A Revolução Silenciosa da Web: Dados Estruturados e a Ascensão da IA Generativa
Nos bastidores da internet, uma revolução silenciosa está em curso. Não é sobre novos designs de sites ou a próxima rede social. É sobre a forma como a informação é organizada, processada e compreendida, tanto por nós, humanos, quanto por máquinas.
Em uma live que considero histórica, tive o prazer de conversar com Alexander Rodrigues Silva, um grande especialista em SEO e entusiasta da web semântica que conheço há quase 20 anos. Juntos, mergulhamos fundo em conceitos que são, mais do que nunca, cruciais para qualquer profissional de marketing, SEO ou tecnologia. Mostramos como o trabalho minucioso de organizar dados hoje pavimenta o caminho para a visibilidade em um futuro onde a busca generativa, alimentada por IA, é a norma.
A seguir, vou detalhar os principais pontos que discutimos, explorando o que são esses conceitos, por que eles são importantes e como se conectam para formar a espinha dorsal de uma estratégia de SEO robusta.
O que são Dados Estruturados? Um Guia para o entendimento da máquina
Eu e Alex começamos nossa conversa com uma pergunta fundamental: o que são dados estruturados? Alex usou uma analogia que considero perfeita para ilustrar o conceito. Imagine que você conduza uma pesquisa e colete dados brutos: nomes, idades, respostas. Para você, que conduziu a pesquisa, esses dados fazem sentido. Mas se você os repassar para outra pessoa, ela não terá o contexto para interpretá-los. É aí que entra a estruturação.
Dados estruturados são informações organizadas de forma lógica e padronizada, com etiquetas que definem o que cada dado representa. Alex usou o exemplo de um e-commerce: ao invés de o robô de um buscador tentar adivinhar o que é uma imagem, ele recebe uma etiqueta clara que diz: “Isto é um produto, ele é uma camiseta, custa R$ 100,00, é da marca Adidas e tem a cor marrom”.
Essa estruturação é essencial para eliminar a ambiguidade, um dos maiores desafios para os algoritmos. Como Alex explicou, algoritmos não entendem o contexto da mesma forma que um ser humano. Ao rotular claramente a informação, você garante que a máquina compreenda a sua intenção, o que leva a resultados de busca mais precisos e relevantes.
No universo do SEO, o padrão mais comum para isso é o Schema.org, um projeto colaborativo entre os maiores buscadores do mundo (Google, Microsoft, Yahoo e Yandex). O Schema permite que desenvolvedores e profissionais de SEO marquem informações de uma página — como produtos, eventos, ou avaliações — de uma forma que os buscadores compreendam instantaneamente, potencializando a exibição desses dados em “rich snippets” ou “resultados ricos” nas páginas de busca.
Taxonomia: Organizando o Conhecimento em Estratégias de SEO
Se os dados estruturados são as etiquetas para cada pedaço de informação, a taxonomia é o sistema de prateleiras que organiza todos esses dados. A taxonomia é a arte de classificar e categorizar a informação de forma hierárquica e lógica.
Alex, com sua formação em Biblioteconomia, trouxe um insight valioso: a organização da informação é uma ciência milenar. O trabalho do bibliotecário, de classificar e catalogar livros, é um reflexo do que hoje fazemos na web.
Conversamos sobre como a taxonomia não é importante apenas para o SEO; ela é um pilar de qualquer negócio. Um bom trabalho de taxonomia pode:
- Melhorar a Experiência do Usuário (UX): Uma navegação clara e intuitiva faz com que o usuário encontre o que precisa rapidamente, diminuindo a taxa de rejeição e aumentando o engajamento.
- Impactar o Branding: A forma como uma empresa organiza e nomeia suas categorias de produtos ou conteúdos reflete sua visão e seu posicionamento no mercado. A taxonomia se torna uma extensão da voz da marca.
- Gerar Ideias de Novos Produtos e Conteúdos: Ao mapear o domínio do conhecimento de uma empresa, é possível identificar lacunas, ou seja, assuntos ou produtos que ainda não foram abordados, mas que o público procura.
- Aprimorar a Busca Interna: A jornada do usuário no seu site deve ser tão fluida quanto na busca do Google. Uma taxonomia bem definida permite que o sistema de busca interna do site entenda a intenção do usuário, mesmo que a palavra-chave usada não seja exata.
Durante a live, destaco que o trabalho de taxonomia deve ser feito em conjunto com a marca e com uma profunda análise do domínio do mercado. Alex usou a analogia de organizar botões: você pode classificá-los por cor, por formato ou pelo número de furos. Cada empresa terá sua própria lógica, e essa lógica deve casar com a do seu público-alvo.
Grafos de Conhecimento: Conectando as Entidades da Web
Se os dados estruturados e a taxonomia são a organização básica, o Grafo de Conhecimento (ou Knowledge Graph) é a próxima camada de complexidade e inteligência. Um Grafo de Conhecimento é uma rede de entidades (pessoas, lugares, coisas) e as relações entre elas.
Alex explicou que, enquanto a taxonomia agrupa coisas em categorias, o Grafo de Conhecimento as conecta com base em suas relações. Usando o exemplo de um livro, ele descreveu a rede de conexões: o livro (entidade) tem um autor (entidade) que mora em um local (entidade), foi publicado por uma editora (entidade) em uma determinada data (entidade). Todos esses elementos se ligam, criando uma teia de relações que os buscadores podem entender e utilizar.
É graças a esses gráficos que, ao pesquisar pelo nome de um autor, o Google não apenas mostra o seu site, mas também os livros que ele escreveu, sua biografia e outras informações relevantes, pois o buscador tem a certeza absoluta da relação entre as entidades.
O Grafo de Conhecimento é a base para recursos como o Painel do Conhecimento (Knowledge Panel) do Google, que aparece na lateral da página de resultados de busca, fornecendo informações rápidas e contextualizadas.
Alex revelou que esse não é um conceito novo. O uso de IA para criar esses gráficos e vocabulários controlados já existia desde 2018. Ele menciona o WordLift, uma ferramenta que usa NLP (Processamento de Linguagem Natural) para identificar entidades em um texto e criar automaticamente dados estruturados e um Gráfico de Conhecimento.
SEO e a IA Generativa: o papel dos dados estruturados no novo cenário
Chegamos ao ponto central da live: a relação entre a IA Generativa e os dados estruturados. A grande dúvida que permeia a comunidade de SEO hoje é: se a IA Generativa, como o ChatGPT ou o Google Gemini, pode gerar textos de alta qualidade, qual a relevância dos dados estruturados?
Eu levantei um ponto crucial: o BERT, modelo de linguagem do Google lançado em 2019, foi um divisor de águas. Ele mudou a busca de um sistema baseado em palavras-chave para um que entende a intenção de busca do usuário, graças ao seu entendimento contextual.
Alex foi enfático: as IAs generativas não leem os dados estruturados diretamente em tempo real. Elas se utilizam de ferramentas de busca intermediárias, que fazem a pesquisa na web, encontram e processam os dados estruturados e, em seguida, entregam a informação de forma sintetizada e limpa para o modelo generativo.
A importância dos dados estruturados na era da IA Generativa reside em três pontos cruciais:
- Fonte de Informação Confiável: A IA Generativa precisa de dados factuais e livres de ambiguidade para gerar respostas precisas. Os dados estruturados são a fonte perfeita para isso. Se sua informação está bem estruturada, as chances de a IA utilizá-la para responder a uma busca são muito maiores.
- Economia de Recursos: Durante a live, ressaltei a questão do “crawl budget”. O processamento de informações não estruturadas é complexo e caro para os robôs. Ao fornecer dados limpos e estruturados, você facilita o trabalho deles, o que pode levar a uma maior frequência de rastreamento e, consequentemente, a uma melhor indexação.
- Melhora o Ecossistema da Web: Os dados estruturados não são um padrão exclusivo do Google. Eles são um esforço colaborativo entre as grandes empresas de tecnologia para tornar a web um lugar mais organizado. Alex citou o projeto NL Web da Microsoft, liderado por um dos criadores do protocolo RSS, como prova do interesse transversal na organização da informação.
A Dica de Ouro da live: A estrutura do código HTML
O artigo não estaria completo sem a dica prática que Alex e eu compartilhamos sobre o HTML. Enfatizamos que, antes de se preocupar com dados estruturados, é fundamental ter um código HTML bem escrito e semântico.
- Utilize as tags corretas para os elementos do seu site (<header>, <article>, <footer>).
- Um código limpo facilita a vida de todos os robôs, incluindo os de empresas como a Niara, que precisam extrair informações para seus próprios serviços.
- Sites com código sujo podem ser ignorados pelos robôs, mesmo que tenham o melhor conteúdo do mundo.
Alex compartilhou um teste que comprova isso: ao alimentar uma IA com um texto puro, ela pode cometer erros de interpretação. Mas ao fornecer o mesmo texto dentro do HTML, a IA compreende perfeitamente o contexto e a estrutura, gerando resultados muito mais precisos.
Conclusão: Organização é a Chave para o Futuro do SEO
A live com Alex me deixou ainda mais certo de que a web semântica e os dados estruturados não são conceitos ultrapassados, mas sim a base sólida sobre a qual o futuro do SEO será construído. Ignorar esses princípios é cavar a própria cova.
O mundo está em constante evolução, e a IA está acelerando essa mudança de forma inédita. No entanto, a necessidade de informação organizada e confiável permanece a mesma. Profissionais que entenderem e aplicarem esses conceitos em suas estratégias não apenas se manterão relevantes, mas também construirão a autoridade e a visibilidade necessárias para prosperar em qualquer cenário de busca.
Agradeço a todos que participaram da live e espero que este artigo sirva como um guia prático para começar sua jornada na organização do conhecimento.
Quer saber mais?
Para quem deseja aprofundar o conhecimento, aqui estão alguns links de referência da live:
- Padrão Schema.org: https://schema.org/
- Livro “Não me faça pensar” de Steve Krug: O livro aborda a importância da usabilidade e da experiência do usuário na web.
Confira a live completa:
