Implementação de llms.txt, JSON-LD e schema para IA: escopo, prazo e preço

GEO (Generative Engine Optimization) é a disciplina que estrutura marcas, sites e conteúdos para serem compreendidos e citados por mecanismos generativos de IA como ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity. Não tem relação com Geografia, geomarketing ou geoprocessamento: a sigla nasceu no paper GEO de Aggarwal et al. (Princeton, KDD 2024).

Escopo

O que a Brasil GEO implementa e o que fica com o time do cliente?

A Brasil GEO escreve, confere e valida os arquivos; o time do cliente publica em produção e mantém o que muda depois. A divisão segue quem controla o acesso: o CMS (sistema em que o site é editado), o repositório de código e o CDN (rede que entrega o site e filtra robôs) continuam nas mãos de quem já os administra, e a Sprint não pede senha de produção para entregar.

A tabela abaixo é o escopo por escrito. Cada linha tem um responsável, para que ninguém descubra na semana da entrega que um item ficou sem dono.

Catálogo de produtos, feed para agentes de compra e integração de checkout ficam fora desta página. O que a Brasil GEO faz nesse terreno, e o que não faz, está em Business-to-Agent e agentic commerce B2B.

Prazo e preço

Quanto custa e em quanto tempo sai a implementação?

A implementação é uma das fases da Sprint GEO, que custa R$ 5.000 (valor early adopter; tabela R$ 8.500), por 20 horas de trabalho em até dez dias úteis. O mesmo pacote traz o diagnóstico GEO documentado (Score 6D), a arquitetura de presença, uma landing page piloto, o kit editorial com mapa de perguntas e o roadmap de 90 dias, porque marcação sem fatos conferidos e sem página que responda à pergunta do comprador vira código bem formatado descrevendo uma empresa confusa.

Quem ainda não sabe se precisa da Sprint começa pelo diagnóstico GEO gratuito, uma conversa de 30 minutos com teste ao vivo do que ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity dizem sobre a marca. Para acompanhar a citação por três meses depois da implementação, existe o Programa GEO Premium, com preço sob consulta. Os três formatos, com o que cada um inclui e exclui, estão em preços e formatos da Brasil GEO, e as fases da Sprint, em metodologia Sprint GEO.

Mecanismo

O que llms.txt, JSON-LD e schema fazem por uma marca nas respostas de IA?

Os três deixam os fatos da empresa fáceis de ler e iguais em todas as páginas, o que reduz a chance de um modelo de IA misturar a marca com um homônimo ou repetir um preço antigo. Nenhum deles decide sozinho se a marca será citada.

• JSON-LD. Bloco de código dentro do HTML que descreve a página para máquinas, como a ficha catalográfica de um livro: quem é a empresa, qual serviço ela vende, quanto custa, quem escreveu o texto. O formato é o recomendado pelo Google para dados estruturados.
• Schema.org. Vocabulário público de tipos e propriedades (Organization, Service, Offer, FAQPage) que o JSON-LD usa. Escolher o tipo certo evita erro caro: serviço de consultoria descrito como Product, por exemplo, faz o Google tratar a página como item de loja.
• llms.txt. Arquivo de texto na raiz do site, em Markdown, que resume a empresa e aponta as páginas que importam, como o índice de um livro. É uma proposta comunitária publicada em llmstxt.org, sem compromisso público dos grandes motores de lê-lo ao escolher fontes, e por isso entra como item de baixo custo, ao lado dos outros.
• robots.txt e acesso de robôs. Arquivo que diz a cada robô o que ele pode ler. Um bloqueio esquecido no CDN costuma pesar mais que qualquer marcação, porque página que o robô de busca do ChatGPT não consegue abrir não entra na lista de fontes.

Due diligence

Como comparar propostas de estruturação de dados para IA?

Compare pelo escopo escrito e pela prova de validação, antes do preço. Cinco pontos separam uma entrega conferível de um pacote genérico de marcação.

• Escopo por responsável. A proposta diz quem escreve, quem publica e quem mantém cada arquivo. Sem isso, a manutenção fica sem dono no mês seguinte.
• Ficha de fatos antes do código. Razão social, CNPJ, preço e nome da marca conferidos contra o que já está publicado. Marcar um preço divergente só espalha o erro com mais autoridade.
• Validação registrada. Resultado do Rich Results Test e do validador do schema.org por modelo de página, depois da publicação, com data.
• Acesso de robôs testado. Teste das respostas do servidor para os robôs de IA com CDN e firewall no caminho, porque o robots.txt liberado não impede que o firewall devolva erro 403 ao robô.
• Promessa de citação. Quem garante que a marca será citada por causa do schema ou do llms.txt está prometendo o que nenhum fornecedor controla. Trate como sinal de alerta.

O roteiro completo para pôr duas propostas lado a lado, com as mesmas perguntas, está em como comparar propostas de GEO e SEO.

Prova pública

Onde ver uma implementação da Brasil GEO funcionando?

Neste próprio site. O domínio alexandrecaramaschi.com publica um arquivo llms.txt na raiz, e cada página traz um nó Organization com a marca Brasil GEO, a razão social BRGEO LTDA e o CNPJ 66.051.295/0001-33, ligado por identificador fixo à página do fundador. Abra o código-fonte de qualquer página, procure por application/ld+json e compare com o que a sua empresa publica hoje.

A comparação mostra o desenho da entrega. A citação da própria Brasil GEO é medida à parte, com perguntas fixas por modelo, pelo método descrito em como medir GEO de forma reproduzível.