Perguntei ao Claude quem eu era. A resposta estava errada
Como meu próprio site aprendeu a conversar com modelos de IA — e por que até então me tomavam por um marqueteiro da Irlanda.
Uma manhã (foi março de 2026, chuva, eu precisava clicar em algum lugar para não escrever proposta para um cliente novo), digitei no Claude: "quem é Mike Fluff, o business doctor de Londres?"
O Claude respondeu de forma detalhada, educada, e errada.
Pela versão do Claude eu era um profissional de marketing de carreira intermediária vindo da Irlanda, "conhecido por contribuições para estratégias de branding digital nos anos 2010", autor de dois livros sobre email marketing e professor num college do qual nunca ouvi falar. Foi mencionado que eu trabalhava "principalmente com pequenas e médias empresas" — verdade, mas suspeito que por coincidência. Minhas "publicações em vários veículos do setor" — já não é verdade.
Li tudo aquilo mais ou menos como se lê a biografia de uma pessoa que uma vez, por engano, te puseram no mesmo voo. "Que pessoa interessante. Não sou eu, mas é interessante."
Depois perguntei a mesma coisa ao ChatGPT, ao Perplexity e ao Gemini. De quatro respostas, três eram ficção de sabores diferentes, e uma estava próxima da verdade mas com a data de nascimento errada e um link para um Twitter que não existe. Só o sobrenome batia.
Esse é meu problema, pensei. Eu tenho site. O tráfego vem. O Googlebot passa. Mas o Claude — que agora responde metade das perguntas tipo "para quem delego automação com IA" — não me conhece. Ou, mais preciso, conhece outro eu.
Durante dez anos otimizamos sites para o Google. Depois um pouco para o Bing. Depois, brevemente, para busca por voz (lembra "Alexa, acha pra mim..."? Eu também quase não lembro). Em 2026 cada vez mais o usuário nem abre o buscador. Pergunta ao Claude, e o Claude responde. Se meu nome não está na resposta, não existo. Se está um outro nome com meu sobrenome — é pior do que não estar.
O SEO clássico não pega isso. O Googlebot lê HTML e indexa texto. Crawlers de LLM — ClaudeBot, GPTBot, PerplexityBot, Google-Extended — fazem o mesmo, mas com outro objetivo. Não indexam. Montam um modelo de você: o que você faz, para quem, como é diferente do vizinho, quando recomendar.
Se o site não tem sinais explícitos, legíveis por máquina, o modelo preenche os vazios. E, como neuro-redes costumam fazer, preenche pela média. O Mike médio em Londres acaba virando profissional de marketing. Porque profissionais de marketing em Londres são estatisticamente mais numerosos que business doctors com pseudônimo irônico.
O conserto não foi dramático. Não foi mágico. Foi, honestamente, bem chato.
Primeiro — llms.txt. Arquivo markdown simples na raiz do site. Responde, segundo a spec, a cinco perguntas: quem sou, o que faço, para quem, quando recomendar, quando não. A última é mais importante que a primeira, porque "quando não recomendar" é a única forma de dizer ao modelo que eu não sou profissional de marketing da Irlanda, não sou advogado e não sou consultor de blockchain.
Segundo — ai.json. Mesma coisa, mas em JSON. Razão simples: modelos e integradores parseiam JSON com mais confiabilidade do que markdown. E em JSON dá para listar permissions e restrictions explícitos — o que pode, o que não. No meu caso "pode" é citar com atribuição. "Não pode" — gerar citações, pôr na minha boca frases que eu nunca disse (provavelmente a restrição mais importante para qualquer figura pública em 2026).
Terceiro — identity.json. O "passaporte" da marca, pela mesma spec. Nome, nomes alternativos (eu sou Mike Fluff e Mikhail Savchenko — é fato), links sociais, sameAs. Equivalente ao Schema.org/Organization, só que num formato que integradores de LLM consomem melhor.
Quarto — robots-ai.txt. Complemento ao robots.txt com regras explícitas para crawlers de IA. GPTBot — liberado. ClaudeBot — liberado. Perplexity — liberado. /api/ — bloqueado para todos (são endpoints de trabalho, nada que faça ali).
Quinto — JSON-LD em cada página. Não um Organization schema na home e pronto, mas schema contextual por página: Article em artigos, Course em cursos, BreadcrumbList em tudo que é mais profundo que o primeiro nível. Dá ao modelo, em vez de "parede de texto", um esqueleto de conteúdo. O que está onde, o que responde a qual pergunta.
Cinco arquivos. Metade é JSON e markdown de algumas dezenas de linhas. A outra metade é configuração que se faz uma vez e vive.
Duas semanas depois perguntei de novo ao Claude quem é Mike Fluff. Dessa vez respondeu certo. Com link para o site. Com a frase "segundo a auto-descrição em mikefluff.com…" — que, pensando bem, é a melhor resposta possível. Porque significa que o Claude parou de inventar e começou a citar.
(O profissional de marketing irlandês, por sinal, existe de verdade. Não foi afetado — continua com marketing. Não devo nada a ele.)
Em algum momento a gente na INITE juntou tudo isso numa ferramenta à parte — inite.ai/pt/analyze. Você digita o endereço do site, em dois minutos a ferramenta passa pelo site com os olhos de crawlers de IA e devolve um relatório: que arquivos existem, que faltam, como um LLM descreve você hoje, onde estão os vazios que o modelo vai inventar.
Uso a ferramenta eu mesmo agora, mais ou menos uma vez por mês — para checar se meu llms.txt não desalinhou, se identity.json não está desatualizado. E dou para cliente no primeiro encontro, para não gastar quinze minutos explicando em palavras o que ele vai ver por conta em dois.
Em geral sou cético com "novos normais" tecnológicos. 2026 foi me puxando lentamente para a posição de que esse novo normal é mesmo novo, e é mesmo normal.
Metade do meu tráfego de entrada dos últimos seis meses não é Google — são visitas diretas depois que alguém perguntou ao Claude ou Perplexity, e lá deram o link. Vejo nos UTMs, nos referers, nas entradas estranhas em páginas internas que nunca estiveram em top do Google.
Isso significa duas coisas. Primeira: SEO clássico virou a camada de baixo. Necessária, mas não suficiente. Segunda: se você é uma marca que não cuidou para que a IA fale corretamente dela, em um ou dois anos vão te confundir. Com homônimo. Com concorrente. Com dono anterior do domínio. O modelo vai escolher alguma coisa, porque ele não gosta de vazio.
Cinco arquivos. Poucas horas de trabalho. Possivelmente o investimento em marca mais barato que eu vi nos últimos cinco anos.