Documentação técnica

A Arquitetura MultiLipi

Uma Análise Técnica Profunda da Nossa Infraestrutura de Dupla Camada

Visão Geral

Plugins de tradução tradicionais operam na "Camada Visual" — trocando strings de texto no navegador. Embora isso satisfaça os leitores humanos, cria um ambiente caótico para rastreadores de pesquisa e agentes de IA.

MultiLipi é a primeira plataforma a projetar uma Arquitetura de Dupla Camada:

A Camada HTML

Páginas totalmente renderizadas e localizadas para humanos e Googlebot.

A Camada de Dados

Uma infraestrutura paralela e estruturada (Markdown + JSON-LD) otimizada especificamente para Modelos de Linguagem Grandes (LLMs).

Abaixo está a documentação passo a passo de como o nosso Pipeline de 10 Passos transforma um URL estático numa entidade global pronta para IA.

FASE 1

Configuração da Infraestrutura

A Fundação

Estabelecemos a camada física de roteamento e segurança antes de tocar numa única palavra de conteúdo.

Passo 1: Provisionamento Inteligente e SSL

Após a ligação, o nosso sistema identifica o seu CMS de origem (Shopify, Webflow, WordPress ou Custom Stack) para determinar o método de injeção ideal.

  • Ação: Provisionamos instantaneamente certificados SSL dedicados para os seus endpoints localizados.
  • Mecanismo: O Protocolo Seguro de Mão (TLS 1.3) garante que os dados que transitam entre o seu servidor de origem e os nossos nós de borda são encriptados, sem latência adicional no Tempo para o Primeiro Byte (TTFB).

Passo 2: Mapeamento da Arquitetura de URL

Suportamos três arquiteturas de roteamento distintas para corresponder à sua estratégia de SEO.

Opção A: Subdomínios (Implementação Mais Rápida)

Estrutura: es.example.com, fr.example.com

Melhor para: Grandes sites empresariais que necessitam de separação de responsabilidades.

Opção B: Subdiretórios (Máxima Autoridade de SEO)

Estrutura: exemplo.com/es/, exemplo.com/fr/

Mecanismo: Fornecemos um script leve de Proxy Reverso (Cloudflare Worker ou configuração Nginx) que roteia /es/ o tráfego para os nossos servidores de borda, mantendo a autoridade do domínio unificada.

Opção C: ccTLDs (Domínio Local)

Estrutura: example.es, exemplo.fr

Mecanismo: O mapeamento CNAME avançado permite que aponte domínios de países personalizados para o nosso motor de localização.

FASE 2

Processamento de Conteúdo

A Camada Neural

Separamos "Conteúdo" de "Código" para garantir uma localização perfeita sem quebrar a funcionalidade da UI.

Passo 3: Ingestão Profunda e Localização de Slugs

O nosso crawler ingere o seu HTML original e constrói um mapa de conteúdo dinâmico.

  • A Separação de Código: Analisamos o DOM para identificar nós de texto traduzíveis, enquanto "bloqueamos" atributos HTML, scripts e classes. Isto garante que o layout do seu site nunca se quebra, mesmo em idiomas da Direita para a Esquerda (RTL).
  • Tradução de Slugs: Ao contrário de proxies padrão, traduzimos o próprio caminho do URL.

    Original:example.com/products/red-running-shoes
    Localizado:es.example.com/productos/zapatillas-rojas
    Impacto:

    Aumenta a Taxa de Cliques (CTR) nos resultados de pesquisa locais, correspondendo à intenção do utilizador.

Passo 4: A Ligação Interna "Spiderweb"

Para prevenir "páginas órfãs" (um problema comum onde páginas localizadas existem mas não estão ligadas), injetamos um bloco de roteamento dinâmico.

  • Ação: A
    ou um bloco de navegação oculto é anexado ao DOM.
  • Conteúdo:

    1. Comutadores de Idioma: Ligações diretas para as versões EN, FR, DE da Atual página.
    2. Ligações Cruzadas: Ligações para outras páginas relevantes dentro do mesmo grupo de idioma.
  • Porquê: Isto garante que os bots podem rastrear continuamente toda a sua rede localizada sem encontrar becos sem saída.
FASE 3

A Camada de SEO

Conformidade com o Google

Adesão rigorosa às diretrizes de engenharia do Google para evitar penalidades por conteúdo duplicado.

Passo 5: Injeção de Tags (Hreflang & Canonical)

Modificamos automaticamente o de cada página servida para definir estritamente a sua relação com a rede.

Mapas Hreflang: Injetamos um mapa completo e localizado para cada variação de página. x-padrão e mapa localizado para cada variação de página.

<link rel="alternate" hreflang="pt" href="https://example.com/page" />
<link rel="alternate" hreflang="es" href="https://es.example.com/pagina" />

Canonicals Auto-Referenciados: A página espanhola aponta para si mesma como a fonte canónica, garantindo que o Google a indexa como um ativo único, não como um duplicado da página inglesa.

FASE 4

A Camada GEO

Infraestrutura de IA - O Molho Secreto

O "Molho Secreto". Esta fase constrói a web paralela para Agentes de IA (ChatGPT, Claude, Gemini).

Passo 6: Injeção de Identidade e Schema

Transformamos o seu site de "Strings" (texto) para "Things" (Entidades).

  • Ação: O sistema gera um script JSON-LD com base no seu Identity Graph.
  • Lógica Contextual:

    • Global: Injeta o Schema de Organização (Logótipo, Redes Sociais, Fundador) em todas as páginas.
    • Nível da Página: Deteta automaticamente tipos de conteúdo (ex.: /blog/ aciona o schema de Artigo; /produto/ aciona o schema de Produto com preço e stock).
  • Resultado: Os robôs reconhecem a sua marca como uma entidade verificada, crucial para aparecer nos Painéis de Conhecimento.

Passo 7: A Criação do "AI Twin" (Geração de Markdown)

Para cada página HTML servida a humanos, geramos um ficheiro Markdown oculto e paralelo (".md") otimizado para os limites de tokens do LLM.

O Processo de Otimização:

  1. Cabeçalho de Contexto: Injetamos um resumo "Cheat Sheet" no topo do ficheiro, fornecendo aos modelos de IA os factos chave (Quem, O Quê, Preço) nos primeiros 500 tokens.
  2. Extração de Tabelas: As tabelas HTML são convertidas em pipes Markdown limpos | Coluna | Coluna | para extração perfeita de dados.
  3. Remoção de Ruído: Todo o CSS, JavaScript e decorativo divs são removidos, deixando apenas o sinal semântico puro.

Passo 8: O Mapa do Robô (llms.txt)

Geramos e alojamos automaticamente um ficheiro a nível raiz llms.txt (por exemplo, es.example.com/llms.txt).

  • Propósito: Este é o "Mapa do Site para Robôs" padrão. Diz aos agentes de IA exatamente onde encontrar os ficheiros Markdown limpos (.md) em vez de os forçar a analisar HTML confuso.
  • Conteúdo:

    • Descrição Global do Site (Prompt do Sistema).
    • Lista de URLs prioritários apontando para as suas versões "AI Twin".
FASE 5

Segurança e Manutenção

O Ciclo

Garantir estabilidade, segurança e análises precisas.

Passo 9: Protocolo de Prevenção de Conflitos

Separamos rigorosamente a "Web Humana" da "Web da IA" para evitar conflitos de SEO.

  • A Regra: Todos os ficheiros Markdown gerados (.md) são servidos com um cabeçalho X-Robots-Tag: noindex HTTP.
  • O Porquê: Isto instrui o Googlebot a ignorar os ficheiros Markdown (evitando penalidades por conteúdo duplicado), permitindo ao mesmo tempo que os agentes de IA (como GPTBot) os consumam livremente através do mapa llms.txt mapa.

Passo 10: Análises Sentientes

Monitorizamos o desempenho da sua infraestrutura global em tempo real.

  • Observação de Bots: Os nossos registos de rede identificam pedidos específicos de rastreadores de IA (GPTBot, ClaudeBot, Perplexity), proporcionando-lhe visibilidade sobre a sua "Quota de Modelo".
  • Verificação Geográfica: Monitorizamos a "Taxa de Correspondência" — a percentagem de utilizadores de uma região específica (por exemplo, Espanha) que aterraram com sucesso na versão localizada correta (por exemplo, es.example.com).

Pronto para Experimentar a Arquitetura?

Veja como o nosso pipeline de 10 passos pode transformar o seu website numa plataforma global, pronta para IA.