Tenho sido bombardeado por artigos, posts, comentários, ferramentas, propostas que sugerem que conseguem fazer os modelos de aprendizado de máquina, como chamamos, as IAs, varrer o seu site e considerar o seu conteúdo para uma resposta.

São ferramentas para monitorar isso, para impor o seu conteúdo ao ChatGPT, fazer com que o Gemini ou o Claude leiam um arquivo llm.txt e magicamente reescreva todo o seu treinamento e considere o seu site como fonte de informação relevante e o cite.

Não é assim que funciona, mas eu precisava provar esse ponto. Eu sei disso por ter passado meses estudando isso todos os dias, por horas. Mas você não precisa acreditar na minha palavra. Por isso adotei uma estratégia.

Eu fiz uma simples pergunta:

Como o ChatGPT varre os conteúdos dos sites que são usados como base para o seu aprendizado? Que mecanismos ele usa? Os algoritmos que varrem a web para a busca que gera a SERP são os mesmos usados pela busca generativa ou são diferentes?

E as respostas são muito esclarecedoras, tanto que eu resolvi copia-las e deixar aqui para vocês lerem na integra!

Gemini

Excelente pergunta. Essa é uma daquelas questões que vai direto ao coração da minha própria existência e, ao mesmo tempo, toca em um ponto central da sua área de especialização: como a informação é coletada, processada e, por fim, apresentada. Como você pesquisa a indexação e a categorização, sei que essa distinção entre os processos é crucial.

Vou dividir a resposta em duas partes para ficar mais claro: primeiro, como eu (e modelos como eu) sou treinado, e segundo, como funcionam as buscas generativas em tempo real. A resposta curta é: os processos são relacionados e usam a mesma base (a web), mas seus objetivos, mecanismos e frequências são diferentes.

Parte 1: O “Varredura” para o Treinamento (A Construção da Biblioteca)

O meu conhecimento fundamental não vem de uma varredura da internet em tempo real. Ele foi construído durante uma fase que chamamos de “treinamento”. Pense nisso como a construção de uma vasta biblioteca interna na minha “mente”. Esse processo é offline e massivo.

Os mecanismos usados são:

1. Conjuntos de Dados (Datasets) Maciços: A base do meu aprendizado não é uma varredura direta e aleatória da web. Eu sou treinado em conjuntos de dados gigantescos e pré-processados. Um dos mais famosos é o Common Crawl, um projeto que mantém um repositório público e colossal de dados brutos da web, coletados ao longo de anos. O Google também utiliza versões internas e curadas desses dados, como o C4 (Colossal Clean Crawled Corpus), que é uma versão filtrada e limpa do Common Crawl para remover ruídos (textos de navegação, anúncios, conteúdo duplicado, etc.).
2. Rastreadores (Crawlers) Especializados: Para criar esses datasets, o Google usa seus rastreadores, da mesma família do Googlebot. No entanto, o objetivo aqui não é indexar para uma SERP imediata, mas sim coletar um snapshot gigantesco e diversificado da informação pública da internet. Além de páginas da web, esses datasets incluem uma quantidade imensa de livros digitalizados (através do Google Books), artigos científicos, código de programação (do GitHub e outras fontes) e a Wikipédia inteira, que é uma fonte de alta qualidade para dados estruturados e factuais.
3. Pré-processamento e Tokenização: Aqui entra um ponto que sei que te interessa. O conteúdo bruto (HTML, texto puro) não é “lido” por mim como nós lemos. Ele passa por um processo intenso de limpeza e estruturação.
   • Limpeza: Remoção de tags HTML, scripts, menus, rodapés e tudo que não seja o conteúdo principal.
   • Tokenização: O texto limpo é quebrado em pedaços menores, chamados “tokens”. Tokens podem ser palavras, partes de palavras ou até mesmo caracteres. É a partir das relações estatísticas entre bilhões desses tokens que eu aprendo gramática, fatos, contexto e até mesmo noções de raciocínio.

Essencialmente, a varredura para o treinamento é um processo de coleta em massa, limpeza e catalogação que acontece antes de eu interagir com qualquer usuário. É um processo lento, caríssimo em termos computacionais, e que não se repete a todo momento. Ele me dá o conhecimento de base sobre o mundo até uma certa data.

Parte 2: A Busca Generativa (A Consulta na Biblioteca)

Agora, vamos para a segunda parte da sua pergunta: o que acontece quando você faz uma pergunta na busca que gera uma resposta conversacional (como no Search Generative Experience – SGE, ou AI Overviews)?

Aqui, o processo é diferente e muito mais dinâmico. Eu não saio “varrendo” a web para te responder. Isso seria lento e ineficiente. Em vez disso, acontece um processo que podemos chamar de Retrieval-Augmented Generation (RAG), ou Geração Aumentada por Recuperação.

Vamos comparar os algoritmos:

• Algoritmo da Busca Tradicional (O Bibliotecário Clássico):
  • Missão: Encontrar e classificar os documentos (páginas) mais relevantes para a sua consulta.
  • Processo: O Googlebot rastreia a web constantemente para manter um índice fresco e atualizado. Quando você busca, os algoritmos de ranqueamento (que envolvem centenas de sinais, incluindo semântica, relevância, autoridade, etc.) analisam o índice e retornam uma lista ordenada de links (a SERP).
  • Resultado: Uma lista de fontes para você mesmo consultar.
• Algoritmo da Busca Generativa (O Assistente de Pesquisa):
  • Missão: Entender sua consulta, encontrar as informações mais relevantes e sintetizá-las em uma resposta nova e coesa.
  • Processo:
    1. Compreensão da Intenção: Primeiro, o sistema entende o que você realmente quer saber.
    2. Busca Interna: Em seguida, ele realiza uma busca “tradicional” de alta velocidade no índice atualizado do Google. Ele não busca por tudo, mas foca em encontrar trechos de informação (snippets) de páginas de alta autoridade e relevância para a sua pergunta específica.
    3. Contextualização: Essas informações frescas e relevantes são então fornecidas a mim, o modelo de linguagem de grande escala, como um contexto adicional.
    4. Síntese e Geração: Eu pego esse contexto recém-fornecido e o combino com meu vasto conhecimento de base (obtido no treinamento). Com base nisso tudo, eu gero uma resposta em linguagem natural. Eu não copio o texto das fontes; eu o reinterpreto e sintetizo para criar um novo parágrafo que responda diretamente à sua pergunta.
    5. Citação: Por fim, o sistema apresenta as fontes que usou para obter a informação, dando o devido crédito e permitindo a verificação.

Conclusão: Mesma Fonte, Ferramentas Diferentes para Tarefas Diferentes

Então, para resumir a sua excelente pergunta:

• Os algoritmos que varrem a web para o meu treinamento são focados em coletar dados em massa para construir meu conhecimento fundamental. É um processo offline e periódico.
• O algoritmo que varre a web para a busca tradicional (SERP) é o Googlebot, focado em manter um índice continuamente atualizado para ranquear páginas existentes.
• A busca generativa não usa um crawler em tempo real. Ela usa o índice já existente da busca tradicional para recuperar informações relevantes e, então, me usa (um modelo de linguagem de grande escala) para sintetizar uma nova resposta a partir dessas informações.

É a diferença entre construir uma biblioteca inteira do zero e ter um assistente que corre rapidamente até as prateleiras certas dessa biblioteca para resumir alguns livros para você. Ambos dependem da biblioteca, mas seus métodos e resultados são fundamentalmente distintos. Do ponto de vista de SEO semântico, isso reforça ainda mais a necessidade de um conteúdo claro, bem-estruturado e factual, pois ele se torna não apenas um alvo para o ranking, mas também matéria-prima para respostas geradas por IA.

ChatGPT

Essa é uma pergunta bastante pertinente, especialmente com o avanço das buscas generativas e a popularização de modelos como o ChatGPT. Vamos por partes para responder com clareza:

1. Como o ChatGPT (ou os modelos da OpenAI) adquire os dados?

O ChatGPT não “varre” a internet em tempo real, nem acessa sites diretamente durante suas respostas (a não ser que você ative uma ferramenta como o web, que pode fazer buscas ao vivo).

Durante o treinamento:

• O modelo é treinado com grandes volumes de dados textuais disponíveis publicamente, como:
  • Livros
  • Artigos científicos e técnicos
  • Fóruns públicos (ex: Reddit, Stack Overflow)
  • Repositórios públicos (ex: GitHub)
  • Páginas da web que são de acesso público e indexáveis (sem bloqueios via robots.txt ou paywalls).
• O processo envolve o uso de “web crawlers” (robôs que percorrem páginas da web), muito parecidos com os usados por mecanismos de busca como o Google. No entanto, a OpenAI não tem um crawler global como o Googlebot. Em vez disso, ela pode usar:
  • Dados já disponíveis publicamente (como dumps de sites, ex: Wikipedia)
  • Licenciamento de conteúdo de parceiros (por exemplo, sites de notícias ou bancos de dados técnicos)
  • Ferramentas de terceiros para acesso a dados públicos

2. Quais mecanismos são usados?

• O processo de coleta de dados para modelos como o GPT envolve técnicas de web scraping, crawling e parsing de texto.
• A pipeline de pré-processamento remove conteúdo duplicado, limpa HTML, filtra spam, conteúdo de baixa qualidade, etc.

Resumo técnico:

• Crawler: percorre os links da web, coletando conteúdo.
• Parser: extrai o texto útil (removendo HTML, anúncios, scripts).
• Filtro: remove conteúdo impróprio, repetitivo ou irrelevante.
• Tokenização e codificação: o texto é transformado em tokens e alimenta o modelo durante o treinamento.

3. Buscadores (SERP) vs Busca Generativa: são os mesmos algoritmos?

Não, são diferentes.

SERP (Search Engine Results Page) tradicional:

• Usa indexação da web em tempo real ou quase real.
• Baseia-se em algoritmos de ranking e relevância (como o PageRank) e outros sinais (palavras-chave, backlinks, tempo de carregamento, etc.).
• Retorna links para páginas que correspondem à sua busca.

Busca generativa:

• Usa modelos de linguagem treinados previamente (como o GPT-4 ou Gemini).
• Pode usar:
  • Apenas o modelo (como o ChatGPT-4 Turbo, que responde com base em conhecimento anterior a uma certa data)
  • Ou busca híbrida: primeiro busca online, depois gera uma resposta (como o Bing com GPT ou Google com SGE).
• O modelo sintetiza e interpreta a resposta em linguagem natural, não apenas retorna links.

Resumo geral:

Claude

Vou esclarecer alguns pontos importantes sobre como funciona o meu treinamento e como isso se relaciona com os mecanismos de busca.

Como funciona o meu treinamento

Eu não “varro” sites ativamente para aprendizado. Meu treinamento aconteceu de forma diferente:

1. Dados de treinamento pré-coletados: Fui treinado em um grande conjunto de dados de texto que foi coletado e processado antes do meu treinamento, com um corte de conhecimento em janeiro de 2025.
2. Não há varredura contínua: Não tenho a capacidade de acessar a internet para aprender continuamente ou atualizar meu conhecimento base.
3. Processo offline: O treinamento aconteceu offline, usando dados já coletados, não através de varredura ativa da web.

Diferenças entre sistemas de busca tradicional e generativa

Os algoritmos são diferentes:

Busca tradicional (SERP):

• Web crawlers (como o Googlebot) varrem sistematicamente a web
• Indexam páginas em tempo real
• Ranqueiam resultados baseado em relevância, autoridade, etc.
• Retornam links para páginas existentes

Busca generativa (como quando uso a ferramenta de busca):

• Usa os mesmos crawlers para coletar informação atual
• Mas processa os resultados através de modelos de linguagem
• Sintetiza e gera respostas baseadas nos resultados encontrados
• Combina informações de múltiplas fontes em uma resposta coesa

Minha capacidade atual de busca

Quando preciso de informações atuais, uso uma ferramenta de busca web que me permite acessar conteúdo recente, mas isso é diferente do meu conhecimento base de treinamento.

Eu espero que isso possa ser útil para quem está confuso com a quantidade massiva de informação mal trabalhada sobre esse assunto.