O mapeamento de entidades é uma estratégia que pode trazer resultados visíveis no Google, mas é essencial entender suas limitações, especialmente quando se trata de modelos de linguagem como o ChatGPT. Para empresas, marcas e profissionais de marketing, isso significa que, enquanto o trabalho no Google pode ser valioso, a replicação desse valor em outras plataformas não é garantida.
O que é mapeamento de entidades? Basicamente, envolve a estruturação da informação de forma que motores de busca possam reconhecê-la e categorizá-la corretamente. O Knowledge Graph do Google, por exemplo, é um sistema que organiza uma variedade de dados sobre entidades, permitindo que o Google determine a relevância e a conexão entre elas. Esse processo não acontece da mesma forma em modelos de linguagem, que operam em uma lógica distinta.
É fundamental diferenciar as duas abordagens: no Google, um modelo de dados é alimentado por informações precisas e consistentes, o que facilita a criação de uma representação confiável de uma entidade. Isso contrasta com os modelos de linguagem, que não têm um sistema equivalente, o que significa que seu desempenho pode ser inconsistente. Os resultados gerados por esses modelos dependem da frequência e da maneira como as entidades são mencionadas em diversos contextos na web, e não apenas do que está diretamente em uma página.
A diferença entre mapeamento de entidades e modelos de linguagem provoca confusão, pois os profissionais de marketing podem supor que as mesmas táticas que funcionam no Google se aplicam igualmente em outros contextos. Entretanto, o mapeamento de entidades não possui um “nó” para ser alimentado em um modelo de IA. Isso implica que, ao construir sua presença online, o foco deve estar na qualidade das referências externas e na corroboracão de fontes independentes.
Além disso, é importante notar que o modo como as respostas são formuladas por modelos de linguagem varia conforme a tarefa. Quando um modelo gera respostas com base em memória, ele não reconhece as informações da sua página diretamente. Por outro lado, quando ele realiza uma busca ativa, informações bem estruturadas podem, de fato, ser citadas.
Como medir o impacto? Os profissionais devem monitorar se suas entidades são reconhecidas em respostas baseadas em busca versus aquelas geradas somente pela memória. Um aumento em visibilidade em respostas baseadas em busca, enquanto se observa uma estagnação em respostas de memória, pode indicar que o mapeamento de entidades está funcionando em uma plataforma e não em outra.
É essencial diferenciar entre os sistemas que alimentam o seu conteúdo. Se a estruturação das suas informações não leva a resultados diretos em modelos de linguagem, e você permanece focado apenas na presença do Google, será necessário reavaliar a abordagem.
Em suma, o mapeamento de entidades pode aumentar sua relevância no Google, enquanto resultados em modelos de linguagem exigem esforços diferentes. As empresas devem estar cientes de quais sistemas estão utilizando e adaptar suas estratégias conforme a plataforma. Isso evitará que paguem por promessas que não são entregues na prática.
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