Entity SEO: Como Construir a Presença da Sua Marca no Grafo de Conhecimento
Última atualização: 12 March 2025
Experimento rápido: Vá ao ChatGPT e peça para descrever sua empresa.
Se você é como a maioria dos negócios, uma de três coisas aconteceu:
- A IA descreveu você com precisão (parabéns — você tem forte presença de entidade)
- A IA descreveu você vagamente ou parcialmente incorreto (você precisa de trabalho de entidade)
- A IA disse que não tem informação sobre você (sua entidade mal existe)
Eis a verdade desconfortável: para uma IA, você não é um site. Você é uma entidade. E se sua entidade é fraca, confusa ou inexistente, nenhuma quantidade de otimização de palavras-chave vai salvá-lo.
Em 2012, o Google famosamente anunciou o Knowledge Graph com a frase "coisas, não strings." Uma década depois, Large Language Models levaram esse conceito à sua conclusão lógica. ChatGPT, Claude e Gemini não apenas combinam suas palavras-chave — eles formam modelos mentais de entidades e seus relacionamentos.
"Apple" não é apenas uma palavra de 5 letras para esses sistemas. É uma Empresa (tipo de entidade) com Atributos (fundador: Steve Jobs, produtos: iPhone, Mac) e Relacionamentos (concorrente: Samsung, empresa-mãe de: Beats).
Se você quer que a IA entenda sua marca corretamente, recomende você com confiança e nunca alucine fatos incorretos sobre você, precisa dominar o Entity SEO.
Índice
- Palavras-chave vs. Entidades: A Mudança Fundamental
- Como a IA Entende Entidades
- A Anatomia de uma Entidade Forte
- Construindo Sua Entidade: Um Framework Estratégico
- A Estratégia "sameAs": Conectando Sua Identidade Digital
- Consistência N-A-P: A Fundação
- Presença no Knowledge Graph: O Santo Graal
- Medindo Força de Entidade
- Corrigindo Contaminação de Entidade
- FAQ
Palavras-chave vs. Entidades: A Mudança Fundamental
A Era das Palavras-chave (Morrendo)
No SEO tradicional, o jogo era correspondência de palavras-chave:
- Usuário busca "melhor software CRM"
- Você otimiza página para "melhor software CRM"
- Google combina as strings
- Você rankeia
Isso ainda importa para busca tradicional, mas é cada vez mais insuficiente.
A Era das Entidades (Ascendendo)
Em sistemas modernos de IA, o jogo é compreensão de entidades:
- Usuário pergunta "Qual CRM funcionaria melhor para uma equipe de vendas de 50 pessoas?"
- IA recupera informação sobre entidades de CRM (Salesforce, HubSpot, Pipedrive)
- IA avalia atributos e relacionamentos de cada entidade
- IA recomenda baseado em entendimento de entidade, não correspondência de palavra-chave
| SEO de Palavras-chave | SEO de Entidades |
|---|---|
| Otimizar para strings | Otimizar para conceitos |
| Mirar consultas específicas | Construir compreensão abrangente |
| Focado na página | Focado na entidade |
| Medido por rankings | Medido por visibilidade IA |
| Backlinks como autoridade | Knowledge Graph como autoridade |
Por Que Isso Importa
Otimização de palavras-chave: "Rankeamos #1 para 'software de gestão de projetos'" Otimização de entidade: "IA entende que somos a solução de gestão de projetos mais adequada para agências criativas por causa da nossa integração com Figma, workflows visuais e interface focada em design"
A segunda abordagem vence na era da IA porque mapeia como usuários realmente fazem perguntas.
Como a IA Entende Entidades
Large Language Models constroem compreensão de entidades através de três mecanismos:
1. Associações de Dados de Treinamento
Durante treinamento, LLMs absorvem milhões de menções de entidades pela web. Eles aprendem associações:
"Salesforce" frequentemente aparece com:
- "CRM", "automação de vendas", "enterprise"
- "Marc Benioff" (fundador)
- "Dreamforce" (conferência)
- "Einstein AI", "Data Cloud" (produtos)
Essas associações formam o entendimento inicial da IA sobre a entidade Salesforce.
2. Integração com Knowledge Graph
Alguns sistemas de IA (especialmente do Google) são conectados a bases de conhecimento estruturadas como Wikidata. Estas fornecem:
- Identificadores canônicos de entidade
- Atributos verificados (data de fundação, localização da sede)
- Relacionamentos explícitos (fundador, proprietário de, concorrente de)
3. Parsing de Schema Markup
Quando IA rastreia seu site, markup Schema.org fornece definições explícitas de entidade:
{
"@type": "Organization",
"name": "AICarma",
"foundingDate": "2023",
"founder": {"@type": "Person", "name": "..."},
"sameAs": ["https://linkedin.com/company/aicarma"]
}
Esses dados estruturados são tratados com maior confiança do que dados inferidos de texto não estruturado.
A Anatomia de uma Entidade Forte
O que separa uma entidade forte (Apple, Nike, Salesforce) de uma fraca (maioria das startups B2B)? Vários fatores-chave:
Atributos Core da Entidade
| Atributo | Exemplo | Como Estabelecer |
|---|---|---|
| Nome Canônico | "Salesforce" não "SFDC" | Nomenclatura consistente em todos os lugares |
| Tipo de Entidade | Organização: Empresa de Software | Schema Organization + indústria |
| Descrição Definidora | "Plataforma CRM na nuvem" | Repetida consistentemente entre fontes |
| Informação de Fundação | 1999, San Francisco | Wikipedia, Crunchbase, Schema |
| Pessoas-chave | Marc Benioff (CEO/Fundador) | Person Schema, LinkedIn, notícias |
| Produtos/Serviços | Sales Cloud, Service Cloud | Product Schema, documentação |
Relacionamentos de Entidade
Entidades fortes têm relacionamentos claros com outras entidades:
HubSpot
├── Fundador: Brian Halligan
├── Concorrente: Salesforce, Zoho
├── Categoria: CRM, Marketing Automation
├── Integração: Gmail, Slack, Shopify
└── Cliente: Dropbox, Casper, Trello
Esses relacionamentos ajudam a IA a entender contexto — quando recomendar você versus alternativas.
Confiança na Entidade
Sistemas de IA têm níveis variados de confiança em seu conhecimento de entidade. Entidades de alta confiança:
- Aparecem em fontes autoritativas (Wikipedia, notícias importantes)
- Têm informação consistente entre fontes
- São verificadas em knowledge graphs
- Têm dados estruturados ricos em seus próprios sites
Entidades de baixa confiança recebem linguagem hedged: "De acordo com o site deles..." vs "HubSpot é..."
Construindo Sua Entidade: Um Framework Estratégico
Fase 1: Fundação (Identidade Core)
Objetivo: Estabelecer sua definição canônica de entidade
-
Defina sua descrição core (1-2 frases que devem aparecer em todos os lugares):
- O que você é (tipo de entidade)
- O que você faz (oferta principal)
- Quem você atende (público-alvo)
Exemplo: "AICarma é uma plataforma de monitoramento de visibilidade em IA que ajuda empresas B2B a rastrear e otimizar sua presença no ChatGPT, Claude e Gemini."
-
Padronize seu nome: Escolha uma versão canônica e use em todos os lugares. Não "AICarma Inc." em alguns lugares e "AI Carma" em outros.
-
Estabeleça fatos de fundação: Ano de fundação, localização, fundadores. Coloque em dados estruturados e perfis.
Fase 2: Presença (Fontes de Verificação)
Objetivo: Criar presença em fontes autoritativas
| Fonte | Prioridade | Por Que Importa |
|---|---|---|
| Crunchbase | Crítica | Fortemente ponderada em dados de treinamento |
| Página LinkedIn da Empresa | Crítica | Referência cruzada de identidade |
| Google Business Profile | Alta | Alimenta o Knowledge Panel |
| Wikipedia | Alta (se elegível) | Fonte de maior autoridade |
| Wikidata | Alta | Knowledge graph estruturado |
| Diretórios do Setor | Média | G2, Capterra, específicos da indústria |
| Cobertura de Notícias | Média | Menções contextuais |
Fase 3: Conexões (Mapeamento de Relacionamentos)
Objetivo: Estabelecer relacionamentos para fortalecer compreensão contextual
Use Schema sameAs para conectar seu site a todos os perfis verificados:
"sameAs": [
"https://www.linkedin.com/company/suaempresa",
"https://www.crunchbase.com/organization/suaempresa",
"https://twitter.com/suaempresa",
"https://g2.com/products/suaempresa"
]
Crie menções explícitas de relacionamentos:
- Fundadores/membros da equipe (entidades Person)
- Parcerias (entidades Organization)
- Parceiros de integração (menciona suas entidades)
- Categorias do setor (CategoryCode)
Fase 4: Reforço (Contínuo)
Objetivo: Fortalecer continuamente sinais de entidade
- Garanta que todo novo conteúdo referencia seu nome canônico de entidade
- Mantenha todos os perfis atualizados com informação consistente
- Gere menções autoritativas contínuas (imprensa, podcasts, guest posts)
- Monitore e corrija contaminação de entidade
A Estratégia "sameAs": Conectando Sua Identidade Digital
A propriedade sameAs no Schema.org é talvez a ferramenta mais subutilizada no Entity SEO. Ela explicitamente diz à IA: "Esses diferentes perfis são todos a MESMA entidade."
Sem sameAs
IA vê:
- AICarma (seu site)
- AICarma (página LinkedIn da empresa)
- AICarma (perfil Crunchbase)
- 🤷 São a mesma coisa?
Com sameAs
IA entende:
- São todas a mesma entidade
- Combinar sinais de todas as fontes
- Maior confiança no entendimento da entidade
Implementação
Na sua homepage, adicione Schema Organization com sameAs abrangente:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"name": "AICarma",
"@id": "https://aicarma.io/#organization",
"url": "https://aicarma.io",
"sameAs": [
"https://www.linkedin.com/company/aicarma",
"https://www.crunchbase.com/organization/aicarma",
"https://twitter.com/aicarma",
"https://www.g2.com/products/aicarma",
"https://www.facebook.com/aicarma",
"https://github.com/aicarma"
]
}
Quais Plataformas Incluir
| Plataforma | Incluir em sameAs? | Por Quê |
|---|---|---|
| Sempre | Alta autoridade, amplamente rastreado | |
| Crunchbase | Sempre | Crítico para B2B/startups |
| Twitter/X | Sempre | Frequente em dados de treinamento |
| Se ativo | Útil para marcas de consumo | |
| G2/Capterra | Para SaaS | Importante para entidades de software |
| Wikipedia | Se existe | Maior autoridade |
| GitHub | Se relevante | Para empresas de tecnologia |
| YouTube | Se canal existe | Para presença em vídeo |
Consistência N-A-P: A Fundação
N-A-P significa Nome, Endereço, Telefone — a tríade básica de identidade. Inconsistência aqui cria confusão de entidade.
O Problema da Inconsistência
| Fonte | Nome da Empresa | Resultado |
|---|---|---|
| Website | AICarma Inc. | ❌ Confusão |
| AICarma | ❌ Diferente? | |
| Crunchbase | AI Carma | ❌ Terceira entidade? |
| G2 | AiCarma | ❌ Quarta entidade? |
Sistemas de IA podem tratar estes como entidades diferentes, fragmentando sua autoridade.
A Auditoria N-A-P
- Liste todos os perfis e diretórios onde sua marca aparece
- Extraia o NAP exato de cada um
- Identifique inconsistências
- Atualize para versão canônica em todos os lugares
Além do NAP Básico
Para empresas B2B, estenda para incluir:
- Data de fundação (deve coincidir em todos os lugares)
- Descrição core (deve ser altamente similar)
- Nomes de produtos-chave (padronizados entre plataformas)
- Designações de categoria/indústria
Presença no Knowledge Graph: O Santo Graal
Se sua empresa aparece no Knowledge Panel do Google quando você busca por ela, você alcançou presença significativa de entidade. Este painel é alimentado pelo Knowledge Graph — o banco de dados estruturado do Google de entidades do mundo real.
Como Obter um Knowledge Panel
- Wikipedia: Se você atende critérios de notabilidade, um artigo na Wikipedia aciona o painel
- Wikidata: Mesmo sem Wikipedia, entradas no Wikidata podem alimentar painéis
- Dados estruturados consistentes: Schema abrangente no seu site
- Menções autoritativas: Cobertura de notícias, publicações importantes
Se Você Tem um Painel
Reivindique: Vá ao Google Business Profile e verifique propriedade. Isso permite sugerir edições.
Audite precisão: Verifique todos os fatos — data de fundação, localização, descrição. Reporte imprecisões.
Se Você Ainda Não Tem um Painel
Foque em:
- Construir perfil Crunchbase abrangentemente
- Obter cobertura em notícias mainstream (não apenas press releases)
- Implementar Schema rico no seu site
- Criar entrada no Wikidata (não requer notabilidade)
Medindo Força de Entidade
Como saber se seus esforços de construção de entidade estão funcionando?
Testes Diretos
O Teste de Descrição do ChatGPT: Pergunte: "Descreva [Sua Empresa]"
- Preciso & detalhado = Entidade forte
- Vago ou hedged = Entidade fraca
- "Não tenho informação" = Mal existe
O Teste de Comparação: Pergunte: "Compare [Sua Empresa] com [Concorrente]"
- Comparação detalhada = Entidades fortes
- Unilateral (só concorrente) = Sua entidade é mais fraca
- Atributos confusos = Contaminação de entidade
Indicadores Quantitativos
| Métrica | Como Medir | Bom Sinal |
|---|---|---|
| Knowledge Panel | Busque sua marca no Google | Painel aparece |
| Wikipedia | Busque na Wikipedia | Artigo existe |
| Wikidata | Busque no Wikidata | Entrada com propriedades |
| Volume de Busca de Marca | Google Search Console | Crescendo ao longo do tempo |
| Score de Visibilidade IA | AICarma ou teste manual | Alta taxa de menção |
Corrigindo Contaminação de Entidade
Contaminação de entidade ocorre quando IA tem informação incorreta sobre sua marca — produtos errados, preços errados, fundadores errados, etc.
Causas Comuns
- Informação desatualizada: Seus preços de 2019 ainda estão nos dados de treinamento
- Confusão com concorrente: Nomes similares causam mistura de atributos
- Fontes inconsistentes: Informação conflitante entre perfis
- Erros de dados de treinamento: Erros em fontes usadas para treinamento
A Correção: Sobrecarga de Sinais
Você não pode deletar informações incorretas dos dados de treinamento de IA. Mas pode sobrecarregá-las com sinais corretos:
- Atualize todos os perfis com informação correta
- Adicione Schema rico com fatos verificados
- Obtenha nova cobertura que inclua informação correta
- Crie conteúdo FAQ dedicado endereçando fatos comumente alucinados
- Implemente llms.txt com informação correta curada
Prevenção
- Audite todos os perfis públicos trimestralmente
- Nunca deixe informação ficar desatualizada em nenhuma plataforma
- Responda a informação incorreta em reviews/menções
- Monitore respostas de IA para drift
FAQ
Preciso de uma página na Wikipedia?
Ajuda significativamente, mas não é obrigatório. Entradas no Wikidata, perfis abrangentes no Crunchbase e Schema markup forte podem estabelecer presença de entidade sem Wikipedia. No entanto, se você atende critérios de notabilidade, um artigo na Wikipedia aumenta dramaticamente presença no Knowledge Graph.
Como Entity SEO afeta Busca por Voz?
Assistentes de voz (Siri, Alexa, Google Assistant) dependem fortemente do Knowledge Graph. Quando alguém pergunta "Quem fundou [Sua Empresa]?", a resposta vem dos atributos da sua entidade, não de rankings de páginas web. Forte presença de entidade = respostas precisas de busca por voz.
Posso corrigir uma descrição de entidade "alucinada"?
Se IA descreve incorretamente sua empresa (indústria errada, produtos errados), você precisa inundar o ecossistema com sinais corretos. Atualize todos os perfis, implemente Schema detalhado, obtenha cobertura de imprensa nova com informação correta. Leva tempo — 3-12 meses — para novos ciclos de treinamento incorporarem correções.
E se minha empresa tem um nome comum?
Este é um desafio de desambiguação de entidade. Estratégias incluem:
- Sempre usar descritores ("Acme Software" não apenas "Acme")
- Construir conexões sameAs fortes que criam assinatura única
- Mirar combinações específicas de atributos que diferenciam você
- Considerar evolução de marca se confusão for severa
Presença de entidade ajuda SEO tradicional também?
Sim. Google cada vez mais usa compreensão de entidade em busca tradicional. Sites com forte presença de entidade:
- Mais probabilidade de obter Knowledge Panels
- Melhor chance em featured snippets
- Sinais E-E-A-T aprimorados
- Performance mais forte em consultas de marca