Plataforma
Quatro pilares para uma empresa legível por IA.
Structure, Connect, AI Access e AI Knowledge: da organização das entidades ao histórico de como os modelos representam sua empresa.
01 — STRUCTURE
Estruture a empresa para ser compreendida.
Transformar informações dispersas em uma estrutura semântica compreensível por máquinas.
O que é?
Organização das entidades da empresa — marca, produtos, serviços, pessoas e conceitos — em uma estrutura consistente, relacionada e documentada.
Para quem é?
Empresas cujo conhecimento está espalhado entre site, catálogos, documentos e equipes, com descrições inconsistentes entre canais.
Qual problema resolve?
Sistemas de IA recebem sinais fragmentados e contraditórios sobre a empresa e passam a descrevê-la de forma incompleta ou imprecisa.
Como funciona?
- Inventário das entidades e das fontes onde cada uma aparece.
- Definição de uma descrição canônica e dos atributos de cada entidade.
- Relacionamento entre entidades, autores, conteúdos e evidências.
- Publicação em formatos legíveis por máquinas, como Schema.org e FAQs visíveis.
Elementos trabalhados
Entidades · Produtos · Serviços · Categorias · Especialistas · Autores · FAQs · Conteúdos · Fontes · Evidências
Evidências
A plataforma registra cada análise com data, modelo, fonte e metodologia. Casos e números públicos serão publicados somente com dados verificáveis.
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02 — CONNECT
Conecte seus ambientes.
Criar uma camada semântica sobre os ambientes existentes, sem substituir CRM, ERP, CMS ou e-commerce.
O que é?
Mapeamento e conexão dos sistemas onde os dados da empresa realmente vivem, com uma camada de significado por cima deles.
Para quem é?
Empresas com dados valiosos isolados em sistemas que não conversam entre si.
Qual problema resolve?
Dados isolados, inconsistentes ou sem normalização não podem ser disponibilizados com segurança para sistemas de IA.
Como funciona?
- Identificar quais dados existem, onde estão e como estão estruturados.
- Avaliar quais possuem valor semântico e quais podem ser disponibilizados para IA.
- Apontar dados que precisam de normalização, têm inconsistências ou estão isolados.
- Conectar as fontes à camada semântica por integrações e APIs.
Elementos trabalhados
CRM · ERP · E-commerce · CMS · Banco de dados · Catálogo · PIM · BI · APIs · Bases documentais · Sistemas internos · Knowledge bases
Evidências
A plataforma registra cada análise com data, modelo, fonte e metodologia. Casos e números públicos serão publicados somente com dados verificáveis.
Não criamos um CRM e não substituímos ERP, CRM, CMS ou e-commerce.
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03 — AI ACCESS
Prepare seus ambientes para agentes e LLMs.
Deixar os ambientes digitais acessíveis e documentados para agentes que consultam, comparam e executam tarefas.
O que é?
Preparação técnica dos ambientes digitais para serem lidos por agentes de IA: formatos legíveis por máquinas, documentação, endpoints e metadados.
Para quem é?
Empresas com catálogos, serviços ou bases de conhecimento que agentes de IA poderão consultar, comparar e utilizar.
Qual problema resolve?
Agentes poderão consultar informações, interpretar produtos, comparar empresas, usar APIs e executar tarefas — mas só com ambientes legíveis e documentados.
Como funciona?
- Auditoria de crawlability, metadados, dados estruturados e documentação.
- Publicação de sitemaps, robots, feeds e arquivos legíveis por máquinas.
- Exposição de knowledge bases e endpoints quando tecnicamente aplicável, inclusive via MCP.
- Validação contínua dos sinais técnicos por um score de prontidão.
Elementos trabalhados
APIs · Feeds · Dados estruturados · Schema.org · Knowledge bases · Documentação · Endpoints · MCP quando aplicável · llms.txt · Sitemaps · Robots · Metadados
Evidências
A plataforma registra cada análise com data, modelo, fonte e metodologia. Casos e números públicos serão publicados somente com dados verificáveis.
O llms.txt é parte de uma arquitetura de documentação para sistemas de IA. Ele não garante acesso nem influência sobre LLMs.
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04 — AI KNOWLEDGE
Descubra o que as máquinas sabem sobre sua empresa.
Registrar e analisar historicamente como modelos de IA representam empresas, produtos e mercados.
O que é?
Uma camada de inteligência que armazena perguntas, respostas, entidades, citações e fontes observadas em mecanismos de IA, organizadas como série temporal.
Para quem é?
Empresas que precisam saber como são descritas por modelos de IA e como essa descrição muda.
Qual problema resolve?
Sem histórico, não é possível saber o que os modelos sabem, o que não sabem e quais fontes estão moldando essa percepção.
Como funciona?
- Execução periódica de um conjunto definido de perguntas em múltiplos modelos.
- Extração de entidades, atributos, concorrentes e fontes citadas em cada resposta.
- Armazenamento como série temporal: empresa, pergunta, modelo, resposta, entidades, fontes, data.
- Relatórios com numerador, denominador, período e metodologia explícitos.
Elementos trabalhados
Empresas · Marcas · Produtos · Serviços · Segmentos · Categorias · Concorrentes · Entidades · Perguntas · Respostas · Citações · Fontes · Atributos · Associações
Evidências
A plataforma registra cada análise com data, modelo, fonte e metodologia. Casos e números públicos serão publicados somente com dados verificáveis.
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