Hoje, o EntityMap, um novo padrão aberto projetado para ajudar sistemas de IA a entender o conhecimento de sites com mais precisão, entrou em uma consulta pública de 33 dias. O projeto oferece às organizações uma maneira de publicar um mapa estruturado e legível por máquina do que fazem, o que oferecem, como suas principais entidades se relacionam entre si e onde estão as evidências de apoio em seu site.
O objetivo é reduzir a necessidade de sistemas de IA inferirem significado a partir de páginas da web fragmentadas, facilitando para mecanismos de busca, sistemas de recuperação e aplicações de modelos de linguagem de grande porte acessarem informações factuais diretamente da fonte. A especificação está disponível em entitymap.org/spec/v1.0. A consulta vai até 30 de junho de 2026, com lançamento oficial previsto para 1º de julho de 2026.
Desenvolvedores, editores, especialistas em dados estruturados, profissionais de recuperação de IA, profissionais de SEO e especialistas em qualidade de dados são convidados a revisar a especificação, testar a implementação e contribuir com feedback através do fórum da comunidade EntityMap e do repositório GitHub.
Fred Laurent, CTO da InLinks e Waikay, disse: "Onde um sitemap informa aos mecanismos de busca quais páginas existem em um site, o EntityMap informa aos sistemas de IA o que uma organização é, o que faz e como seu conhecimento se conecta. Os sistemas de IA estão cada vez mais sendo solicitados a resumir, recomendar e explicar organizações. Se a informação subjacente é fragmentada, incompleta ou ambígua, as máquinas são forçadas a inferir relacionamentos. O EntityMap lhes dá uma fonte estruturada de verdade para trabalhar."
Sistemas de IA estão agora sendo usados para responder perguntas que historicamente seriam feitas através de mecanismos de busca, sites, consultores profissionais ou equipes de atendimento ao cliente. No entanto, as organizações têm controle limitado sobre como esses sistemas interpretam seus sites. Os produtos, serviços, expertise, localizações, liderança, credenciamentos e relacionamentos de uma empresa podem estar espalhados por muitas páginas. Sistemas de IA frequentemente recuperam pequenos fragmentos desse conteúdo e reconstroem o significado probabilisticamente, o que pode levar a respostas incompletas, atribuição fraca ou representações imprecisas do que uma organização faz.
O EntityMap foi desenvolvido para abordar esse problema, permitindo que as organizações publiquem um único arquivo estruturado que declara entidades-chave, define relacionamentos e vincula cada afirmação de volta à sua evidência de origem. O arquivo pode ser revisado por humanos antes da publicação e depois lido por máquinas em um formato consistente.
Dixon Jones, cofundador da Waikay, disse: "A web foi construída em torno de páginas, links e prosa. A recuperação de IA precisa de uma camada mais clara de significado e evidência. O EntityMap foi projetado para ajudar as organizações a dizer: estas são as coisas que sabemos, estes são os relacionamentos entre elas, e esta é a evidência que apoia essas afirmações. Esta consulta é sobre abrir o padrão ao escrutínio. Queremos que as pessoas o testem, desafiem, implementem e ajudem a melhorá-lo antes do lançamento formal."
O EntityMap é publicado como um arquivo estruturado em um local previsível em um site. Ele identifica entidades importantes associadas a uma organização, como produtos, serviços, pessoas, tópicos, locais, afirmações ou áreas de especialização. Em seguida, mapeia os relacionamentos entre essas entidades e as vincula a páginas de apoio, permitindo que as máquinas recuperem uma visão baseada em evidências da organização, em vez de depender apenas de fragmentos de página isolados. O projeto inclui uma especificação, documentação, exemplos e ferramentas de validação. É publicado sob CC BY 4.0, sem assinatura, dependência de fornecedor ou exigência de software proprietário.
A consulta de 33 dias visa dar à comunidade técnica tempo para revisar a estrutura, testar a implementação prática e identificar melhorias antes que o padrão seja finalizado. A equipe do projeto está particularmente buscando feedback de desenvolvedores e especialistas em recuperação de IA, profissionais de dados estruturados e schema, profissionais de SEO técnico, editores e proprietários de sites, especialistas em qualidade e governança de dados, organizações preocupadas com a deturpação da IA e construtores de ferramentas interessados em criar geradores, validadores ou integrações.
R.V. Guha, um dos fundadores do Schema.org, revisou o projeto e disse: "Isso é uma coisa boa para o mundo." A primeira fase da consulta é focada na revisão técnica, implementação inicial e feedback da comunidade. Adoção mais ampla, aplicações específicas de setor e mais pesquisas seguirão após o período de consulta.
O EntityMap é relevante para qualquer organização que precise que sistemas de IA entendam suas informações com precisão. Casos de uso potenciais incluem organizações de saúde publicando informações precisas sobre serviços, tratamentos ou profissionais; empresas de serviços financeiros esclarecendo produtos, riscos, limites de aconselhamento e informações regulamentadas; organizações jurídicas, de serviços profissionais e B2B com expertise complexa; editores que desejam atribuição mais clara para seu conhecimento e conteúdo editorial; marcas preocupadas com a forma como os sistemas de IA descrevem seus produtos, pessoas ou serviços; e equipes de tecnologia construindo sistemas de geração aumentada por recuperação que precisam de dados de origem mais limpos. O projeto não foi projetado para substituir os padrões web existentes, mas sim para adicionar uma camada de evidência estruturada para sistemas de IA.
A especificação do EntityMap está disponível em entitymap.org/spec/v1.0. O fórum da comunidade e o repositório de código-fonte estão disponíveis em github.com/entitymap. Os participantes são convidados a revisar a especificação, testar a implementação, levantar questões, sugerir melhorias e contribuir para a discussão até 30 de junho de 2026.
