Dados de treino de IA: como os modelos de linguagem aprendem e o que isso significa para os sites
Todos os modelos de linguagem, como o ChatGPT, foram treinados com enormes quantidades de textos digitais, os chamados dados de treino de IA. Quem contratar uma agência GEO ou pretender tornar os seus próprios conteúdos visíveis para o ChatGPT deve compreender de onde provêm esses dados, como influenciam o comportamento de um modelo e se o seu próprio site faz, de facto, parte desses dados.
O que são dados de treino de IA?
Os dados de treino de IA são os conjuntos de texto, imagens e outros conteúdos com os quais um modelo de IA é alimentado durante o seu desenvolvimento. A partir de milhares de milhões de palavras, o modelo aprende padrões, relações e lógica linguística, sem armazenar permanentemente as fontes individuais em texto simples. Fornecedores como a OpenAI utilizam, para o efeito, páginas web acessíveis ao público, livros digitalizados, publicações em fóruns e, além disso, conjuntos de dados licenciados, adquiridos especificamente para determinadas áreas de especialização.
Dica: Quem quiser verificar se o seu domínio aparece nos conjuntos de dados de treino mais comuns pode recorrer a ferramentas de verificação especializadas ou contactar diretamente os fornecedores.
Após o treino inicial propriamente dito, segue-se geralmente um aperfeiçoamento com feedback humano, no qual avaliadores reais classificam e corrigem as respostas, para que o modelo se torne mais útil e fiável. Os dados de treino iniciais continuam a ser a base para toda a compreensão da linguagem, enquanto o aperfeiçoamento molda sobretudo o tom de voz e a confiança.
- Textos da Web aberta
- Livros digitalizados e literatura especializada
- Dados de parceiros licenciados
- Conteúdos dos fóruns e da comunidade
- Exemplos de diálogos avaliados por pessoas
Os conteúdos do próprio site acabam por ser incluídos nos dados de treino?
O facto de um site ser efetivamente indexado depende em grande medida das configurações técnicas e do momento da publicação. Muitos rastreadores dos fornecedores de IA respeitam o ficheiro robots.txt e podem ser bloqueados ou autorizados de forma seletiva, tal como os rastreadores dos motores de busca tradicionais fazem há anos. Quem pretenda tornar os seus próprios conteúdos visíveis de forma deliberada, por exemplo, para obter mais menções nas respostas do ChatGPT, não deve, portanto, bloquear estes rastreadores de forma generalizada, mas sim controlar de forma seletiva quais as áreas do site que devem ficar acessíveis.
- O ficheiro robots.txt regula o acesso
- As meta-tags podem excluir os rastreadores
- Os paywalls impedem a leitura
- Os conteúdos mais antigos já foram, muitas vezes, registados
Por que é que isto é relevante para as empresas
Para os responsáveis de marketing, o que importa não é tanto a tecnologia em pormenor, mas sim saber se a sua própria marca aparece, de todo, nas respostas geradas pela IA. Os conteúdos que estiveram disponíveis desde cedo e de forma permanente na Web aberta têm mais hipóteses de ter servido de base de conhecimento para modelos de linguagem e, consequentemente, são mencionados com maior frequência nas respostas geradas. Este é um dos pilares da Otimização de Motores Generativos, que não se centra apenas no ranking clássico do Google, mas também na visibilidade nas respostas geradas pela IA. Uma otimização sólida do texto para SEO continua a ser a base, pois conteúdos estruturados e claramente formulados são mais fáceis de processar e citar, tanto pelos motores de busca como pelos sistemas de IA.
- Uma presença precoce na Internet aumenta as oportunidades de formação
- Dá-se preferência a textos claros e estruturados
- Verificar as menções a marcas nas respostas da IA
- O GEO complementa o SEO clássico
Dados de treino de IA em comparação com respostas em tempo real
Uma diferença importante reside no facto de os modelos de linguagem clássicos «congelarem» o seu conhecimento numa data específica: tudo o que acontece na Web a partir dessa data, o modelo, inicialmente, desconhece. Por isso, ferramentas como a Perplexity combinam um modelo treinado com uma pesquisa contínua na Web, para fornecer informações atuais que ainda não constam nos dados de treino originais. Para as empresas, isto significa que, mesmo após o treino, continua a ser importante manter uma presença e atualidade na Web aberta.
- Os dados de treino têm uma data de referência
- A pesquisa em tempo real preenche as lacunas de conhecimento
- Ambas as fontes são tidas em conta nas respostas
- Os conteúdos atuais mantêm a sua importância a longo prazo
Os direitos de autor e o debate sobre os dados de treino da IA
A utilização de conteúdos acessíveis ao público como dados de treino levanta questões jurídicas que, em muitos países, ainda não foram definitivamente esclarecidas. As editoras, os autores e os gestores de sites individuais exigem, cada vez mais, uma regulamentação mais clara sobre quem pode utilizar quais conteúdos e em que condições para o treino de modelos comerciais. Para as empresas, isso significa, pelo menos, conhecer a sua própria posição sobre esta questão, mesmo sem terem de tomar medidas legais.
Até que exista uma regulamentação uniforme, a única ferramenta prática à disposição de muitos operadores de sites é o controlo técnico através do ficheiro robots.txt e das meta-tags. Quem pretender promover ativamente a sua própria visibilidade em respostas de IA, como os resultados de pesquisa da IA do Google, terá, portanto, de continuar a permitir deliberadamente o acesso destes bots, enquanto outros operadores os bloqueiam de forma seletiva.
Alguns fornecedores disponibilizam agora os seus próprios mecanismos, através dos quais os gestores de sites podem opor-se expressamente à utilização dos seus conteúdos para fins de treino futuro, independentemente do bloqueio técnico geral através do ficheiro robots.txt. Quem conhecer esta possibilidade pode decidir por si próprio se o seu próprio site deve ou não participar neste processo.
- A regulamentação jurídica ainda está por definir em muitos locais
- As editoras exigem condições mais claras
- Conhecer a própria posição sobre o assunto
- O controlo técnico continua a ser uma ferramenta prática
Otimizar os conteúdos próprios de forma específica para os dados de treino
Quem quiser contribuir para a definição dos dados de formação futuros deve publicar conteúdos de forma a que estes sejam facilmente compreensíveis, mesmo sem contexto adicional. Definições claras, uma estrutura bem organizada e um mapa do site bem mantido, tal como descrito nos Conceitos Básicos das Ferramentas para Webmasters, facilitam aos rastreadores a indexação completa e correta dos conteúdos.
A consistência em todo o site é igualmente importante: se as informações em diferentes subpáginas forem contraditórias, diminui a probabilidade de um modelo adotar a versão correta. Manter os factos uniformes num local central compensa, portanto, tanto para as pessoas como para futuros ciclos de treino.
Páginas particularmente densas e repletas de factos, como glossários ou secções de perguntas frequentes bem atualizadas, são ideais para esta otimização, uma vez que reúnem conhecimentos essenciais de forma compacta e com uma formulação clara. A experiência mostra que estas páginas são mais facilmente indexadas de forma correta do que artigos longos, com uma estrutura narrativa e muitas informações secundárias.
- Uma estrutura clara facilita o registo
- Foram incluídas, de preferência, definições claras
- Coerência em todo o site
- As contradições reduzem as hipóteses de aceitação
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