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Mapas semânticos
Mapas de dispersão que dispõem prompts, consultas de fan-out e páginas citadas por significado, para você ver quais temas os mecanismos conectam, quem é dono de cada grupo e onde suas páginas ficam.
Definição
Mapa semântico
Por que um mapa em vez de uma tabela#
As tabelas dizem quais páginas são citadas. Um mapa mostra por quê: se as páginas citadas estão perto da pergunta, se sua página está na mesma vizinhança ou de lado, e quais grupos de perguntas ninguém no seu site cobre. A distância no mapa é distância de significado, então a pergunta “minha página trata do mesmo assunto que as páginas vencedoras?” vira algo que você pode ver.
Como um mapa é construído#
- Coletar o texto. O prompt, suas consultas de fan-out e as páginas citadas divididas em elementos (título, cabeçalhos H1 a H6 e parágrafos).
- Gerar embeddings. Cada trecho de texto vira um vetor. Os vetores de página são guardados em cache por URL e compartilhados entre mapas, e texto inalterado não é processado de novo.
- Projetar. Os vetores são projetados em duas dimensões (UMAP), de modo que textos parecidos fiquem próximos.
- Agrupar. Os pontos são agrupados com HDBSCAN, limitados a 10 grupos, e cada grupo recebe um rótulo curto de tema.
Os mapas se reconstroem sozinhos depois que uma execução altera o conjunto de fan-out de um prompt, então um prompt inalterado não custa nada. O mapa do domínio inteiro é atualizado no máximo uma vez por dia. Você também pode usar Regenerate em qualquer mapa manualmente; o resultado anterior continua na tela até o novo ficar pronto.
Os três mapas#
| Mapa | Onde | O que dispõe |
|---|---|---|
| Semantic scatter map | Detalhe do prompt | Um prompt, suas consultas, as URLs citadas e o conteúdo das páginas delas |
| Domain semantic map | Dashboard | Todos os prompts, todas as consultas de fan-out e os títulos das URLs ranqueadas do domínio |
| Semantic map (ChatGPT Ads) | Dashboard do ChatGPT Ads, páginas de campanha e de grupo de anúncios | Context hints, as páginas que seus anúncios visam e as consultas que o ChatGPT deriva |
Semantic scatter map (por prompt)#
Os pontos têm tipos: Prompt, Query, URL, Title, H1 a H6 e Paragraph, e você pode ativar ou desativar cada tipo. As páginas citadas são coloridas por domínio: os 8 principais domínios por citações recebem uma cor e o resto fica em cinza. Suas próprias páginas são marcadas you. Use o filtro de domínio para isolar um domínio ou ocultá-lo.
O tamanho do ponto é uma Score de 0 a 100 por domínio, uma pontuação de posição ponderada que premia domínios citados com frequência, no alto da resposta e recentemente:
- cada citação é ponderada pela sua posição (uma citação em #1 pesa mais que uma em #5);
- as citações mais antigas decaem com uma meia-vida de 14 dias;
- a soma é multiplicada pela parcela das execuções em que o domínio foi citado;
- o melhor domínio é escalado para 100 e os demais em relação a ele.
A pontuação é calculada quando você vê o mapa, então reflete o período atual mesmo que o mapa tenha sido construído na semana passada.
Cada construção rastreia até 30 das páginas citadas mais recentes. As páginas que não podem ser acessadas ou lidas são ignoradas, e o mapa informa quantas.
Domain semantic map#
O mapa do dashboard coloca todo prompt, consulta de fan-out e título de página ranqueada do domínio em um único espaço. Alterne Prompts, Fan-out queries e Page titles, e clique em um ponto para abrir o prompt dele. Os grupos aqui são suas áreas de tema como os mecanismos as veem. Um grupo cheio de prompts e consultas de fan-out sem títulos de páginas suas é um tema sobre o qual perguntam a você e você não escreveu.
Semantic map do ChatGPT Ads#
Se você conectou o ChatGPT Ads, o dashboard de anúncios mostra context hints (triângulos), elementos das páginas de destino para onde seus anúncios apontam (losangos: título, H1 e H2) e seus prompts rastreados com suas consultas de fan-out (círculos pequenos), coloridos por grupo de anúncios. É uma única projeção para toda a conta de anúncios, então os pontos ficam no lugar quando você passa da conta para uma campanha ou um grupo de anúncios. Use-o para conferir se as dicas de um grupo de anúncios estão perto da página de destino e se qualquer uma das duas está perto da demanda real. As páginas de destino só são vetorizadas quando você pede, porque uma página inteira custa centenas de embeddings.
Como ler um mapa#
- Veja onde suas páginas ficam. Se os títulos das suas páginas estão em um grupo diferente do prompt, a página trata de outra coisa, do ponto de vista do mecanismo.
- Encontre os grupos densos sem pontos “you”. São os temas em que as páginas dos concorrentes respondem às perguntas e as suas não.
- Compare o prompt com as vencedoras. As páginas citadas próximas do prompt e de suas consultas estão ali por afinidade de tema. As páginas citadas distantes costumam vencer por autoridade e são mais difíceis de deslocar apenas com conteúdo.
- Combine com a cobertura. A cobertura de prompts transforma os mesmos vetores em uma lista: quais subperguntas estão covered, partial ou uncovered.
Custo#
Cada construção de mapa custa 0,005 crédito mais uma quantia muito pequena por novo embedding. Reconstruir um mapa cujo texto não mudou reaproveita os vetores em cache. Veja créditos.