A conversa sobre inteligência artificial no marketing virou uma sopa de letrinhas. Token, RAG, agente, alucinação, GEO: os termos aparecem em toda reunião, mas nem sempre com o mesmo significado para todo mundo. Este glossário existe para nivelar o vocabulário do time, em português claro e com foco em quem trabalha com SEO, CRO, CRM e analytics.
Reunimos os termos que mais aparecem no dia a dia, agrupados por tema, com definições curtas e diretas. A ideia não é esgotar a teoria, e sim dar a você um mapa rápido para falar de IA sem tropeçar no jargão.
Fundamentos
Modelo de linguagem (LLM)
Sistema treinado com enormes volumes de texto para prever a próxima palavra e, assim, gerar respostas. É o motor por trás de ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude.
Token
Unidade mínima de texto que o modelo processa. Uma palavra pode valer um ou vários tokens. A conta soma o que entra e o que sai, e é por isso que o custo da IA costuma ser medido por token.
Prompt
A instrução ou pergunta que você dá ao modelo. Um bom prompt é claro, específico e traz contexto suficiente para a resposta ser útil.
Janela de contexto
A quantidade de texto que o modelo consegue considerar de uma vez, incluindo o histórico da conversa. Janelas maiores permitem tarefas mais complexas, mas consomem mais tokens.
Inferência
O momento em que o modelo já treinado gera uma resposta a partir de um prompt. É a etapa que roda toda vez que você usa a ferramenta.
Como os modelos ganham capacidade
RAG (geração aumentada por recuperação)
Técnica que conecta o modelo a uma base de dados externa para ele responder com informação atualizada e específica, reduzindo chutes. Muito usada em assistentes de atendimento.
Fine-tuning
Ajuste fino de um modelo já treinado com dados próprios, para especializá-lo em um domínio, tom de voz ou tarefa.
Embedding
Representação numérica de um texto que permite ao sistema medir semelhança de significado. É a base de buscas semânticas e de recomendações.
Agente de IA
Sistema que não só responde, mas executa tarefas em etapas, usando ferramentas e tomando decisões dentro de um objetivo. Um chatbot responde; um agente age.
IA agêntica
Abordagem em que a IA planeja e realiza fluxos completos com autonomia, como pesquisar, comparar e até comprar em nome do usuário.
MCP (Model Context Protocol)
Padrão que conecta modelos a ferramentas e fontes de dados de forma organizada. Ajuda a dar contexto aos agentes sem gambiarra.
Multimodal
Modelo capaz de lidar com mais de um tipo de dado, como texto, imagem, áudio e vídeo, no mesmo fluxo.
IA na busca e no marketing
GEO e AEO
Otimização para motores generativos (GEO) e para motores de resposta (AEO): práticas para a sua marca ser citada e recomendada dentro das respostas de IA, e não só nos links azuis.
AI Overviews
Resumos gerados por IA que o Google exibe no topo da busca. Mudam o comportamento de clique e exigem repensar a visibilidade.
Zero-click
Busca em que o usuário encontra a resposta sem clicar em nenhum site, algo cada vez mais comum com resumos de IA.
llms.txt
Arquivo proposto para orientar como agentes de IA leem o conteúdo de um site, uma espécie de mapa pensado para máquinas.
Grounding
Ancoragem da resposta em fontes verificáveis, para reduzir erros e aumentar a confiança no que a IA afirma.
Riscos e governança
Alucinação
Quando o modelo gera uma informação falsa com aparência de verdade. É o principal risco de usar IA sem revisão humana.
Prompt injection
Ataque em que instruções escondidas em um conteúdo enganam o modelo para agir contra o interesse do usuário. É apontado como o risco número um de segurança em IA.
Guardrails
Regras e limites que controlam o que a IA pode ou não fazer, protegendo marca, dados e usuário.
Para ver esses conceitos em ação, vale ler como os agentes de IA saem do hype com MCP e governança e como medir a visibilidade da sua marca na busca com IA.
Perguntas frequentes
Qual a diferença entre chatbot e agente de IA?
O chatbot responde perguntas dentro de um roteiro. O agente de IA executa tarefas em etapas, usa ferramentas e toma decisões para cumprir um objetivo.
O que é alucinação em IA?
É quando o modelo gera uma informação falsa com cara de verdadeira. Por isso a revisão humana continua essencial em conteúdos sensíveis.
O que significa GEO?
GEO é a otimização para motores generativos: o conjunto de práticas para a sua marca ser citada e recomendada dentro das respostas de IA, além dos links tradicionais.
Por que o custo da IA é medido por token?
Porque o modelo processa texto em tokens. A conta soma o que entra (prompt e contexto) e o que sai (resposta), então mais contexto significa mais tokens e mais custo.
O que é prompt injection?
É um ataque em que instruções escondidas em um conteúdo enganam o modelo para agir contra o usuário. É considerado o principal risco de segurança em aplicações de IA.
