Como usar marcação de esquema para otimizar para a web agentiva

A marcação de esquema conquistou seu lugar no centro da conversa sobre SEO e GEO. O Google e o Bing confirmaram que usam dados estruturados para alimentar Visões Gerais de IA, e ChatGPT o considera nas recomendações de produtos.

Agora, a marcação de esquema está se tornando parte da infraestrutura por trás da web agentiva, onde sistemas de IA interagem cada vez mais diretamente com sites em nome dos usuários.

Para agentes de IA, entender o conteúdo não é suficiente. Eles também precisam interpretar e agir sobre ele. A marcação de esquema ajuda a tornar isso possível.

O papel da marcação de esquema na web agentiva

No search tradicional, o esquema ajuda a impulsionar a visibilidade tornando o conteúdo mais elegível para recursos de SERP e ajudando os mecanismos de busca a entender melhor as entidades. Essa informação apoia o índice e o gráfico de conhecimento, influenciando como os resultados aparecem para os usuários.

Os agentes de IA levam isso adiante. Eles usam a marcação de esquema não apenas para identificar entidades, mas também para entender relacionamentos, relevância e se o conteúdo é confiável e acionável o suficiente para apoiar recomendações ou concluir tarefas.

Dados estruturados também tornam os sites mais fáceis e baratos para os sistemas de IA processarem. Analisar HTML não estruturado é computacionalmente caro em comparação com a leitura de dados limpos e estruturados, especialmente à medida que os LLMs operam dentro de janelas de contexto finitas e crescentes custos de inferência.

À medida que esses sistemas escalam, sites que tornam seu conteúdo mais fácil de interpretar se tornam o caminho de menor resistência para os agentes de IA.

Seus clientes pesquisam em todos os lugares. Certifique-se de que sua marca apareça.

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NLWeb e a infraestrutura da web agentiva

A marcação de esquema é a base, e NLWeb é construída sobre ela. Compreender essa conexão é essencial para quem está pensando no futuro.

NLWeb, a iniciativa de código aberto da Microsoft, permite que sites adicionem facilmente interfaces de conversação alimentadas por IA. Isso efetivamente transforma qualquer site em um aplicativo de IA que permite aos usuários consultar conteúdo usando linguagem natural.

Pense nisso como a diferença entre um site que um humano navega e um site que um agente de IA pode interrogar diretamente — fazendo perguntas, recuperando respostas estruturadas e agindo sobre elas sem qualquer humano no meio.

Para ser verdadeiramente agentivo, um site deve ir além de ser “lido” para ser consultável. O NLWeb foi projetado para ajudar os agentes de IA a interagir com sites por meio de consultas em linguagem natural e respostas estruturadas.

Enquanto a marcação de esquema informa a um agente o que está na página, o NLWeb permite uma interação mais direta com essa informação em tempo real. É a diferença entre um agente lendo um menu estático e um agente perguntando: "Você tem uma mesa para quatro às 19:00 hoje?" e recebendo uma resposta determinística e em tempo real.

NLWeb foi concebido e desenvolvido por R.V. Guha, que recentemente se juntou à Microsoft como CVP e fellow técnico. Guha é o criador de padrões da web amplamente utilizados, incluindo RSS, RDF e Schema.org.

A mesma pessoa que construiu o vocabulário que define dados estruturados na web agora está construindo o protocolo que permite que agentes de IA o utilizem. Isso é uma linha contínua, não uma coincidência.

NLWeb aproveita formatos estruturados existentes, como Schema.org e RSS, e ferramentas alimentadas por LLM para criar interfaces de linguagem natural utilizáveis tanto por humanos quanto por agentes de IA.

Não está pedindo para você reconstruir sua infraestrutura de conteúdo. Está pedindo para você ter sua marcação de esquema em ordem para que possa seguir a partir daí.