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SEO e GEO

Ser mencionado pela IA
não é o mesmo que ser citado.

Um modelo pode citar sua marca a partir dos dados de treino sem nunca ter buscado sua página. O Orkas sonda prompts representativos, separa essas menções paramétricas de citações reais de fonte, pontua a página quanto à citabilidade e — com o repositório — corrige o que encontrou e testa de novo.

Comece com
Um site, uma lista de páginas ou conteúdo local, além dos tópicos-alvo e das prioridades do negócio
Termine com
Uma auditoria priorizada, um briefing da página e atualizações de conteúdo revisáveis
Siga o exemplo

Audite uma página de produto

Copie, cole na caixa de entrada do Orkas e comece a experimentar.

Solicitação de exemplo

Audite a visibilidade da nossa página principal de produto na busca e nas respostas de IA. Identifique os cinco problemas de maior impacto em rastreabilidade, estrutura, clareza factual, contexto para citações e cobertura do tema; depois, elabore o briefing da página e a primeira reescrita recomendada.

O que você recebe

A auditoria, a lista de prioridades e a atualização de conteúdo permanecem conectadas

As recomendações são separadas dos fatos observados e classificadas por impacto, esforço e confiança.

AUDIT

Auditoria de visibilidade

Problemas observados em rastreabilidade, estrutura, fatos, citações e cobertura.

seo-geo-audit.md
PRIORITY

Lista de correções priorizadas

Mudanças recomendadas classificadas por impacto, esforço e confiança.

priority-fixes.csv
CONTENT

Resumo da página e reescrita

Um resumo revisável, além de títulos, perguntas frequentes, blocos de fatos e sugestões de reescrita.

page-brief.mdpage-rewrite.md
Processo detalhado

Inspecione a página, separe os fatos das recomendações, priorize e elabore atualizações

01

Insira o site ou páginas

Forneça um URL, uma lista de páginas ou conteúdo local e esclareça os tópicos alvo e a prioridade.

02

Verifique a estrutura e os fatos

Revise a estrutura técnica, a clareza factual, o contexto da citação e a cobertura da página separadamente.

03

Crie a lista de prioridades

Classifique as recomendações por impacto, esforço e confiança.

04

Rascunhos de atualizações de conteúdo

Gere resumos, títulos, perguntas frequentes, blocos de fatos e reescreva sugestões para revisão.

Comece este trabalho

Experimente este caso de uso no Orkas

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Perguntas frequentes

Perguntas sobre SEO e GEO

Respostas comuns sobre GEO, garantias de ranking e atualizações de conteúdo. Leia o guia de citações →

O que é GEO?

GEO significa Generative Engine Optimization. O objetivo é facilitar para os sistemas de respostas de IA entenderem, citarem e resumirem o conteúdo com precisão. Ele complementa o SEO, não o substitui.

O Orkas pode garantir rankings ou citações por IA?

Não. O Orkas ajuda a diagnosticar a estrutura da página e a clareza do conteúdo, e cria um plano de otimização executável. Rankings e citações ainda dependem dos mecanismos de busca, dos sistemas de respostas de IA e da concorrência.

Ele pode escrever conteúdo otimizado diretamente?

Sim. O Orkas pode criar briefings de página, títulos, perguntas frequentes, blocos de fatos e rascunhos de reescrita, mantendo fontes, avaliações e questões em aberto visíveis para revisão.

Qual é a diferença entre ser mencionado e ser citado?

Uma menção é o modelo citando o nome da sua marca na resposta. Uma citação é o modelo atribuindo essa resposta a uma fonte que ele buscou — sua página, com um link clicável. Os dois se separam mais do que se imagina: pesquisas publicadas apontam sobreposição de 6% a 27% entre as marcas mais mencionadas e as fontes confiáveis, e um estudo encontrou uma marca em primeiro lugar entre as fontes citadas da categoria enquanto ocupava a 44ª posição em número de menções. A menção diz que o modelo conhece você. A citação diz que ele leu você.

Como distinguir uma menção paramétrica de uma citação real?

O Orkas gera um conjunto de prompts representativos para a marca ou o tema, executa-os e lê nas respostas três coisas: com que frequência a marca aparece, com que frequência essa aparição traz atribuição de fonte e quanto do espaço de resposta os concorrentes ocupam. Uma aparição sem fonte por trás veio dos dados de treino — o modelo está lembrando, não lendo. Os dois casos exigem correções diferentes, então o relatório os mantém separados em vez de reduzir tudo a um único número de visibilidade.

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