Conceito
Claude-SearchBot
Robô da Anthropic que navega a web para melhorar o resultado de busca.
O portal ensina Claude-SearchBot em 8 capítulos de 4 cursos gratuitos.
Definição do Glossário de SEO e GEO (ver o verbete).
Onde estudar
Onde o termo é definido
O capítulo do glossário que dá a definição.
Capítulos que usam o termo
O termo aparece escrito no texto da aula.
- GEO Universal FrameworkFirme a base de SEO antes de pensar em IA
- GEO Universal FrameworkDecida por escrito quais robôs de IA leem o site
- GEO Universal FrameworkAbra o site ao robô certo sem depender de JavaScript
- GEO Intent MappingO que mandar escrever
- GEO Universal FrameworkEntre na lista de fontes que o motor consulta
- GEO Universal FrameworkDiagnostique o site em 16 pilares antes de investir
- Gestão de Projetos GEODiagnosticar obstáculos na página da empresa
Em quais cursos aparece
Capítulos que definem, usam ou tratam do termo e mídias que o citam, contados por curso.
- GEO Universal Framework5 capítulos
- GEO Intent Mapping1 capítulo
- Gestão de Projetos GEO1 capítulo
- Glossário Completo de SEO e GEO 20261 capítulo
Conceitos que andam junto
Termos que aparecem com Claude-SearchBot nos mesmos capítulos com frequência acima do acaso.
Termos próximos
Termos com sentido parecido com Claude-SearchBot, pela comparação dos embeddings (a representação numérica do sentido de cada termo) calculados no build. É uma aproximação por sentido, não uma afirmação do autor.
Como esta página foi montada
As ligações saem do texto das aulas, recalculado a cada publicação do site. Os critérios de cada tipo de ligação:
- O capítulo do glossário em que o termo é definido.
- O termo aparece escrito no capítulo ao menos duas vezes; os 10 de maior TF-IDF por capítulo.
- O capítulo trata do tema sem escrever o termo: cosseno de ao menos 0.58 entre os embeddings (text-embedding-3-small, 512 dimensões), no máximo 3 por capítulo.
- O termo aparece ao menos duas vezes na transcrição da mídia; os 8 de maior TF-IDF por mídia, com a raridade medida nos capítulos.
- Os dois termos aparecem juntos em ao menos 3 capítulos, com coocorrência normalizada (NPMI) acima de 0,1.
- Capítulos de cursos diferentes com cosseno de ao menos 0.5 entre os embeddings (os 5 mais próximos) e cursos com cosseno de ao menos 0.45 entre as médias. Conceitos com vizinhança mútua: cada um está entre os 4 mais próximos do outro, com cosseno de ao menos 0,6 entre os embeddings já gravados no build; o conceito que ficaria sem vizinho conceito liga ao mais próximo com cosseno de ao menos 0,55 que não divide capítulo com ele. Sem nova chamada à API.