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