Conceito
Knowledge Graph
Base do Google que guarda entidades e as relações entre elas.
O portal ensina Knowledge Graph em 24 capítulos de 10 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.
- Autoridade Temática e SEO de EntidadesQuem controla o que a busca diz da empresa
- E-E-A-T e Qualidade de ConteúdoAutoridade: fazer a empresa existir como entidade para as máquinas
- Frontends com VibecodingAnimar um grafo de conhecimento amplo em movimento
- Autoridade Temática e SEO de EntidadesQuando a máquina confunde a sua empresa com outra
- GEO Universal FrameworkRegistre a empresa como entidade que o Google reconhece
- Autoridade Temática e SEO de EntidadesO vocabulário que evita projetos desconectados
- GEO para SaúdeSua identidade como entidade: Google, Doctoralia e Knowledge Graph
- Autoridade Temática e SEO de EntidadesPor que virar a fonte óbvia do seu setor
- Wikidata e Wikipedia para GEOQID como Identidade Canônica
- Autoridade Temática e SEO de EntidadesO crachá da sua empresa para as máquinas
- Wikidata e Wikipedia para GEOEcossistema Wikimedia Completo
- Autoridade Temática e SEO de EntidadesO trecho que a IA consegue usar sozinho
- Autoridade Temática e SEO de EntidadesInvestir, Contratar Fora ou Adiar: a Decisão do Conselho
- Autoridade Temática e SEO de EntidadesO plano de 90 dias que cabe na equipe
- Autoridade Temática e SEO de EntidadesO que publicar, o que ignorar e quando parar
- GEO e Knowledge GraphOnde estudiosos, empresas e colunistas discordam, e como decidir no meio da divergência
- Segundo cérebro com IALer um placar de memória sem ser enganado
- Segundo cérebro com IAQuando o preço do feriado muda, o agente fica sabendo?
- Segundo cérebro com IAQual ferramenta de memória serve para o agente da pousada
- SEO e GEO para PodcastsSite Próprio, Structured Data e Entity Graph
- Wikidata e Wikipedia para GEOFundamentos: Wikidata e Wikipedia
- Wikidata e Wikipedia para GEOModelo de Dados do Wikidata
- Wikidata e Wikipedia para GEORoadmap: Entidade Citável em 90 Dias
Em quais cursos aparece
Capítulos que definem, usam ou tratam do termo e mídias que o citam, contados por curso.
- Autoridade Temática e SEO de Entidades9 capítulos
- Wikidata e Wikipedia para GEO5 capítulos
- Segundo cérebro com IA3 capítulos
- E-E-A-T e Qualidade de Conteúdo1 capítulo
- Frontends com Vibecoding1 capítulo
- GEO e Knowledge Graph1 capítulo
- GEO para Saúde1 capítulo
- GEO Universal Framework1 capítulo
- Glossário Completo de SEO e GEO 20261 capítulo
- SEO e GEO para Podcasts1 capítulo
Onde aparece nas vídeo-aulas
Vídeo-aulas e podcasts dos cursos, com o instante em que o assunto surge. Cada horário abre o player naquele ponto. Transcrição de fala sintética gerada por IA a partir do texto do capítulo.
A fala cita o termo
O narrador diz Knowledge Graph (ou o plural) nestes instantes.
Conceitos que andam junto
Termos que aparecem com Knowledge Graph nos mesmos capítulos com frequência acima do acaso.
Termos próximos
Termos com sentido parecido com Knowledge Graph, 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.
Mesma entidade em outras bases
Endereços conferidos em 29/09/2026: a página existe e o item do Wikidata corresponde ao termo. A conferência se repete a cada 90 dias.
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.