Essenciais de SEO, como canonicals, sitemaps e arquivos robots. txt, não se configuram automaticamente só porque uma ferramenta de IA gera seu site. Esse ponto-chave foi destaque por membros da equipe Google Search Relations, John Mueller e Martin Splitt, durante um episódio recente do podcast Search Off The Record. Ambos experimentaram ferramentas de codificação com IA para seus projetos pessoais e encontraram uma dificuldade comum. Embora essas ferramentas produzissem sites funcionais rapidamente, alcançar um SEO adequado ainda exigia uma entrada técnica explícita e direcionamento adequado. **Instruindo a IA a "Adicionar SEO"** Mueller comparou trabalhar com geração de código por IA a colaborar com um desenvolvedor que desconhece otimização de busca. Ele explicou no podcast: “Você sempre pode dizer ao sistema de IA, agora adicione SEO. Mas como isso funciona depende de você ir a um desenvolvedor e pedir um SEO, e ele provavelmente vai perguntar: o que você quer dizer exatamente?Adicionar umas meta tags e um pouco de dados estruturados. ” Instruções vagas ou imprecisas resultam em resultados igualmente vagos, seja com um programador humano ou IA. Mueller conseguiu resultados mais eficazes ao especificar claramente os requisitos desde o início—definindo o domínio, configuração canonicals, arquivos sitemap e configuração do robots. txt. Ele também verificou se as páginas usavam HTML adequado, estavam linkadas corretamente e implementou verificações pré-publicação para garantir que as URLs entregassem o conteúdo correto e que scripts JavaScript não estivessem bloqueados pelo robots. txt. **Seus Projetos** Mueller criou sites de teste para observar como o Googlebot lidava com solicitações, hospedando-os no Firebase usando Hugo como gerador de sites estáticos, com controle de versão via GitHub. Recentemente, ele mudou do uso do VS Code com Copilot para ferramentas de linha de comando, nomeando Claude Code e Gemini CLI como favoritos atuais. Por sua vez, Splitt experimentou o Google AI Studio para desenvolver uma ferramenta em JavaScript do lado do cliente. Embora o resultado fosse legível e parecido com aplicações Next. js comuns, ele teve dificuldades com a IA, que repetidamente incorporava uma biblioteca indesejada.

Ele comentou: “Perguntei a ela por meia hora. Tentei fazer com que ela não fizesse o que queria e fizesse o que eu queria, e isso foi estranho. ” **A Técnica Continua Essencial** Ambos reconheceram a tensão entre a promessa do coding vibe—de eliminar a necessidade de entender programação—e a necessidade prática de conhecimento técnico. Mueller ressaltou que a expertise melhora os resultados em todas as fases—saber qual gerador de sites usar e como estabelecer validações pré-publicação aumenta a eficiência. Sem orientação, a IA faz suposições sobre a arquitetura, que seja um gerador de sites estáticos, uma estrutura baseada em JavaScript ou um CMS com backend de banco de dados. Mueller observou: “Todos esses são pressupostos razoáveis, e se você conversar com um desenvolvedor, ele também fará esses pressupostos. Mas se você simplesmente disser à IA: quero um site, ela escolherá uma abordagem. ” Para sites pessoais ou de baixo risco, esse método exploratório pode ser suficiente. Porém, para aplicações que envolvem dados de usuários ou serviços em produção ao vivo, Mueller recomenda envolver profissionais experientes. **SEO e Visibilidade de Sites Vibe-Codificados** Os sites que Mueller criou renderizaram HTML razoável, dificultando a identificação como sites vibe-codificados. Ele comentou: “Praticamente, ninguém consegue perceber que é um site vibe-codificado, ” embora tenha alertado que alguns frameworks comuns podem deixar padrões reconhecíveis. Ele também levantou preocupações sobre o conteúdo: sites polidos podem levar os proprietários a depender de IA para gerar textos. Mueller reconheceu essa possibilidade, mas acreditava que o conteúdo escrito por IA tem valor limitado. Splitt concordou, perguntando por que o usuário visitaria um site se poderia obter a mesma informação perguntando à IA diretamente. Anteriormente, Mueller já destacou problemas similares com sites vibe-codificados, como um Gerador de Grade Bento que analisou no Reddit, apontando questões de rastreabilidade, meta tags desatualizadas e conteúdo preso em JavaScript inacessível aos mecanismos de busca. **Olhando para o Futuro** Embora o podcast não tenha oferecido diretrizes ou políticas formais sobre sites vibe-codificados, Mueller e Splitt compartilharam insights baseados em suas experiências. A lição para quem experimenta ferramentas de codificação com IA é que ela pode ajudar de forma eficiente em certas tarefas de programação—especialmente em projetos de baixo risco—mas decisões de SEO ainda requerem a participação de profissionais qualificados.