Neste último episódio da primeira temporada, focamos no Fluxo de Trabalho Semântico, criado por Alexander Rodrigues Silva, com base em 20 anos de experiência em otimização de projetos digitais, conectando SEO Semântico à Biblioteconomia e à Ciência da Informação.

Nele, explicamos por que o Fluxo de Trabalho Semântico foi criado e resumimos os principais pontos do FTS. Depois, explicamos com mais detalhes a Análise de Domínio como substituto da pesquisa de palavras-chave e como a criação dos outros artefatos: vocabulário controlado e taxonomia são o complemento perfeito para essa nova estratégia de SEO.

Esse episódio foi baseado no livro "SEO Semântico - Fluxo de Trabalho Semântico", disponível na Amazon.

O episódio é baseado em um artigo de Birger Hjørland, intitulado "Fundamentals of Knowledge Organization" (Fundamentos da Organização do Conhecimento), que examina em profundidade o campo da Organização do Conhecimento (OC), especialmente no âmbito da Ciência da Informação e da Biblioteconomia (LIS).

O autor argumenta que a OC é um campo interdisciplinar vasto, historicamente fragmentado e excessivamente influenciado pelo desenvolvimento da tecnologia e delineia cinco estágios de desenvolvimento impulsionados pela tecnologia, como a indexação manual e a recuperação baseada em citações.

Mas o ponto principal é a conexão entre a organização da informação e o desenvolvimento dos mecanismos mais usados do mundo: o Google! Ouça e entenda como o Google está intimamente conectado à organização da informação.

Neste episódio discutimos a profunda mudança no paradigma de busca provocada pela ascensão da Inteligência Artificial Generativa (IAG) e dos Large Language Models (LLMs).

Ele foi baseado no artigo que publiquei ontem e que foi iniciado depois que vi o vídeo apresentado pela Professora Jenna Hartel, que oferece uma análise detalhada do artigo de conferência de Olaf Sundin, que teoriza sobre como a IAG está forçando uma reavaliação dos conceitos de busca, de fontes e de avaliação de informação.

Para escrever o texto do blog, usei o trabalho de Sundin como ponto de partida para argumentar que a IAG está causando a “morte das fontes”, uma vez que os sistemas agora fornecem respostas diretas em vez de direcionar os usuários para documentos de origem.

Nós então concordamos que essa mudança mina a avaliação tradicional da informação e concluímos que a solução para os profissionais de SEO (Search Engine Optimization) é focar no SEO semântico, tornando o conteúdo estruturado e semanticamente rico, para que seja uma fonte de fatos confiável que alimente os algoritmos de IA.

Este episódio baseou-se no post do Blog Semântico e oferece uma visão abrangente dos fundamentos, do desenvolvimento e das aplicações avançadas das ontologias no cenário tecnológico entre 2022 e 2025.

Procuramos definir ontologias como a espinha dorsal da compreensão semântica em sistemas de Inteligência Artificial (IA), detalhando seus componentes essenciais (classes, propriedades e axiomas) e distinguindo-as dos Grafos de Conhecimento (KGs).

Você vai ouvir sobre a Engenharia de Ontologias, incluindo metodologias de desenvolvimento e a crescente sinergia com Large Language Models (LLMs), que são utilizados tanto para acelerar a criação de ontologias quanto para torná-las mais precisas por meio delas.

Finalizamos o episódio ilustrando a versatilidade das ontologias em diversos cenários de uso, como a IA Explicável (XAI), a recuperação semântica de informações e a integração de dados heterogêneos em setores como saúde e construção civil.

Olá! Recentemente, tive uma daquelas conversas que nos fazem parar para refletir sobre a velocidade com que o mundo da busca está evoluindo.

Neste episódio, mergulhamos no coração dessa mudança, explorando a sinergia entre três forças que estão transformando a maneira como acessamos e criamos informação na web: os modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como o GPT ou o Gemini, os grafos de conhecimento (KGs) e os mecanismos de busca que usamos todos os dias.

Por um lado, temos a fluidez da linguagem dos LLMs e, por outro, a precisão e a factualidade dos KGs, que mapeiam entidades e suas relações. O que acontece quando eles se unem? A busca deixa de ser apenas uma lista de links para se tornar um sistema inteligente, capaz de entender a intenção semântica da sua pergunta, resolver ambiguidades e entregar respostas diretas e precisas, em vez de apenas links azuis.

Discutimos as técnicas que tornam isso possível, como a Geração Aumentada por Recuperação (RAG), que combate a obsolescência dos LLMs e reduz as temidas "alucinações" ao consultar fatos diretos de KGs.

E, claro, como International SEO Specialist e consultor focado em Semantic SEO, a grande questão que me move é: como isso redefine a otimização de sites? O foco agora se move da palavra-chave para o significado, a estrutura e a qualidade semântica do conteúdo. É um chamado para o conteúdo de valor que demonstra E-E-A-T (Experiência, Expertise, Autoridade e Confiança) e para a implementação correta de dados estruturados (Schema.org), garantindo que sua marca seja uma entidade bem definida no mapa de conhecimento do buscador.

Por fim, deixamos uma reflexão: a comodidade de ter respostas prontas da IA nos fará perder a descoberta acidental e o pensamento crítico que vem de explorar a web?

Junte-se a nós para entender essa complexa, mas fascinante, interconexão e descubra as novas prioridades para o seu SEO.

Você pode usar o meu Notebook para fazer perguntas e saber mais sobre esse assunto: https://notebooklm.google.com/notebook/a98aa6db-9931-473f-836c-6a0b0f4bb3a6

Esse episódio oferece uma definição detalhada de **SEO Semântico**, contrastando-o com as práticas tradicionais de SEO baseadas no volume de busca e em palavras-chave. A estratégia de SEO semântico é apresentada como um método que foca na **construção de significado** e no alinhamento de conceitos para ajudar os mecanismos de busca a compreender o conteúdo, aumentando sua qualidade percebida e sua relevância.

Enfatizamos que o SEO Semântico não utiliza palavras-chave e se diferencia de termos como Entity SEO e Topic Cluster, embora utilize **entidades** para resolver ambiguidades. A essência desta abordagem reside na **análise de domínio do conhecimento** e na estruturação do projeto "de dentro para fora" da organização, em vez de focar externamente em concorrentes ou tendências de busca.

Hoje temos um episódio diferente. Nós fazemos uma análise sobre o ODKE+, um pipeline que promete resolver um grande problema do uso de grafos em projetos de SEO Semântico: a atualização e confiabilidade dele.

O artigo apresenta o ODKE+, um sistema de nível de produção desenvolvido pela Apple para a extração automática de conhecimento em domínio aberto de fontes da web, utilizando Large Language Models (LLMs) e ontologias. Este sistema é projetado para manter grafos de conhecimento (KGs) atualizados e completos, abordando os desafios de volume, variedade, veracidade e velocidade da informação online. O ODKE+ emprega um pipeline modular que inclui componentes como um Iniciador de Extração para detectar fatos obsoletos, um Extrator de Conhecimento híbrido (baseado em padrões e LLMs guiados por ontologia), e um Corroborador com um LLM leve para verificação de fundamentação (grounding), garantindo alta precisão factual de 98.8% em milhões de fatos ingeridos. O sistema suporta modos em lote e de streaming, melhorando significativamente a cobertura e a frescura dos dados em comparação com métodos tradicionais.

Este episódio se baseia em um artigo, escrito por Alexander Rodrigues Silva do blog Semântico SEO, que apresenta uma análise aprofundada sobre o funcionamento interno dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), particularmente o mecanismo Transformer e seu componente central de Atenção. O autor compartilha seis descobertas surpreendentes que surgiram de uma série de interações com seu agente de Inteligência Artificial, oferecido como serviço denominado agente+Semântico. As explicações focam em como as palavras adquirem significado contextual por meio de vetores iniciais e diálogos internos de Consulta, Chave e Valor, mostrando que o significado é codificado como direções geométricas em um espaço multidimensional. Por fim, o texto desmistifica o conceito de "aprendizado" da máquina, comparando-o a um processo matemático de otimização, como uma bola rolando morro abaixo na função de custo.