SEO e GEO para quem decide · Capítulo 23 de 30 · 22 min
Etapa 1: diagnosticar o site antes de gastar
Uma nota datada, uma fila de correção ordenada e o acesso dos robôs confirmado antes da primeira reescrita.
Este capítulo faz parte do curso gratuito SEO e GEO para quem decide.
Peça à equipe duas coisas antes de aprovar qualquer reescrita: a nota da página que sustenta a receita, com data, e a confirmação de que os três robôs de citação recebem essa página com status 200, a resposta do servidor que diz que ela foi entregue sem erro.
Exemplo: a equipe de conteúdo propõe reescrever 30 páginas do site em dois meses para "aparecer na IA". Ninguém sabe ainda quais delas têm problema de acesso, de estrutura ou só de demanda.
A decisão é autorizar ou barrar a reescrita antes de o diagnóstico existir. Errar custa semanas de texto novo enquanto o defeito real é uma ficha técnica quebrada ou um bloqueio servido ao robô do ChatGPT. A pergunta para a equipe: qual é a nota da página, com data, quais pilares falham e o que os robôs de citação recebem no log?
O diagnóstico responde a uma pergunta só: esta página cumpre as condições para ser citada por um motor de IA, e quais delas ela não cumpre? O GEO-16 é a lista de 16 pilares que este curso usa para isso. Cada pilar vale acionado ou não acionado, e a soma ponderada dá uma nota G de 0 a 1, com data.
A grade é síntese deste curso, e nenhum artigo científico publica esses 16 pilares. A literatura dá a direção: diagnosticar por que a página não é citada e corrigir 5% do conteúdo rendeu 40% a mais de citação, contra 25% dos métodos de base com o mesmo orçamento de edição (Tian e coautores, arXiv 2603.09296, 10/03/2026).
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Grade dos 16 pilares do GEO-16 distribuídos em quatro grupos empilhados: Grupo A de bloqueadores de publicação, Grupo B de estrutura extraível, Grupo C de autoridade e densidade e Grupo D de acesso e leitura, com os quatro bloqueadores marcados por borda dupla e a régua do gate no rodapé.
Os pilares se dividem em quatro grupos, e o peso diz a ordem. O grupo A reúne os bloqueadores: data de modificação real, ficha de dados estruturados que o robô consegue ler, endereço oficial correto (canonical) e título e descrição únicos. A ausência de um deles invalida a publicação em vez de só baixar a nota, e a correção costuma custar minutos.
O grupo B mede a estrutura que a máquina extrai: hierarquia de títulos, títulos formulados como pergunta e um bloco de 40 a 80 palavras que responde sozinho a cada um. O grupo C mede autoridade, com fontes primárias citadas e autor identificado. O grupo D mede acesso e leitura, e o pilar que mais pesa nele é o acesso dos robôs.
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Documentação "Como o Google interpreta a especificação de robots.txt", em português, explicando que os rastreadores baixam e analisam o arquivo robots.txt antes de rastrear um site, com índice que inclui "Como lidar com erros e códigos de status HTTP" e um exemplo de robots.txt.
O acesso vem antes de qualquer reescrita porque é o único defeito que some sem deixar sintoma. Se o servidor responde com bloqueio ao OAI-SearchBot, ao Claude-SearchBot ou ao PerplexityBot, a página fica fora das respostas desses motores, e nenhum relatório editorial mostra isso. A conferência é feita no log do servidor, o livro de visitas que registra cada robô e o que ele recebeu.
A ficha de dados estruturados vem em seguida. Ela diz à máquina o que é cada informação da página, e um erro de sintaxe equivale a não ter ficha nenhuma.
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Página "Introdução à marcação de dados estruturados na Pesquisa Google", em português, com o índice que inclui "Diretrizes para dados estruturados" e "Como avaliar o efeito dos dados estruturados", o texto explicativo sobre o exemplo de uma receita e um vídeo "Structured Data for beginners".
GEO-16 aplicado ao seu domínio
Grupo A, bloqueadores (peso somado 0,34)
0/4Grupo B, estrutura extraível (peso somado 0,27)
0/4Grupo C, autoridade e densidade (peso somado 0,24)
0/4Grupo D, acesso e leitura (peso somado 0,15)
0/4| Pilar | Grupo | Peso no G | Centésimos na calculadora |
|---|---|---|---|
| metadata | A | 0,10 | 10 |
| freshness | A | 0,10 | 10 |
| structured_data | A | 0,10 | 10 |
| answer_blocks | B | 0,08 | 8 |
| schema_jsonld | B | 0,08 | 8 |
| crawler_access | D | 0,07 | 7 |
| entity_density | C | 0,07 | 7 |
| citations_out | C | 0,07 | 7 |
| headings | B | 0,06 | 6 |
| semantic_html | B | 0,05 | 5 |
| authority_signals | C | 0,05 | 5 |
| internal_links | C | 0,05 | 5 |
| canonical | A | 0,04 | 4 |
| qa_visivel | D | 0,04 | 4 |
| media_alt | D | 0,02 | 2 |
| accessibility | D | 0,02 | 2 |
12 de 16 linhas
A soma fecha em 1,00, ou 100 centésimos, e os pesos são configuráveis por perfil de site. Duas decisões de ponderação merecem justificativa. crawler_access herdou os 0,07 que eram de llms_txt, porque um 403 servido ao OAI-SearchBot custa citação de forma silenciosa e não aparece em nenhum outro relatório. qa_visivel caiu para 0,04 porque o retorno de página de resultados que justificava peso maior deixou de existir em maio de 2026.
Fonte: Convenção editorial deste curso, revisada em 19/07/2026
Calculadora do G ponderado
Volte ao checklist acima, some os centésimos dos pilares que você marcou dentro de cada grupo e informe o total aqui. O resultado sai em centésimos, então basta dividir por 100 para ler o G na escala de 0 a 1. A régua de faixas reproduz o gate que este capítulo ensina: G maior ou igual a 0,70, com pelo menos 12 pilares acionados.
Some os acionados: metadata 10, freshness 10, structured_data 10, canonical 4. Máximo do grupo, 34.
Some os acionados: answer_blocks 8, schema_jsonld 8, headings 6, semantic_html 5. Máximo do grupo, 27.
Some os acionados: entity_density 7, citations_out 7, authority_signals 5, internal_links 5. Máximo do grupo, 24.
Some os acionados: crawler_access 7, qa_visivel 4, media_alt 2, accessibility 2. Máximo do grupo, 15.
Metade dos pontos ou menos quase sempre significa Grupo A incompleto. Antes de qualquer trabalho editorial, verifique se o JSON-LD parseia e se existe dateModified real. Corrigir bloqueador costuma custar minutos e move o total mais que uma semana de reescrita.
O exemplo resolvido abaixo mostra por que a ordem da fila importa mais que a nota. A página de serviço tirou G = 0,67 com 11 pilares acionados e reprovou nas duas condições do portão. A primeira correção da fila foi uma vírgula sobrando na ficha de dados estruturados: um minuto de trabalho que destravou dois pilares de uma vez e levou a nota a 0,85.
AUDITORIA GEO-16 -- PÁGINA: /servicos/consultoria-geo
Data: 19/07/2026 | Auditor: AC | Instrumento: manual + validator.schema.org
GRUPO A (bloqueadores)
[x] 1 metadata 0,10 -> meta description com 148 caracteres, cita a entidade-âncora
[x] 2 freshness 0,10 -> dateModified 2026-07-11, dentro dos 90 dias
[ ] 4 structured_data 0,00 -> FALHA: JSON-LD com vírgula sobrando, o parser aborta
[x] 12 canonical 0,04 -> self-canonical correto, sem parâmetro de campanha
GRUPO B (estrutura extraível)
[x] 3 semantic_html 0,05 -> h1 único, hierarquia h2 > h3 sem salto
[x] 5 headings 0,06 -> 6 de 7 headings formulados como pergunta
[ ] 6 answer_blocks 0,00 -> FALHA: só 2 dos 7 headings têm bloco de 40 a 80 palavras
[ ] 11 schema_jsonld 0,00 -> FALHA: consequência do pilar 4, não avaliável
GRUPO C (autoridade e densidade)
[x] 7 entity_density 0,07 -> 14 entidades em 1.180 palavras; 5 linkadas (36%)
[x] 8 citations_out 0,07 -> 6 links externos, 2 para arXiv, 1 para gov.br
[ ] 10 authority_signals 0,00 -> FALHA: autor sem schema Person e sem sameAs
[x] 13 internal_links 0,05 -> 4 links internos contextuais
GRUPO D (acesso e leitura)
[ ] 14 media_alt 0,00 -> FALHA: 3 das 5 imagens com alt de 2 palavras
[x] 15 accessibility 0,02 -> contraste 5,1:1, foco visível, sem ARIA quebrada
[x] 9 qa_visivel 0,04 -> 4 pares de pergunta e resposta legíveis, perguntas em h3
[x] 16 crawler_access 0,07 -> 200 para OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot
G = 0,10+0,10+0,04+0,05+0,06+0,07+0,07+0,05+0,02+0,04+0,07 = 0,67
Pilares acionados: 11 de 16
DECISÃO: REPROVADA nas duas condições do gate (G < 0,70 e acionados < 12).
RACIOCÍNIO DA FILA DE CORREÇÃO (ordem escolhida e por quê):
1º) pilar 4, structured_data. Escolhido primeiro porque é bloqueador, custa
um minuto (remover a vírgula) e destrava sozinho o pilar 11, que depende
dele. Um único conserto move G de 0,67 para 0,85 e os acionados de 11
para 13. Só isso já aprova a página no gate.
2º) pilar 6, answer_blocks. Custa trabalho editorial real (5 blocos novos),
e é o pilar com maior efeito sobre extração literal por LLM.
3º) pilar 10, authority_signals. Meia hora de JSON-LD do autor.
4º) pilar 14, media_alt. Deixado por último por peso 0,02: corrigir antes dos
outros seria otimizar o irrelevante para ver o número subir.O erro provável é corrigir primeiro o que é fácil. Ajustar o texto alternativo das imagens move a nota em 0,02 e dá sensação de progresso; a ordem certa é por bloqueio, depois por peso, depois por custo, procurando dependências entre pilares. Se o primeiro item da fila que a equipe apresentou for alt de imagem, a fila está errada.
A velocidade entra no diagnóstico como defeito de experiência do usuário, com data e na mesma página que sustenta a receita. Basta colar a URL no PageSpeed Insights para obter os três indicadores de experiência do Google (Core Web Vitals) e registrá-los ao lado do G, de modo que a próxima medição compare a mesma página nas mesmas condições.
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Página inicial do PageSpeed Insights em português, com o campo "Insira o URL de uma página da Web", o botão "Analisar" e o título "Aumente a velocidade das suas páginas da Web em todos os dispositivos".
Duas entradas oficiais completam o ponto de partida. Desde 31/08/2026 o relatório de IA generativa do Search Console mostra, para todos os sites, as impressões da página em AI Overviews e no Modo IA, e desde 24/09/2026 separa as buscas feitas com imagem num filtro multimodal. Página com G alto e zero impressões tem problema de demanda ou de acesso; página com impressões e G baixo está sendo citada apesar do site e é a que mais rende corrigir.
O calendário do Google entra também. Entre agosto e 24/10/2026 não houve core update; houve spam updates, o de agosto (18 a 21/08) e o de setembro (24/09 a 08/10). Queda atribuída a "core update de setembro" é diagnóstico errado por construção.
O diagnóstico tem ainda um pilar que não pontua, o de risco. O GEO-Flag (Chu e coautores, arXiv 2608.16824, v2 de 20/08/2026) treinou um detector de páginas reescritas para agradar o motor e chegou a F1 de 0,944, numa medida em que 1 é perfeito. Em 10.095 páginas recuperadas por motores de resposta, estimou 8,90% com esse padrão, e 16,36% entre as modificadas em 2026. Página com cara de otimização volta para a revisão editorial mesmo com G alto.
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Página do arXiv do artigo "GEO-Flag: Detecting and Measuring GEO-Optimized Web Content", submetido em 17 de agosto de 2026, com o resumo que descreve um conjunto de 3.200 páginas de teste e estima a prevalência de conteúdo otimizado para GEO em 8,90%, chegando a 16,36% entre páginas modificadas em 2026.
A fronteira do GEO-16, dita sem rodeio: ele mede elegibilidade, e elegibilidade não gera citação sozinha. O contra-exemplo é fácil de reconhecer, e este curso não publica frequência dele porque não mediu nenhuma. Imagine uma página nova, tecnicamente impecável, G igual a 0,94, dezesseis de dezesseis acionados, que entra no ar e continua sem aparecer em qualquer resposta gerada por trinta dias. Nada está quebrado. O que falta é o outro lado da equação: nenhum domínio de referência aponta para ela, ela não circula em comunidade nenhuma, e a marca não tem menção fora do próprio site. O checklist responde "esta página pode ser citada". A pergunta "esta página será encontrada para ser citada" pertence à Etapa 4. Quem inverte essa ordem gasta o orçamento inteiro em markup e conclui que GEO não funciona. Quem entende a fronteira usa o GEO-16 como pré-requisito barato, e não como estratégia.
| Instrumento | Quando compensa | Custo de partida | Risco principal |
|---|---|---|---|
| Planilha manual | Até 20 páginas, primeiro ciclo, equipe aprendendo o critério | Nenhum | Divergência entre auditores nos pilares mais subjetivos |
| Script headless (Chrome mais parsers) | 50 páginas ou mais, auditoria recorrente | 1 a 2 dias de desenvolvimento | Falso verde: o script valida sintaxe e não julga se o heading é pergunta |
| Misto (script mais revisão humana amostral) | Operação estável com publicação semanal | Script mais 10% das páginas revisadas à mão | Amostra pequena demais para pegar regressão editorial |
A stack gratuita cobre a maior parte dos pilares: validator.schema.org para a sintaxe do JSON-LD, Rich Results Test para os tipos que ainda têm galeria, Lighthouse para semântica e acessibilidade, wave.webaim.org para o pilar 15, validator.w3.org para HTML, e curl com a flag de user agent do crawler para o pilar 16. Este último exige olhar o log do servidor, e é onde moram os achados caros.
Audite cinco páginas, não cem. Home, a página de serviço que sustenta a receita e os três conteúdos mais lidos. Cinco auditorias completas geram um padrão de falha replicável para o site inteiro, porque os defeitos vêm do template, e cem auditorias geram uma planilha que ninguém abre na segunda semana. Quando a mesma falha aparece nas cinco, o conserto é no template e a correção se propaga sozinha.
Faça agora (15 min, além da leitura)
Cinco pedidos que a pessoa que decide faz à equipe ou à agência, sem abrir uma linha de código, para saber se o diagnóstico existe e o que ele diz.
Passo 1: Peça o G da página que sustenta a receita, com data
A resposta precisa vir com a conta visível: quais pilares acionados, quais não, e o instrumento usado. Sem data, o número não serve para comparar depois.
Deu certo quando: Um número entre 0 e 1, a contagem de pilares e a data em que foi medido.
Erro comum: Aceitar "a página está bem otimizada" no lugar do número.
Passo 2: Abra o relatório de IA do Search Console
Em Desempenho, aba de IA generativa, veja se a página tem impressões em AI Overviews e no Modo IA nos últimos 28 dias, com o filtro de busca por texto separado do filtro multimodal (disponível desde 24/09/2026). Anote o número ao lado do G.
Deu certo quando: Você sabe se a página já aparece em resposta gerada, antes de qualquer reescrita.
Erro comum: Ler impressão como clique; o relatório não tem cliques.
Passo 3: Peça o status HTTP para os três robôs de citação
OAI-SearchBot, Claude-SearchBot e PerplexityBot, tirado do log do servidor ou de um teste com curl. Um 403 aqui explica sozinho uma invisibilidade total.
Deu certo quando: Três linhas com 200, ou um chamado aberto para cada exceção.
Erro comum: Confiar no teste feito de dentro da rede da empresa, que o WAF trata diferente.
Passo 4: Peça a fila de correção ordenada
Por bloqueio, depois por peso, depois por custo, com as dependências marcadas. Se o primeiro item da fila for alt de imagem, a ordem está errada.
Deu certo quando: Uma lista curta em que o primeiro item destrava outros.
Erro comum: Aprovar reescrita de texto enquanto um bloqueador do Grupo A está aberto.
Passo 5: Registre a decisão e a regra
Publicar, corrigir ou enfileirar. E a regra que vale para o resto da parte 5: uma alteração por rodada, medida antes e depois com o mesmo instrumento; a medição com grupo de controle fica para a etapa 6.
Deu certo quando: Decisão escrita, com o critério de reversão ao lado.
Erro comum: Autorizar três mudanças juntas "para ganhar tempo" e perder a leitura de todas.
No fim você tem: o G da página com data, as impressões em IA do relatório oficial, o status HTTP para os robôs de citação, uma fila de correção ordenada e uma decisão escrita com a regra de uma alteração por rodada.
Confira antes de fechar: a página que sustenta a receita tem G com data e conta visível, a fila de correção começa por um bloqueador e os três robôs de citação recebem status 200 no log. Das 30 páginas da proposta, a reescrita fica para as que passaram no acesso e na estrutura.
O diagnóstico aponta o bloqueio. A etapa 2 corrige primeiro o acesso, porque nada mais funciona sem ele.
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- Melhore uma página a partir da dúvida do leitorsugerido pelo grafoApresenta os conceitos “Headings (H1 a H6)” e “Meta description”, usados em “Etapa 1: diagnosticar o site antes de gastar”.
- Revise um texto feito com IA antes de publicarsugerido pelo grafoApresenta o conceito “GEO-Flag”, usado em “Etapa 1: diagnosticar o site antes de gastar”.
- CursoGEO e Knowledge Graphsugerido pelo grafo1 capítulo de “SEO e GEO para quem decide” usa conceitos apresentados em “GEO e Knowledge Graph”.
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