Metadados estruturados e search engine optimization: contribuições para a encontrabilidade da informação e a experiência dos usuários

Gustavo Camossi; Felipe Ivo da Silva; Felipe Augusto Arakaki; Cecilo Merlotti Rodas

doi:10.1590/1808-5245.32.147584

Autores/as

Gustavo Camossi Centro Universitário Eurípides de Marília, Universidade Estadual Paulista https://orcid.org/0000-0002-1553-1053
Felipe Ivo da Silva Universidade Federal de São Carlos https://orcid.org/0009-0005-1379-4692
Felipe Augusto Arakaki Universidade de Brasília
Cecilo Merlotti Rodas Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo https://orcid.org/0000-0002-4856-066X

DOI:

https://doi.org/10.1590/1808-5245.32.147584

Palabras clave:

metadados, search engine optimization, encontrabilidade da informação, experiência do usuário

Resumen

A crescente proeminência da informação digital impulsiona a relevância da organização, visibilidade e acessibilidade de conteúdo. Este artigo tem como objetivo geral discutir como os metadados estruturados influenciam a encontrabilidade da informação e a experiência do usuário em ambientes digitais otimizados por técnicas de Search Engine Optimization, à luz dos fundamentos da Ciência da Informação. Para tal, adotou-se uma abordagem teórica e exploratória, baseada em revisão bibliográfica e técnica de snowballing. Os resultados, analisados por meio de categorização temática, revelam que os metadados estruturados atuam como elementos na mediação entre conteúdo, mecanismos de busca e usuários. Observa-se que sua aplicação estratégica, alinhada às técnicas de Search Engine Optimization, otimiza a legibilidade algorítmica e a eficiência da recuperação informacional, enriquecendo a experiência do usuário. A pesquisa destaca a natureza interdisciplinar do tema e a importância de abordagens que conjuguem os princípios da Ciência da Informação com os requisitos técnicos da web, ressaltando o papel desses metadados como dispositivos sociotécnicos que contribuem para um ambiente digital mais acessíveis e relevantes.

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Biografía del autor/a

Gustavo Camossi, Centro Universitário Eurípides de Marília, Universidade Estadual Paulista

Mestre em Ciência da Informação - Área de concentração: Informação, Tecnologia e Conhecimento pela Universidade Estadual Paulista (Unesp). Bacharel em Administração com habilitação em Marketing pelo Centro Universitário Eurípedes de Marília (UNIVEM). Especialista em Logística pelo Centro Universitário de Lins (UNILINS), graduado em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas ( FATEC - Garça). Especialista em Ciência de Dados e Big Data pela Pontifícia Universidade Católica campos de Minas Gerias (PUC Minas).É Membro dos Grupos de Pesquisas Novas Tecnologias em Informação (GPNTI- Unesp). Tem interesse de pesquisa nas temáticas e áreas de conhecimento, como: Arquitetura da Informação digital. Usabilidade, Experiência do Usuário (UX), Search Engine Optimization (SEO), Web Semântica, Tecnologias de Informação e Comunicação aplicados a Ciência da Informação, a Biblioteconomia. Ambientes informacionais digitais.

Felipe Ivo da Silva, Universidade Federal de São Carlos

Mestre em Ciência da Informação, Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), São Carlos, São Paulo, Brasil.

Felipe Augusto Arakaki, Universidade de Brasília

Doutor e mestre em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista (UNESP), Marília, São Paulo, Brasil. Docente do curso de Biblioteconomia da Universidade de Brasília (UnB), Brasília, Distrito Federal, Brasil. Docente do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação, Universidade Federal de São Carlos (UFSCar).

Cecilo Merlotti Rodas, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo

Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista (UNESP). Docente do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP). Docente do Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação da UNESP-Marília.

Citas

ALVES, R. C. V. Metadados como elementos do processo de catalogação. 2010. Tese (Doutorado em Ciência da Informação) - Faculdade de Filosofia e Ciências, Universidade Estadual Paulista, Marília, 2010.

AN, S.; JUNG, J. J. A heuristic approach on metadata recommendation for search engine optimization. Concurrency and Computation: Practice and Experience, New Jersey, v. 33, n. 3, p. 1-10, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1002/cpe.5407. Acesso em: 3 out. 2025.

ARAKAKI, F. A. Metadados administrativos e a proveniência dos dados: modelo baseado na família PROV. 2019. Tese (Doutorado) - Faculdade de Filosofia e Ciências, Universidade Estadual Paulista, Marília, 2019.

BARDIN, L. Análise de conteúdo. São Paulo: Edições 70, 2011.

BERNERS-LEE, T. Weaving the Web. New York: Harper San Francisco, 2009.

CAMOSSI, G.; RODAS, C. M. Contribuições das técnicas de search engine optimization para encontrabilidade da informação. Encontros Bibli: Revista Eletrônica de Biblioteconomia e Ciência da Informação, Florianópolis, v. 28, p. 1-18, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5007/1518-2924.2023.e93371. Acesso em: 3 out. 2025.

CLARKE, A. SEO 2025: Learn search engine optimization with smart internet marketing strategies. Los Angeles: Independently published, 2024.

DRIVAS, I. C. et al. Big data analytics for search engine optimization. Big Data and Cognitive Computing, Basel, v. 4, n. 2, p. 1-22, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.3390/bdcc4020005. Acesso em: 25 abr. 2025.

ENZENHOFER, F. Understanding SEO: a systematic approach to search engine optimization. Viena: Full Stack Optimization, 2018.

GILLILAND, A. J. Setting the stage. In: BACA, M. (ed.). Introduction to metadata. 3. ed. Los Angeles: Getty, 2016.

GONZALEZ-GARCIA, L. et al. Enhancing knowledge graphs with microdata and LLMs: the case of Schema.org and Wikidata in touristic information. The Electronic Library, Leeds, v. 42, n. 3, p. 443-454, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1108/EL-06-2023-0160. Acesso em: 25 abr. 2025.

JOACHIMS, T. et al. Accurately interpreting clickthrough data as implicit feedback. In: ANNUAL INTERNATIONAL ACM SIGIR CONFERENCE ON RESEARCH AND DEVELOPMENT IN INFORMATION RETRIEVAL, 28.,2005. Proceedings [...]. New York: Association for Computing Machinery, 2005. p. 154-161.

KEANE, M. T.; O’BRIEN, M.; SMYTH, B. Are people biased in their use of search engines? Communications of the ACM, New York, v. 51, n. 2, p. 49-52, 2008. Disponível em: https://doi.org/10.1145/1314215.1314224. Acesso em: 25 abr. 2025.

KERNS, D. Onpage search engine optimization best practices. North Charleston: Createspace Independent Publishing Platform, 2017.

LEMOS, A. Cibercultura: tecnologia e vida social na cultura contemporânea. Porto Alegre: Sulina, 2008.

LÉVY, P. Cibercultura. São Paulo: Edições 34, 1999.

LEWANDOWSKI, D. Understanding search engines. New York: Springer Nature, 2023.

MÉNDEZ RODRÍGUEZ, E. M. Metadatos y recuperación de información: estándares, problemas y aplicabilidad en bibliotecas digitales. Gijón: Trea, 2002.

NORMAN, D. A. Design emocional: por que adoramos (ou detestamos) os objetos do dia-a-dia. Rio de Janeiro: Rocco, 2008.

PARK, M. SEO for an open access scholarly information system to improve user experience. Information Discovery and Delivery, Leeds, v. 46, n. 2, p. 77-82, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1108/IDD-08-2017-0060. Acesso em: 25 abr. 2025.

POLIGNANO, M. et al. A semantic representation of EO data for image retrieval based on natural language queries. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON REMOTE SENSING AND GEOINFORMATION OF THE ENVIRONMENT, 6., 2018. Proceedings [...]. [S. l.: s. n.], 2018.

ROA-MARTÍNEZ, S. M.; VIDOTTI, S. A. B. G.; PASTOR-SÁNCHEZ, J. A. Enriched semantic markup for postgraduate programs in Latin America. Perspectivas em Ciência da Informação, Belo Horizonte, v. 23, p. 67-88, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1590/1981-5344/3122. Acesso em: 25 abr. 2025.

SHARMA, V. SEO Mastery 2025: guide to Search Engine Optimization, Schema Markup, on-page SEO, off-page SEO. Shenzhen: Starvizion, 2025.

SILVA, F. R. Comunicação e tecnologia. Curitiba: InterSaberes, 2021.

SMITH, N. Search engines & SEO step by step: a complete guide to search engine optimization & algorithms. Los Angeles: Independently published, 2024.

TORINO, E. Arquitetura de dados no contexto da Ciência da Informação. 2023. Tese (Doutorado em Ciência da Informação) - Faculdade de Filosofia e Ciências, Universidade Estadual Paulista, Marília, 2023.

TORINO, E.; VIDOTTI, S. A. B. G.; VECHIATO, F. L. Contribuições do atributo metadados para a encontrabilidade da informação. Em Questão, Porto Alegre, v. 26, n. 2, p. 437-457, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.19132/1808-5245262.437-457. Acesso em: 25 abr. 2025.

TREVISAN, G. L.; MONTEIRO, S. D.; VIDOTTI, S. A. B. G. Search engine optimization e qualidade das fontes de informação digital: elementos construtores à busca. Perspectivas em Gestão & Conhecimento, João Pessoa, v. 9, n. 2, p. 4-23, 2019.

VECHIATO, F. L.; VIDOTTI, S. A. B. G. Encontrabilidade da informação. São Paulo: Cultura Acadêmica, 2014.

ZAMAN, G. et al. An ontological framework for information extraction from diverse scientific sources. IEEE Access, New York, v. 9, p. 42111-42124, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3063181. Acesso em: 25 abr. 2025.

ZHANG, J.; DIMITROFF, A. The impact of metadata implementation on webpage visibility in search engine results (Part II). Information Processing & Management, Amsterdam, v. 41, n. 3, p. 691-715, 2005. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ipm.2003.12.002. Acesso em: 25 abr. 2025.

ZHU, J. Unlocking potential: harnessing the power of metadata for discoverability and accessibility. Information Services and Use, Thousand Oaks, v. 43, n. 3-4, p. 249-256, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.3233/ISU-230202. Acesso em: 25 abr. 2025.