Query Fan-out, da intenção à interpretação. Estamos em uma nova era e ainda vamos nos beneficiar muito com essa revolução
Chegou o tempo em que finalmente o filme Her vai sair do nosso imaginário e se tornar verdade?
Recentemente o Google apresentou o Google AI Mode, um modelo de respostas que usa LLMs para dar não apenas uma resposta, mas a criação de um diálogo sobre o que você está buscando na internet.
Este diálogo promete ser profundo, repleto de conhecimento e com base em sites realmente confiáveis. O propósito do Google de responder a uma pergunta que ainda nem fizemos está mais perto do que parece.
Este é mais um artigo do nosso capítulo sobre a revolução tecnológica mais bizarra e apaixonante do mundo moderno. Hoje, vamos falar sobre LLMs.
O impacto dos LLMs na busca manifesta-se de diversas formas, transformando a experiência de pesquisa e como o conteúdo é descoberto e apresentado:
AI Overviews (AIOs) e Search Generative Experience (SGE)
Os LLMs permitem ao Google gerar respostas diretas às consultas dos usuários, citando as fontes que utilizou. Embora os AIOs tenham diminuído após testes iniciais e problemas, espera-se que sejam incluídos mais intensamente à medida que o Google melhore seus modelos como o Gemini.
Para os criadores de conteúdo, torna-se essencial entender como ser citado nesses resumos gerados pela IA.
Query Expansion e Query Fan-Out
Os LLMs utilizam técnicas como o “query fan-out” para desmembrar a consulta original do usuário em múltiplos subtópicos e realizar buscas simultâneas.
Isso permite que o motor de busca “mergulhe fundo” e encontre conteúdo hiper-relevante. O objetivo é capturar diferentes intenções do usuário, recuperar resultados mais diversos e amplos, e desconstruir a complexidade da consulta. Ou seja, entendimento completo e contextualmente rico para entregar e respostas mais abrangentes e coerentes.
Mudança de Foco: Intenção e Contexto de palavras-chave
Impulsionados pelos LLMs, os sistemas de busca agora analisam a consulta usando processamento avançado de linguagem natural para entender a intenção do usuário, o nível de complexidade e o tipo de resposta necessária.
Eles são capazes de prever as necessidades do usuário com precisão, antecipando possíveis perguntas de acompanhamento. Isso significa que os SEOs precisam ir além da otimização para palavras-chave únicas e focar em entender a “jornada inteira do usuário” e as “muitas perguntas que alguém pode fazer em torno de um tópico”.
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Valorização da Autoridade, Experiência e Confiança (E-E-A-T)
Uma vez que a IA está sintetizando informação de várias fontes, ela depende de fontes confiáveis. Conteúdo de autores e sites que atendam as exigências do E-E-A-T (experiência, especialidade, autoridade e confiança), como credenciais, pesquisa original, avaliações positivas de usuários, reputação de marca e menções de outros sites autoritários, serão priorizados.
O poder dos LLMs para as novas buscas
As funcionalidades dos LLMs que contribuem para integração incluem expansão das Queries e contexto da busca.
Eles são a espinha dorsal dos motores de busca modernos, impulsionando a inovação e tornando a busca inteligente e mais rápida. Além disso, os LLMs também transformam a IA conversacional, tornando a busca mais interativa e captando mais a atenção do cliente.
Ao prever termos relacionados e entender a intenção de busca, eles ajudam chatbots e assistentes virtuais a fornecer interações naturais e que realmente ajudam no processo informativo, resultando em respostas mais precisas e relevantes.
É importante notar que os motores de busca baseados em IA não integram apenas LLMs, mas também modelos menores e especializados (SLMs) e outras tecnologias avançadas de IA para uma experiência de busca ainda mais contínua e inteligente.
Porém, podemos dizer que o uso das LLMs são um resquício do passado (não muito distante, mais ou menos 3 ou 4 anos) e que para funcionarem bem, precisam estar combinados com outras tecnologias, em tempo real. Mas, isso é apenas uma questão de tempo.
Um exemplo de como a IA (impulsionada por modelos inteligentes como o Gemini 2.5, uma forma de LLM) está sendo utilizada é o AI Mode do Google e os AI Overviews
O AI Mode utiliza uma técnica chamada “query fan-out”. Essa técnica desmembra a pergunta do usuário em subtópicos e traz uma série de subtópicos da busca que vão fazer sentido com o tema principal.
Isso permite que a Busca se aprofunde na web, descobrindo conteúdo incrivelmente hiper-relevante que corresponde à pergunta.
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O que é Query Fan-out?
O query fan-out é uma técnica de recuperação de informação que expande uma única query em múltiplas sub-queries para capturar diferentes intenções possíveis do usuário, recuperando resultados mais diversos e amplos de várias fontes.
O sistema analisa a query usando processos avançados de linguagem natural para estabelecer a intenção, o nível de complexidade e o tipo de resposta necessário, decidindo se o “fan-out” é necessário.
Ele explora diversas vertentes e subtópicos de forma simultânea com base em compreensão semântica, padrões de comportamento do usuário e arquitetura de informação. Ao contrário das buscas feitas hoje, o AI Mode recupera informações para todas as queries expandidas em paralelo, combinando informações de múltiplas fontes para criar uma resposta coerente e abrangente.
E sim, o impacto dos LLMs e novas técnicas de respostas como o “fan-out” impactam o SEO. E isso vai mudar ainda mais.
A IA destrincha a query nas suas intenções centrais e sub-perguntas relacionadas, exigindo que os SEOs entendam toda a jornada do usuário e as muitas perguntas que alguém pode fazer sobre um tópico, indo além da otimização para palavras-chave únicas.
As estratégias de conteúdo devem focar em Topical Authorithy, abordando temas de maneira completa e minuciosa, minuciosa mesmo. Além, claro, de abordar todas as sub-queries e facetas relevantes. Esse conteúdo, por exemplo, é uma sub-query para um tema maior.
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A capacidade de conversa da IA significa que o conteúdo deve levar, de maneira natural, os usuários às suas próximas perguntas e fornecer essas respostas, mesmo que não tenham sido explicitamente feitas na query inicial. Isso leva a uma mentalidade de “cada conteúdo responde profundamente a uma busca.
A importância do E-E-A-T (Experiência, Expertise, Autoridade e Confiança) ganha novos ares e ainda mais necessidade. A IA usa fontes confiáveis para sintetizar informações Conteúdo com autores delimitados e bem definidos, além de sites que atendem às exigências do E-E-A-T (como credenciais, pesquisa original, críticas positivas, forte reputação de marca e autoridade, menções de outros sites autoritários) será priorizado.
Insights inéditos, dados a partir de pesquisas e experiências em primeira mão que a IA não consegue replicar facilmente se tornam uma bala de prata para aparecer bem.
Conteúdo escaneável e simples de consumir, principalmente no celular (cabeçalhos claros, subtítulos, bullet points, listas, respostas concisas) é crucial para que a IA possa analisar e resumir facilmente
Menções de marca (com ou sem link) e reputação positiva são sinais usados pela IA para avaliar a confiabilidade e recomendar sua marca.
A técnica de query fan-out do AI Mode está mudando a busca de um processo focado em query para um focado em contexto, o que exige que como otimizamos (e medimos) nosso conteúdo evolua de acordo.
Melhoram relevância, contexto, interações com usuário
A intenção de busca continua sendo importante. Mas, o contexto entra neste universo para conceder respostas mais adequadas.
Compreender o contexto de uma busca e processas a resposta a partir de PNL (linguagem natural).
Os LLMs fornecem uma compreensão que lhes permite prever as necessidades do usuário com precisão.
Eles utilizam processamento avançado de linguagem natural para decifrar a intenção do usuário. No Google AI Mode, o PNL é usado para “estabelecer a intenção do usuário, o nível de complexidade e o tipo de resposta necessário. Isso resulta em resultados mais relevantes.
Vamos trazer pontos importantes que vão contribuir para uma melhor relação entre pergunta e resposta:
Interpretação de texto: capacidade chave dos LLMs que contribui para a melhoria da busca
- Conteúdo Situacional: A IA (impulsionada por modelos como o Gemini) pode entender e priorizar conteúdo “situacional” — conteúdo que atende às necessidades de uma pessoa numa dada situação, em vez de ser apenas focado em tópicos. Com isso, o Google quer mostrar conteúdos originais e verdadeiramente úteis, mesmo a partir de sites mais pequenos.
- A gente pergunta, ela responde: os LLMs estão transformando a IA conversacional, tornando a busca mais interativa e envolvente. Ao “prever termos relacionados e entender a intenção de busca”, os LLMs ajudam chatbots e assistentes virtuais a fornecer tudo com mais naturalidade. Ou seja, além de trazer respostas mais relevantes, há mais chance de engajamento e confiança entre usuário e motor de busca.
- Uma secretária só pra você: O Google AI Mode, impulsionado por LLMs, é descrito como secretária, multimodal e orientada a tarefas. Esta é uma forma direta e significativa de melhorar a interação do usuário com o próprio motor de busca.
- Antecipando Perguntas para melhor entendimento: A técnica de query fan-out, ao explorar múltiplas facetas e sub-queries em paralelo, permite que a IA “antecipe as próximas perguntas dos usuários. Isso significa que o conteúdo ou a resposta gerada pela IA pode abordar essas perguntas, mesmo que não tenham sido explicitamente feitas na query inicial, tornando a interação mais eficiente e útil. A resposta gerada pela IA não é apenas uma lista de links, mas uma síntese que tenta responder à necessidade completa do usuário.
- Conteúdo com foco no ser humano: Embora a IA possa gerar texto, a saturação de conteúdo genérico gerado por IA leva os usuários a procurarem conteúdo humano que os engaje ao nível pessoal (conteúdo situacional). O ser humano quer engajamento. Não uma série de materiais dos quais ele não vai extrair nada.
- Contexto Mais Amplo do Impacto na Busca: A integração de LLMs nos motores de busca, especialmente por técnicas como o query fan-out, representa uma mudança fundamental de um processo focado meramente em palavras-chave para um que compreende o “contexto completo da necessidade do usuário.
Isso transforma a busca de um processo “focado em query para um focado em contexto.
Para criadores de conteúdo, isso significa que a estratégia de conteúdo deve evoluir para entender a jornada inteira do usuário e as muitas perguntas que alguém pode fazer sobre um tópico, em vez de otimizar para palavras-chave isoladas. O conteúdo deve ter autoridade e responder de maneira abrangente ao universo da query.
Na era LLMs, sua marca deve se conectar
Os algoritmos do Google, impulsionados pelo NavBoost, devem favorecer marcas conhecidas do público. Marcas que criam uma conexão familiar. E não, não precisa ser uma empresa enorme.
O usuário tende a escolher marcas que geram confiança. Ou seja, mesmo que uma marca não seja a melhor, se ela se comunica bem e tende a ter mais interação com o público-alvo, a chance de estar melhor posicionada é grande.
Para isso, não apenas a comunicação no site deve ser o foco. Mas, também redes sociais, backlinks com autoridade, parcerias, entre outros pontos importantes.
Quer um exemplo? O case Duolingo. No Brasil, a empresa saiu de um app para aprender outros idiomas a uma marca amada, cuja mascote (a corujinha) ganha vida para que a marca se comunique com seu público.
Mas, claro que aqui temos um ponto de discussão: nem sempre a marca com melhor conteúdo pode ser a mais relevante. O Google vai dar mais atenção a que tem mais familiaridade com o público. Portanto, para que você não sofra com as incertezas das AIOs, é essencial trabalhar sem pensar no Google (isso não é novidade).
Construir uma marca forte é uma maneira poderosa de atender as exigências do E.E.A.T. Contar uma história de sucesso, mostrar a expertise da sua empresa, criar autoridade e mostrar porque as pessoas devem confiar no seu conselho e no seu direcionamento traz relevância.
Quanto mais sinais positivos de E.E.A.T mais visibilidade e posicionamento nos rankings, bem como mais citações nas AIOs. Marcas que trabalham nessa construção se tornam fontes confiáveis para o Google.
Entenda: O que é Benchmark e como aplicá-lo na sua estratégia?
Menções à marca, “footprint”
A capacidade das IAs em serem treinadas com enorme quantidade de dados é gigantesca. Isso significa que os seus rastros digitais (footprint) vão ser mais importante que nunca.
Além do seu site, o que as pessoas dizem sobre você? Como está o seu Reclame Aqui? Redes Sociais? Mídia, vídeos… tudo vai ser usado para compor uma ideia única.
Neste contexto, as menções à marca, com ou sem o link, em sites totalmente relevantes continuam sendo sinais de confiança e o Google entende como Autoridade.
Quanto mais a sua marca for mencionada e ligada a um determinado tópico, maior vai ser a probabilidade de ser considerada relevante pela IA e de ser classificada como forte candidata a ajudar o Google nas respostas cedidas pelas AIOs.
Fale com eles e eles te ouvirão
O processo de construção da sua marca exige uma compreensão profunda do seu público-alvo e de toda sua jornada pela internet. Entenda a situação do seu público e crie conteúdo que dialoga com eles tanto ao nível pessoal quanto emocional.
Esta abordagem centrada no seu público vai ao encontro do tipo de conteúdo que o Google precisa e vai saber recompensar.
Marcas Fortes Atraem Backlinks. Leitores que confiam e estão familiarizados com uma marca são mais propensos a referenciar seu conteúdo e linkar para ele, atraindo backlinks.
Backlinks servem como sinais de autoridade e confiança para o Google. Além disso, menções à marca (com ou sem link) deixam sua empresa mais rastreável.
Com o avanço dos motores de busca baseados em IA, que são treinados em enormes quantidades de dados, quanto mais uma marca é mencionada em contexto relevante, provável é que o algoritmo a veja como autoritária, classificando-a mais alto e citando-a em AIOs.
O processo de branding envolve entender o público-alvo, seus pontos de dor e necessidades.
Isso permite criar conteúdo que se conecta com os leitores em um nível pessoal, abordando suas situações. Uma personalidade de marca forte e valores claros ajudam a diferenciar este conteúdo do texto genérico gerado por IA. A IA pode aprender a identificar este tipo de conteúdo útil e confiável de sites menores e sair mostrando por aí! Já pensou?
Veja mais: Marketing interativo: estratégias para engajar e converter mais
Marcas Fortes Geram Buscas de Marca e Tráfego Direto
Quando as pessoas estão conscientes, familiarizadas e leais a uma marca, elas tendem a buscá-la diretamente no Google ou visitar o site sem passar pela SERP.
Buscas pela marca geralmente têm menos concorrência e criam volume de busca para a palavra-chave exata da marca. Visitas diretas tornam o negócio menos dependente das mudanças no algoritmo ou SERP do Google.
Topical Authority minuciosamente destrinchado
A técnica de “query fan-out” exige que os SEOs busquem autoridade para um determinado tema, cobrindo esse assunto de maniera minuciosa e abordando todas as sub-queries e facetas relevantes.
Organizar o conteúdo em clusters de tópicos claros que abordam diferentes facetas de um tema reforça essa autoridade30. Uma marca forte estabelece a empresa como uma fonte autoritária em seu nicho, alinhando-se com essa necessidade.
Estrutura e Formatação para IA
Use cabeçalhos claros, listas, respostas concisas, FAQs e dados estruturados (schema markup).
Embora não seja diretamente uma vantagem do branding, um processo de branding bem executado geralmente leva a um site com estrutura lógica e conteúdo bem organizado.
Atualize seu conteúdo
Lembre-se!!! Os LLMs não são atuais, então manter o conteúdo atualizado é vital para rankear em busca impulsionada por IA e tradicionais. Uma marca forte geralmente mantém uma cadência de publicação consistente. Isso é fator para ganho de expertise.
SLMs e LLMs – Uma parceria de sucesso
Sistemas de busca modernos impulsionados por IA não dependem exclusivamente de LLMs, mas sim integram LLMs com outras IAs para melhorar a experiência de busca.
Especificamente sobre os SLMs.
À medida que a tecnologia de busca por IA evolui, ela integra não apenas Large Language Models (LLMs), mas também modelos menores e especializados (SLMs), bem como outras tecnologias.
O objetivo dessa integração é aprimorar ainda mais as capacidades de busca.
Essa combinação visa tornar a experiência de busca ainda mais fluida e inteligente.
No contexto mais amplo do impacto dos LLMs na busca, as fontes posicionam os LLMs como componentes integrais na maioria dos motores de busca modernos baseados em IA.
Eles são descritos como “powerhouses de IA” que melhoram a busca. Em resumo, o impacto dos LLMs na busca se manifesta não apenas pela sua capacidade individual de entender e gerar texto (como visto nos AI Overviews ou na natureza conversacional do AI Mode), mas também na forma como são integrados em um ecossistema de busca mais amplo.
Nesse ecossistema, Small, Specialized Models (SLMs) e outras tecnologias são componentes importantes que trabalham com os LLMs para aprimorar e tornar a experiência de busca mais inteligente.
