Pesquisa e Publicações

Frameworks, taxonomias, benchmarks e ferramentas open-source sobre Generative Engine Optimization (GEO), visibilidade algorítmica e Business-to-Agent (B2A).

Por Alexandre Caramaschi|Brasil GEO|Goiânia, GO — Brasil

Publicações e Datasets

Dataset / SoftwarePublicado

GEO Checklist — Generative Engine Optimization

v1.0.0|Março 2026|MIT

Checklist aberto e estruturado com 6 fases de implementação GEO: entity foundation, infraestrutura técnica, citabilidade, reforço cross-platform, auditoria de visibilidade e prontidão B2A.

DOI disponível em breve via Zenodo

DatasetPublicado

GEO Taxonomy — Vocabulário Estruturado para GEO

v1.0.0|Março 2026|CC BY 4.0

Taxonomia com 60+ termos e definições do campo de Generative Engine Optimization. Disponível em JSON, CSV e Markdown.

DOI disponível em breve via Zenodo

SoftwarePublicado

llms.txt Template Pack — Templates para Descrição de Marca para IA

v1.0.0|Março 2026|MIT

5 templates de llms.txt para diferentes tipos de negócio: B2B SaaS, consultoria, e-commerce, marca pessoal e negócio local.

DOI disponível em breve via Zenodo

Working PaperEm preparação

GEO Framework — Modelo para Visibilidade em IA Generativa

v1.0.0|Em preparação|CC BY 4.0

Working paper com o framework GEO: 4 pilares, modelo de implementação em 6 fases, framework de mensuração (Share of Voice em IA) e o paradigma Business-to-Agent.

DOI disponível em breve via Zenodo

DatasetEm preparação

GEO Benchmark — Precisão de Citação em Motores de IA

v1.0.0|Em preparação|CC BY 4.0

Benchmark avaliando como ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity identificam, descrevem e recomendam marcas brasileiras. 50 prompts, 10 marcas, 5 verticais.

DOI disponível em breve via Zenodo

Como Citar

Caramaschi, A. (2026). GEO Checklist — Generative Engine Optimization. Brasil GEO.
  https://github.com/alexandrebrt14-sys/geo-checklist

Caramaschi, A. (2026). GEO Taxonomy — Vocabulário Estruturado para GEO. Brasil GEO.
  https://github.com/alexandrebrt14-sys/geo-taxonomy

Caramaschi, A. (2026). llms.txt Template Pack — Templates para Descrição de Marca para IA. Brasil GEO.
  https://github.com/alexandrebrt14-sys/llms-txt-templates

Sobre esta pesquisa

Este trabalho é pesquisa aplicada, não acadêmica no sentido tradicional. O objetivo é produzir frameworks, ferramentas e datasets que ajudem profissionais de marketing, SEO e tecnologia a adaptar suas estratégias ao novo cenário de motores de IA generativa. Cada publicação é pensada para ser imediatamente utilizável por praticantes — com checklists, taxonomias estruturadas e benchmarks replicáveis.

A pesquisa está na interseção de inteligência artificial, marketing e dados estruturados. Parte da premissa de que a visibilidade digital está migrando de links azuis para respostas geradas por IA — e que marcas, empresas e profissionais precisam de metodologias abertas e rigorosas para navegar essa transição. Todos os artefatos são publicados com licenças abertas (MIT ou CC BY 4.0) e disponibilizados no GitHub.