Gemini: o modelo de IA da Google e como ser citado nele

O Gemini é a família de grandes modelos de linguagem multimodais desenvolvida pela Google DeepMind e o motor por detrás do assistente de IA da Google com o mesmo nome. Anunciado em 2023 como o sucessor do PaLM 2 e do LaMDA, foi concebido de raiz para lidar em conjunto com texto, imagens, áudio, vídeo e código. Para os profissionais de marketing, o Gemini importa porque alimenta experiências em toda a vasta superfície de produtos da Google, incluindo as respostas de IA que cada vez mais se colocam no topo da Pesquisa.

À medida que a Google integra o Gemini na Pesquisa através dos AI Overviews e do AI Mode, a questão deixa de ser posicionar uma ligação azul e passa a ser ser a fonte que o Gemini sintetiza e cita. Compreender como o Gemini funciona é o primeiro passo para ganhar essa visibilidade, que é o objetivo da otimização de citações por IA.

O que é o Gemini?

O Gemini é tanto um conjunto de modelos como o assistente de consumidor construído sobre eles. A Google anunciou-o durante a keynote do I/O em maio de 2023 e lançou o Gemini 1.0 em dezembro de 2023, posicionando-o como um salto para além dos seus modelos de linguagem anteriores. É a espinha dorsal da estratégia de IA generativa da Google, da aplicação autónoma às funcionalidades incorporadas em todo o seu ecossistema.

No seu cerne, o Gemini é um LLM, mas o seu traço definidor é a multimodalidade nativa. Onde muitos modelos foram treinados sobretudo com texto, o Gemini foi construído para receber várias modalidades ao mesmo tempo, o que o torna um exemplo de destaque de IA multimodal. É desenvolvido pela Google DeepMind, a unidade combinada de investigação em IA da Google.

A família de modelos Gemini

O Gemini chega em níveis afinados para necessidades diferentes. O lançamento inicial incluiu o Ultra para tarefas muito complexas, o Pro para uso geral e o Nano para tarefas no dispositivo em telemóveis, e adições posteriores introduziram as variantes Flash e Flash-Lite otimizadas para velocidade e custo. Esta escada permite à Google servir desde funcionalidades de telemóvel a cargas de trabalho empresariais exigentes.

A capacidade subiu depressa. O Gemini 1.0 Ultra foi reportado como o primeiro modelo a superar especialistas humanos no benchmark MMLU, pontuando cerca de 90 por cento, e lançamentos posteriores empurraram ainda mais o raciocínio, a programação e o desempenho agêntico, com janelas de contexto reportadas até um milhão de tokens. Estes são modelos de base que também sustentam muitos produtos posteriores da Google.

Como o Gemini funciona: multimodalidade e contexto longo

Como o Gemini é multimodal, uma única janela de contexto pode conter texto, código, imagens, vídeo e áudio, e essas entradas podem ser intercaladas em vez de apresentadas numa ordem fixa. Isso permite conversas genuinamente mistas, como perguntar sobre um gráfico e um parágrafo no mesmo prompt, e deixa o Gemini processar entradas longas, como vídeos até cerca de noventa minutos, incluindo tanto os fotogramas como o áudio.

A sua janela de contexto muito grande significa que o Gemini consegue raciocinar sobre documentos, bases de código ou ficheiros de média inteiros de uma só vez. Este contexto longo e a fundamentação multimodal moldam a forma como responde a perguntas e que fontes pode incorporar, e liga-se ao modo como o Gemini lida com os limites da janela de contexto em comparação com modelos menores.

O Gemini na Pesquisa Google: AI Overviews e AI Mode

O lugar mais consequente em que o Gemini aparece para os profissionais de marketing é a Pesquisa. O Gemini alimenta os AI Overviews, os resumos sintetizados que se colocam acima dos resultados tradicionais, e o AI Mode, uma experiência de pesquisa mais conversacional e dinâmica. Nestas superfícies, a Google compõe uma resposta e pode citar fontes em vez de apenas listar ligações.

É por isto que o Gemini está no centro da pesquisa com IA. Como recorre ao índice de Pesquisa da Google e ao Knowledge Graph, o conteúdo que se posiciona e é verificado no ecossistema da Google tem vantagem em ser mostrado, o que torna a relação com a colocação no AI Overview direta e importante.

Como o Gemini obtém e cita conteúdo

O Gemini apoia-se muito nos dados da própria Google: o índice de Pesquisa para conteúdo web recente e o Knowledge Graph para entidades verificadas. Isto significa que páginas bem estabelecidas, claramente estruturadas e com informação de entidade consistente têm mais probabilidade de ser puxadas para as suas respostas. Quando cita, aponta para fontes que considera relevantes e dignas de confiança.

Mecanicamente, fundamentar uma resposta em conteúdo web recuperado é uma forma de geração aumentada por recuperação. Para que o seu conteúdo seja referenciado, tem de ser recuperável e analisável, e é por isso que uma estrutura limpa e factos exatos movem as citações de LLM no Gemini tal como noutros motores.

Por que o Gemini importa para SEO e GEO

O alcance do Gemini através da Pesquisa faz dele, sem dúvida, a superfície de IA de maior risco para a visibilidade orgânica. Quando um AI Overview responde diretamente a uma pergunta, menos utilizadores clicam, por isso ser a fonte citada é a forma de continuar visível. Isso redefine o objetivo de apenas posicionar para ser reutilizado dentro das respostas geradas pela Google.

A parte animadora é a sobreposição com o SEO clássico. Como o Gemini recorre ao índice e ao Knowledge Graph da Google, grande parte do trabalho que conquista posições também o ajuda a aparecer nos AI Overviews, por isso uma estratégia de conteúdo de IA forte compõe-se em ambos. Dados de entidade fortes e autoridade compensam duas vezes.

Como otimizar o seu conteúdo para o Gemini

Mantenha o seu SEO tradicional forte, já que o Gemini se apoia no índice da Google, e reforce as suas entidades para que o Knowledge Graph reconheça a sua marca, as suas pessoas e os seus produtos de forma consistente. Comece cada página com uma resposta direta e autossuficiente, use dados estruturados e mantenha os factos exatos e atuais para que o Gemini os possa extrair e neles confiar.

Como o Gemini é multimodal, imagens, vídeo e áudio bem rotulados também podem contribuir, por isso acrescente texto alternativo descritivo, transcrições e legendas onde for relevante. Combine isto com uma pesquisa de palavras-chave e planeamento de conteúdo disciplinados para segmentar as perguntas que os utilizadores fazem, e acompanhe a sua presença ao longo do tempo através das análises de pesquisa com IA.

Conclusão

O Gemini é a família de modelos multimodais da Google DeepMind, abrangendo níveis desde o Nano no dispositivo a modelos de alta capacidade da classe Pro e Ultra, com janelas de contexto muito grandes e integração profunda nos produtos da Google. Para os profissionais de marketing, é mais importante como o motor por detrás dos AI Overviews e do AI Mode na Pesquisa, onde ser a fonte citada preserva a visibilidade à medida que os cliques caem. Como se apoia no índice e no Knowledge Graph da Google, um SEO forte e dados de entidade ajudam-no a aparecer.

Para ir mais longe, ligue isto à otimização do AI Overview e à otimização de citações por IA, e use as ferramentas de pesquisa e planeamento de conteúdo da Sorank para segmentar as perguntas que o Gemini responde. Fontes de referência: Wikipedia, Google e Google AI for Developers.