Capítulo 3. Implementaçõestécnicas
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
Recebi uma ligação no ano passado de uma empresa de software como serviço (SaaS) que, no papel, estava fazendo quase tudo certo do ponto de vista da pesquisa com IA.
As equipes de busca, redes sociais e relações públicas estavam colaborando regularmente. As equipes de conteúdo estavam produzindo pesquisas originais de alta qualidade. O time de design tinha reformulado o modelo do blog para destacar as respostas principais logo no início da página. O site recebia centenas de menções de terceiros toda semana, vindas de sites, comunidades e fóruns respeitados do setor. E o desempenho na busca tradicional estava no auge.
Tudo isso era ótimo mesmo.
Mas eis o problema. Quando você fazia perguntas ao ChatGPT ou ao Perplexity sobre a marca ou a categoria deles, eles mal apareciam. Não no sentido de “apareceram depois de algumas tentativas”, mas mal apareciam mesmo. Era mais como zero menções significativas, zero citações, zero evidência de que os sistemas de resposta entendessem que eles eram uma autoridade no setor.
Então, dei uma olhada mais de perto, começando pelos dados de rastreamento, logs de servidor e o HTML bruto que esses sistemas estavam realmente recebendo.
E lá estava.
Uma grande parte do site foi construída como um aplicativo React do lado do cliente. No navegador, o conteúdo ficava lindo porque o JavaScript renderizava ...
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