Precisamos de uma estrutura separada para Geo/Aeo? Google diz provavelmente não

No Google Search Central Live Deep Dive Asia Pacific 2025, Cherry Prommawin e Gary Illyes lideraram uma sessão sobre como a IA se encaixa na pesquisa.

Eles perguntaram se precisamos de estruturas separadas para otimização generativa do motor (GEO) e a otimização do mecanismo de resposta (AEO).

Suas idéias sugerem que Geo e Aeo não exigem disciplinas totalmente novas.

Os recursos da IA são apenas recursos

Cherry Prommawin explicou que o modo AI, visão geral da IA, círculo para pesquisar e lentes se comportam como snippets ou painéis de conhecimento em destaque.

Esses recursos se baseiam nos mesmos sinais de classificação e fontes de dados que a pesquisa tradicional.

Todos eles são executados no principal mecanismo de indexação e classificação do Google sem exigir uma plataforma independente. Adicionar um componente de IA é simplesmente uma questão de introduzir camadas de interpretação extras.

Gary Illyes enfatizou que as ferramentas orientadas pela IA e os serviços de pesquisa clássicos compartilham uma infraestrutura única e unificada. Essa infraestrutura subjacente lida com indexação, classificação e serviço para todos os tipos de resultados.

Visão geral do modo AI e da IA são apenas recursos de pesquisa e criados na mesma infraestrutura de pesquisa.

A implantação de novos recursos de IA significa integrar modelos adicionais no mesmo sistema. Círculo para pesquisar e as lentes Basta adicionar seus módulos de consulta no topo.

Rastejando

Todas as visões gerais da IA e os recursos de IA dependem do mesmo rastreador que alimenta o Googlebot. Este rastreador visita páginas, segue links e reúne um novo conteúdo.

Gêmeos é tratada como um sistema separado no ecossistema de rastreador do Google e usa seus próprios bots no ecossistema do Google para alimentar dados em seus modelos.

Indexação

Na pesquisa de IA, o processo de indexação principal reflete os métodos usados para pesquisa tradicional. As páginas que foram rastreadas são analisadas e organizadas no índice, os modelos estatísticos e Bert são aplicados para refinar esses dados.

Esses modelos estatísticos estão em uso há mais de 20 anos e foram criados pela primeira vez para suportar o recurso “Você quis dizer” e ajudar a capturar spam.

Bert acrescenta uma compreensão mais profunda da linguagem natural à mistura.

Servir

Depois que o índice é construído, o sistema deve interpretar cada consulta do usuário. Ele procura palavras de parada, identifica os principais termos e divide a consulta em partes significativas.

A fase de classificação ordena então centenas de resultados potenciais com base em vários sinais. Formatos diferentes, como texto, imagens e vídeo, carregam pesos diferentes.

O RankBrain aplica o aprendizado de máquina para ajustar esses sinais, enquanto a mamãe traz uma abordagem multimodal e multitarefa para entender consultas complexas e combiná -las com as melhores respostas possíveis.

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O que isso significa: use os mesmos princípios do SEO

Dada a rígida integração dos recursos de IA com a pesquisa padrão, a criação de programas geográficos ou AEO distintos pode duplicar os esforços existentes.

Como SEOs, devemos ser capazes de aplicar práticas de otimização existentes à pesquisa de IA e aos produtos de pesquisa “tradicional”. O foco em como os aprimoramentos de IA se encaixam nos fluxos de trabalho atuais permitem que as equipes aproveitem seus conhecimentos.

A espalhamento de recursos para criar estruturas separadas pode afastar a atenção das tarefas de maior impacto.

Cherry Prommawin e Gary Illyes concluíram sua sessão, reforçando que a IA é outro recurso do produto de pesquisa.

Os profissionais de SEO podem continuar a refinar suas estratégias usando os mesmos princípios que orientam a otimização tradicional dos mecanismos de pesquisa.

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Imagem em destaque tirada pelo autor