Busca Generativa: Otimização e Riscos para Empresas na Web

A forma como usuários e empresas consomem e pesquisam informações na internet está passando por uma transformação estrutural com a ascensão dos motores generativos de inteligência artificial (IA). Diferente do modelo tradicional de buscas com resultados ranqueados, essas novas plataformas sintetizam respostas diretas a partir do cruzamento de múltiplas fontes. Esse avanço impulsiona o chamado Generative Engine Optimization (GEO), um conjunto de práticas voltadas a ampliar a presença e a relevância de conteúdos nas respostas produzidas por IA.

A mudança na dinâmica de acesso à informação já impacta a tomada de decisão corporativa e o comportamento dos consumidores. Empresas passam a priorizar sua presença nas respostas sintetizadas e suas menções contextuais na web. Embora a busca generativa traga ganhos de eficiência, sua adaptação exige um olhar rigoroso de governança e gestão de riscos. O mercado tende a ver o GEO sob uma ótica puramente comercial ou de marketing, mas essa visão é limitada e perigosa, pois a interpretação e síntese de dados pela IA podem falhar, gerando riscos reputacionais, jurídicos e de privacidade.

Alucinações e o desafio da reputação corporativa

A capacidade dos algoritmos de gerar respostas fluidas mascara problemas de factualidade e integridade, conhecidos como 'alucinações' ou 'confabulações' dos modelos. Motores generativos podem cruzar relatórios, notícias históricas e registros públicos, levando a interpretações desatualizadas, incorretas ou descontextualizadas. Um exemplo seria a atribuição de uma falha operacional inexistente ou uma política de preços defasada a uma empresa, o que poderia causar danos reputacionais imediatos e de difícil retratação.

O cenário exige maior monitoramento sobre o 'olhar algorítmico' acerca das organizações. O objetivo não é frear a tecnologia, mas direcionar esforços à sua governança. É preciso manter controle sobre as informações institucionais publicamente disponíveis para reduzir o risco de que alucinações ou interpretações equivocadas afetem a imagem da empresa no mercado.

Raspagem de dados e conformidade com a LGPD

Outra questão envolve a coleta automatizada de dados, conhecida como data scraping. Plataformas de busca e IA podem usar robôs para indexar, recuperar e coletar conteúdos para treinamento de modelos. Esses processos podem capturar registros de e-mails corporativos, documentos expostos sem proteção e dados pessoais de executivos ou clientes, que podem ser usados ou sintetizados em respostas abertas.

A raspagem automatizada de dados pessoais pode suscitar questões de conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), especialmente quanto à hipótese legal aplicável e aos princípios de finalidade, adequação, necessidade, transparência e segurança. Sem controles adequados, robôs podem coletar dados pessoais ou confidenciais de rotas e APIs não públicas, caracterizando falha grave de governança e segurança. O fato de o dado ter sido capturado por uma IA não afasta a necessidade de a organização demonstrar medidas adequadas de proteção.

A mera coleta automatizada de informações publicamente disponíveis não é, por si só, uma violação da LGPD. A análise depende das circunstâncias do tratamento, da natureza dos dados e de sua finalidade original. Podem coexistir responsabilidades: a da organização que não protegeu dados e a daquela que utilizou mecanismos de raspagem para acessá-los indevidamente.

Equilíbrio e governança contínua

A solução para conviver de forma segura com a busca generativa e o GEO envolve a implementação de três pilares de TI e GRC (Governança, Risco e Conformidade). O primeiro é a gestão de perímetro e contenção, com mapeamento ativo de APIs e ambientes digitais e adoção de controles para impedir acessos não autorizados, utilizando tecnologias como a microssegmentação.

O segundo pilar é a higiene e governança de informações públicas, com auditorias periódicas sobre dados institucionais e regulatórios acessíveis na web, garantindo a atualização e precisão das fontes oficiais. Por fim, o monitoramento reputacional de respostas, acompanhando como as plataformas de IA descrevem produtos, serviços e a conduta ética da empresa, permitindo identificar inconsistências e adotar medidas corretivas.

Esta nova realidade da busca por informações traz vantagens para a produtividade, mas representa um teste para as empresas, que serão avaliadas pela capacidade de se exporem perante uma nova vitrine sem expor seus ativos mais críticos. A inovação correta se baseia na tecnologia, mas sem perder de vista governança, privacidade e segurança de dados.

O que diz a pesquisa

Um estudo publicado no arXiv (preprint) em 2025, intitulado "Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search", analisou a mudança na recuperação de informações com a ascensão de motores de busca generativos como ChatGPT, Perplexity e Gemini. A pesquisa quantificou diferenças críticas entre a busca por IA e a busca web tradicional (Google), revelando um viés sistemático e avassalador das buscas por IA em direção a mídias "ganhas" (fontes de terceiros e autoritativas), em contraste com a abordagem mais equilibrada do Google. O estudo também demonstrou que os serviços de busca por IA diferem significativamente entre si em diversidade de domínios, frescor das informações, estabilidade entre idiomas e sensibilidade à formulação das perguntas.

Com base nesses resultados empíricos, os autores formularam uma agenda estratégica de GEO, oferecendo orientações práticas para profissionais. A pesquisa enfatiza a necessidade de engenharia de conteúdo para escaneabilidade e justificativa por máquinas, dominar a mídia "ganha" para construir autoridade percebida pela IA, adotar estratégias específicas para cada motor de busca e idioma, e superar o viés inerente de "grandes marcas" em benefício de nichos.