Nos últimos anos, as práticas de SEO (Search Engine Optimization) evoluíram significativamente, especialmente com as mudanças constantes nos algoritmos do Google e de outros mecanismos de busca. Em paralelo, empresas que possuem grandes volumes de conteúdo estruturado, como plataformas de aprendizado online, sites de e-commerce, marketplaces e bases de conhecimento, começaram a explorar diferentes formas de organizar seus dados para melhorar a indexação, a experiência do usuário e o engajamento geral. No contexto de um produto digital que lida com um grande volume de conteúdo textual e multimídia, como é o caso de uma EdTech ou qualquer outra empresa que dependa de um vasto repositório de informações, uma abordagem robusta para estruturar e organizar os dados se torna essencial. Aqui, entram conceitos como taxonomia, ontologia e knowledge graphs, que podem ser usados para estabelecer conexões entre diferentes entidades de informação e criar um sistema mais eficiente de recomendação e descoberta de conteúdo. Dado esse cenário, considere a seguinte situação hipotética: Uma EdTech, que atua em um mercado global e possui milhões de conteúdos educacionais (aulas, artigos, resumos, questões de provas etc.), está enfrentando problemas relacionados à descoberta de conteúdo dentro da plataforma. Os principais desafios incluem: Dificuldade na busca e navegação: Apesar do uso do ElasticSearch, os usuários frequentemente não encontram o conteúdo mais relevante para suas buscas. Isso ocorre porque os termos usados pelos estudantes variam muito e o modelo atual de busca não captura bem as variações semânticas. Engajamento baixo nas recomendações: O motor de recomendação da plataforma não está sendo eficiente para sugerir conteúdos relevantes. Muitas vezes, os estudantes recebem sugestões irrelevantes ou muito genéricas, sem personalização. SEO subótimo: As páginas de conteúdo da plataforma não estão sendo bem indexadas pelo Google, reduzindo o tráfego orgânico. O conteúdo até aparece em pesquisas externas, mas a