Em resumo : A Adobe lança o LLM Optimizer para ajudar as marcas a se destacarem em ambientes de pesquisa gerados por IA, monitorando visibilidade, identificando oportunidades de conteúdo e otimizando o desempenho comercial.
Com o crescimento dos assistentes de conversação e dos motores de busca impulsionados por modelos de linguagem como ChatGPT, Claude ou Gemini, uma transformação está ocorrendo na maneira como os consumidores descobrem, avaliam e interagem com as marcas. A Adobe antecipa essa mudança com o lançamento do LLM Optimizer, uma solução projetada para permitir que as empresas meçam, melhorem e governem sua presença em ambientes de pesquisa otimizados por IA.
A pesquisa clássica está progressivamente cedendo espaço para interações com os LLMs, modificando profundamente as lógicas de aquisição de tráfego para as marcas. Os insights da Adobe Analytics, baseados em transações online reais, mostram um aumento de 3200% no tráfego para sites de viagem e 3500% para sites de varejo americanos entre julho de 2024 e maio de 2025 provenientes de fontes de IA generativa.
Loni Stark, vice-presidente de estratégia e produtos na Adobe Experience Cloud, afirma:
"As interfaces alimentadas por IA generativa estão se impondo como pontos de contato chave ao longo da jornada do cliente, desde a descoberta até o engajamento e a decisão de compra. Com o Adobe LLM Optimizer, permitimos que as marcas abordem este novo ambiente com confiança, garantindo que se destaquem e aproveitem os momentos decisivos".
LLM Optimizer permite:
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Mapear a visibilidade da marca nas respostas generativas;
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Identificar oportunidades de conteúdo que permitam aparecer nas recomendações de IA;
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Otimizar o desempenho comercial proveniente dessas novas fontes de tráfego.
Seu funcionamento articula-se em torno de três pilares:
- Monitoramento de tráfego e visibilidade em ambientes de IA: a ferramenta detecta os conteúdos explorados pelos assistentes de conversação para formular suas respostas, oferecendo assim às marcas uma visão em tempo real de sua presença nessas interfaces. Uma funcionalidade de benchmarking permite medir essa visibilidade em relação à concorrência, especialmente em consultas estratégicas de alto valor agregado;
- Recomendações ativáveis orientadas para performance: além do diagnóstico, o LLM Optimizer sugere ações concretas: enriquecer uma FAQ, valorizar uma página de produto, ou ainda reforçar a presença em plataformas terceiras como a Wikipédia. O motor de recomendação baseia-se na análise dos atributos destacados pelos modelos de linguagem (estrutura, clareza, confiabilidade...) e relaciona cada recomendação a indicadores de negócios chave (tráfego, engajamento, conversão);
- Implementação rápida via integrações CMS ou API: pensado para equipes de SEO, conteúdo ou marketing digital, o LLM Optimizer integra-se ao Adobe Experience Manager Sites, mas também pode funcionar de forma autônoma. Ele suporta protocolos emergentes como Agent-to-Agent (A2A) ou Model Context Protocol (MCP), o que facilita sua adoção em ambientes técnicos variados.
Essa capacidade de agir sobre conteúdos próprios (sites, FAQ) e conquistados (Wikipédia, fóruns, bases de conhecimento) oferece uma nova forma de otimização: proativa, contextualizada e ajustada aos algoritmos de síntese.