Você já se perguntou sobre a necessidade de criar páginas em LLM apenas para modelos de linguagem? Recentemente, John Mueller, do Google, levantou questões importantes sobre isso. Vamos explorar juntos essa discussão!
Google Questiona a Criação de Páginas Exclusivas para LLMs
Será que precisamos de páginas especiais, feitas em Markdown ou JSON, só para os modelos de linguagem grandes (LLMs)? Essa é a pergunta que John Mueller, do Google, levantou recentemente. Ele não vê um motivo claro para criar conteúdo que os usuários comuns não veriam, especialmente porque os LLMs já lidam bem com o HTML que conhecemos.
O que são LLMs e como eles interagem com a web?
LLMs, ou Large Language Models, são sistemas de inteligência artificial que processam e entendem a linguagem humana. Desde o começo, esses modelos foram treinados usando páginas da web comuns. Isso significa que eles já são muito bons em ler e interpretar o HTML padrão que usamos para construir nossos sites.
A Posição de John Mueller sobre Páginas para LLMs
John Mueller, um dos porta-vozes do Google para questões de busca, expressou seu ceticismo sobre a necessidade de páginas exclusivas para LLMs. A discussão começou quando Lily Ray perguntou no Bluesky sobre a prática de criar “cópias sombra” em Markdown ou JSON para bots. Mueller respondeu que não há nada no Google que sugira essa necessidade.
Ele destacou que os LLMs sempre foram capazes de ler e analisar páginas HTML normais. Para ele, não faz sentido criar uma página que nenhum usuário verá. Se a ideia é que os bots verifiquem a equivalência do conteúdo, por que não usar o próprio HTML?
Por que não criar páginas em Markdown ou JSON?
Mueller argumenta que a diferença no formato do arquivo (HTML versus Markdown ou JSON) provavelmente não é o fator decisivo para um melhor desempenho da IA. Se fosse, as empresas de IA, que não são conhecidas por serem tímidas, já teriam deixado isso bem claro. Ele acredita que, embora algumas páginas possam funcionar melhor para usuários e outras para sistemas de IA, isso não se deve ao formato do arquivo em si.
Ele também mencionou que, com exceção do JavaScript, que ainda é um desafio para muitos desses sistemas, o formato não é o problema. Em resumo, a visão do Google é que não é preciso criar clones de páginas apenas para bots em Markdown ou JSON para que os LLMs as entendam.
A Importância do HTML Limpo e Estruturado
As observações de Mueller nos levam de volta ao básico: manter o HTML limpo e bem estruturado. Em vez de focar em formatos de arquivo alternativos, é mais produtivo melhorar a velocidade, a legibilidade e a organização do conteúdo nas páginas que já existem. Isso beneficia tanto os usuários quanto os sistemas de IA.
Estruturas de Dados e LLMs: Onde o Formato Importa
Apesar do ceticismo sobre páginas exclusivas, a conversa no Bluesky também mostrou que existem situações onde formatos específicos e estruturados são importantes. Matt Wright, por exemplo, apontou para os feeds de produtos de e-commerce da OpenAI como um caso onde os esquemas JSON são cruciais. Nesses contextos, uma especificação clara dita como o ChatGPT deve ingerir e exibir os dados dos produtos.
Exemplos de Formatos de Dados Específicos
Wright explicou que os esquemas JSON já têm um papel fundamental na busca por IA em cenários como os feeds de produtos da OpenAI. Além disso, ele citou uma observação de Chris Long no LinkedIn, que notou que “sites editoriais que usam esquemas de produtos tendem a ser incluídos nas citações do ChatGPT”. Isso sugere que, quando uma plataforma publica uma especificação e pede para você usá-la, os feeds e esquemas estruturados se tornam muito importantes.
O que os Especialistas Dizem?
A discussão entre John Mueller, Lily Ray (post original de Lily Ray no Bluesky e discussão no X) e outros especialistas (resposta de Mueller 1, resposta de Mueller 2, resposta de Mueller 3, resposta de Matt Wright e observação de Chris Long no LinkedIn) reforça que os LLMs já são capazes de ler e analisar o HTML padrão. A criação de formatos específicos para IA está surgindo em áreas muito restritas, como feeds de produtos, e está ligada a integrações explícitas, não a uma regra geral de que Markdown é melhor para LLMs.
Conclusão e Recomendações
A conversa destaca como as mudanças na busca impulsionadas pela IA estão se transformando rapidamente em solicitações técnicas para equipes de SEO e desenvolvimento, muitas vezes antes mesmo de haver documentação oficial. Até que os provedores de LLMs publiquem diretrizes mais concretas, o caminho mais seguro é focar no que já sabemos que funciona:
- Mantenha seu HTML limpo e bem organizado.
- Reduza o JavaScript desnecessário, especialmente onde ele dificulta a análise do conteúdo.
- Use dados estruturados (schema) onde as plataformas já documentaram claramente os esquemas necessários.
Essas práticas não só melhoram a experiência do usuário, mas também garantem que seu conteúdo seja facilmente compreendido pelos LLMs, sem a necessidade de criar páginas duplicadas em formatos alternativos.