Enquanto o mercado aguarda a consolidação de padrões técnicos para a atuação de agentes de IA e sistemas de inteligência artificial (IA) na web, um movimento paralelo ganhou força: a disseminação de “atalhos” e supostas táticas milagrosas para fazer sites aparecerem nas respostas das IAs.
É nesse contexto que vale parar, respirar e revisar o que é fato, o que é interpretação apressada e o que já virou mito.
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Um bom ponto de partida é o deck Debunking and Demystifying Generative Information Retrieval, da especialista em SEO técnico Dawn Anderson, apresentado no WTSFest 2026. Nele, Anderson desmonta algumas das narrativas mais repetidas sobre SEO para IAs e sistemas generativos.
A seguir, organizamos um resumo analítico dos principais mitos abordados, com comentários alinhados à visão da Experta sobre encontrabilidade, autoridade e SEO no contexto de IA.
1. “Chunking melhora ranking no Google”
Por que é um mito
Chunking é uma técnica de pré-processamento em machine learning. Ela serve para dividir documentos longos em partes menores, respeitando limites de tokens e viabilizando tarefas como embeddings, recuperação de informação e sistemas de RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Isso não significa que o Google ranqueia “chunks” ou blocos de conteúdo de forma independente. A avaliação continua sendo feita de forma holística, considerando intenção de busca, contexto, qualidade e utilidade da página como um todo.
O erro comum está em confundir chunking com boa estrutura semântica. Estruturar bem o conteúdo sempre foi uma boa prática de SEO, mas isso não transforma o conceito de chunking em um novo fator de ranking.
2. “LLMs.txt influencia rankings ou controla IA”
Por que é um mito
O arquivo LLMs.txt não é equivalente ao robots.txt.
Ele não controla crawling, não controla treinamento de modelos e, segundo declarações públicas, não é utilizado por sistemas de IA em produção. A adoção é extremamente baixa e não há qualquer evidência de impacto direto ou indireto em rankings.
Grande parte da confusão vem da ansiedade do mercado em “falar diretamente” com as IAs, criando a ilusão de que basta um arquivo para influenciar sistemas complexos.
3. “Information Gain é um fator de ranking”
Por que é um mito
Information Gain vem da teoria da informação e é amplamente utilizado em modelos de classificação em machine learning, especialmente para medir redução de entropia em árvores de decisão.
Apesar de o conceito aparecer em patentes relacionadas a busca, patente não é sinônimo de implementação. Muitas ideias nunca saem do estágio experimental.
Na prática, o Google fala em conteúdo útil, relevante e focado no usuário, não em maximização matemática de “ganho de informação”.
4. “Conteúdo gerado por IA é penalizado automaticamente”
Por que é um mito
O próprio Google já deixou claro que automação sempre fez parte da produção de conteúdo útil, como preços, clima, resultados esportivos e descrições de e-commerce.
O critério nunca foi a origem do conteúdo, mas sim qualidade, utilidade e alinhamento com a intenção do usuário. Conteúdo ruim é penalizado, seja escrito por humanos ou gerado por IA.
5. “A IA vai substituir o SEO”
Por que é um mito
O ecossistema atual é híbrido. Busca tradicional, IA generativa e agentes convivem e se complementam.
SEO continua sendo fundamental para crawlabilidade, clareza de entidades, autoridade, frescor, experiência do usuário e estrutura técnica. O que muda é como o SEO é pensado e executado, não a sua relevância.
6. “Basta seguir patentes para entender o ranking”
Por que é um mito
Pesquisa não é produção.
Grande parte das patentes e papers descreve experimentos que nunca escalam ou chegam aos sistemas reais. Focar apenas em patentes cria falsas certezas e incentiva atalhos mentais perigosos para estratégias de longo prazo.
O que esses mitos revelam
No fundo, a proliferação desses mitos diz mais sobre o momento do mercado do que sobre os mecanismos de busca ou as IAs. Termos técnicos são descontextualizados, conceitos acadêmicos viram táticas e a complexidade é reduzida a promessas simples.
A mensagem central da apresentação de Dawn Anderson é clara: pensamento crítico e precisão conceitual são mais importantes do que nunca.
Para marcas que querem ser encontráveis em ambientes de IA, o caminho continua passando por fundamentos sólidos: conteúdo útil, autoridade real, estrutura técnica consistente e entendimento profundo de como esses sistemas funcionam, sem misticismo.
📎 Confira os slides completos da apresentação:
https://speakerdeck.com/dawnieando/debunking-and-demystifying-generative-information-retrieval