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04 / Estudo de caso — answer engine optimization

AEO como sistema de entrega, não checklist.

AEO.js e AEO Checker conectam diagnóstico à implementação: política de crawler, descoberta canônica, sinais de entidade, structured data, hierarquia de conteúdo e exports machine-readable são testados como um sistema.

Papel
Criador / fullstack
Período
2026 — presente
Produtos
Framework + scanner
Status
Produção
2 Superfícies Framework de implementação + scanner diagnóstico
EN/PT Publicação Rotas localizadas canônicas e hreflang
JSON-LD Camada de entidades Claims estruturados ligados ao conteúdo visível
CI Verificação Artefatos de descoberta validados no build
04.1 / O problema

Um site pode parecer correto para uma pessoa enquanto se contradiz para crawlers: sitemaps velhos, canonicals incorretos, índices machine-readable duplicados e schema prometendo fatos que a página não sustenta.

04.2 / O sistema
  1. 01

    O scanner identifica falhas concretas de crawl, metadata, entidade e conteúdo em vez de produzir apenas um score genérico.

  2. 02

    O framework gera superfícies de descoberta consistentes para Astro e Next.js mantendo ownership canônico explícito.

  3. 03

    Copy visível, JSON-LD, sitemaps, hreflang, llms.txt e AI indexes são tratados como projeções do mesmo modelo de conteúdo.

  4. 04

    Gates de build capturam URLs velhas, outputs duplicados, alternates ausentes e claims estruturados sem suporte antes do deploy.

04.3 / Resultado

AEO vira trabalho de engenharia inspecionável: cada claim tem fonte visível, cada rota tem uma identidade canônica e cada superfície machine-readable pode ser verificada antes de chegar à produção.