Adobe LLM Optimizer: Otimização eficiente de IA

Lisa Ernst · 14.10.2025 · Tecnologia · 4 min

O Adobe LLM Optimizer é uma ferramenta de Generative Engine Optimization (GEO) que ajuda as empresas a otimizar o seu conteúdo para grandes modelos de linguagem (LLMs) e interfaces de busca movidas por IA. O objetivo é aumentar a visibilidade, mensurabilidade e capacidade de citação de conteúdos de marca em respostas de IA.

Quelle: Apresentação própria

Introdução

Para garantir a visibilidade do conteúdo nas respostas de ChatGPT, Gemini ou Perplexity, a Adobe oferece o LLM Optimizer. Este produto, desde então 14. Oktober 2025 disponível de forma geral, tem como objetivo otimizar conteúdos para busca e chats movidos por IA. A Adobe também relata números de tráfego de IA em forte crescimento: mais 3.500% em sites de retalho nos EUA e mais 3.200% em sites de viagens entre julho de 2024 e maio de 2025 (Adobe News).

Funcionamento

O LLM Optimizer é uma aplicação de Generative Engine Optimization (GEO). Seu objetivo é apresentar conteúdos de marca de forma que grandes modelos de linguagem (LLMs) e interfaces de busca movidas por IA os encontrem, interpretem corretamente e citem com frequência (Adobe Experience League). A ferramenta analisa a presença em respostas geradas, apresenta sugestões de conteúdo e técnica e pode implementar otimizações de forma parcialmente automatizada (Adobe Business). A licenciamento é feito por "Prompts por ano", em que um prompt é uma entrada de texto que gera saídas, insights ou recomendações. (Adobe Legal). Os utilizadores configuram categorias, temas e prompts e ativam o encaminhamento de logs do CDN para tornar visíveis o tráfego de referência de IA e o tráfego agentic. (Adobe Experience League). Uma entrada gratuita para clientes AEM-Cloud oferece até 200 prompts gratuitos no trial, no entanto sem implantação com um clique das correções. (Adobe Experience League).

Estado atual

Adobe stellte den LLM Optimizer am 16. Juni 2025 em Cannes, apresentou os primeiros dados de mercado. Páginas de produto e um tour interativo explicam o conjunto de funcionalidades, painéis e a ideia por trás do GEO (Adobe Business, Adobe Resources). A documentação oficial foi atualizada em 13 de outubro de 2025 e guia a Configuração, painéis de Brand-Presence, Agentic e Referral, bem como a visão de Oportunidades com sugestões de ações. (Adobe Experience League, Adobe Experience League). Am 14. Oktober 2025 A Adobe anunciou a disponibilidade geral, novos indicadores de engajamento e de conversão de tráfego de IA e apresentou a extensão gratuita do Chrome "Is Your Webpage Citable?". Esta extensão, em 14. Oktober 2025 Atualizada para a versão 2.4.3, mostra o que os LLMs podem ler de uma página.

Análise e Contexto

Os utilizadores obtêm respostas cada vez mais diretamente das UIs de IA. Portanto, as marcas precisam não apenas ser visíveis para os rastreadores, mas também compreensíveis, citáveis e consistentes para os LLMs. (Adobe Blog). A Adobe posiciona o LLM Optimizer como uma ponte entre conteúdo no site, sinais off-site e visibilidade de IA, incluindo benchmarking contra concorrentes e atribuição de referências de IA aos KPIs de negócios. (Adobe News). A mídia vê isso como uma extensão lógica do SEO tradicional em direção ao GEO, em que "vistos, citados, escolhidos" se tornam mais importantes do que dez links azuis. (MarTech, TechRadar). Meios especializados apontam para a opacidade de muitas plataformas de LLM, que limitam o controle perfeito; a otimização continua baseada em dados, mas sem percepções completas sobre sinais de ranking. (eMarketer).

Impactos práticos

Os conteúdos precisam ser legíveis tanto para pessoas quanto para máquinas. Uma avaliação nos dashboards do LLM-Optimizer, a priorização de lacunas pelo valor de negócio e a rápida implementação de correções técnicas são decisivas. As oportunidades da Adobe incluem FAQs estruturados, canônicos corretos e Hreflang, a correção de erros 4xx/5xx, o desbloqueio de bots de agentes e a recuperação de conteúdos renderizados para LLMs. (Adobe Experience League). É importante controlar as regras robots.txt para o GPTBot e outros, para permitir conscientemente ou bloquear o que se adequa à estratégia (OpenAI, Perplexity AI). A extensão gratuita do Chrome "Is Your Webpage Citable?" funciona como uma ferramenta de diagnóstico para ver o que os LLMs realmente conseguem ler (Chrome Web Store). O LLM Optimizer também pode ser utilizado de forma independente, embora integrações com AEM Sites, A2A e fluxos de trabalho empresariais MCP facilitem (Adobe Blog).

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Elementos de marketing digital

Análise crítica

As ponderações exatas com que os LLMs priorizam conteúdos de marcas permanecem proprietárias; a Adobe afirma que prompts específicos dos LLMs não são públicos. (Adobe Experience League). A estabilidade dos resultados de medição entre diferentes LLMs, idiomas e regiões depende do acesso de bots, da capacidade de renderização e de sinais off-site; a mídia destaca a problemática básica da caixa preta. (eMarketer). Afirmações como "SEO está morto" são enganosas; a Adobe apresenta GEO como complemento e destaca a integração com a otimização de web e de conteúdo já existente. (Adobe Business, MarTech). MarTech destaca a abordagem prática com fluxos de trabalho por funções e publicação com um clique, bem como a importância de fontes off-site válidas. (MarTech). TechRadar aponta para benchmarking e a monetização de potenciais de visibilidade (TechRadar). EMarketer adverte ceticismo, pois os fatores de ranking de LLM são pouco divulgados e GEO é um jogo baseado em dados, mas nunca completamente determinado. (eMarketer). Investidores veem o tema de visibilidade em interfaces de IA como um tema competitivo. (Investors.com).