Como um desenvolvedor com Claude Code lançou uma plataforma geo para marcas em nove redes de IA

Uma pergunta em um chat de trabalho em setembro de 2025 desencadeou uma virada de carreira completa para um desenvolvedor mobile: ele saiu do seu trabalho na Biblio Globus para criar uma geo-plataforma que ajuda empresas a monitorar como sua marca aparece nas respostas de nove modelos de IA. Duas coisas importam nesta história: a demanda por uma nova categoria de otimização de mecanismo generativo e o quanto ferramentas de IA como Claude Code encurtaram o caminho da ideia ao produto. Segundo o autor, o gatilho foi uma observação do CEO: "Quem sabe algo sobre GEO?"

Depois disso, o interesse no tópico se tornou concreto. GEO, ou Generative Engine Optimization, é uma tentativa de adaptar a lógica de SEO à era dos assistentes de chat, quando um usuário cada vez mais recebe não uma lista de links, mas uma resposta pronta. Para marcas, isso muda a tarefa: não se trata apenas de classificar nos resultados de busca, mas de aparecer nas formulações, recomendações, comparações e coleções que os modelos geram no diálogo.

No início, o autor abordou a ideia como um engenheiro, não como um teórico: conduziu uma auditoria técnica local do frontend, observou como funcionam os cenários de interação com modelos de IA e, nas noites, começou a construir seu próprio produto. Até então, ele havia acompanhado por muito tempo o desenvolvimento de modelos generativos, usava ChatGPT desde seus lançamentos mais proeminentes e, desde março de 2025, segundo ele, tornou-se um usuário diário do Claude. Então apostar no Claude Code parecia natural: a ferramenta permitia testes de hipóteses mais rápidos, montagem de interfaces e avançar sem uma equipe de vários desenvolvedores.

Em dezembro de 2025, o projeto secundário havia se tornado sua principal ocupação. O autor saiu do seu trabalho por acordo mútuo e fez a transição para desenvolvimento full-time da plataforma. Sua missão é formulada de forma bastante direta: dar ao negócio uma ferramenta que assumirá o trabalho de visibilidade da marca em redes de IA.

Dessa necessidade surgiu o próprio termo GEO como uma disciplina aplicada separada. Se as empresas anteriormente mediam tráfego, posições e CTR, agora elas precisam observar uma nova camada de métricas: o modelo menciona a marca em resposta a uma consulta do usuário, em que contexto faz isso, quem mostra nas proximidades e quais fontes usa ao formular a resposta. Na verdade, trata-se de uma transição da análise web tradicional para análise de respostas, onde o que importa não é apenas cliques, mas significado, formulações e o lugar da marca no diálogo de IA.

Pelo título do artigo, segue que a plataforma funciona com nove modelos de IA simultaneamente. Este é um detalhe importante porque o mercado deixou de ser uma história sobre um líder há muito tempo. Diferentes modelos respondem de maneiras diferentes a perguntas iguais, se baseiam em diferentes fontes web e podem dar às empresas visibilidades completamente desiguais.

Para as empresas, isso significa que uma otimização para IA não é suficiente: você precisa comparar respostas entre sistemas, rastrear divergências e entender onde sua marca já se estabeleceu nas recomendações e onde os concorrentes tomaram seu lugar. Se um modelo confiante recomenda um concorrente enquanto outro nem menciona sua marca, isso não é mais uma métrica abstrata, mas um sinal direto para marketing e conteúdo. Neste contexto, o produto resolve não uma tarefa acadêmica, mas uma tarefa muito prática de monitoramento de reputação, presença e descoberta digital.

A principal conclusão dessa história é que GEO está gradualmente se tornando um mercado separado e a barreira de entrada para criar ferramentas B2B diminuiu notavelmente. Um desenvolvedor armado com um problema claro e um assistente de IA forte pode não apenas fazer um protótipo, mas construir uma plataforma especializada para um novo modelo de comportamento do usuário. Para o negócio, este é um sinal de que a luta pela atenção está se deslocando da busca clássica para interfaces de IA.

Para os desenvolvedores, é um lembrete de que Claude Code e ferramentas similares estão se tornando não uma decoração para o processo, mas uma alavanca real para lançar produtos em solo.