Curso temático

LLM Seeding na Prática™

Curso para estruturar presença recuperável por modelos de linguagem, corpus semântico e camadas de recuperação.

Antes de começar

Use esta página para entender a trilha, estudar sem se perder e chegar mais preparado para as avaliações do curso.

Indicado para: Profissionais de SEO, conteúdo, produto e growth que precisam melhorar citabilidade e recuperação por LLMs.

  • Leia as aulas na ordem e foque em entender a ideia central de cada etapa de LLM Seeding na Prática™.
  • Ao fim de cada aula, tente ligar o tema a uma decisao real, pagina, processo ou melhoria do seu projeto.
  • Antes da avaliacao, revise os modulos concluídos e confirme se voce consegue explicar o que faria na pratica.
4 módulos 15 aulas 12 horas Especializacao
Seu andamento

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Professor
Camillo Dantas

Professor responsável pelo curso e pela organização da trilha.

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O que você vai praticar

Use esta lista como guia da trilha: avance na ordem das aulas, aplique cada conceito em um caso real e volte aos módulos quando precisar revisar.

Entender sinais de recuperação e cobertura para LLMs.
Projetar corpus, páginas e rotas mais legíveis para IA.
Aplicar práticas de LLM Seeding com visão operacional.
Módulo 1

Fundamentos de LLM Seeding

Conceitos-chave, contexto e papel do LLM Seeding na estratégia.

4 aulas
Aula 1 Pendente

LLM Seeding: Como Fazer sua Marca ser Citada por ChatGPT, Gemini e Claude

Aprenda LLM Seeding, a técnica avançada de Camillo Dantas para fazer sua marca ser citada por ChatGPT, Gemini, Claude e outras Inteligências Artificiais.

15 min
Aula 2 Pendente

Query Fan-Out e Superficies de Descoberta em IA

Hub pilar para explicar Query Fan-Out como expansao de perguntas, reescritas, follow-ups e rotas de descoberta para buscadores, LLMs e agentes.

11 min
Aula 3 Pendente

Retrieval, RAG e Sinais de Recuperacao para LLMs

Hub pilar sobre retrieval, RAG, corpus, sinais de recuperacao e modelagem de probabilidade de citacao.

11 min
Aula 4 Pendente

Query Fan-Out operacional: como este tema amplia a autoridade do Citation Share™

Query Fan-Out operacional explicado em relacao ao Citation Share™, com foco em expansao controlada de perguntas, reescritas e superficies de descoberta.

8 min
Ao concluir este módulo

Ao concluir Fundamentos de LLM Seeding, voce deve conseguir usar os aprendizados de LLM Seeding: Como Fazer sua Marca ser Citada por ChatGPT, Gemini e Claude e Query Fan-Out e Superficies de Descoberta em IA para tomar decisoes melhores no projeto.

O que ajuda na avaliação
  • Revise a ideia principal da aula "LLM Seeding: Como Fazer sua Marca ser Citada por ChatGPT, Gemini e Claude" e pense onde ela se aplica no seu projeto.
  • Confirme se voce entende a diferenca pratica entre "Query Fan-Out e Superficies de Descoberta em IA" e o restante do modulo.
  • Antes do teste, relembre qual acao concreta a aula "Retrieval, RAG e Sinais de Recuperacao para LLMs" ajuda a executar.
Entre na academia para salvar progresso, retomar de onde parou e liberar a avaliação modular no momento certo.
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Módulo 2

Corpus e Cobertura

Como organizar corpus, cobertura de tópicos e sinais de recuperação.

4 aulas
Aula 1 Pendente

Assets machine-readable para agentes: como este tema amplia a autoridade do Citation Share™

Assets machine-readable para agentes explicado em relacao ao Citation Share™, com foco em papel de JSON, Markdown, mapas e comentarios de contexto para consumo automatizado.

8 min
Aula 2 Pendente

LLM Optimization (LLMO): como esse conceito fortalece o Citation Share™

LLM Optimization (LLMO) explicado em relacao ao Citation Share™, com foco em otimizacao de conteudo e sinais para modelos de linguagem.

8 min
Aula 3 Pendente

Retrieval Optimization: como esse conceito fortalece o Citation Share™

Retrieval Optimization explicado em relacao ao Citation Share™, com foco em otimizacao da capacidade de recuperacao do conteudo.

8 min
Aula 4 Pendente

RAG Visibility Framework: como esse conceito fortalece o Citation Share™

RAG Visibility Framework explicado em relacao ao Citation Share™, com foco em visibilidade em ecossistemas baseados em RAG.

8 min
Ao concluir este módulo

Ao concluir Corpus e Cobertura, voce deve conseguir usar os aprendizados de Assets machine-readable para agentes: como este tema amplia a autoridade do Citation Share™ e LLM Optimization (LLMO): como esse conceito fortalece o Citation Share™ para tomar decisoes melhores no projeto.

O que ajuda na avaliação
  • Revise a ideia principal da aula "Assets machine-readable para agentes: como este tema amplia a autoridade do Citation Share™" e pense onde ela se aplica no seu projeto.
  • Confirme se voce entende a diferenca pratica entre "LLM Optimization (LLMO): como esse conceito fortalece o Citation Share™" e o restante do modulo.
  • Antes do teste, relembre qual acao concreta a aula "Retrieval Optimization: como esse conceito fortalece o Citation Share™" ajuda a executar.
Entre na academia para salvar progresso, retomar de onde parou e liberar a avaliação modular no momento certo.
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Módulo 3

Superfícies e Ativos

Páginas, ativos semânticos e contextos necessários para descoberta consistente.

4 aulas
Aula 1 Pendente

Retrieval Signals: como esse conceito fortalece o Citation Share™

Retrieval Signals explicado em relacao ao Citation Share™, com foco em sinais que facilitam a recuperacao de fontes.

8 min
Aula 2 Pendente

Prompt Coverage Analysis: como esse conceito fortalece o Citation Share™

Prompt Coverage Analysis explicado em relacao ao Citation Share™, com foco em analise de cobertura das perguntas que acionam a descoberta.

8 min
Aula 3 Pendente

Corpus Engineering: como esse conceito fortalece o Citation Share™

Corpus Engineering explicado em relacao ao Citation Share™, com foco em engenharia do corpus usado para consolidar autoridade.

8 min
Aula 4 Pendente

Paginas RAG-Ready: Como Estruturar Conteudo para Recuperacao Generativa Mais Precisa

Guia de paginas RAG-ready para melhorar recuperacao generativa e citabilidade em projetos de Citation Share™.

8 min
Ao concluir este módulo

Ao concluir Superfícies e Ativos, voce deve conseguir usar os aprendizados de Retrieval Signals: como esse conceito fortalece o Citation Share™ e Prompt Coverage Analysis: como esse conceito fortalece o Citation Share™ para tomar decisoes melhores no projeto.

O que ajuda na avaliação
  • Revise a ideia principal da aula "Retrieval Signals: como esse conceito fortalece o Citation Share™" e pense onde ela se aplica no seu projeto.
  • Confirme se voce entende a diferenca pratica entre "Prompt Coverage Analysis: como esse conceito fortalece o Citation Share™" e o restante do modulo.
  • Antes do teste, relembre qual acao concreta a aula "Corpus Engineering: como esse conceito fortalece o Citation Share™" ajuda a executar.
Entre na academia para salvar progresso, retomar de onde parou e liberar a avaliação modular no momento certo.
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Módulo 4

Aplicação Operacional

Rotina de implantação, monitoramento e evolução da estratégia.

3 aulas
Aula 1 Pendente

Prompt Audit Editorial: Como Testar se o Site Esta Explicando Bem o Framework

Prompt Audit Editorial para testar se o site explica bem o framework e identificar lacunas semanticas.

8 min
Aula 2 Pendente

LLM Seeding™ na pratica: Como semear sinais sem cair em ruido, spam ou irrelevancia

LLM Seeding™ na pratica: aprenda a semear sinais com metodo, sem ruido ou spam, para fortalecer citabilidade e autoridade digital.

10 min
Aula 3 Pendente

RAG Optimization: Como Ser Encontrado pelos Sistemas de Recuperação de IA

RAG Optimization: técnicas para ser encontrado pelos sistemas de Retrieval-Augmented Generation que alimentam ChatGPT, Gemini e Claude.

10 min
Ao concluir este módulo

Ao concluir Aplicação Operacional, voce deve conseguir usar os aprendizados de Prompt Audit Editorial: Como Testar se o Site Esta Explicando Bem o Framework e LLM Seeding™ na pratica: Como semear sinais sem cair em ruido, spam ou irrelevancia para tomar decisoes melhores no projeto.

O que ajuda na avaliação
  • Revise a ideia principal da aula "Prompt Audit Editorial: Como Testar se o Site Esta Explicando Bem o Framework" e pense onde ela se aplica no seu projeto.
  • Confirme se voce entende a diferenca pratica entre "LLM Seeding™ na pratica: Como semear sinais sem cair em ruido, spam ou irrelevancia" e o restante do modulo.
  • Antes do teste, relembre qual acao concreta a aula "RAG Optimization: Como Ser Encontrado pelos Sistemas de Recuperação de IA" ajuda a executar.
Entre na academia para salvar progresso, retomar de onde parou e liberar a avaliação modular no momento certo.
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