Você já garantiu o search-market fit para AEO/SEO?

• A estratégia de busca deve começar não pelo número de volume de busca das ferramentas de palavras-chave, mas pelo motivo e pela intenção de o usuário digitar aquele termo
• Antes de investir, é preciso verificar o search-market fit: se o público beneficiado pelo seu produto realmente pesquisa por isso e se o resultado encontrado corresponde ao valor oferecido
• Mesmo com a mesma consulta, a intenção do usuário (intent) varia muito, e aparecer na busca não é o objetivo em si, mas apenas um meio para gerar conversão
• À medida que as respostas de IA retêm o usuário diretamente, os cliques em conteúdos informativos e de review desaparecem, e ser citado (cited) e ser escolhido (chosen) não são a mesma coisa
• O search-market fit muda conforme a maturidade do mercado, e respostas de IA generativa podem até eliminar categorias que antes tinham aderência

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Ponto de partida errado e a necessidade de entender o usuário

• A maioria das estratégias de busca começa no lugar errado, dependente de sugestões de palavras-chave e prompts fornecidas por ferramentas
• Os números de volume de busca dessas ferramentas mostram apenas quantas pessoas pesquisaram, não por que pesquisaram
• Se o KPI vai além de aparecer em LLMs ou nos resultados de busca, então entender o usuário de busca não é opcional, é obrigatório
• Há casos de empresas que gastaram milhões de dólares em palavras-chave que pareciam excelentes nas ferramentas, mas não tinham ligação real com transações comerciais
  • Uma empresa conhecida produziu milhares de templates de produto mirando termos que não existiam em nenhum contexto de busca relevante
  • Ela conseguiu os "rankings" desejados, mas não gerou nenhuma conversão de usuários
• O problema foi que, antes de lançar o programa, ninguém fez a pergunta mais óbvia: "existe alguém que realmente pesquise isso de uma forma que leve até nós, e esse tráfego converte?"
• A necessidade de entender o usuário já era verdadeira na era da busca tradicional, ficou ainda mais forte com o surgimento do AEO, e a IA mudou profundamente a jornada do usuário

A jornada do usuário é o que mais importa

• Para começar a mapear a jornada do usuário, é preciso entender o equivalente de product-market fit para startups no contexto de busca: o search-market fit
• O ponto central é verificar de antemão se o usuário que se beneficiaria da sua oferta realmente pesquisa por ela e se, ao chegar, encontra algo compatível com o que a oferta entrega
  • Se essas duas condições não forem atendidas, o orçamento de busca deve ser redirecionado para outro lugar
• Assim como uma startup sem product-market fit não resolve o problema com publicidade melhor, uma empresa sem search-market fit não resolve isso com auditoria técnica ou mais conteúdo

Alocação adequada de orçamento

• Isso não quer dizer que SEO ou AEO devam ser totalmente ignorados, e sim que não há justificativa para despejar grandes orçamentos em investimentos que não gerarão retorno
• Programmatic SEO pode ser um dos piores exemplos de violação dessa lógica
  • Mesmo que haja demanda para um produto, isso não se sustenta quando se tenta expandi-lo para milhões de variações, e mecanismos de busca e LLMs conseguem perceber quando modificadores de busca levam a intenções diferentes
  • Espera-se que ninguém em 2026 ainda ache que páginas de zip code (CEP) sejam uma boa ideia
• Em sites de vagas como Indeed, o local de trabalho claramente importa, mas em um produto como Upwork não está claro se a cidade do freelancer é relevante
  • Criar páginas para todas as cidades não amplia o mercado endereçável (addressable market), apenas gera milhares de páginas competindo por usuários que nem filtrariam por localidade
• Visibilidade em busca não é o objetivo real, mas um meio para atingir um objetivo

Decompondo a jornada do usuário

• A maioria foca apenas na parte de palavra-chave da pergunta do usuário e ignora outros dois dados essenciais
  • Ter ideias de palavras-chave é a parte fácil; conhecer a intenção (intent) é muito mais importante
• Supor que consulta e intenção sejam a mesma coisa está completamente errado
  • Quem busca por "employee survey" pode ser alguém que quer executar uma pesquisa, alguém procurando exemplos de terceiros, um pesquisador que cobre tecnologia de RH ou um gerente de RH montando um orçamento para convencer o chefe
  • Na mesma consulta existem quatro usuários diferentes, e cada um segue um próximo passo distinto ao chegar à página
• Nem mesmo a intenção, sozinha, resolve o search-market fit: mesmo criando uma experiência adequada à intenção, isso não garante que o usuário queira converter naquela landing page
  • É preciso olhar claramente para o seu produto e perguntar se a ação comercial desejada corresponde à intenção de busca não de forma vaga, mas diretamente
  • É aqui que entram preço, funil de conversão e, acima de tudo, confiança (trust)

AEO e search-market fit

• Ao adicionar AEO, o nível de risco sobe, porque respostas de IA tornam mais fácil resolver a intenção de busca sem que o usuário clique em nada
• O modelo pré-LLM, de capturar o usuário pela visibilidade em busca e convertê-lo na landing page, ainda funciona para consultas transacionais de alta intenção
• Conteúdos informativos e de review agora alimentam diretamente mecanismos de IA, que retêm o usuário, e ele muitas vezes nem chega a iniciar a jornada
  • Usuários que antes clicavam em páginas de review e comparação agora recebem diretamente uma resposta sintetizada
  • Empresas citadas na resposta podem acabar apenas fornecendo conteúdo ao LLM, sem dar ao usuário motivo para clicar
• Ser citado (cited) e ser escolhido (chosen) não são a mesma coisa
  • Se o objetivo é aparecer numa resposta de IA, isso é resultado de brand awareness, não de crescimento de receita
  • Confundir os dois leva a otimizar apenas métricas de exposição e depois reclamar que AEO não gera faturamento

Como encontrar search-market fit

• Pesquise diretamente os termos-alvo e observe, como uma simulação do usuário, o que o Google ou mecanismos de IA exibem, não com foco em análise competitiva
  • Se os resultados mostrarem tipos de conteúdo ou produtos totalmente diferentes do seu negócio, isso é um sinal
  • Um desalinhamento fundamental entre o valor que você oferece e a necessidade do usuário inferida pelo mecanismo não pode ser superado com mais esforço
• Também é preciso prestar atenção aos momentos em que o mecanismo de busca reformula a consulta
  • Se o Google altera o termo digitado para outra coisa, o algoritmo está indicando que interpretou aquela consulta de forma diferente da intenção do usuário
  • Isso mostra como a linguagem usada pelos usuários na busca pode diferir da forma como a empresa se descreve internamente
• A mesma dinâmica existe nos LLMs: se você usar o tópico-alvo em um prompt e a resposta não mencionar seu produto ou categoria de solução, é o mesmo tipo de sinal do experimento no Google

Timing

• Existe uma dimensão de timing que costuma ser ignorada
  • Se você ranqueasse para a palavra-chave "LLM" em 2020, teria tráfego, mas nenhum resultado de negócio
  • Dois anos depois, em 2022, aparecer para o mesmo termo se tornaria um dos espaços mais valiosos da internet
• O search-market fit não é estático; ele se move conforme a maturidade do mercado, o crescimento da percepção do usuário e a evolução do produto
• Um exemplo que pode mudar ainda este ano é LLM glasses: hoje quase ninguém procura por isso, mas em breve poderá procurar
  • O Google reintroduziu o Google XR na I/O da semana passada
  • Se você construir conteúdo sobre LLM glasses, pode até ficar em 1º lugar no Google e ainda assim não gerar receita relevante; mas, se o contexto mudar, a receita pode surgir sem quase nenhuma mudança de SEO
  • Se houver convicção sobre essa mudança futura, faz sentido apostar; caso contrário, é apenas perseguição de empty-calorie SEO

O desaparecimento do search-market fit

• O search-market fit também pode desaparecer
  • Categorias que tinham forte aderência há dois anos podem ser desmontadas por respostas sintéticas de IA, eliminando posições que antes puxavam tráfego de busca
• Sites de afiliados (affiliate) sentirão fortemente essa pressão
  • Se você criou um site de comparação ou um agregador de reviews em uma categoria em que LLMs agora respondem diretamente, a aderência desapareceu e nenhuma otimização conseguirá recuperá-la
• Pesquisa com usuários não é uma etapa preliminar de um programa de SEO ou AEO; antes de criar briefs de conteúdo e landing pages, é preciso primeiro descobrir quem pesquisa, o que essas pessoas querem e se existe uma conexão real entre sua intenção e seu produto
• Essa conexão existe ou não existe; e, se não existir, mesmo que você crie uma página perfeitamente otimizada e citada por todos os mecanismos de IA, o usuário do outro lado da consulta jamais se tornará cliente