O formato de conhecimento aberto do Google também pode funcionar para sites
O Google publicou um formato para transformar um corpo de conhecimento em uma pasta de arquivos markdown vinculados. Ele foi construído para dados internos da empresa e, por acidente, também resolve um problema que os sites públicos têm. No momento, o máximo que um agente de IA obtém do seu site é uma leitura simples de suas páginas, uma de cada vez. Em vez disso, esse formato cria um gráfico de como suas ideias se conectam, então tentei em meu próprio site.
O formato de conhecimento aberto do Google é um diretório de arquivos Markdown vinculados
Em 13 de junho de 2026, a equipe de dados do Google publicou o Open Knowledge Format, ou OKF, uma forma de representar um corpo de conhecimento como um diretório de arquivos markdown com uma fina camada de frontmatter YAML. Cada conceito, uma tabela, uma métrica, um runbook, uma API, obtém seu próprio documento de remarcação. Um pequeno bloco de YAML contém os campos consultáveis, tipo, título, descrição, recurso, tags e carimbo de data/hora; o corpo do markdown carrega a explicação, e os conceitos se vinculam entre si com links de markdown comuns, que o Google diz que transformam o diretório em “um gráfico de relacionamentos”. Não há tempo de execução, nem SDK, nem etapa de construção. O Google descreve um pacote em três frases: “apenas markdown”, “apenas arquivos”, “apenas frontmatter YAML”.
O alvo é o conhecimento interno da empresa, o contexto que o Google diz estar “bloqueado atrás de qualquer superfície que o criou”, e é o início, v0.1, que o Google chama de “um ponto de partida, não um padrão acabado”. Nada no anúncio menciona sites públicos. Essa lacuna é o assunto desta peça.
Em um site, um gráfico de conhecimento supera uma cópia de página plana
A versão legível pelo agente do seu site, aquela que um modelo ou navegador realmente consome, é plana. Servir cada página como markdown, como o Cloudflare faz na borda da rede, é próximo do AMP para LLMs: uma segunda cópia removida de cada página para uma máquina ler. Ele reflete o que você já tem, página por página, e descarta a mesma coisa que cada cópia página por página descarta, que é como as páginas se relacionam umas com as outras.
Um gráfico de conhecimento mantém essa camada de relacionamento. Quando seus conceitos se vinculam, um agente não apenas aprende o que cada um é, mas também como eles se relacionam entre si, que é muito do que realmente significa compreender um site. Duas páginas podem mencionar um conceito e nunca dizer a uma máquina que uma é a estrutura subjacente e a outra é o objetivo mais restrito ao lado dela. Um gráfico diz isso abertamente, nos links que a máquina segue. OKF é uma forma pronta para uso de construir esse gráfico: markdown, para que seja barato, e estruturado, para que carregue as relações.
Eu tentei o OKF no site No Hacks
Eu escrevi um pacote OKF para o site No Hacks, um arquivo markdown para cada marca, host, arquitetura Machine-First, web agente, Agent Experience Optimization, Answer Engine Optimization, llms.txt e WebMCP. Cada um segue as convenções do Google, os campos YAML na parte superior e um corpo de marcação simples abaixo. O trabalho consistia principalmente em decidir quais conceitos eram importantes e como eles se conectavam, e não em escrever os arquivos.
Um arquivo, o conceito de arquitetura Machine-First, tem a seguinte aparência:
---
type: framework
title: Machine-First Architecture
description: A framework for building websites whose full meaning is available to a machine reading them, with the human experience layered on top rather than the other way around.
resource: https://machinefirstarchitecture.com
tags: (Framework, Machine-First Architecture, Agentic Web)
timestamp: 2026-06-13
--- Machine-First Architecture is (Sani)(./sani.md)'s framework for the (agentic web)(./agentic-web.md). The core idea: build the content so a machine reading it gets the complete meaning, the facts, the structure, the relationships, and the human reading gets that same meaning with the design on top. This is why formats that strip a website to plain text, like markdown for agents and (llms.txt)(./llms-txt.md), matter. Its capability side is (WebMCP)(./webmcp.md), and its measurement side is (Agent Experience Optimization)(./agent-experience-optimization.md).
Esses links entre colchetes na parte inferior são o gráfico. Um agente que os segue descobre que o WebMCP está sob a arquitetura Machine-First, e llms.txt é o mesmo tipo de aposta, que uma cópia simples de minhas páginas nunca diz em voz alta. Nos oito arquivos, essa é toda a estrutura: conceitos e as relações entre eles.
Um pacote como este é uma segunda cópia do que o site já diz, e uma segunda cópia é uma segunda coisa para manter sincronizada. No momento em que o site muda, o pacote fica errado até que você o atualize também. Esse imposto não é exclusivo do OKF: é o que custa cada camada paralela legível por máquina, um arquivo llms.txt, um espelho de redução de suas páginas, um pacote como este. A versão que um agente lê é tão precisa quanto sua disciplina em mantê-la atualizada.
O Google não criou o OKF para isso. Seu objetivo é o conhecimento interno da empresa, e nada em seu plano aponta para sites públicos, portanto, hospedar um pacote para um agente visitante é off-label, e pode continuar assim. O leitor para quem fiz isso, um agente que busca o pacote e segue o gráfico, pode nunca aparecer. A razão para fazer isso tem que ser sem essa recompensa, e acontece: escrever o pacote me forçou a declarar claramente o que o No Hacks sabe e como suas ideias se conectam, e isso revelou lacunas que eu não teria encontrado ao escrever outra página. É a mesma disciplina da Arquitetura Machine-First: coloque seu significado em uma forma que uma máquina possa ler e você descobrirá onde estava vago.
Aonde um gráfico de conhecimento de um site pode levar
Nada do que se segue é uma previsão. É uma direção e depende de os agentes realmente lerem os gráficos de conhecimento do site, o que hoje ninguém faz. A forma ainda vale a pena ver.
O arquivo de identidade pode se transformar em um gráfico de conhecimento. Hoje, llms.txt é uma única linha que anuncia quem você é. Um pacote publicado é a versão completa dessa ideia, um mapa de tudo o que seu site sabe e como as partes se conectam, de modo que a fina camada de identidade e a camada de conhecimento estruturado se tornem uma só coisa.
Os agentes poderiam consultar esse mapa em vez de copiar suas páginas. Um agente que extrai seu pacote e segue seus links obtém uma leitura mais limpa e consciente do relacionamento do que alguém que analisa seu HTML, uma página por vez, e você tem mais voz sobre como seus próprios conceitos são representados quando uma IA descreve você.
O mapa pode até se tornar a camada canônica. A versão que uma máquina lê deixa de ser uma cópia do seu site e passa a ser a fonte, sendo as páginas humanas uma representação dela. Esse é o primeiro site totalmente automatizado para o qual a web agente tem apontado, acessado por meio de uma porta lateral que o Google abriu para dados internos.
Markdown não é novo
John Gruber criou o Markdown em 2004, com Aaron Swartz como seu testador beta, e todo o objetivo do design era a legibilidade: texto que você pode ler como está, sem renderização, que ainda é convertido de forma limpa para HTML. Duas décadas depois, ele executa o GitHub, o Reddit, grande parte da documentação que você lê e as caixas de bate-papo das próprias ferramentas de IA. Ganhou por ser legível sem ser renderizado, que é a propriedade exata que facilita a leitura de uma máquina.
Escrevo a maior parte do que escrevo nele há 15 anos, desde que o iA Writer se tornou meu principal aplicativo de escrita em setembro de 2011, portanto, uma semana em que a web legível pelo agente converge para a redução é um terreno familiar para mim, não um truque novo. O conhecimento por trás do No Hacks (projeto No Hacks OS) funciona da mesma maneira há meses: arquivos markdown com frontmatter estruturado, vinculados entre si, a forma que uma máquina pode ler e percorrer.
Os formatos voltados para a máquina continuam chegando ao mesmo terreno, llms.txt, markdown da Cloudflare e agora OKF. O próprio Google não tem a mesma opinião sobre isso. Seu lado de pesquisa chamou llms.txt de “puramente especulativo” para classificação, seu lado Chrome adicionou uma verificação llms.txt à auditoria de prontidão do agente do Lighthouse e sua equipe de dados publicou agora o OKF.
Se você quiser ver a posição do seu site, levará trinta segundos. Abra sua página mais importante e cole-a em um editor de texto simples, onde os links se transformam em palavras simples. Veja o que sobrou e encontre qualquer coisa que indique como suas ideias se relacionam com o resto do seu site, não que uma página tenha links para outra, mas o próprio relacionamento. Geralmente não há nada, e essa ausência é o que um gráfico de conhecimento preenche, independentemente de você tocar ou não no OKF.
OKF é a notícia desta semana, e o substrato abaixo dele, texto simples que uma máquina pode ler, está aqui desde 2004. O que o Google adicionou foi um padrão e um nome.
Mais recursos:
Este post foi publicado originalmente no No Hacks.
Imagem em destaque: Roman Samborskyi/Shutterstock
