Como Freshpet conquistou a confiança da IA: um manual de visibilidade GEO e IA

Uma marca familiar pode ter uma boa classificação na pesquisa tradicional e ainda ser quase invisível quando um comprador pede uma recomendação a um assistente de IA.

Esse foi o problema que Freshpet encontrou quando as visões gerais de IA e grandes modelos de linguagem começaram a remodelar a descoberta de produtos. Neste webinar sob demanda, Brittni Ratliff e Cosima Compton da Intero Digital juntam-se a Steven Elwell da Freshpet para explicar como as equipes avaliaram a visibilidade da IA ​​da marca e construíram um programa de otimização de mecanismo generativo (GEO) mais deliberado.

A discussão foi além dos conselhos genéricos sobre “escrever para IA”. Abrangeu as escolhas estratégicas, editoriais, técnicas e de medição que ajudam as máquinas a compreender uma marca no contexto, sem sacrificar a utilidade para os leitores humanos.

Aqui estão as principais lições da sessão. Você também pode assistir ao webinar completo para ver o manual completo do Freshpet GEO e perguntas e respostas do público.

Por que um SEO forte não foi suficiente para a visibilidade da IA

Elwell disse que Freshpet entrou no projeto com anos de conteúdo, cobertura de terceiros e visibilidade estabelecida na categoria de alimentos para animais de estimação. Ele inicialmente presumiu que a base tornaria a marca relevante para os resultados gerados por IA sobre alimentos frescos para animais de estimação.

Isso não aconteceu.

A lacuna mostrou por que os profissionais de marketing não podem tratar a visibilidade da IA ​​como uma extensão automática das classificações ou do reconhecimento da marca. Compton explicou que os LLMs tentam compreender setores, conceitos e relacionamentos entre entidades, e não simplesmente reproduzir uma página de resultados de pesquisa convencional. Uma marca reconhecida pode, portanto, estar ausente quando o conteúdo disponível não estabelece claramente como se relaciona com a questão do utilizador.

A experiência da Freshpet também ilustra por que o primeiro passo deve ser a observação e não a suposição: faça as perguntas que seus clientes provavelmente farão, registre o que os sistemas retornam e identifique onde sua marca está faltando, deturpada ou apoiada por informações desatualizadas.

As quatro áreas que os profissionais de marketing devem examinar

A Intero Digital apresentou sua estrutura e utilizou o webinar para desvendar diversas áreas práticas que influenciam a visibilidade da IA: relevância, autoridade, estrutura e engajamento.

• Relevância: Publique conteúdo que responda diretamente às perguntas atuais do público e corresponda à intenção por trás delas. Compton recomendou revisar as páginas regularmente, especialmente quando elas contêm estatísticas variáveis ​​ou outros detalhes urgentes.
• Autoridade: Dê às reivindicações contexto e suporte suficientes para serem confiáveis. Isso inclui credenciais claras do autor, citações de fontes confiáveis, cobertura relevante do setor, listas de diretórios e menções de terceiros que reforçam aquilo pelo que a marca é conhecida.
• Estrutura: Torne informações importantes acessíveis tanto para rastreadores quanto para leitores. HTML limpo, alta velocidade de página, títulos descritivos, passagens concisas, listas, tabelas, esquemas e respostas diretas podem ajudar os sistemas a analisar uma página.
• Noivado: Preste atenção em como os clientes e especialistas discutem a marca em avaliações, fóruns, plataformas sociais e publicações do setor. Essas conversas podem expor preocupações e linguagem que merecem uma resposta bem fundamentada no próprio site da marca.

A estrutura é mais útil quando essas áreas se apoiam mutuamente. Compton argumentou que o conteúdo no local, o SEO, a mídia conquistada e a estratégia social deveriam reforçar os mesmos tópicos prioritários, em vez de operarem como canais desconectados.

Escreva para ser útil, compreensível e citável

Uma das observações mais claras de Elwell foi que muito do conteúdo legado da Freshpet foi escrito como um artigo de revista. Foi projetado para desenhar uma pessoa através de uma narrativa do começo ao fim. Isso pode servir aos leitores, mas os fatos principais são mais difíceis para um LLM extrair quando estão enterrados em longas passagens.

A resposta não é retirar a voz da marca ou escrever textos estranhos para robôs. Em vez disso, os palestrantes recomendaram organizar ideias complexas em seções específicas que possam ser independentes. Uma página ainda pode soar natural ao usar títulos descritivos, respostas diretas, parágrafos curtos e listas significativas.

Elwell descreveu a mudança como escrever conteúdo que pode ser citado, não apenas lido. Para Freshpet, isso significou revisitar modelos de página e regras de formatação, bem como as próprias palavras. A equipe simplificou elementos da apresentação do blog, limpou o HTML e facilitou a aplicação do esquema apropriado.

O webinar também revelou um problema técnico fácil de ignorar: conteúdo valioso pode existir em uma página, mas permanecer difícil de ser acessado pelos rastreadores. Freshpet descobriu que análises de produtos e conteúdo de perguntas e respostas entregues por meio de JavaScript não eram facilmente visíveis para LLMs. A conclusão é auditar a experiência prestada, não apenas o inventário editorial. Verifique os controles do rastreador, dependências de JavaScript, diretivas de robôs, velocidade da página e se as respostas mais importantes estão disponíveis em HTML analisável.

Use autoridade de terceiros relevante, não apenas cobertura de grandes nomes

Os palestrantes traçaram uma distinção útil entre ter backlinks e construir autoridade contextual.

Uma menção numa publicação importante ainda pode ser valiosa, mas uma fonte específica do setor pode fazer mais para estabelecer o relacionamento de uma marca com um tópico especializado. Elwell observou que uma publicação confiável da indústria de animais de estimação pode reforçar a experiência da Freshpet de uma forma que um amplo mercado nacional não conseguiria.

Ratliff acrescentou que a cobertura circundante é importante. Se cada menção usar o nome da marca como texto âncora e apontar para a página inicial, os LLMs receberão menos contexto sobre os assuntos específicos aos quais a marca deve estar associada. A mídia conquistada funciona mais quando o próprio artigo explica com precisão a experiência da marca e oferece suporte a um recurso relevante no local.

Trate a discussão comunitária como pesquisa

O Reddit e outras plataformas comunitárias são importantes porque os clientes as utilizam para trocar opiniões sinceras e os LLMs podem aproveitar essas conversas. Mas o webinar não recomendou que todas as marcas participassem de todos os tópicos.

Freshpet adota uma abordagem que prioriza ouvir. Elwell disse que a nutrição para animais de estimação pode ser tão carregada de emoção quanto as conversas sobre comida para bebês, portanto, discutir com usuários individuais não serviria à marca. Em vez disso, a equipe procura questões recorrentes ou equívocos que seus especialistas possam abordar com conteúdo confiável em outro lugar.

Esta distinção é importante: a monitorização comunitária não é apenas gestão de reputação. Pode se tornar uma entrada para o planejamento de conteúdo. Quando a mesma preocupação aparece repetidamente, os profissionais de marketing podem criar um recurso claro e baseado em evidências que os clientes e os sistemas de IA possam encontrar.

Crie um conjunto de prompts e priorize as lacunas

Compton descreveu um ponto de partida manual para equipes que ainda não usam uma plataforma dedicada de visibilidade de IA:

1. Crie um conjunto representativo de pelo menos 20 a 30 solicitações cobrindo as principais questões do seu mercado.
2. Execute esses prompts em sistemas como ChatGPT, Gemini e Claude.
3. Registre se a marca aparece, quais fontes são citadas e se a resposta é precisa.
4. Compare as áreas fracas com as páginas correspondentes e avalie relevância, autoridade, estrutura e engajamento.
5. Priorize soluções para tópicos mais próximos de receita, conversão ou objeção importante do cliente.

O programa da Freshpet é muito maior: Elwell disse que a equipe estava rastreando 475 solicitações nos principais LLMs e agrupando-as em categorias de tópicos. Essa estrutura permite que a equipe identifique grupos de respostas fracas, crie conteúdo para questões relacionadas e envolva especialistas no assunto onde suas credenciais possam fortalecer a resposta.

O objetivo não é copiar a contagem imediata do Freshpet. É construir um conjunto amplo o suficiente para representar a jornada do cliente e, em seguida, organizá-lo de forma que as descobertas levem a um trabalho específico.

Avalie o progresso sem fingir que a atribuição é simples

A visibilidade da IA ​​não corresponde perfeitamente ao antigo modelo de classificação, clique e conversão. Elwell explicou que o site principal da Freshpet muitas vezes envia clientes para varejistas, dificultando a atribuição direta de receita. Seu negócio de assinaturas é mais fácil de medir porque os usuários podem concluir uma transação em uma experiência de comércio eletrônico logada.

A equipe observa o tráfego de referência de citações de LLM, ações posteriores e relacionamentos modelados entre exposição de IA e visitas diretas. Elwell alertou contra ir muito à frente dos cliques observáveis ​​com atribuição projetada. Este é um padrão útil para qualquer programa GEO: combine indicadores direcionais, tendências de visibilidade e eventos de negócios, mas seja explícito sobre o que os dados podem ou não provar.

GEO deve fortalecer o SEO, não substituí-lo

Durante as perguntas e respostas, Compton disse que as equipes não devem esperar que melhorias no GEO criem um relacionamento negativo com o SEO tradicional. Alinhamento de palavras-chave, títulos, rastreabilidade, fontes confiáveis ​​e arquitetura clara do site continuam valiosos. Páginas melhor estruturadas podem oferecer suporte tanto à visibilidade da IA ​​quanto ao desempenho da pesquisa convencional, mesmo que o comportamento de zero clique altere os padrões de tráfego.

Outras respostas reforçaram uma abordagem prática:

• Atualize uma página legada útil quando os LLMs continuarem citando informações obsoletas em vez de criar páginas sobrepostas sobre o mesmo assunto.
• Para tópicos complexos, use uma estrutura de pilares e clusters para que cada subtópico tenha uma página inicial clara e páginas de suporte conectadas logicamente.
• Espere que o tipo rápido e a atualização afetem se um LLM depende de conhecimento treinado ou conduz uma pesquisa ativa.
• Use ferramentas de IA para criticar o conteúdo, se for útil, mas forneça negócios, público, pesquisa e contexto competitivo suficientes para que o feedback seja significativo.

A experiência da Freshpet mostra que GEO não é uma única mudança de marcação ou formato de conteúdo. É um processo coordenado: aprender como a marca aparece, tornar a sua experiência mais fácil de verificar, remover barreiras técnicas, construir autoridade contextual e medir os resultados com a devida cautela.

Assista à sessão sob demanda para conhecer a estrutura completa dos palestrantes, exemplos do Freshpet, detalhes de implementação e respostas rápidas às perguntas do público.