Vou ficar preso num contrato longo?

Não. O que construímos — fluxos, agentes, dados — continua seu mesmo se a relação acabar. Não trabalhamos com prisão por fidelidade; trabalhamos com resultado que te faz querer ficar.

Os dados da minha empresa ficam com vocês?

Os dados são seus, sempre. O RevCore é treinado com o seu histórico e funil, mas a posse é da sua empresa — sem caixa-preta, sem dependência.

Em quanto tempo vejo resultado?

Depende do ponto de partida (o diagnóstico mostra exatamente onde você está). Não prometemos R$X em 30 dias — montamos pipeline rastreável e você acompanha em tempo real no portal, semana a semana.

Como funciona a cobrança?

Modelo híbrido: um fee base que cobre a operação + um percentual sobre o faturamento que a gente gera e atribui. Nosso risco fica na mesa junto com o seu — se não gera, a performance não cobra.

Pra que tamanho de empresa isso faz sentido?

Empresas de R$5Mi+/ano que já têm produto bom e querem previsibilidade de aquisição. Se você ainda está testando o mercado ou quer só tráfego avulso, provavelmente não somos o parceiro certo — e a gente fala isso na cara.

LMO24 de maio de 2026 · 7 min de leitura

Como aparecer nas respostas do ChatGPT, Gemini e Perplexity

Aparecer nas respostas do ChatGPT, Gemini e Perplexity significa ser a fonte que esses modelos citam quando alguém pergunta sobre o seu mercado. É o objetivo do LMO (LLM Optimization) — e em 2026 vale tanto quanto rankear no topo do Google, porque uma fatia crescente das buscas acontece dentro dessas IAs. A boa notícia: a maioria das empresas ainda não otimiza para isso, então a janela está aberta.

Passo 1: garanta que os crawlers de IA conseguem ler seu site

O erro mais comum e silencioso: bloquear os bots de IA sem saber. Muitos CDNs e plugins de segurança ativam por padrão o bloqueio de GPTBot (OpenAI), ClaudeBot (Anthropic), Google-Extended (Gemini) e PerplexityBot no robots.txt. Se eles estão bloqueados, nenhuma otimização adianta — o modelo nunca leu sua página. Verifique seu robots.txt e libere esses agentes.

Passo 2: estruture os dados para a IA entender quem você é

LLMs e buscadores usam dados estruturados (schema.org) para entender entidades e fatos. Marcação de Organization (quem é a empresa), FAQPage (perguntas e respostas), Article e LocalBusiness ajudam o modelo a associar fatos à sua marca com confiança — e a citá-los na resposta.

Passo 3: escreva conteúdo extraível, não só persuasivo

Comece com definições claras: a primeira frase de cada texto deve responder 'o que é X' de forma direta.
Use números e fatos: modelos confiam e citam dados concretos mais do que adjetivos.
Estruture com listas e subtítulos: facilita a extração e o resumo pela IA.
Seja a fonte, não o panfleto: conteúdo que ensina é citado; conteúdo que só vende é ignorado.

Passo 4: construa autoridade de entidade

Os modelos preferem citar fontes consistentes e reconhecíveis. Manter nome, endereço e dados coerentes em todos os canais, estar presente em diretórios confiáveis e publicar conteúdo com regularidade reforçam a sua marca como entidade — o que aumenta a chance de ser a resposta escolhida.

SEO e LMO andam juntos

Não é escolher um ou outro. A base técnica de SEO (site rápido, indexável, com dados estruturados) é também a base do LMO. A diferença está na intenção: além de rankear, você otimiza para ser citado. Quem trata as duas como uma estratégia só sai na frente nos dois mundos.