Schema para busca de IA: Como identificar e priorizar lacunas de entidades

Após apresentar um esquema personalizado que minha equipe construiu para avaliar gráficos de conhecimento para programas universitários, vi em primeira mão como os SEOs veem de forma diferente o papel do schema markup. Nossa abordagem utilizou 23 entidades existentes do Schema.org entidades e mais de 60 entidades adicionais para avaliar lacunas na cobertura de entidades.

O schema conecta entidades (objetos, pessoas, conceitos e ideias) para construir gráficos de conhecimento que fornecem uma compreensão semântica mais profunda. Ele também pode servir como uma estrutura para avaliar as incorporações vetoriais de um site e identificar lacunas na cobertura de entidades.

Vamos ver como você pode usar schema e gráficos de conhecimento para identificar e priorizar essas lacunas.

Como gráficos de conhecimento transformam entidades em contexto

Um gráfico de conhecimento armazena entidades como nós e relacionamentos como arestas, para que as máquinas possam entender contexto e significado em vez de apenas combinar palavras-chave. É assim que um sistema sabe que a Tulane Freeman School of Business é uma organização que oferece cursos de negócios ministrados por uma pessoa, em vez de uma sequência de texto.

Empresas de nível empresarial usam gráficos de conhecimento para remover silos de dados. No livro “The Knowledge Graph Cookbook: Recipes That Work” de Andreas Blumauer e Helmut Nagy, gráficos de conhecimento são usados como o "motor de ligação definitivo" para criar uma estrutura de dados semântica para inteligência de negócios.

Nesse contexto, seu site usa a mesma receita que as empresas de nível empresarial usam para dados internos. Seu site está essencialmente funcionando como uma API pública através da qual as entidades da sua marca, como organização, localização, produtos, posicionamento, valores, características e principais benefícios, estão conectadas a mecanismos de busca e LLMs.

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Trate o schema como a rampa de acesso ao gráfico

O schema markup declara entidades em uma linguagem que os mecanismos de busca e LLMs já falam. JSON-LD afirma explicitamente tanto as entidades quanto os relacionamentos entre elas, em vez de depender de bots para inferi-los a partir do texto do site.

Por exemplo, um grau de Master of Business Administration (MBA) executivo da Universidade de Nova York deve apresentar um corpo coerente de informações em vez de uma coleção solta de fatos não relacionados.

A organização é a NYU, que oferece um curso de Estratégia de Marca e Digital ministrado pelo professor e autor Scott Galloway, um membro do corpo docente do programa de MBA da NYU Stern School of Business.

Pare de encher o schema de FAQ e otimizar para resultados ricos. As páginas do site são veículos para nós e arestas que alimentam o gráfico. Essa abordagem fornece contexto crítico sobre seu negócio, ajudando mecanismos de busca e LLMs a conectar melhor seus produtos e serviços com públicos relevantes.

Construa o gráfico com markup, vetores e agentes

Nosso schema personalizado é uma estrutura para afirmar explicitamente todas as entidades e relacionamentos com os quais um estudante em potencial interage em sua jornada de matrícula. O schema prioriza essas entidades por importância. 

Essa verdade declarada é o que usamos para analisar a versão vetorizada do site de um parceiro. As incorporações vetoriais do conteúdo do site .edu são medidas em relação ao schema para capturar a proximidade semântica e o contexto que o markup não declara explicitamente.

Usamos agentes para comparar o schema markup personalizado estático, a proximidade semântica e as incorporações vetoriais para garantir uma cobertura abrangente de todas as entidades em torno de um programa universitário. 

Os resultados revelam lacunas de entidades, que podem informar a estratégia de conteúdo em sites, propriedades de mídia social e mídia conquistada. O resultado final é um gráfico de conhecimento que destaca tanto as entidades cobertas quanto as ausentes relacionadas a um programa universitário.

Nosso objetivo é fornecer um contexto robusto que ajude a moldar e estruturar o valor de nossos programas por meio de uma busca ou conversa. Essa abordagem está diretamente alinhada com as patentes do Google sobre a compreensão de entidades. 

A necessidade do Google de entender o contexto é impulsionada pelo desejo de fornecer uma resposta mais relevante ao seu usuário final. Construir seu gráfico de conhecimento adiciona contexto que pode ajudar mecanismos de busca e sistemas de IA a entender melhor seu negócio.

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Seja honesto sobre schema e visibilidade em IA

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A implementação de schema markup é crucial para empresas brasileiras que desejam melhorar sua visibilidade em buscas de IA. Ao construir grafos de conhecimento, as empresas podem conectar melhor suas entidades a motores de busca e LLMs, aumentando a relevância e a compreensão do conteúdo. Isso pode resultar em uma estratégia de SEO mais eficaz e alinhada com as necessidades da IA.