Se você chegou nesse artigo provavelmente trabalha com SEO, talvez tenha recebido o meu link no Linkedin ou a rede te indicou ele. E se clicou e chegou até aqui, lendo um artigo que tem esse título, falando sobre ambiguidade semântica, está interessado em resolver problemas que vão além do conhecimento geral do SEO, que se conectam com a linguística, com a Ciência da Informação e Ciência da Tecnologia.

Todos nós sabemos que a comunicação humana é intrícada, gosto de pensar nela como uma tapeçaria de sentidos e significados, que todo dia é tecida com finos fios de sutileza, contexto e intenção. Essa imagem se construiu na minha mente depois que eu joguei um video game chamado South of Midnight. Nesse jogo existe o conceito da Tecelagem, que são como fios invisíveis que nos ligam e que são interrompidos ou bloqueados por nossos traumas.

Outro conceito muito importante nesse mesmo assunto, mas visto de um outro ponto de vista é o Intertangled, cunhado pelo Filósofo e sociólogo, Theodor Holm Nelson ou Ted Nelson. Esse termo foi criado para expressar o quão complexo são as interrelações do conhecimento humano.

Nelson escreveu em Computer Lib/Dream Machines (Nelson 1974, p. DM45)¹: “TUDO ESTÁ PROFUNDAMENTE INTERLIGADO. Isso é importante porque levanta o debate que não existem “assuntos”; mas somente o conhecimento. Se você não consegue separar, de forma clara e definitiva, os inúmeros tópicos dos Mundos (das ideias, do conhecimento tácito e outros), uma vez que as interconexões os conectam de forma inseparável e cada vez mais profundamente intricados.

Áreas de conhecimento como a semântica, a linguística, a semiótica, a Biblioteconomia, tentam de formas diferentes entender e criar métodos de minimizar esse problema semântico, usando técnicas diferentes com um objetivo comum: diminuir a incerteza, a ambiguidade.

Vamos voltar a minha definição sobre Comunicação Humana: Uma tapeçaria de sentidos e significados, que todo dia é tecida com finos fios de sutileza, contexto e intenção. Eu escrevi essa frase de propósito assim, só nela temos palavras que podem representar significados muito diferentes entre si. Eu tenho certeza de que você entendeu o que eu queria dizer, certo?

Mas o algoritmo do Google vai ter um pouco mais de dificuldade do que nós para compreender os reais significados.

Entender uma complexa rede de significados

Voltando ao nosso objetivo, precisamos entender que no núcleo dessa complexa rede de significados, encontramos um fenômeno que é ao mesmo tempo fascinante e desafiador: a tal da ambiguidade. É interessante pontuar que ambiguidade não é uma falha, é uma característica própria da nossa linguagem, que reforça duas qualidades que nos fazem depender da linguagem desde sempre: flexibilidade e riqueza.

Contudo, quando transferimos essa comunicação para o universo digital, onde a interação é hoje intermediada por algoritmos e sistemas de inteligência artificial, é que a coisa fica bem complicada. O que é nuance para o ser humano pode se tornar um obstáculo intransponível para a máquina. E se você lê os meus artigos já sabe o motivo.

A intersecção entre tecnologia e linguística: SEO

É bem nesse ponto de intersecção entre a linguística e a tecnologia que o SEO Semântico vem ao nosso socorro, não apenas como uma disciplina, mas como uma estratégia completa. Compreender a ambiguidade é o primeiro passo para superá-la, estudar o funcionamento das ferramentas tecnológicas e seus processos de trato com a linguagem é o próximo passo, transformar os potenciais ruídos de comunicação em pontes de significado claro é o nosso objetivo final. É cada vez mais necessário produzir conteúdos que os nossos dois públicos (algoritmos e pessoas), possam alcançar e consumir.

A linguística nos ensina que a ambiguidade semântica é um fenômeno da linguagem que ocorre quando uma palavra, frase ou sentença pode ser interpretada com mais de um significado. Pertencente ao campo da semântica, o estudo do significado na linguagem, essa duplicidade de sentido não reside em uma estrutura gramatical falha, como já disse antes, mas sim nas próprias palavras e em suas relações, tornando a compreensão dependente do contexto, do conhecimento de mundo do interlocutor e de pistas pragmáticas para sua correta decifração.

Esse é o motivo principal que vivo repetindo que as palavras são meras representantes das entidades, dos conceitos, das ideias; e por isso é uma péssima escolha usá-las como fonte para estratégias de SEO.

Voltando a linguística, vemos que a ambiguidade semântica, também conhecida como polissemia ou homonímia, é uma característica inerente e comum às línguas naturais, essa que os seres humanos falam.

Um exemplo clássico é a palavra “manga”, que pode se referir tanto à fruta quanto à parte de uma peça de vestuário. Outro exemplo no mesmo sentido é a palavra Puma, que tanto pode ser um felino, uma marca ou um time de futebol no México, um apelido que a torcida deu para o Club Universidad Nacional A.C.

Outro exemplo pode ser observado na frase “Ele viu o homem com o binóculo”, que pode significar que ele usou um binóculo para ver o homem ou que o homem que ele viu possuía um binóculo.

E como nós humanos resolvemos esse problema? Para nós, a resolução dessas ambiguidades depende da capacidade humana de inferir o sentido mais provável a partir do contexto em que a comunicação ocorre. O que estávamos falando antes, informações que eu já sei sobre o assunto ou sobre a pessoa que está falando, analogias que eu vou fazendo com conhecimento prévio meu e muitas outras coisas.

Já no domínio da tecnologia, especialmente em áreas como o Processamento de Linguagem Natural (PLN) e a inteligência artificial, a ambiguidade semântica é um dos maiores desafios que continuamente são alvo de desenvolvimento de estratégias para diminuir seu impacto.

Sistemas computacionais, ao contrário dos humanos, não possuem a mesma capacidade intuitiva para desambiguar. A tarefa de “desambiguação de sentido de palavra” (Word Sense Disambiguation – WSD)² é um campo de pesquisa muito ativo (imagina a sua importância hoje em dia) que busca desenvolver algoritmos capazes de identificar o significado correto de uma palavra em um determinado contexto. A falha em resolver essa ambiguidade pode levar a erros em tradutores automáticos, assistentes virtuais e sistemas de busca.

A solução tecnológica para a ambiguidade usa dois ativos:

• um dicionário, usado para especificar os sentidos a serem desambiguados;
• e um corpus de dados linguísticos a serem desambiguados;

Podemos entender corpus de dados linguísticos como um volume massivo de texto (vem disso o nome Large Language Model). A técnica WSD, tem duas variantes:

• Amostra lexical: desambiguação das ocorrências de uma pequena amostra de palavras-alvo previamente selecionadas;
• Todas as palavras: desambiguação de todas as palavras em um texto contínuo.

A tarefa “todas as palavras” é geralmente considerada uma forma mais realista de avaliação, mas o corpus é mais caro de produzir porque os anotadores humanos precisam ler as definições de cada palavra na sequência sempre que precisam fazer um julgamento de marcação, em vez de uma vez para um bloco de instâncias da mesma palavra-foco. Para mitigar esses problemas, os desenvolvedores empregam grandes volumes de dados (corpora) e técnicas de aprendizado de máquina.

Modelos de linguagem são treinados para reconhecer padrões e associações entre palavras, permitindo que o sistema infira o sentido mais plausível. A precisão desses sistemas é um dos pontos mais sensíveis na evolução da interação humano-computador. Todos os esforços parecem estar indo no caminho de tornar a comunicação com as máquinas tão fluida e natural quanto a comunicação entre pessoas.

E aqui começa a interessar a mim, quando fala da comunicação humano-computador, chega na gestão da informação e na sua recuperação, e isso interessa ao SEO. Portanto, eu escrevi esse artigo para me aprofundar nesse labirinto de múltiplos sentidos, explorar como a ambiguidade impacta a recuperação da informação e como o SEO Semântico se tornou uma ferramenta valiosa para guiar os algoritmos em direção à clareza.

O problema central: ambiguidade semântica e recuperação da informação

Para entendermos a dimensão do desafio, é preciso voltar a um conceito basilar da ciência da informação: a Recuperação da Informação (RI). Em sua essência, um motor de busca como o Google é um gigantesco sistema de RI. Seu objetivo primordial é compreender uma necessidade informacional, expressa por um usuário através de uma consulta, e retornar um conjunto de documentos ordenados por relevância que satisfaçam essa necessidade. Parece simples falando assim, né? Mas não é.

O problema é que a “necessidade” é um conceito humano, carregado de contexto, enquanto a “consulta” é, inicialmente, apenas uma sequência de caracteres. A ponte entre esses dois mundos nem sempre está pronta, ou sequer foi construída, e aqui que a ambiguidade se manifesta.

Quando as palavras enganam

No universo do SEO existe um Custo da Incerteza (CI), gerado pela ambiguidade, que não é um mero exercício teórico; tem impactos diretos e mensuráveis no desempenho de um site.

O custo da incerteza é o conjunto dos prejuízos econômicos e sociais causados pela falta de previsibilidade em diversas áreas, como a economia, a política e a ciência. No contexto econômico, a incerteza pode levar a decisões de investimento mais conservadoras, redução do consumo e desaquecimento da atividade econômica.

No contexto das buscas na web, quando um algoritmo de busca não consegue decifrar a intenção por trás de uma consulta, ele tenta oferecer um leque de possibilidades, o que dilui a relevância dos resultados e prejudica a experiência do usuário. Resultados ruins são gerados, insatisfação dos usuários, redução da confiança nos buscadores e nos sites.

A ambiguidade é um problema multifacetado e complexo, para começar a vislumbrar a solução é preciso primeiro dissecá-lo em suas partes. Para isso vamos considerar alguns exemplos clássicos que ilustram esta complexidade:

Ambiguidade Lexical (Homonímia/Polissemia)

A palavra “banco” é um exemplo perfeito. Pode ser uma instituição financeira, um assento de praça, um banco de dados ou um banco de areia. Sem contexto adicional, um sistema de busca enfrenta uma dificuldade substancial. Se um usuário busca por “como abrir uma conta no banco”, a intenção é clara. Mas se a busca é apenas “banco da praça 15”, o algoritmo precisa de pistas para não exibir resultados sobre o Banco do Brasil que fica na praça 15 perto da minha casa.

Ambiguidade Sintática

A estrutura da frase pode gerar múltiplos significados. A sentença “O turista fotografou o guarda com a câmera” é ambígua. O turista usou a câmera para fotografar, ou o guarda estava segurando uma câmera? Para um humano, o primeiro cenário é mais provável, mas um algoritmo precisa analisar padrões em larga escala para chegar a essa conclusão. Por isso que o Google usa aprendizado de máquina em sua busca.

Ambiguidade Referencial

Ocorre quando um pronome pode se referir a mais de um substantivo. Em “O carro bateu no poste, e ele ficou destruído”, o pronome “ele” se refere ao carro ou ao poste?

Para o profissional de SEO, que fica focado em palavras-chave, essa incerteza é desastrosa. Otimizar uma página para o termo “banco” sem especificar o contexto é como dar um tiro de canhão para acertar uma mosca. Uma palavra-chave, como um representante de uma entidade, pode ser enquadrada em múltiplos significados, que as máquinas tem muita dificuldade para compreender. Complicar a vida dos algoritmos sempre foi uma péssima ideia. Além do que, o resultado desta estratégia gerou o cenário que vemos hoje: conteúdos que podem até atrair tráfego, mas um tráfego desqualificado, que não encontrará o que procura, gerando sinais negativos para o buscador.

O Impacto nos Sinais do Usuário e nas Métricas de SEO

Os algoritmos modernos, como os do Google, são extremamente sofisticados e utilizam o comportamento do usuário como sinal de qualidade e relevância. Existem algoritmos especializados na hiperpersonalização da busca, que levam em consideração multiplos fatores.

O Andrea Volpini compartilhou no Linkedin alguns achados interessantes sobre isso:

Perceba como técnicas antes usadas somente no AI Overview estão sendo usados na “busca padrão”. Isso tem relação direta com o nosso assunto: a ambiguidade, que impacta diretamente esses sinais:

Pogo-sticking

Ocorre quando um usuário clica em um resultado, percebe que não é o que ele procurava, e retorna imediatamente à página de resultados para escolher outra opção. Este é um sinal fortíssimo para o buscador de que o primeiro resultado não satisfez a intenção da busca. Um site sobre carpintaria que rankeia para “banco” e recebe cliques de pessoas buscando serviços financeiros terá uma alta taxa de pogo-sticking.

Por isso escrever sobre aqueles assuntos que estão bombando na internet, mas não tem relação nenhuma com o seu serviço ou produto, é uma tripla péssima ideia. Você vai lotar seu servidor de acesso com pessoas que não estão interessadas em nada do que você oferece. Ainda por cima elas vão dar um aviso ao buscadores: não é esse site que eu quero.

Baixo tempo de permanência (Dwell Time)

Similar ao pogo-sticking, se o usuário entra na página e sai rapidamente, isso indica que o conteúdo não era o esperado. A ambiguidade é uma causa frequente para essa métrica negativa.

Baixa taxa de conversão

O objetivo final de qualquer projeto de SEO é trazer visitantes interessados ao site e isso tem impacto direto na conversão. Tráfego desqualificado, atraído por termos ambíguos, raramente converte, seja em vendas, leads ou qualquer outra ação de valor. O seu amigo CRO não vai ficar feliz contigo.

Portanto, a ambiguidade semântica não é apenas um problema linguístico ou tecnológico; é um problema de negócio. Ela gera uma experiência frustrante para o usuário e envia sinais negativos aos motores de busca, que por sua vez podem rebaixar o posicionamento do site, criando um ciclo vicioso de irrelevância.

Para superar esse desafio é necessário ter uma estratégia de SEO que vise o sucesso a longo prazo.

O SEO Semântico como estratégia

Se o SEO tradicionalmente se perdia no meio dos fios intricados da ambiguidade por se concentrar em palavras-chave (meras sequências de caracteres), o SEO Semântico surge como o fio de Ariadne direto do mito do Teseu, que nos oferece uma rota segura em direção para caminhar nesse labirinto e chegar ao significado.

A mudança de paradigma é relevante: saímos de uma otimização focada no “o que o usuário digita” e entramos na otimização sobre “o que o usuário quer dizer”.

Se você procurar por “SEO Semântico” na Web vai ver definições muito variadas, muitas criadas somente para ranquear, e que misturam palavras-chave com semântica. A minha definição sobre a prática do SEO Semântico é essa:

Mas ele é mais do que isso, é uma estratégia de negócios que precisa estar conectada com a estratégia geral do negócio. Para tornar isso tangível precisamos praticá-lo com uma forma nova de otimizar conteúdos, focando nas entidades relevantes os assuntos tratados em qualquer documento da Web. Podemos pensar nele como uma maneira de construir um contexto robusto em torno de um tema, utilizando um vocabulário rico e estabelecendo relações claras entre as informações.

O objetivo é permitir que os algoritmos dos buscadores não apenas indexem o texto, mas que o compreendam em um nível próximo ao humano.

O Poder do contexto e da intenção

A base do SEO Semântico reside na compreensão de que as palavras raramente existem no vácuo. O significado é construído pelas palavras que as cercam. Os algoritmos modernos, como o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) do Google, foram projetados especificamente para analisar a linguagem de forma bidirecional, compreendendo como cada palavra em uma frase se relaciona com as outras.

Isso significa que, ao criar conteúdo, a estratégia deixa de ser a repetição exaustiva de uma palavra-chave e passa a ser a construção de um campo semântico rico. Se estamos escrevendo sobre “manga” (a fruta), é essencial que o texto contenha termos relacionados como “fruta tropical”, “suco”, “vitamina C”, “doce”, “caroço”, “casca”. Essa rede de termos correlatos fornece ao algoritmo o contexto necessário para desambiguar o termo e entender que o documento não se refere a uma peça de roupa.

A grande vantagem dessa abordagem é o alinhamento com a intenção de busca do usuário. Ao focarmos no tópico de forma holística, naturalmente respondemos a uma gama maior de perguntas e necessidades relacionadas, desde as mais genéricas (“o que é manga?”) até as mais específicas (“benefícios da manga para a saúde”).

Por isso que optamos, sempre que possível, em trabalhos que usam o SEO Semântico, usar criadores de conteúdo que sejam especialistas na área de conhecimento do site. Quando alguém com formação em finanças escreve em um blog sobre investimentos ele já usa, naturalmente, todo o dicionário específico daquele campo do conhecimento. Eu não preciso orientar e nem editar isso, vem naturalmente da exposição do especialista ao assunto que domina.

Ferramentas da clareza: dados estruturados, taxonomias e ontologias

Para auxiliar os algoritmos nessa tarefa de compreensão, eu desenvolvi o Fluxo de Trabalho Semântico, que nasceu naturalmente no meu trabalho de aplicar a estratégia SEO Semântico. Comecei com algumas ferramentas bem interessantes que me ajudaram a explicitar o significado e a estrutura da informação que estávamos colocando na web em forma de posts.

Dados estruturados

Se o conteúdo de uma página é uma narrativa, os dados estruturados são as notas de rodapé para o robô. Utilizando um vocabulário como o Schema.org, podemos “etiquetar” pedaços de informação, dizendo explicitamente ao buscador: “Isto é uma receita”, “Isto é um produto”, “Esta é uma pessoa”, “Esta é uma organização”. Essa marcação elimina a necessidade de o algoritmo inferir o tipo de conteúdo, reduzindo drasticamente a ambiguidade. Um número de telefone marcado como telephone não será confundido com um CEP. O nome “Alexander Rodrigues” marcado como Person é inequivocamente uma pessoa.

Taxonomias

A organização é um pilar da clareza. Uma taxonomia bem estruturada em um site funciona como um mapa para os motores de busca. A forma como organizamos a informação em categorias, como ele está expressa na arquitetura geral da informação ajuda a estabelecer as hierarquias e suas relações.

O meu site está construído sobre essa estrutura: O “SEO Semântico” é uma subcategoria de “SEO”, que por sua vez está dentro de “Marketing Digital”. Com isso eu tento estruturar de forma lógica o meu conteúdo, buscando ajudar os algoritmos no entendimento da meu conteúdo e na sua relação com o Domínio do Conhecimento como um todo, reforçando o significado de cada página individual.

Ontologias

Se a taxonomia organiza, a ontologia define. Uma ontologia é um modelo formal de conhecimento que não apenas lista os conceitos de um domínio, mas define as propriedades e as relações entre eles. Por exemplo, uma ontologia de cinema pode definir que “um diretor dirige um filme” e que “um ator atua em um filme”. Essas regras permitem que os sistemas façam inferências.

Para o SEO, construir conteúdo alinhado a uma ontologia (mesmo que implícita) significa criar uma rede de informações logicamente conectada, que é exatamente o que os algoritmos como o Knowledge Graph do Google procuram.

Ao combinar a criação de conteúdo contextualizado com a implementação técnica de dados estruturados e uma arquitetura de informação bem definida, o SEO Semântico fornece aos motores de busca um roteiro claro e preciso para navegar pelo nosso conteúdo, superando a barreira da ambiguidade e entregando o significado correto ao usuário final. Ele é o fio que tira o algoritmo do labirinto do meu conteúdo.

Da teoria à ação: o Fluxo de Trabalho Semântico

Compreender os conceitos de entidade, contexto e dados estruturados é o primeiro passo, mas a verdadeira transformação ocorre quando integramos esses princípios em um processo prático e replicável. É justamente para preencher essa lacuna entre o “o quê” e o “como” que desenvolvi a metodologia apresentada no meu livro, “SEO Semântico – Fluxo de Trabalho Semântico”.

O eBook SEO Semântico – Fluxo de trabalho semântico foi escrito como uma proposta de metodologia de trabalho que conecta o mais moderno em SEO com as Ciências da Informação e a Biblioteconomia, descrevendo o uso de taxonomias e ontologias na otimização de sites para mecanismos de buscas de forma semântica, o SEO Semântico.

Este livro não é apenas um manual sobre SEO, ele é uma proposta de um novo paradigma de trabalho, uma metodologia que conecta o que há de mais moderno em otimização para buscadores com os fundamentos sólidos da Ciência da Informação e da Biblioteconomia. A metodologia nasceu antes do livro e vem da minha percepção de que os desafios enfrentados pelo SEO moderno, como a ambiguidade que tratamos aqui, já são, há décadas, objeto de estudo em áreas dedicadas à organização do conhecimento.

A convergência entre SEO e a Ciência da Informação

O “Fluxo de Trabalho Semântico” propõe que os profissionais de SEO adotem a mentalidade de um arquiteto da informação ou de um bibliotecário digital? Não, ele é um processo prático, mas te convida a pensar além do padrão. Em vez de apenas perseguir palavras-chave de alto volume, o trabalho começa com uma análise de domínio profunda para entender os conceitos basilares de uma área de negócio.

A metodologia se baseia em alguns pilares essenciais:

Modelagem de Domínio e construção de sentido

Antes de escrever uma única linha, o fluxo de trabalho propõe uma pesquisa extensa para identificar o domínio do conhecimento ao qual o site pertence e a criação de uma série de artefatos que nos ajudam a identificar e a definir as entidades centrais para o negócio. Sem pesquisa de palavras-chave, sem análise de concorrência, sem olhar para fora, pelo contrário: olhar para dentro do negócio para entender o que ele quer e precisa falar ao mundo.

Construção de vocabulários controlados e taxonomias

Assim como uma biblioteca organiza seu acervo para facilitar a descoberta, um site precisa de uma estrutura lógica. O fluxo detalha o processo de criação de taxonomias que não apenas melhoram a experiência de navegação do usuário, mas também servem como um esqueleto semântico para os os conteúdos e ajudam os mecanismos de busca na compreensão do que publicamos.

Criação de ontologias empresariais

O passo importante, mas que fica restrito a projetos de grande complexidade é a definição das relações entre essas entidades. Se pensarmos em um e-commerce, um “produto” tem um “fabricante”, é vendido por uma “empresa”, possui “características” e recebe “avaliações” de “clientes”. Mapear essas relações cria uma base de conhecimento robusta e coerente sobre o negócio. Com esse mapa podemos gerar grafos de conhecimento, integrações com sistemas via json e APIs e muito mais.

Ao seguir o Fluxo de Trabalho Semântico, a criação de conteúdo deixa de ser uma atividade reativa, baseada em tendências de busca momentâneas, e se torna uma atividade proativa de construção de um grafo de conhecimento proprietário. Cada peça de conteúdo, cada página, torna-se um nó nesse grafo, interligado de forma significativa com os demais e as entidades.

O Fluxo tem sido o meu guia prático para transformar um site de uma coleção de páginas isoladas em uma base de conhecimento organizada, onde a ambiguidade é sistematicamente reduzida através de uma arquitetura de informação planejada e da marcação explícita de dados. É a aplicação direta dos princípios da Biblioteconomia para resolver um dos problemas mais críticos do SEO contemporâneo.

O papel decisivo das entidades

Chegamos, enfim, ao conceito que representa a solução mais elegante e duradoura para o problema da ambiguidade: a entidade. Este é um termo que designa qualquer “coisa” que possui uma existência distinta e identificável, seja ela concreta, abstrata, real ou conceitual.

Na sua acepção mais ampla, uma entidade é um ser, um objeto, uma organização ou um conceito que pode ser reconhecido como uma unidade individual, separada de outras. Essa existência não depende necessariamente de uma forma física; ideias, sentimentos, organizações e conceitos matemáticos também são considerados entidades, pois podem ser definidos, descritos e tratados como sujeitos ou objetos de pensamento e ação.

No contexto do SEO Semântico e da Web Semântica, uma entidade é muito mais do que uma palavra; é a representação de um conceito, de uma “coisa” do mundo real, que é única, identificável e possui um conjunto de atributos e relações.

As entidades, em projetos de SEO, são geralmente usados para identificar objetos e/ou pessoas individualmente identificáveis. A elas podem ser atribuídas propriedades individuais:

• Fiat = veículo automotor
• cor = vermelho
• motor = a combustão

• Johann Wolfgang von Goethe = escritor
• Nacionalidade = alemão
• data de nascimento = 28 de agosto de 1749

• Zugspitze = montanha
• localização = Alemanha
• altitude = 2962 metros

O conjunto de entidades de um tipo de entidade é chamado de conjunto de entidades, e dependendo da seleção pode incluir todas, apenas algumas ou nenhuma das entidades. Entidades como elementos de um conjunto de entidades são distinguidas por suas propriedades (valores de atributos).

Cada entidade de um grupo de entidades é distinguida das outras do mesmo tipo por um valor único de um atributo de identificação ou uma combinação de atributos (por exemplo, o número do chassi para um único carro ou o número da placa para um único registro). Este atributo ou combinação de atributos é chamado de identificação, identificador ou ID abreviadamente.

Uma palavra-chave como “Da Vinci” é ambígua. Pode ser o gênio renascentista, um restaurante na sua cidade, um filme ou um livro. Já a entidade “Leonardo da Vinci” (identificada no Wikidata, por exemplo, pelo código Q762) é única. Ela se refere inequivocamente ao artista e inventor italiano, e a ela estão conectados atributos (data de nascimento, local de morte, profissão) e relações (pintou a “Mona Lisa”, foi aprendiz de “Andrea del Verrocchio”).

De strings a coisas: Knowledge Graph

A grande virada do Google, depois usada por outros buscadores modernos, foi a transição de um índice de páginas (que associava strings de texto a URLs) para um Grafo de Conhecimento (que entende as coisas e suas relações). O Knowledge Graph do Google é, em sua essência, uma gigantesca base de dados de entidades.

Quando um usuário realiza uma busca, o algoritmo não está mais apenas tentando combinar palavras. Ele tenta, primeiro, identificar as entidades presentes na consulta. Na busca “quem pintou a mona lisa”, o Google reconhece duas entidades: a pessoa (com a função de “pintor”) que se busca e a obra de arte “Mona Lisa”. Em seu grafo, ele encontra a relação “pintado por” que conecta “Mona Lisa” a “Leonardo da Vinci” e entrega a resposta diretamente, de forma inequívoca.

O poder do Grafo do Conhecimento

É aqui que a importância de usar entidades se torna um ponto sem volta. Quando otimizamos nosso conteúdo em torno de entidades, estamos, na prática, alimentando esses grafos de conhecimento. Estamos falando a língua nativa dos algoritmos e seus buscadores.

Ao adotar uma estratégia focada em entidades, resolvemos o problema da ambiguidade em sua raiz. Deixamos de oferecer aos algoritmos um texto aberto a múltiplas interpretações e passamos a entregar um conjunto de fatos e relações claras e bem definidas. Essa clareza não apenas melhora drasticamente a capacidade do Google de entender e posicionar nosso conteúdo, mas também constrói uma base de SEO mais resiliente, menos suscetível às flutuações de algoritmos e focada no que realmente importa: o significado.

Saindo do labirinto da ambuiguidade

Tentar entender e resolver a ambiguidade semântica me levou de volta aos meus tempos de faculdade, quando estava Letras. Voltei as raízes da linguística mas trazendo o meu conhecimento recém adquirido sobre a inteligência artificial. Relembrar como um fenômeno natural da comunicação humana se torna um obstáculo substancial no mundo digital, impactando diretamente a forma como a informação é encontrada e consumida me fez me reconectar com coisas que amei aprender, mas achava que não ia usar mais depois que sai das Letrar.

A resposta, como eu tentei explicar e exemplificar, não está em simplificar a linguagem, mas em enriquecê-la com estrutura e significado. O SEO Semântico, com seu arsenal de pesquisa, análises, dados estruturados, taxonomias, grafos e ontologias, oferece as ferramentas para construir um contexto robusto, transformando páginas web em documentos inteligíveis tanto para humanos quanto para máquinas.

A metodologia proposta no “SEO Semântico – Fluxo de Trabalho Semântico” é o meu convite para que você possa sair do labirinto da ambiguidade com mais certeza, construindo, de forma proativa, ecossistemas de conhecimento que são logicamente coesos e semanticamente ricos.

No final desta jornada de um Teseu que constrói projetos de SEO, a conclusão é clara: a solução definitiva para a ambiguidade é a transição de um foco em strings para um foco em coisas. Ao abraçar as entidades como o núcleo de nossa estratégia de conteúdo, não estamos apenas otimizando para o Google de hoje, mas construindo as fundações para a Web de amanhã: mais clara em seus significados. É um caminho mais elaborado, que exige um pensamento mais profundo, mas cujas recompensas são uma relevância duradoura e uma comunicação verdadeiramente eficaz no cenário digital.

Referências

1. Nelson, Theodor (1974), Computer Lib: You can and must understand computers now/Dream Machines: New freedoms through computer screens—a minority report (1st ed.), South Bend, IN: the distributors, ISBN 0-89347-002-3
2. WORD-SENSE disambiguation. In: WIKIPÉDIA: a enciclopédia livre. [San Francisco, CA]: Wikimedia Foundation, 2025. Disponível em: https://en.wikipedia.org/wiki/Word-sense_disambiguation. Acesso em: 25 jul. 2025.