O método que usamos no ecossistema INEMA para ser encontrado no Google, no Bing e nas respostas do ChatGPT, Perplexity e Copilot. Sem ferramenta paga e sem conteúdo inventado: agentes de IA fazem o trabalho repetitivo, e você decide.
Dez etapas que vão do raio-x do site até o aviso aos buscadores, com scripts prontos e modelos que você adapta ao seu site.
Canônico único, sitemaps com idioma, robots que libera as IAs, llms.txt e páginas rasas fora do índice. Sem isso, nenhum conteúdo rende.
Cada página se apoia num curso, projeto, evento ou experimento que existe. O LLM extrai e reescreve; um validador descarta o que não está na fonte.
O número que importa é o de buscas que não têm o seu nome: gente que não te conhecia e te achou. O export semanal separa isso.
Na ordem em que aplicamos. O detalhe de cada uma está em docs/METODO.md.
Olhe o HTML que o servidor entrega: canônico, hreflang, JSON-LD e quantos links internos existem. Página sem link é página que quase não existe.
Um canônico só (www ou não), sitemap com lastModified real, robots liberando os robôs das IAs, llms.txt e um manifesto content-index.json por site.
Export semanal do Search Console separando as buscas pela marca, inspeção de URL e uma meta de conversão no analytics.
Uma Person e uma Organization com @id fixo, citadas por todas as páginas e por todos os subdomínios.
Guia evergreen no site principal, novidade no site de notícias, evento no site de eventos. Uma página dona para cada intenção de busca.
Pilares, páginas de pergunta com resposta direta de 40–60 palavras e fichas com dado extraído da página real. Palavra-chave validada por score, sem ferramenta paga.
Escada de links a cada página nova e páginas-hub que leem o manifesto dos outros sites. Página de busca mantém um índice de links no HTML.
Cada satélite (curso, landing, README) linka a página certa do site principal, em lote e com dry-run.
Uma URL por notícia e idioma, NewsArticle, arquivo que nunca é podado e corpo mínimo escrito só com fatos da fonte.
IndexNow e Bing a cada publicação (o ChatGPT e o Copilot usam o índice do Bing), sitemap no Search Console e leitura semanal.
Tudo gratuito. As contas de busca precisam do site verificado.
Propriedade de domínio verificada e o gcloud com credenciais de aplicação, para os scripts de medição.
gcloud auth application-default login \
--scopes=https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly,\
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platformSite verificado no Bing (pode importar do Search Console) e uma chave IndexNow publicada na raiz do site.
# chave pública: https://seusite.com/<chave>.txt openssl rand -hex 16
git, curl, Python 3 e Node 18+. Um agente de IA (Claude Code ou Codex CLI) para as etapas de extração e redação.
git clone https://github.com/inematds/inemaseo-metodo
Os comandos são os scripts deste repositório. Troque seusite.com pelo seu domínio.
Redirecionamentos, robots, sitemaps, llms.txt e, por página, título, canônico, hreflang, JSON-LD e links internos no HTML.
bash tools/auditoria.sh https://www.seusite.com /catalogo/ /sobre/ # relatório no terminal
Use os modelos: templates/robots.txt, templates/llms.txt, templates/content-index.json e templates/jsonld-entidade.json. Canônico, sitemap e JSON-LD com o mesmo host.
# depois de publicar, confirme bash tools/auditoria.sh https://www.seusite.com
Rode toda semana. Gera um CSV com as consultas sem a marca e uma linha de resumo por semana e site.
export GSC_SITES="sc-domain:seusite.com" GSC_MARCA="seusite|seu nome" GSC_QUOTA_PROJ="seu-projeto-gcp" python3 tools/gsc_semanal.py --dias 7 # dados/gsc/resumo.csv
Autocomplete, Google Trends, impressões que você já tem e a força do top 10. GO com 6 pontos ou mais, e só se houver um ativo real para citar. Tabela em docs/METODO.md.
# consultas com impressão e sem página dedicada = pauta validada sort -t, -k4 -nr dados/gsc/*_sem-marca.csv | head -30
O LLM extrai da página real (templates/prompt-ficha-extrativa.md, templates/prompt-texto-noticia.md); o validador descarta frase sem apoio na fonte e número que não aparece nela.
node tools/validar_extracao.mjs fonte.txt "Curso com 5 módulos e 12 horas" # { apoiada: true, numerosNaFonte: false, ... } → descartar
Um JSON com repo e página de destino. Dry-run primeiro; depois --apply --commit.
python3 tools/link_de_volta.py mapa.json --guia https://www.seusite.com/aprender/ --guia-rotulo "Guia completo" python3 tools/link_de_volta.py mapa.json --apply --commit
Só URLs que respondem 200. O script confere antes e envia ao IndexNow e, se houver chave, ao Bing.
INDEXNOW_KEY=<chave> BING_API_KEY=<chave> bash tools/avisar_buscadores.sh urls.txt # IndexNow: HTTP 200 · Bing SubmitUrlBatch: HTTP 200
Pergunte ao Google o estado de cada página nova; as que não aparecem ganham links internos e um pedido de indexação no painel. Antes de publicar, passe o checklist de qualidade.
python3 tools/gsc_inspecionar.py sc-domain:seusite.com https://www.seusite.com/nova-pagina/ # Enviada e indexada | rastreio 2026-10-01 | canônico Google ...
O método rodou no portal (inema.club), no site de notícias e no de eventos entre setembro e outubro de 2026.
Uma página por curso no catálogo; dezenas enriquecidas com módulos extraídos da página de cada curso e validadas contra a fonte.
Os cursos publicados no GitHub Pages passaram a linkar a sua ficha e o guia no site principal.
Guia "aprender inteligência artificial" em PT, EN e ES, pilares de agentes e de comunidade e páginas de pergunta com resposta direta.
Páginas /eventos/ e /noticias/ no site principal, lendo o manifesto de cada subdomínio.
Arquivo permanente, NewsArticle, versões PT/EN/ES e corpo escrito só com fatos da fonte; sem texto, noindex.
Autor e organização com @id fixo, citados pelo portal, pela base de conhecimento e pelo site de notícias.
O SEO deixa o site ser encontrado. O WebMCP deixa os agentes de IA usarem o site. Os projetos abaixo completam o caminho.
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Playbook de AEO/GEO: como ser citado pelas IAs, com o case do INEMA.
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