LLM seeding é a estratégia de distribuir conteúdos estruturados para que marcas sejam citadas por sistemas de IA como ChatGPT, Perplexity e Google AI Overview. A Semrush adotou esse método e quase triplicou sua visibilidade em respostas de IA em 2025. Veja como aplicar o conceito para ampliar a presença digital do seu negócio.
- LLM seeding distribui conteúdos em múltiplas fontes confiáveis para IA citar sua marca.
- Modelos de IA priorizam marcas presentes em sites, vídeos, fóruns e avaliações relevantes.
- Ranking no Google não garante menção em IA e a presença distribuída é o fator decisivo.
- A Semrush aumentou de 13% para 32% sua visibilidade em IA com essa abordagem.
LLM seeding é a prática de publicar e distribuir informações sobre sua marca de modo que grandes modelos de linguagem (como os usados por ChatGPT, Perplexity e Google AI Overview) possam encontrar, entender e citar sua empresa ao responder perguntas. O termo “seeding” se refere ao ato de plantar dados estruturados em diferentes fontes confiáveis na web, criando um ecossistema de menções que aumenta a confiança dos sistemas de IA ao citar sua marca.
Ao contrário do SEO tradicional, que busca ranquear páginas no topo do Google, o LLM seeding visa garantir que a marca seja citada nas respostas geradas por IA, independentemente da posição no ranking. Os modelos de IA sintetizam informações de diversas fontes, como sites de terceiros, vídeos, fóruns e avaliações de usuários, e não se limitam aos primeiros resultados do Google.
Para ser citado, o conteúdo precisa ser estruturado (com títulos claros, tabelas, FAQs), contextualizado (explicando o que o produto faz, para quem serve e quais problemas resolve) e repetido em múltiplos canais. Menções em fóruns como Reddit, Wikipedia e plataformas de avaliação têm grande peso, pois são vistas como fontes imparciais e detalhadas.
A Semrush aplicou um ciclo de três etapas para LLM seeding. Primeiro, criou conteúdos de referência em seu próprio site, como guias comparativos, reviews detalhados e FAQs. Depois, distribuiu essas informações em sites parceiros, artigos de comparação, vídeos no YouTube e postagens em redes sociais, sempre mantendo a mensagem consistente. Por fim, reforçou a presença incentivando avaliações de clientes em plataformas confiáveis e monitorando a evolução das menções com ferramentas próprias.
Na prática, a Semrush lançou uma landing page dedicada ao seu produto, estruturada para fácil leitura por IA, e colaborou com parceiros para publicar comparativos e reviews em sites e canais de vídeo relevantes. Também estimulou clientes a deixarem avaliações detalhadas em plataformas de avaliação, ampliando o alcance das menções.
O resultado foi um aumento expressivo na visibilidade em respostas de IA: em apenas um mês, a participação da Semrush em prompts de intenção de compra saltou de 13% para 32%. Isso mostra que a estratégia vai além do SEO tradicional, exigindo presença ativa e distribuída em múltiplos ambientes digitais.
Para marcas brasileiras, o LLM seeding representa uma oportunidade de aparecer em respostas de IA mesmo sem dominar o topo do Google. O checklist inclui criar conteúdos estruturados e úteis, distribuir em parceiros e comunidades, manter linguagem consistente e incentivar avaliações reais de clientes. Monitorar menções e ajustar a estratégia conforme os modelos evoluem é fundamental para manter e ampliar a presença.
Apesar dos resultados, o LLM seeding não é uma ação pontual: exige manutenção contínua, atualização de conteúdos e acompanhamento das mudanças nos algoritmos de IA.
Para se aprofundar mais no assunto, acesse o artigo “LLM Seeding: How to Get Your Brand Cited in AI Answers“, publicado no site Semrush.
