RAG (Retrieval Augmented Generation)
Um conceito do mundo da visibilidade em IA – explicado de forma simples pela equipa do GeoStars.
Procedimento em que os sistemas de IA consultam fontes em direto antes da resposta (por exemplo através de pesquisa na web) e as integram. Torna conteúdos atuais e bons rankings imediatamente relevantes para o GEO.
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Como funciona o RAG
O RAG combina dois passos: primeiro o sistema procura documentos adequados (retrieval), depois o modelo de linguagem formula a partir deles uma resposta (generation). Assim, os sistemas de IA conseguem usar conhecimento atual que não estava nos dados de treino – o Perplexity, o ChatGPT Search e as Google AI Overviews funcionam segundo este princípio. A qualidade da resposta depende diretamente da qualidade das fontes encontradas.
Porque é que o RAG é central para o GEO
Nos sistemas RAG, é o passo de retrieval que decide que conteúdos podem sequer entrar na resposta. Para isso, os teus conteúdos têm de ser encontráveis (acesso dos crawlers, estrutura) e extraíveis (parágrafos claros, dados com contexto). Quem entra no retrieval tem hipótese de menção e citação – quem não entra, simplesmente não existe para a resposta.
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Análise de sentimento · Dados estruturados (Schema.org) · Visibility Score · Pesquisa zero-click · AEO (Answer Engine Optimization) · AI Mode (Google)
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