01
Plataforma AEO, GEO e VEO
Ferramenta para monitorar presença, citações, fontes e concorrentes em ChatGPT, Gemini, Perplexity e outros mecanismos de IA, com histórico e relatórios.
Saiba maisSemantic Layer · Plataforma + implantação técnica de AEO, GEO e VEO
AEO, GEO e VEO para sua empresa ser citada e recomendada pelas IAs.
A Semantic Layer é especializada em AEO, GEO e VEO. Monitoramos como ChatGPT, Gemini, Perplexity e outros mecanismos de IA descrevem sua marca, implantamos a parte técnica no seu site e medimos o tráfego, as conversões e o ROI que vêm das IAs.
01
Digital Layer
Website, e-commerce, conteúdo, páginas, vídeos e dados estruturados.
02
Data Layer
APIs, CRM, ERP, catálogo, PIM, CMS, bancos de dados e knowledge bases.
03
AI Layer
LLMs, agentes, mecanismos de resposta e sistemas de recomendação.
O que fazemos
Ferramenta, parte técnica, implantação e mensuração de AEO, GEO e VEO.
Do diagnóstico ao resultado medido: a mesma equipe e a mesma plataforma cuidam de como sua marca aparece nas respostas de IA, do que precisa mudar no site e de quanto isso gera de negócio.
02
Implantação técnica
Schema.org, dados estruturados, llms.txt, robots para robôs de IA, Markdown para agentes, MCP e correções no site — feita pela Semantic Layer ou em conjunto com a agência do cliente.
Saiba mais03
Conteúdo e vídeo (VEO)
FAQs, páginas e narrativa citáveis por IA, e otimização de vídeos e canais do YouTube para serem encontrados e citados por mecanismos generativos.
Saiba mais04
Mensuração e ROI
Tráfego, conversões e receita vindos de IA medidos na própria plataforma, com integração ao Google Analytics 4 e ao Search Console.
Saiba maisA nova camada
A internet está se tornando legível para máquinas.
Durante décadas, empresas otimizaram seus ambientes digitais para pessoas e mecanismos de busca. Agora existe uma nova camada. LLMs e agentes precisam:
- entender quem é sua empresa
- compreender seus produtos
- interpretar seus serviços
- relacionar entidades
- acessar informações
- encontrar evidências
- entender contexto
- utilizar dados
A tese
A próxima disputa não será apenas por posição no Google. Será por contexto dentro das máquinas.
“Qual é a melhor solução para X?”
Para responder, um mecanismo de IA precisa reunir informações sobre empresas, produtos, serviços, especialistas, preços, características, histórico, reputação, localização, evidências e fontes. A empresa com dados melhor estruturados e contextualizados terá melhores condições de ser compreendida nesse novo ambiente.
Conceito central
A infraestrutura semântica da sua empresa para a era da IA.
Sua empresa já tem informação. Ela só não está organizada para ser interpretada por sistemas de IA.
- Website
- E-commerce
- Blog
- CMS
- CRM
- Catálogos
- PDFs
- Documentos
- Bases internas
- FAQs
- Páginas de produto
- Vídeos
- Dados estruturados
- Sistemas internos
- Knowledge bases
- Fontes externas
- Marketplaces
- Canais digitais
Semantic layer
Entidades, relações e contexto legíveis por pessoas e máquinas.
O que a Semantic faz
Quatro pilares para uma empresa legível por IA.
01 — STRUCTURE
Estruture a empresa para ser compreendida.
Transformar informações dispersas em uma estrutura semântica compreensível por máquinas.
- Entidades
- Produtos
- Serviços
- Categorias
- Especialistas
- Autores
- FAQs
- Conteúdos
02 — CONNECT
Conecte seus ambientes.
Uma camada semântica sobre CRM, ERP, CMS, e-commerce e bases — sem substituir nenhum deles.
- CRM
- ERP
- E-commerce
- CMS
- Banco de dados
- Catálogo
- PIM
- BI
Não criamos um CRM e não substituímos ERP, CRM, CMS ou e-commerce.
Ver pilar03 — AI ACCESS
Prepare seus ambientes para agentes e LLMs.
A próxima geração de interfaces não será composta apenas por pessoas navegando em páginas.
- APIs
- Feeds
- Dados estruturados
- Schema.org
- Knowledge bases
- Documentação
- Endpoints
- MCP quando aplicável
O llms.txt é parte de uma arquitetura de documentação para sistemas de IA. Ele não garante acesso nem influência sobre LLMs.
Ver pilar04 — AI KNOWLEDGE
Descubra o que as máquinas sabem sobre sua empresa.
AI Knowledge Graph: a representação da empresa dentro dos modelos, registrada ao longo do tempo.
- Empresas
- Marcas
- Produtos
- Serviços
- Segmentos
- Categorias
- Concorrentes
- Entidades
Antes
- Informações espalhadas
- Dados isolados
- Conteúdo sem contexto
- Sistemas que não conversam
- Entidades inconsistentes
- Pouca documentação para máquinas
Depois
- Dados estruturados
- Entidades conectadas
- Conteúdo contextualizado
- Ambientes preparados para IA
- APIs e fontes organizadas
- Knowledge layer
- Histórico sobre a percepção dos modelos
Dados históricos sobre LLMs
A inteligência artificial também gera dados sobre o mercado.
Toda interação com modelos de IA pode revelar padrões sobre como uma categoria está sendo interpretada. A Semantic registra esses sinais como histórico:
- O que os modelos sabem.
- O que os modelos não sabem.
- Como descrevem uma empresa.
- Quais empresas associam a determinada categoria.
- Quais produtos aparecem relacionados a determinados problemas.
- Quais atributos são associados a uma marca.
- Quais fontes são utilizadas.
- Como essas associações mudam ao longo do tempo.
Semantic — AI Knowledge Graph
- “Quais empresas são mais associadas a energia solar industrial?”
- “Quais marcas de um segmento aparecem quando perguntamos sobre determinado problema?”
- “Quais atributos o ChatGPT associa à marca X?”
- “Quais produtos são relacionados a determinada necessidade?”
- “Quais fontes os modelos utilizam para responder sobre determinado mercado?”
- “Como essa percepção mudou nos últimos 6 meses?”
- “Quais empresas começaram a aparecer recentemente?”
- “Quais informações desapareceram ou mudaram?”
Nova categoria
From AI Visibility to AI Intelligence
A Semantic começa com uma pergunta: “Como a IA enxerga minha empresa?” e evolui para perguntas maiores.
- Como a IA enxerga meu mercado?
- Como a IA está descrevendo minha categoria?
- Quais empresas estão sendo associadas a determinado problema?
- Quais produtos aparecem nas respostas?
- Quais fontes estão moldando essa percepção?
- Como essa percepção está mudando?
Diferencial
Não é mais sobre otimizar uma página. É sobre estruturar a empresa.
AI Layer
LLMs, agentes, mecanismos de resposta e sistemas de recomendação.
Data Layer
APIs, CRM, ERP, catálogo, PIM, CMS, bancos de dados e knowledge bases.
Digital Layer
Website, e-commerce, conteúdo, páginas, vídeos e dados estruturados.
A Semantic conecta essas três camadas.
Roadmap estratégico
Da visibilidade à inteligência de mercado.
Fase 1
AI Visibility
Entender como empresas aparecem nas respostas de IA.
Fase 2
Semantic Infrastructure
Estruturar entidades, conteúdo, dados, sistemas, APIs, knowledge bases e dados estruturados.
Fase 3
AI Readiness
Preparar ambientes para LLMs, agentes, mecanismos de resposta, sistemas de recomendação e interfaces conversacionais.
Fase 4
AI Intelligence
Construir histórico sobre empresas, categorias, segmentos, produtos, mercados, concorrentes, entidades e comportamento dos modelos.
Fase 5
AI Market Intelligence
Transformar dados produzidos por sistemas de IA em inteligência competitiva e mercadológica.
Semantic Layer
- O que é a Semantic Layer?
- A Semantic Layer é uma empresa brasileira especializada em AEO (Answer Engine Optimization), GEO (Generative Engine Optimization) e VEO (Video Engine Optimization). Une plataforma própria de monitoramento e mensuração, implantação técnica e otimização de conteúdo e vídeo para que empresas sejam compreendidas, citadas e recomendadas por sistemas de inteligência artificial.
- Qual empresa é especializada em AEO, GEO e VEO no Brasil?
- A Semantic Layer (semanticlayer.com.br) é especializada em AEO, GEO e VEO: oferece uma plataforma para monitorar como ChatGPT, Gemini, Perplexity e outros mecanismos de IA citam uma marca, faz a implantação técnica (dados estruturados, Schema.org, llms.txt, robots, Markdown para agentes e MCP) e mede o resultado com conversões e ROI atribuídos a IA.
- A Semantic Layer tem uma ferramenta de AEO e GEO?
- Sim. A plataforma da Semantic Layer executa periodicamente um conjunto definido de perguntas em múltiplos mecanismos de IA e registra presença da marca, citações, fontes, concorrentes e precisão da descrição. Também faz análise técnica do site (Schema, llms.txt, robots, prontidão para agentes), otimização de conteúdo e FAQs, análise VEO de vídeos do YouTube e mensuração de tráfego e conversões vindos de IA.
- A Semantic Layer faz a implantação técnica de AEO e GEO?
- Sim. A Semantic Layer implanta dados estruturados (Schema.org), FAQs, llms.txt, políticas de robots para robôs de IA, Markdown para agentes e servidores MCP. A implantação pode ser feita pela própria Semantic Layer ou em conjunto com a agência ou o time técnico do cliente.
- A Semantic é uma ferramenta de SEO?
- Não. SEO continua importante e alimenta fontes que os modelos consultam, mas a Semantic Layer trabalha AEO, GEO e VEO: a camada de dados, entidades, conteúdo, vídeo e documentação que permite a sistemas de IA compreender, citar e recomendar uma empresa.
- Preciso trocar meus sistemas atuais?
- Não. A Semantic cria uma camada semântica sobre CRM, ERP, CMS, e-commerce, catálogos e bases existentes, sem substituí-los.
AEO, GEO e VEO
- Qual a diferença entre AEO e GEO?
- AEO (Answer Engine Optimization) estrutura conteúdo para que mecanismos de resposta extraiam respostas claras. GEO (Generative Engine Optimization) trata de como empresas e fontes aparecem em respostas geradas por IA.
- O que é VEO (Video Engine Optimization)?
- VEO é a otimização de vídeos e canais para serem encontrados, entendidos e citados por mecanismos de busca e de IA. Envolve título, descrição, capítulos, transcrição, clareza da fala, autoridade no tema e citabilidade do conteúdo do vídeo.
- Qual a diferença entre AEO/GEO e SEO?
- SEO busca posição em listas de resultados de buscadores. AEO e GEO buscam que a marca seja a resposta, ou uma das fontes citadas, dentro das respostas geradas por IA. Os três se complementam: um site bem resolvido em SEO tende a alimentar as fontes que os modelos consultam.
- Como a Semantic Layer mede resultados de AEO, GEO e VEO?
- Com métricas observáveis: Share of Answers, Citation Rate, precisão da descrição da marca, fontes citadas e evolução histórica por mecanismo. Na própria plataforma, mede também acessos de robôs de IA, tráfego vindo de assistentes, conversões e ROI atribuídos a IA, com integração ao GA4 e ao Search Console.
- A Semantic garante que minha empresa apareça em primeiro lugar no ChatGPT?
- Não. Ninguém controla as respostas de um LLM. O trabalho é estruturar e contextualizar as informações para que a empresa tenha melhores condições de ser compreendida, e medir essa presença com método transparente.
LLMs e agentes
- O que muda quando agentes de IA passam a consultar empresas?
- Agentes podem consultar catálogos, comparar serviços, usar APIs e executar tarefas. Para isso, precisam de dados estruturados, documentação e endpoints legíveis por máquinas.
- O llms.txt faz os modelos usarem meu site?
- Não há garantia. O llms.txt é um arquivo de documentação para sistemas de IA e faz parte de uma arquitetura maior de acessibilidade, junto com sitemaps, robots, metadados e dados estruturados.
A próxima interface da internet será conversacional.
Prepare sua empresa antes que seus dados precisem falar por você.
The semantic infrastructure for the AI era.
Prepare sua empresa para IA