Uma das perguntas mais comuns na era dos assistentes de IA é simples e poderosa: como eles decidem qual conteúdo usar para responder uma pergunta?

Diferente dos buscadores tradicionais, assistentes como ChatGPT não dependem apenas de índices estáticos. Em muitos cenários, eles utilizam ferramentas para acessar conteúdo externo em tempo real. É exatamente aí que surge uma grande oportunidade para marcas que querem otimizar sua presença.

Neste artigo, você vai aprender duas formas práticas de descobrir quais palavras-chave os assistentes de IA utilizam nas suas buscas.

Entendendo o básico: tool calling e buscas externas

Quando um usuário faz uma pergunta mais específica ou que exige informação atualizada, o assistente de IA pode acionar ferramentas externas. Esse processo é conhecido como tool calling.

Na prática, isso significa que o assistente gera consultas estruturadas, muito parecidas com buscas tradicionais, para recuperar conteúdo relevante antes de formular a resposta final. Essas consultas carregam sinais valiosos sobre como o modelo entende o problema e quais termos considera mais relevantes.

Descobrir essas palavras-chave é como ter acesso direto ao raciocínio do assistente.

Método 1 - Inspecionando as requisições no navegador

Uma forma simples e direta de descobrir essas palavras-chave é observar o que acontece por trás das conversas.

Ao utilizar o ChatGPT pelo navegador, abra as ferramentas de desenvolvedor e acompanhe as requisições de rede durante uma conversa. Em perguntas que acionam ferramentas externas, é possível identificar chamadas que contêm consultas, parâmetros de busca ou estruturas semânticas usadas pelo assistente para recuperar conteúdo.

Esses termos revelam como a pergunta do usuário foi traduzida internamente em uma busca mais objetiva. Muitas vezes, as palavras-chave utilizadas são diferentes da pergunta original, mais diretas e mais alinhadas com conteúdo técnico ou institucional.

Esse método exige um pouco mais de familiaridade técnica, mas entrega insights extremamente valiosos.

Método 2 - Descobrindo palavras-chave automaticamente com o Frescal

Se você busca uma forma mais simples e escalável, o Frescal resolve esse problema de maneira nativa.

Ao criar perguntas dentro da plataforma Frescal, cada pergunta monitorada já exibe diretamente quais buscas os assistentes de IA realizaram para construir a resposta. Isso elimina completamente a necessidade de inspecionar requisições manualmente.

Além disso, o Frescal transforma esse insight em ação. A partir das palavras-chave identificadas, você pode criar novos conteúdos diretamente alinhados com a forma como os assistentes buscam informação. Isso aumenta significativamente as chances da sua marca aparecer em respostas futuras, com mais contexto e mais controle sobre a narrativa.

Em vez de adivinhar quais termos usar, você passa a otimizar com base no comportamento real dos assistentes.

Por que isso muda o jogo da otimização

Entender as palavras-chave utilizadas pelos assistentes de IA muda completamente a lógica da otimização de conteúdo. Você deixa de escrever apenas para humanos ou para mecanismos de busca tradicionais e passa a escrever para modelos de linguagem que tomam decisões ativas sobre o que citar.

Se a sua marca quer ser mencionada com mais frequência, da forma correta e no contexto certo, descobrir essas palavras-chave deixa de ser opcional e passa a ser estratégico.

Com o Frescal, esse processo deixa de ser técnico e fragmentado e se torna parte natural da sua estratégia de presença na era dos assistentes de IA.