar autoridade de entidades e clusters fracos.
Stack de medição
Inclusão e citações: acompanhar AI Overviews e respostas de ChatGPT (browsing), Perplexity, Gemini e Copilot. Registar query, mercado, URL citada, texto de snippet, data.
Precisão de snippet: comparar snippets IA com intros planeadas. Assinalar divergências.
Sessões geradas por IA: detetar browsers de assistentes e ligá-los às landing pages.
Conversões assistidas: conversões influenciadas por páginas citadas. Comparar com orgânico e paid.
Recência de crawl: hits de bots IA por URL prioritária. Objetivo < 10 dias.
Topic Visibility Score e presença de entidade: via exports de Search Console e auditorias de schema.
Ferramentas e fontes de dados
Exports de Search Console por cluster.
Analytics (GA4/warehouse) com clusters de landing page e conversões.
Scripts ou ferramentas para deteção de citações de assistentes.
Analytics de crawlers IA para GPTBot, Google-Extended, PerplexityBot e ClaudeBot.
Validadores de schema e monitores de CWV.
CRM para receita e pipeline influenciados por páginas citadas.
Ideias de experiências
Teste de intro: intros de 60 vs 100 palavras com uma fonte. Medir inclusão IA e CTR.
Teste de profundidade de schema: Article vs Article + FAQPage + HowTo. Medir mudanças de citação.
Densidade de evidência: adicionar dois datapoints e uma fonte nas intros. Medir precisão de snippet.
Internal linking: aumentar em 50 % os links para hubs. Acompanhar recência de crawl e inclusão.
Cadência de frescura: atualizações a 30 vs 90 dias em tópicos dinâmicos. Medir time-to-citation.
Considerações multilingues
Criar bancos de queries por mercado (EN, PT, ES, FR). Formular prompts como os nativos.
Localizar campos de schema, unidades, preços e fontes. Manter
@idestável entre línguas.Acompanhar citações IA por língua. Corrigir mercados com baixa inclusão com referências locais e PR.
Evitar tradução automática para YMYL. Usar reviewers nativos.
Governação de conteúdo
Criar templates de brief com elementos obrigatórios: intro answer-first, fontes, tipos de schema, internal links, reviewer, disclosure.
Exigir fact packs para redatores e prompts IA. Incluir definições de entidades e listas de fontes.
Manter change log com datas de publicação, validação de schema e checks de citações IA.
Adicionar passos de QA para acessibilidade, performance e schema antes de publicar.
Gestão de risco e resposta a incidentes
Se respostas IA alucinarem: atualizar intros com factos claros, adicionar fontes e enviar feedback sempre que possível. Monitorizar depois de uma semana.
Se citações caírem: rever mudanças recentes, recência de crawl e precisão de snippet. Restaurar links e performance se necessário.
Se bots forem bloqueados: auditar robots e regras WAF, permitir bots orientados para pesquisa conforme política e voltar a testar.
Documentar cada incidente com owners e passos de correção.
Checklist para cada release
Intro answer-first com entidade principal e ponto de prova.
FAQs e passos alinhados com prompts de utilizador.
Schema validado e alinhado com texto visível.
Fontes e datas visíveis; autores e reviewers presentes.
Internal links para o hub e páginas relacionadas adicionados.
Performance e acessibilidade verificadas.
Teste de visibilidade IA agendado para queries de topo após lançamento.
Dashboards a construir
Visibilidade LLM: taxa de inclusão e quota de citações por assistente, cluster de queries e mercado, com variações semana a semana.
Precisão de snippet: tabela das principais queries com intro planeada vs snippet IA e estado (match/mismatch).
Recência de crawl: hits de bots IA por URL prioritária com data do último acesso; destacar > 10 dias como risco.
Saúde de entidades: Entity Presence Score, mentions externas e validade de schema por entidade.
Influência na receita: conversões assistidas e receita de páginas citadas vs não citadas.
Avaliação de vendors e tooling
Cobertura: que assistentes e mercados são acompanhados e com que frequência.
Acesso a dados: exports brutos, APIs e captura de screenshot/HTML para auditoria.
Alertas: thresholds configuráveis para quebras de inclusão ou ganhos de concorrentes.
Compliance: residência de dados, tratamento de PII e controlos de retenção.
Suporte: rapidez de adaptação quando assistentes mudam layout ou políticas.
Integração: facilidade de ligação a GA4, warehouses e ferramentas de BI.
Cenários de caso
B2B segurança: depois de adicionar guias SOC 2 answer-first, reviewer schema e internal links, as citações IA chegaram em cinco semanas. Pedidos de demo a partir de páginas citadas subiram 12 % e a precisão de snippet melhorou.
Ecommerce: consolidou comparações num único hub com Product e FAQPage schema. Citações em Perplexity começaram na semana 4; sessões provenientes de IA mostraram add-to-cart acima da média orgânica.
Serviços locais: adicionou LocalBusiness schema, páginas de serviço answer-first e permitiu GPTBot. AI Overviews passaram a citar em queries de emergência; as chamadas aumentaram 15 %.
Saúde: introduziu reviewers médicos, fontes e disclaimers. Erros de snippet caíram, inclusão IA voltou e marcações cresceram sem problemas de compliance.
Táticas avançadas
Fornecer resumos machine-friendly (blocos TL;DR) com fontes para alimentar assistentes.
Usar clip markup e VideoObject schema em walkthroughs para os assistentes referenciarem momentos-chave.
Expor APIs ou endpoints de dados bem documentados (preços, disponibilidade) quando for seguro para consumo por agentes.
Adicionar regras em llms.txt alinhadas com a sua política e acompanhar impacto em citações e treino.
Construir agentes leves para correr checks IA semanais e registar automaticamente mudanças.
Formação e gestão da mudança
Criar vídeos curtos a mostrar como escrever intros answer-first e aplicar schema.
Fazer sessões mensais sobre insights de visibilidade IA e as mudanças que aumentaram inclusão.
Partilhar kits de prompts e fact packs com redatores para reduzir retrabalho.
Manter um log de experiências e um playbook para que novos membros aprendam com testes passados.
Orçamento e acompanhamento de ROI
Medir tempo poupado vs pesquisa e reescrita 100 % manuais após adoção de briefs e prompts focados em LLM.
Medir receita e conversões assistidas a partir de páginas citadas para justificar investimento em schema, ferramentas de deteção e PR.
Definir objetivos trimestrais para inclusão, precisão de snippet e time-to-citation. Ligar budgets ao cumprimento destes objetivos.
Watchlist para o futuro
Monitorizar novas funcionalidades de assistentes (respostas multimodais, mudanças na exibição de fontes) e adaptar conteúdo e schema.
Acompanhar updates de política de crawlers IA (Google-Extended, GPTBot). Rever robots e llms.txt trimestralmente.
Seguir mudanças regulatórias (AI Act, privacidade) que afetem logging e disclosures. Atualizar processos.
Observar movimentos de concorrentes: registar quando ganham citações e responder com upgrades de autoridade e evidência.
Cadência mensal para equipas de LLM SEO
Semana 1: atualizar logs de deteção IA, precisão de snippet e tendências de inclusão, depois definir objetivos de sprint.
Semana 2: lançar updates de conteúdo e schema para clusters chave e validar performance + acessibilidade.
Semana 3: correr uma experiência (intro, profundidade de schema ou internal linking) e acompanhar citações IA e engagement.
Semana 4: rever influência em receita, atualizar glossários e fact packs e planear clusters/mercados do mês seguinte.
Glossário de referência para manter alinhamento
Inclusion rate: percentagem de queries acompanhadas em que a marca aparece em respostas IA.
Citation share: as suas citações vs concorrentes para o mesmo conjunto de queries.
Snippet accuracy: alinhamento entre snippet IA e intro alvo.
Time-to-citation: dias entre alteração de conteúdo/schema e primeira citação IA.
Entity Presence Score: número de páginas e itens de schema que referem uma entidade com IDs corretos.
AI-driven session: visita via browser de assistente ou link em painel IA.
Assisted conversion: conversão influenciada por páginas citadas em respostas IA.
KPI targets por maturidade
Starter: inclusion rate > 20 % no top 100 de queries, snippet accuracy > 60 %, recência de crawl < 14 dias em URLs prioritárias.
Scaling: citation share > 30 % em clusters core, time-to-citation < 10 dias, engaged sessions +10 % vs baseline.
Advanced: receita por sessão IA > média orgânica, conversões assistidas medidas em 80 % das páginas citadas, tempo de recuperação após quebras < duas semanas.
Como a AISO Hub pode ajudar
AISO Audit: faz benchmark à sua maturidade LLM SEO, sinais de entidade e visibilidade IA e entrega um plano priorizado
AISO Foundation: constrói o grafo de conteúdo, standards de schema e dashboards para acompanhar citações e receita
AISO Optimize: atualiza conteúdo, schema e UX para que LLMs o citem mais vezes e utilizadores convertam
AISO Monitor: verifica semanalmente assistentes IA e crawlers com alertas e reports prontos para gestão de topo
Conclusão
LLM SEO recompensa marcas que respondem com clareza, estruturam bem as suas entidades e medem visibilidade IA.
Use este playbook para alinhar conteúdo, controlos técnicos e analytics para que assistentes o citem e utilizadores convertam.
Se quiser um parceiro para desenhar e operar este sistema, a AISO Hub está pronta.
Quick SLA targets
Resolver blockers críticos de schema ou crawl em páginas citadas no prazo máximo de cinco dias úteis.
Atualizar clusters prioritários pelo menos a cada 90 dias; clusters YMYL a cada 45 dias.
Rever semanalmente snippets IA para as 50 principais queries; corrigir deriva no sprint seguinte.