Data Technology Tool

Propósito e intenção do usuário: esta ferramenta atende à necessidade de transformar sinais de dados em um plano de SEO acionável. Destina-se a gerentes de SEO, analistas de conteúdo e engenheiros de dados que realizam auditorias de sites, planejamento de conteúdo ou sprints de otimização. Resolve como transformar sinais de tráfego, engajamento, sinais técnicos e backlinks em uma pontuação de saúde do domínio, lacunas e um plano de ação priorizado. Funciona melhor como parte de um fluxo de trabalho baseado em dados para melhorar a visibilidade e o desempenho do conteúdo.
Lógica principal e recursos: a ferramenta aplica regras determinísticas para calcular uma pontuação de saúde do domínio a partir de quatro grupos de sinais: alinhamento de conteúdo, sinais técnicos, indicadores de tráfego e qualidade de backlinks. Entradas obrigatórias: domain_name, primary_keywords, date_window. Entradas opcionais/avançadas: competitor_domain, crawl_data. Recursos: avaliação de alinhamento de palavras-chave, detecção de lacunas de cobertura temática, verificações de sinais técnicos, indicadores de qualidade de backlinks e um conjunto de saídas acionáveis. Pesos: conteúdo 0,35; técnica 0,25; tráfego 0,20; backlinks 0,15; ajustáveis em modo avançado. Saídas: domain_health_score (0–100), gaps (lista), recommended_actions (lista) e payload exportável para dashboards.
Entradas e saídas: entradas incluem domain_name (string, obrigatório), primary_keywords (array de strings, obrigatório), target_pages (array de strings, opcional), date_window (string, obrigatório) e dados opcionais como competitor_domain, crawl_data, traffic_estimates. Saídas: domain_health_score (número 0–100), gaps (array de strings), recommended_actions (array de strings), interop_payload (JSON) para dashboards.
Algoritmos e cálculos: Pontuação ponderada: Score = 100 * (0,35*normalized_content + 0,25*normalized_tech + 0,20*normalized_traffic + 0,15*normalized_backlinks). Lacunas calculadas comparando palavras-chave com a cobertura de páginas e modelos de tema. Normalização via Min-Max sobre dados históricos ou intervalos padrão. Casos de borda e falhas descritos no tratamento de erros.