Os profissionais de marketing têm uma nova palavra-chave para salivar ou perder o sono: entidades.

Nem KPIs, nem personas –entidades. Sabemos que parece vagamente o enredo de um filme de ficção científica sobre bancos de dados sencientes. Mas as entidades são reais, e se os modelos de IA não reconhecerem você (ou sua marca) como tal, você pode muito bem não existir para os milhões de usuários que atualmente pedem respostas às ferramentas de IA em vez de digitar pesquisas no Google.

Em algum lugar entre “líder inovador” e “dados estruturados”, as entidades estão como os mecanismos de pesquisa de IA reconhecem e categorizam fontes de informação. Isso significa que sua marca precisa aparecer como uma entidade e seus produtos como entidades próprias conectadas. Além de tornar sua marca e seu conteúdo principal legíveis por máquina, você pode atrair as pessoas de sua organização que já incorporam esse conhecimento – e elevá-las também como entidades reconhecidas.

Portanto, se você tem um CTO que impressiona a multidão no palco com sua análise contundente da ética da IA, ou um economista-chefe cuja assinatura aparece em todas as revistas comerciais do setor, você está no meio do caminho. Mas você ainda precisa descobrir como transformar esses especialistas vivos e respiradores em perfis legíveis por máquina, completos com contexto, conexões e citações que os LLMs possam realmente ler.

Por que os especialistas internos são importantes na pesquisa de IA

À medida que as ferramentas de pesquisa baseadas em IA evoluem, elas muitas vezes recompensam a experiência humana reconhecível em vez do conteúdo anônimo da marca. Pesquisar da BrightEdge identifica a experiência do autor como um dos principais sinais de qualidade que os algoritmos de IA usam para avaliar a confiabilidade e a relevância. Em outras palavras, um artigo intitulado “Equipe de Marketing” carrega menos autoridade do que aquele atribuído a uma pessoa real com experiência verificável e uma pegada digital correspondente.

Isso está relacionado a uma mudança maior na forma como a credibilidade é avaliada online. Terra do mecanismo de pesquisa notas que “a autoria verificável faz com que seu conteúdo se destaque como confiável em um mar de material genérico de IA”, recomendando que as marcas usem dados estruturados para ajudar os sistemas de IA a compreender Quem está por trás do conteúdo (mais sobre isso em um segundo). Quando os mecanismos de pesquisa e os modelos de IA conseguem conectar um nome a publicações confiáveis ​​e outras atividades profissionais, é mais provável que eles apresentem esse especialista como uma fonte confiável.

Isso é importante porque os compradores confiam mais nas pessoas do que nos logotipos. O Relatório de impacto de liderança inovadora B2B da Edelman-LinkedIn 2024 descobriram que quase três quartos (73%) dos tomadores de decisão afirmam que o conteúdo de liderança inovadora de uma organização é uma base mais confiável para avaliar suas capacidades do que seus materiais de marketing.

Simplificando: tanto os algoritmos quanto o público procuram a mesma coisa: credibilidade. Quando as marcas elegem especialistas internos com identidades visíveis e verificáveis, elas aumentam suas chances de serem citadas em respostas geradas por IA e influenciando decisões de compra no mundo real.

Três camadas de implementação

Transformar especialistas em entidades de busca requer três sistemas trabalhando juntos.

1. Otimizando metadados de autoria

Pense nas suas páginas de especialistas como passaportes digitais para o seu pessoal. Se os sistemas de IA não conseguirem ler o nome ou as credenciais desse passaporte, seu conteúdo corre o risco de ser rejeitado.

Esta primeira camada trata da definição, ou seja, garantir que cada especialista da sua organização tenha uma identidade clara e consistente que os algoritmos possam reconhecer. Talvez seu chefe de conformidade apareça como “JR Martinez” em seu blog, “John Martinez, JD” no LinkedIn e “John Martinez” na agenda de uma conferência. Para um humano, é obviamente a mesma pessoa; para um algoritmo, podem ser três entidades (aí está aquele termo divertido de novo).

Da mesma forma, a especificidade é importante. As mesmas regras que tornam um currículo eficaz se aplicam aqui: uma biografia vaga como “20 anos em SaaS B2B” conta uma história mais fraca do que “ex-vice-presidente de produto da Salesforce, liderou três lançamentos gerando ARR de US$ 50 milhões, publicado na Harvard Business Review”. Esta camada trata de obter os dados básicos corretos para que os sistemas de IA saibam quem são seus especialistas.

Itens de ação para profissionais de marketing:

• Adicione dados estruturados: Use a marcação Schema.org/Person em cada biografia do autor para tornar a experiência legível por máquina e crie links para o LinkedIn e publicações externas.
• Padronize as assinaturas: Mantenha os nomes dos autores, títulos e biografias consistentes em todas as plataformas e mantenha uma página canônica do autor como a única fonte da verdade. Atualizar de forma consistente (trimestralmente ou semestralmente) para refletir novas conquistas ou conhecimentos especializados.
• Mostre credenciais concretas: Use realizações específicas e verificáveis ​​(por exemplo, prêmios, resultados, publicações) em vez de declarações vagas de experiências.

2. Construindo credibilidade entre plataformas

Se seus especialistas só existem no seu blog, eles podem estar sussurrando no vazio. Uma vez definida a identidade, a visibilidade é a próxima camada. Mecanismos de IA (e também o público humano… isso ainda importa também) recebem dicas de sinais na web. Um CTO que posta no LinkedIn, aparece em um podcast, recebe convites para CES e SXSW todos os anos e é citado no TechCrunch parece muito mais “real” para humanos e máquinas do que alguém que vive exclusivamente no site de uma empresa.

Esta camada trata da amplificação: aparecer em espaços confiáveis ​​onde a experiência tem peso. Cada aparência verificada ajuda os algoritmos a fazer referências cruzadas de seus especialistas e a aumentar a confiança em sua autoridade.

Itens de ação para profissionais de marketing:

• Apareça além do seu próprio domínio: Incentive os especialistas a compartilhar ideias no LinkedIn, contribuir com artigos convidados, participar de painéis ou aparecer em podcasts. Cada menção reforça seu sinal de autoridade.
• Mantenha a biografia consistente: Use a mesma foto, cargo e descritores de experiência em todas as plataformas para que a IA veja uma identidade coesa.
• Priorize locais confiáveis: Concentre a visibilidade dos seus especialistas nos canais e publicações em que seu público já confia. A qualidade supera a quantidade.

3. Conectando vozes humanas a dados estruturados

Seu vice-presidente de produto pode publicar uma postagem brilhante sobre segurança de API, mas, a menos que esse artigo vincule o nome dela ao assunto em dados estruturados, esses insights desaparecerão no abismo algorítmico. Esta terceira camada fecha o ciclo e liga Quem seus especialistas são e onde eles parecem o que eles sabem.

É aqui que o conhecimento humano se transforma em dados que as máquinas podem compreender e reutilizar. Ao incorporar tags estruturadas e capturar insights de especialistas em formatos padrão, você torna mais fácil para os sistemas de IA recuperar e citar esse conhecimento repetidamente.

Itens de ação para profissionais de marketing:

• Conecte pessoas aos tópicos: Use gráficos de conhecimento interno ou marcação estruturada para vincular cada especialista às suas áreas de foco dentro de sua taxonomia de conteúdo.
• Use formatos de perguntas e respostas estrategicamente: Crie perguntas frequentes ou explicadores onde especialistas respondem a perguntas comuns e, em seguida, marque com o esquema FAQPage para fornecer citações limpas e citáveis ​​à IA.
• Feche o ciclo de feedback: Quando os especialistas compartilham novos insights ou respondem às perguntas dos clientes, capture essas informações em formatos estruturados para que os sistemas de IA possam localizá-las e exibi-las.

Barreiras Comuns à Participação de Especialistas

Obter insights de PMEs ou executivos ocupados é confuso, político e muitas vezes fica no final de sua lista de prioridades. Aqui estão os cinco obstáculos que aparecem repetidamente:

1. Escassez de tempo (e atenção). Os especialistas estão debaixo d’água. Trabalhos faturáveis ​​e projetos internos sempre vêm em primeiro lugar, deixando o “conteúdo” brigando por restos.
2. A maldição do conhecimento. Quanto mais experiente alguém for, mais difícil será explicar o que sabe. As PMEs muitas vezes ignoram o contexto ou presumem que todos entendem sua taquigrafia, o que torna difícil extrair conteúdo claro e utilizável.
3. Aversão ao risco jurídico e de marca. Algumas organizações hesitam em destacar indivíduos, temendo mensagens fora da marca ou vazamentos de propriedade intelectual.
4. Competição interna. Em áreas onde credibilidade é igual a capital de carreira, várias pessoas podem querer “possuir” o mesmo tópico. Sem diretrizes sobre quem fala sobre o quê, a liderança inovadora pode se transformar em uma guerra territorial.
5. Nenhuma infraestrutura para captura de conhecimento. A maioria das equipes não possui sistemas para documentar, marcar e reutilizar insights com eficiência. Sem modelos, entrevistas estruturadas ou extração de conteúdo assistida por IA, conhecimentos valiosos passam despercebidos.

Táticas de extração que funcionam

A maioria dos programas de conteúdo paralisa não porque os especialistas não têm ideias, mas porque as equipes não têm infraestrutura. Quando você corrige o processo, a participação de especialistas aumenta naturalmente.

1. Faça com que a participação seja de baixo atrito. Pare de pedir que especialistas escrevam. Em vez disso, agende entrevistas de 30 minutos onde as equipes de conteúdo extraem insights. Uma conversa pode alimentar três postagens de blog, cinco atualizações do LinkedIn e uma dúzia de frases de efeito citáveis. Adicione oportunidades de microconteúdo, por exemplo, respostas rápidas às últimas notícias ou respostas curtas do Slack que podem ser reaproveitadas posteriormente. Melhor ainda, hospede “horários de expediente” onde as equipes de conteúdo aparecem com perguntas.
2. Aumente o nível de sua equipe de conteúdo. Treine escritores para pensarem como entrevistadores. Ensine-os a extrair “insights atômicos” – os menores e mais originais fragmentos de conhecimento que fazem o conteúdo se destacar. Feche o ciclo mostrando aos especialistas como suas palavras evoluem para histórias refinadas.
3. Faça parceria desde o início com o departamento jurídico e de comunicação. Traga-os para o processo em vez de tratá-los como guardiões. Crie fluxos de trabalho de revisão simples e proteções claras, por exemplo, sobre o que os especialistas podem ou não comentar, como funcionam as aprovações e onde as cotações aparecerão.
4. Enquadre isso como crescimento na carreira. Reformule a participação como desenvolvimento profissional. Mostre como especialistas visíveis conseguem convites para conferências ou aumentam o número de seguidores no LinkedIn. Quanto mais seu pessoal vir resultados reais, mais fácil será envolvê-los.
5. Crie sistemas de extração repetíveis. Crie modelos de entrevista por tipo de conteúdo, por exemplo, sessões de liderança inovadora, instruções táticas ou análises de estudos de caso. Organizar mesas redondas mensais onde três a cinco PME discutem um tema; use a transcrição de IA para exibir citações instantaneamente (mas tenha um verificação humana para precisãoclaro).

O longo jogo

Construir autoridade especializada leva tempo; você provavelmente não verá resultados em 30 dias. Os sistemas de IA precisam de sinais consistentes e confiáveis ​​em todas as plataformas antes de citarem seus especialistas pelo nome nas respostas geradas.

Mas, pouco a pouco, esses sinais criam um mapa de conhecimento no qual os algoritmos dependem. Com o tempo, a IA constrói sua própria compreensão de quem sabe o quê. As organizações que continuarem a contribuir com informações credíveis moldarão a forma como os seus campos serão definidos nos próximos anos.

Não podemos mudar o jargão, mas podemos torná-lo útil. Se os algoritmos respeitam “entidades”, seus especialistas merecem ser reconhecidos como alguns dos melhores.

Saiba mais sobre como Contente pode ajudar sua marca a construir visibilidade duradoura por meio de conteúdo orientado por especialistas.

Perguntas frequentes (FAQ):

Por que os profissionais de marketing deveriam se preocupar com as entidades?

Se seus especialistas não forem reconhecidos como entidades, será mais difícil para a IA associar seus insights à sua marca. Os nomes dos seus concorrentes podem até aparecer nas respostas geradas, mesmo que façam referência a ideias que você originou.

Como posso saber se meus especialistas já são “reconhecidos” pela IA?

Pesquise seus nomes junto com os principais tópicos do Google e ferramentas emergentes de pesquisa de IA, como Perplexity ou o modo de pesquisa do ChatGPT. Se seus perfis ou citações aparecerem de forma consistente, eles já estão surgindo como entidades confiáveis. Caso contrário, você terá a oportunidade de fortalecer a visibilidade deles por meio de dados estruturados, páginas de autoria e presença externa.

Qual é a maneira mais rápida de começar a construir o reconhecimento da entidade e quanto tempo leva para os resultados aparecerem?

Comece pequeno. Adicione a marcação Schema.org/Person às suas páginas de biografia de especialistas, vincule essas biografias ao LinkedIn e outras fontes verificadas e certifique-se de que as assinaturas e os cargos sejam consistentes em todas as plataformas. Em seguida, publique ou distribua conteúdo onde os algoritmos e seu público já buscam expertise.

Quanto tempo leva, isso depende. Na maioria dos casos, dados de autoria consistentes e bem estruturados começam a mostrar força em poucos meses. Com o tempo, à medida que os modelos de IA absorvem mais sinais, essa visibilidade aumenta.