Peec AI Capta US$ 21 Milhões para Liderar a Otimização de Motores Generativos (GEO)

A descoberta de produtos está mudando, pois os consumidores fazem cada vez mais perguntas ao ChatGPT em vez do Google. A promessa de dar às marcas visibilidade neste novo canal tornou a Peec AI uma das startups mais promissoras da Europa. Na verdade, seu sucesso se deve à liderança na nova disciplina de otimização para motores generativos (GEO).

Apenas quatro meses após sua rodada inicial, a startup sediada em Berlim levantou uma Série A de US$ 21 milhões, liderada pela Singular VC. A avaliação da empresa triplicou, ultrapassando assim os US$ 100 milhões. Esse salto reflete seu crescimento acelerado e, claro, a enorme demanda por otimização para motores generativos (GEO).

A Ascensão da Otimização para Motores Generativos (GEO)

Em apenas 10 meses desde o lançamento, a Peec AI atingiu uma receita recorrente anual de mais de US$ 4 milhões. Durante esse tempo, a startup atraiu 1.300 empresas para sua plataforma. Os clientes usam a ferramenta para monitorar como suas marcas aparecem nas buscas feitas por IA, um pilar da otimização para motores generativos (GEO).

Além de análises sobre a visibilidade de marca em respostas de IA, a Peec AI rastreia o sentimento e as fontes que moldam as respostas. Esses insights, por sua vez, tornam possível a otimização para motores generativos (GEO). Essa é uma prática análoga ao SEO, mas focada no futuro da busca com inteligência artificial.

Crescimento Acelerado e Planos de Expansão

Com a promessa da otimização para motores generativos (GEO), a startup afirma estar adicionando cerca de 300 clientes por mês. O novo financiamento também contou com o apoio da Antler e Combination VC. Sem dúvida, esse capital acelerará o crescimento e apoiará os planos de expansão global da empresa.

Graças à nova rodada, a startup planeja contratar cerca de 40 pessoas nos próximos seis meses. Além de fortalecer sua base em Berlim, a Peec AI planeja abrir um escritório em Nova York no segundo trimestre do próximo ano. Essa nova unidade será focada em vendas, levando suas ferramentas de GEO para empresas ao mercado norte-americano.

Como Funciona a Otimização para Motores Generativos (GEO) na Prática

As ferramentas de SEO (Otimização para Mecanismos de Busca) giram em torno de palavras-chave. O painel da Peec AI, por outro lado, se concentra em “prompts” (comandos de texto). Na prática, a plataforma oferece planos baseados na quantidade de prompts rastreados, permitindo que as marcas saibam como otimizar sua marca para o ChatGPT.

Para tornar os insights acionáveis, o painel sugere ações que podem melhorar a visibilidade. Por exemplo, ele pode sugerir que uma empresa participe de discussões em um subreddit específico no Reddit. O objetivo é se posicionar como resposta a uma pergunta. Essa é, de fato, uma tática clara de otimização para motores generativos (GEO).

O Poder das Fontes de Dados na Otimização para Motores Generativos (GEO)

A startup observou um fato interessante. Menções em veículos de mídia de primeira linha não garantem mais visibilidade do que artigos de publicações menos conhecidas. O que realmente importa para a otimização para motores generativos (GEO) é que os títulos desses artigos estejam mais próximos da pergunta original feita à IA.

O Segredo Está nos Dados Proprietários

A Peec AI se diferencia em um mercado que já conta com concorrentes como Profound e OtterlyAI. Seu sucesso depende de um painel que permanece simples de usar, apesar da complexidade da IA. Além disso, a ferramenta se expande em escopo, fortalecendo a otimização para motores generativos (GEO).

Para conseguir isso, a empresa investe em um pipeline de dados proprietário. A Peec AI compra conjuntos de dados brutos de solicitações feitas a IAs. Em seguida, ela os filtra para isolar apenas as perguntas sobre marcas e produtos. Essa curadoria é, sem dúvida, seu maior trunfo.

A simplicidade externa da plataforma, portanto, esconde uma complexa operação de dados. Essa pode ser a chave para o sucesso da Peec AI. Em última análise, isso serve como um lembrete de que a cadeia de valor da IA não se resume a modelos, mas também a dados focados em otimização para motores generativos (GEO).