Você publica uma página que resolve um problema real. Texto limpo, exemplos, exceções bem cobertas. Dá gosto de mandar para um cliente.
Aí você pergunta exatamente a mesma coisa para uma plataforma de IA… e a sua página não aparece. Sem citação, link, nem paráfrase. Nada.
Esse é um modo novo de o conteúdo falhar: ele funciona para humanos, mas some para modelos.
E se você ainda trata qualidade como um padrão único, vai gastar energia arrumando a coisa errada. É sobre esse dilema, portanto, e inspirados por um artigo no Search Engine Journal, que vamos pensar no post da Uá Uá dessa semana.
A lacuna de utilidade: quando relevância humana e utilidade para modelo se separam
A ideia é simples: existe uma distância entre o que um humano considera relevante e o que um modelo considera útil para montar uma resposta.
Humanos leem para entender. Topam contexto, aquecimento, narrativa. Rolam a tela e acham o parágrafo que importa.
Já um sistema de IA que busca trechos e gera resposta opera de outro jeito: nesse sentido, ele coleta candidatos, consome em pedaços e extrai sinais para completar uma tarefa.
Ou seja: ele não precisa da história inteira, só precisa das partes aproveitáveis.
O resultado? Dá para ter uma página excelente para gente e, ainda assim, fraca para os critérios da IA.
Por que “relevância” deixou de ser universal
Um ponto importante: métricas clássicas de busca foram feitas pensando em comportamento humano (atenção cai conforme o resultado desce na lista). Só que, dessa maneira, quando a “leitora” é uma IA, a lógica muda.
Um estudo de 2025 propõe exatamente isso: separar “relevância” de “utilidade” e medir também quando um trecho atrapalha a resposta (não só quando ele é ignorado). É daí que vem a proposta de uma métrica chamada UDCG (Utility and Distraction-aware Cumulative Gain que, em português, ficaria algo como Ganho Cumulativo de Utlidade e Consciência de Distração). Esta métrica tenta, portanto, capturar utilidade e distração no desempenho final da resposta.
E tem um alerta complementar: não dá para substituir julgamento humano de relevância por julgamento de modelos.Assim, a correspondência não é confiável.
Tradução para marketing: o que parece bom para você pode não ser usável para a IA.
Mesmo com a resposta na página, a IA pode não usar (por causa de posição)
Outra pegadinha: “o modelo aguenta texto longo” não significa, necessariamente, “o modelo vai achar o que importa”.
O estudo “Lost in the Middle”, por exemplo, mostra que o desempenho cai quando a informação relevante está no meio do contexto; tende a ir melhor quando está no começo ou no fim.
No seu site, portanto, isso vira um problema prático: se a definição, o critério ou a regra de decisão está enterrada no meio da página, pode virar invisível para a IA, mesmo estando correta.
O mito da portabilidade: ganhar no Google não garante aparecer na IA
A suposição antiga era: “se eu fizer uma página ótima e vencer no buscador, eu venço em descoberta”. Hoje, isso não é seguro.
A visibilidade não é transferível por padrão, ela depende do sistema que está montando a resposta.
Nesse sentido, tem estudos e análises apontandobaixa sobreposição entre resultados tradicionais e fontes citadas por respostas de IA (com variações metodológicas, mas o sinal geral é consistente).
E tem um ponto importante: como método importa, a recomendação é tratar esses percentuais como direção, não como número absoluto.
Como medir a lacuna de utilidade sem “laboratório”
Você não precisa de ferramenta caríssima para começar. Precisa de consistência. Por exemplo, é possível construir assim:
- Escolha 10 intenções que impactam receita ou retenção (comparar opções, escolher fornecedor, resolver problema recorrente, entender requisito, etc.).
- Faça a mesma pergunta, do mesmo jeito, nas superfícies que seu público usa (por exemplo: chat de IA, buscador com resposta por IA, motor de resposta).
- Registre sempre: quais fontes são citadas/linkadas; se sua marca aparece (citada, mencionada, parafraseada ou omitida); se a página “preferida” aparece; e, finalmente, se a resposta leva o usuário para você ou para terceiros.
- Pontue com uma escala simples (ex.: você domina/aparece pouco/some/a resposta te desvia).
Repita mensalmente para ver variação. E também repita após mudanças para saber se você reduziu a lacuna, ou se só reescreveu para deixar mais bonito.
Como reduzir a lacuna (sem transformar seu site num checklist)
A ideia não é “escrever só para IA”. É tornar seu conteúdo mais aproveitável por sistemas que buscam e montam respostas.
Nesse sentido, o trabalho é estrutural. E, assim, algumas regras costumam mover o ponteiro. Por exemplo:
- Coloque o que decide no topo
Se a decisão depende de 3 critérios, diga esses critérios logo no começo. Humanos aceitam aquecimento; sistemas valorizam sinais cedo. - Escreva frases “ancoráveis”
Definições claras, restrições explícitas, causa e efeito direto. Menos poesia, mais afirmação útil. - Separe o caminho principal das exceções
Misturar orientação, casos extremos e venda num bloco único aumenta distração e derruba utilidade. - Explicite contexto
Geografia, pré-requisito, quando vale e quando não vale. O humano infere; o modelo agradece quando você diz. - Trate o “meio da página” como frágil
Se o trecho mais importante está no meio, promova ou repita em versão curta no início. - Adicione fontes primárias quando fizer sentido
Não é enfeite: é âncora de confiança para leitor e para sistemas.
Onde a Uá Uá entra nisso: páginas-base primeiro, desdobramento depois
Na Uá Uá, esse tema encaixa direto na nossa lógica de GEO + SEO: existir bem para humanos e ser utilizável por sistemas de IA.
Assim, pensando na prática, isso pede um movimento que muita operação ainda não faz direito:
construir páginas-base (páginas “mãe”) com definição, critérios, comparações e regras de decisão bem explícitas. Desdobrar depois, portanto, o restante a partir delas.
As páginas-base viram referência. O conteúdo derivado vira alcance.
Sem base, você tem volume. Com base, você tem utilidade.
Quer descobrir onde sua marca some nas respostas de IA?
A Uá Uá ajuda você a mapear a lacuna de utilidade por intenção e a ajustar estrutura e conteúdo para aparecer melhor em respostas de IA, sem perder clareza para pessoas.
