SEO Multilíngue em 2026: Guia Completo de Visibilidade Global (Com Fluxos de Trabalho de Agentes IA)

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name: multilingual-market-scorer
description: Analise dados do GA4 e GSC para pontuar e classificar mercados-alvo para expansão de SEO multilíngue
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# Pontuador de Mercados Multilíngues

Pontue mercados-alvo potenciais usando dados analíticos existentes. Esta habilidade ajuda você a priorizar quais idiomas e países segmentar primeiro para SEO multilíngue.

## Pré-requisitos
- O usuário compartilhou dados do GA4 e GSC (exportações CSV de cada plataforma)
- O usuário definiu suas 5 principais palavras-chave alvo em inglês
- O usuário conhece suas restrições de negócio (regiões de envio, moedas aceitas, idiomas de suporte ao cliente)

## Entrada
1. Exportação CSV de tráfego orgânico por país do GA4
2. Exportação CSV de desempenho por país do GSC
3. As 5 principais palavras-chave alvo em inglês
4. Lista de países/regiões onde o negócio opera atualmente

## Fluxo de Trabalho

### Fase 1: Extrair sinais de demanda
- Analisar o CSV do GA4 para extrair: país, sessões orgânicas mensais, taxa de conversão por país
- Analisar o CSV do GSC para extrair: país, cliques, impressões, CTR média, posição média
- Unir os dois conjuntos de dados pelo nome do país

### Fase 2: Pontuar cada mercado
Para cada país com tráfego mensurável:
- **Pontuação de Demanda (1-5):** Com base nas sessões orgânicas mensais. <100 = 1, 100-500 = 2, 500-2000 = 3, 2000-5000 = 4, 5000+ = 5
- **Pontuação de Oportunidade (1-5):** Com base na CTR média. Abaixo de 1% = 5 (alta oportunidade — usuários encontram você, mas não conseguem ler), 1-2% = 4, 2-4% = 3, 4-7% = 2, 7%+ = 1
- **Pontuação de Adequação ao Negócio (1-5):** O usuário deve fornecer isso com base em se opera naquele país. Padrão 3 se desconhecido.

### Fase 3: Classificar e recomendar
- Multiplicar Demanda × Oportunidade × Adequação ao Negócio para uma pontuação composta (máx. 125)
- Nível 1 (60+): prioridade imediata — comece a localização para esses mercados
- Nível 2 (30–59): candidatos de segunda onda — planeje para o próximo trimestre
- Nível 3 (<30): monitorar — revisite quando os Níveis 1 e 2 estiverem no ar
- Gerar uma tabela classificada com: país, idioma principal, pontuação composta, pontuação de demanda, pontuação de oportunidade, pontuação de adequação ao negócio, estrutura de URL recomendada, número estimado de páginas a localizar

### Fase 4: Gerar um plano de ação prioritário
- Os 3 principais mercados a segmentar primeiro, com idiomas recomendados e estrutura de URL
- Lista de páginas a localizar primeiro (com base nas principais páginas do GSC para cada país)
- Contagem estimada de palavras e orçamento de tradução (usando preços atuais de API de tradução por IA)
- Risco: liste países onde existe alta demanda + baixa CTR, mas o negócio não opera — sinalize como decisões estratégicas

## Saída
Um relatório estruturado com:
1. Tabela de priorização de mercados (todos os países pontuados e classificados por nível)
2. Os 3 principais mercados recomendados com justificativa
3. Lista de páginas de localização da primeira onda (máx. 20 páginas por mercado)
4. Orçamento e cronograma estimados
5. Lacunas estratégicas sinalizadas

## Limitações
- Todas as pontuações são estimativas baseadas nos dados disponíveis — o desempenho real irá variar
- Não substitui a pesquisa de mercado no idioma nativo ou a análise competitiva local
- Os dados do GA4 e GSC refletem o desempenho atual em inglês, não a demanda latente em outros idiomas
- Não acessa APIs pagas; depende de exportações CSV fornecidas pelo usuário

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name: multilingual-keyword-research
description: Gere e valide listas de palavras-chave localizadas para qualquer idioma e país-alvo, usando tradução por IA e validação via SERP
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# Agente de Pesquisa de Palavras-Chave Multilíngue

Gere um relatório de pesquisa de palavras-chave localizado para qualquer idioma e mercado-alvo. Combina tradução por IA com etapas de validação via SERP para produzir listas de palavras-chave que refletem como os usuários reais pesquisam.

## Pré-requisitos
- O usuário definiu o país-alvo (código ISO) e o idioma
- O usuário forneceu 10-20 palavras-chave semente em inglês (ou no idioma de origem)
- O usuário tem acesso ao Google Keyword Planner, DataForSEO ou está confortável com verificações manuais na SERP
- Nenhuma chave de API é necessária para o fluxo de trabalho básico; a integração com DataForSEO é opcional para dados de volume automatizados

## Entrada
1. País-alvo (ex.: `DE`, `ES`, `JP`) e idioma (ex.: `de`, `es`, `ja`)
2. 10-20 palavras-chave semente no idioma de origem
3. Categoria de negócio ou setor (para contexto)
4. Opcional: credenciais da API DataForSEO (para dados de volume de busca automatizados)

## Fluxo de Trabalho

### Fase 1: Traduzir e expandir palavras-chave semente
Para cada palavra-chave semente:
- Gerar uma primeira tradução para o idioma-alvo usando IA (anotar qual modelo foi usado)
- Identificar 3-5 variantes naturais: sinônimos, formulações de cauda longa, formas de pergunta, terminologia local
- Sinalizar quaisquer palavras-chave onde a tradução direta provavelmente é diferente de como os locais pesquisam

### Fase 2: Validação via SERP (manual ou automatizada)
Para cada palavra-chave traduzida:
- Verificar o Google Autocomplete no domínio do Google do país-alvo — registrar as 5 principais sugestões
- Verificar "Pesquisas relacionadas" no final da SERP — registrar todos os termos relevantes
- Se o DataForSEO estiver disponível: consultar volume de busca, CPC e concorrência para cada palavra-chave
- Se o DataForSEO NÃO estiver disponível: anotar isso e fornecer instruções para consulta manual no Keyword Planner

### Fase 3: Agrupar por intenção de busca
Agrupar palavras-chave em:
- **Informacional:** "o que é X", "como fazer Y", guias, definições
- **Comercial:** "melhor X", "X vs Y", avaliações, comparações
- **Transacional:** "comprar X", "preço X", "X perto de mim", nomes de produtos
- **Navegacional:** nomes de marcas, buscas específicas de sites

### Fase 4: Priorizar
Pontuar cada grupo de palavras-chave em:
- Relevância para o negócio (1-5)
- Nível de volume estimado (Baixo/Médio/Alto — não invente números exatos se os dados da API não estiverem disponíveis)
- Nível de concorrência baseado na análise da SERP (número de páginas bem otimizadas na página 1, densidade de anúncios)
- Lacuna de conteúdo: o usuário já tem conteúdo segmentando esta palavra-chave neste idioma?

### Fase 5: Gerar um mapa de palavras-chave
Para as 20 principais palavras-chave:
- Palavra-chave no idioma-alvo
- Tradução para o inglês (para referência do usuário)
- Categoria de intenção de busca
- Nível de volume (B/M/A)
- Tipo de conteúdo recomendado (landing page, post de blog, página de produto, verbete de glossário)
- URL existente se já houver conteúdo em algum idioma que possa ser adaptado

## Saída
Um relatório estruturado de pesquisa de palavras-chave com:
1. Visão geral do mercado: total de oportunidades de palavras-chave encontradas, distribuição de intenção, resumo de volume
2. As 20 principais palavras-chave priorizadas com metadados completos
3. Mapeamento de conteúdo: quais palavras-chave correspondem a quais páginas existentes ou novas
4. Checklist de validação por falante nativo: as 10 principais palavras-chave para enviar a um falante nativo para revisão, com perguntas específicas ("[palavra-chave] soa natural? O que um local diria em vez disso?")
5. Fontes de dados usadas, datas de coleta e lacunas (palavras-chave onde os dados de volume não estavam disponíveis)

## Limitações
- A tradução de palavras-chave por IA é um ponto de partida, não uma resposta final — sempre valide com um falante nativo
- Dados de volume de busca são estimativas do provedor de dados; volumes reais variam conforme a estação e condições de mercado
- Não acessa APIs pagas de palavras-chave a menos que o usuário as tenha configurado; instruções de fallback manual são fornecidas
- Não consegue capturar gírias locais ultra-nicho ou termos emergentes sem a contribuição de um falante nativo

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name: translation-quality-check
description: Audite páginas traduzidas por IA em busca de problemas comuns de qualidade — traduções ausentes, violações de glossário, expansão de texto, lacunas de metadados e consistência de localização
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# Agente de Verificação de Qualidade de Tradução

Revise páginas traduzidas por IA ou por humanos em busca de problemas comuns de qualidade de SEO multilíngue. Produz uma lista de correções priorizada.

## Pré-requisitos
- O usuário fornece URLs ou arquivos HTML das páginas de origem e traduzidas
- O usuário fornece opcionalmente um arquivo de glossário (CSV: termo_origem, termo_alvo, observações)
- O usuário especifica o idioma de origem e o idioma-alvo

## Entrada
1. URL da página de origem ou caminho do arquivo HTML
2. URL da página traduzida ou caminho do arquivo HTML (podem ser vários idiomas-alvo)
3. Código do idioma de origem (ISO 639-1)
4. Código(s) do(s) idioma(s)-alvo (ISO 639-1)
5. Opcional: CSV de glossário para consistência terminológica
6. Opcional: guia de voz da marca ou notas de memória de tradução

## Fluxo de Trabalho

### Fase 1: Verificação estrutural
Para cada página traduzida:
- Verificar se a página tem uma URL única e traduzida (não a mesma URL da origem)
- Verificar se o atributo HTML `lang` corresponde ao idioma-alvo
- Verificar se a página serve HTML real (não tradução via JS no lado do cliente) — verificar se o texto traduzido está presente no código-fonte HTML bruto
- Verificar se todas as meta tags estão traduzidas: `<title>`, `<meta name="description">`, `<meta property="og:title">`, `<meta property="og:description">`

### Fase 2: Verificação de cobertura de conteúdo
Comparar as páginas de origem e traduzidas:
- Contar cabeçalhos `<h1>` até `<h4>` — verificar se todos estão traduzidos
- Verificar atributos `alt` de imagens — sinalizar os que ainda estão no idioma de origem
- Verificar texto de botões, rótulos de formulários, mensagens de erro, links do rodapé — estes são frequentemente esquecidos
- Verificar dados estruturados (JSON-LD) — sinalizar se o conteúdo do schema está no idioma de origem

### Fase 3: Indicadores de qualidade de tradução
Sinalizar possíveis problemas de qualidade:
- **Segmentos não traduzidos:** Blocos de texto no idioma de origem aparecendo na página traduzida
- **Expansão/truncamento de texto:** Comparar contagem de caracteres de elementos-chave (títulos, CTAs, itens de navegação). Sinalizar elementos onde o idioma-alvo é >40% mais longo (risco de truncamento nas SERPs e na interface)
- **Violações de glossário:** Se um glossário for fornecido, verificar se os termos definidos usam a tradução aprovada
- **Terminologia inconsistente:** O mesmo termo de origem traduzido de forma diferente ao longo da página (ex.: "checkout" traduzido tanto como "Kasse" quanto "Zur Kasse gehen" na mesma página em alemão)

### Fase 4: Verificação de profundidade de localização
Pontuar a página quanto à qualidade de localização (não apenas precisão de tradução):
- **Exemplos e referências:** Os estudos de caso, estatísticas e exemplos estão localizados ou ainda são centrados nos EUA/Reino Unido?
- **Moeda, datas, medidas:** Estão no formato local?
- **Marcadores culturais:** Símbolos de moeda, formatos de endereço, formatos de número de telefone
- **Imagens:** As imagens contêm texto no idioma-alvo ou ainda estão no idioma de origem?

### Fase 5: Gerar uma lista de correções priorizada
Categorizar problemas:
- **Crítico (corrigir antes do lançamento):** Hreflang ausente, título/meta não traduzidos, atributo lang errado, renderização apenas no lado do cliente
- **Alto (corrigir em até 1 semana):** Cabeçalhos não traduzidos, texto alt ausente, schema no idioma errado
- **Médio (corrigir em até 1 mês):** Terminologia inconsistente, texto de interface não traduzido, riscos de expansão de texto
- **Baixo (backlog de melhorias):** Exemplos não localizados, imagens no idioma de origem, formatos

## Saída
Um relatório de qualidade estruturado com:
1. Pontuação geral de qualidade (A–F) e resumo
2. Lista de problemas críticos (com localizações exatas dos elementos)
3. Lista de problemas de alta prioridade
4. Tabela de comparação: elemento por elemento da página de origem vs. traduzida
5. Checklist de revisão por falante nativo: seções específicas para priorizar se o orçamento for limitado
6. Tempo estimado de correção por nível de prioridade

## Limitações
- A verificação automatizada não pode avaliar naturalidade, qualidade idiomática ou nuance cultural — um falante nativo ainda é necessário para a revisão final
- A correspondência de glossário é apenas por string exata; não capturará formas flexionadas sem um glossário abrangente
- Não avalia a precisão da tradução em relação a uma tradução de referência — esta é uma verificação de cobertura e consistência, não uma avaliação de fluência

<link rel="alternate" href="https://example.com/blog/" hreflang="x-default">
<link rel="alternate" href="https://example.com/blog/" hreflang="en">
<link rel="alternate" href="https://example.com/blog/de/" hreflang="de">
<link rel="alternate" href="https://example.com/blog/es/" hreflang="es">
<link rel="alternate" href="https://example.com/blog/fr/" hreflang="fr">

<url>
  <loc>https://example.com/blog/</loc>
  <xhtml:link rel="alternate" hreflang="en" href="https://example.com/blog/"/>
  <xhtml:link rel="alternate" hreflang="de" href="https://example.com/blog/de/"/>
  <xhtml:link rel="alternate" hreflang="es" href="https://example.com/blog/es/"/>
  <xhtml:link rel="alternate" hreflang="x-default" href="https://example.com/blog/"/>
</url>

Link: <https://example.com/brochure.pdf>; rel="alternate"; hreflang="en"
Link: <https://example.com/brochure-de.pdf>; rel="alternate"; hreflang="de"

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name: hreflang-auditor
description: Rastreie e audite a implementação de hreflang em um site multilíngue inteiro — detecte links quebrados, tags de retorno ausentes, códigos inválidos, conflitos de canônica e gere relatórios prontos para correção
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# Agente de Auditoria Hreflang

Rastreie um site multilíngue e audite cada tag hreflang em relação aos requisitos do Google. Produz um relatório pronto para correção com URLs exatas, tipos de erro e classificações de gravidade.

## Pré-requisitos
- O usuário fornece a URL base do site (qualquer versão de idioma — o agente descobrirá outras via links hreflang)
- O usuário confirma qual estrutura de URL está em uso (subdiretório, subdomínio ou ccTLD)
- Nenhuma chave de API é necessária — usa requisições HTTP e parsing de HTML

## Entrada
1. URL base do site (ex.: `https://example.com/` ou `https://example.com/de/`)
2. Códigos de idioma conhecidos se nem todos forem detectáveis (ex.: `["en", "de", "es", "fr", "ja"]`)
3. Opcional: URL do sitemap se o hreflang estiver implementado via sitemaps XML
4. Opcional: lista de ignorar — padrões de URL para pular (ex.: `/tag/`, `/author/`, `/page/`)

## Fluxo de Trabalho

### Fase 1: Descobrir todas as versões de idioma
- Rastrear a URL base fornecida
- Extrair todos os links hreflang das tags `<link rel="alternate" hreflang="...">` no `<head>` do HTML
- Se o sitemap XML for fornecido, extrair também os clusters hreflang do sitemap
- Construir uma matriz idioma-página: cada URL × cada versão de idioma

### Fase 2: Validar cada página no cluster
Para cada página na matriz, verificar estas 8 regras:

1. **Autorreferenciamento:** O valor hreflang da própria página aponta para sua própria URL canônica
2. **Bidirecionalidade:** Para cada par (A→B), verificar se B→A existe
3. **Códigos válidos:** O código de idioma corresponde ao ISO 639-1; o código de região corresponde ao ISO 3166-1 Alpha-2
4. **x-default presente:** Pelo menos uma página no cluster tem `hreflang="x-default"`
5. **Alinhamento de canônica:** Cada URL hreflang é a versão canônica (não uma URL parametrizada ou alternativa)
6. **Status HTTP:** Cada URL hreflang retorna 200 (não 301, 302, 404 ou 500)
7. **Sem canônicas entre idiomas:** A canônica de cada página aponta para uma URL no mesmo idioma
8. **Correspondência do HTML lang:** O valor do atributo `<html lang="...">` é consistente com o valor hreflang da página

### Fase 3: Verificar problemas estruturais
- **Clusters inconsistentes:** Páginas que não têm o mesmo conjunto de tags hreflang que outras no seu cluster
- **Páginas órfãs:** Páginas traduzidas que existem, mas não são referenciadas por nenhum cluster hreflang
- **Redirecionamentos em cadeia:** URLs hreflang que redirecionam (301/302) — estas devem apontar diretamente para a URL final
- **Incompatibilidades de protocolo:** Inconsistências HTTP vs HTTPS no conjunto hreflang

### Fase 4: Gerar o relatório de correção
Para cada problema encontrado, gerar:
- Tipo de erro (das 8 regras acima)
- Gravidade: **Crítico** (quebra todo o cluster), **Alto** (página errada pode ser exibida), **Médio** (problema de conformidade), **Baixo** (desvio de boa prática)
- URL de origem (onde o erro foi encontrado)
- URL de destino (o link hreflang problemático)
- Instrução de correção: código exato ou mudança de configuração necessária

### Fase 5: Gerar tags hreflang corrigidas
Para clusters com erros corrigíveis:
- Gerar o conjunto corrigido de tags `<link>` para cada página
- Gerar as entradas corrigidas do sitemap XML, se aplicável
- Sinalizar clusters que não podem ser corrigidos automaticamente (ex.: páginas ausentes que precisam ser criadas primeiro)

## Saída
Um relatório de auditoria estruturado com:
1. Resumo executivo: total de páginas rastreadas, versões de idioma encontradas, erros por gravidade, pontuação geral de saúde (A–F)
2. Tabela de erros: cada erro com tipo, gravidade, URL de origem, URL de destino e instrução de correção
3. Saúde por cluster: cada cluster de páginas com aprovação/reprovação por regra
4. Código de correção autogerado: tags hreflang corrigidas para cada página quebrada
5. Plano de ação priorizado: quais erros corrigir primeiro e por quê

## Limitações
- Rastreia apenas páginas vinculadas dentro dos clusters hreflang que descobre; páginas sem tags hreflang que deveriam tê-las não serão encontradas
- Não pode corrigir páginas no lado do servidor — a saída é apenas consultiva
- Para tags hreflang renderizadas por JavaScript, a abordagem de HTML bruto não funcionará — use o método de sitemap XML em vez disso
- Não verifica se o *conteúdo* de cada versão de idioma está realmente traduzido (use o agente de qualidade de tradução para isso)

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name: international-visibility-monitor
description: Acompanhe a visibilidade de busca multilíngue em SERPs tradicionais e superfícies de resposta de IA — gere relatórios semanais ou mensais de visibilidade por idioma e mercado
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# Monitor de Visibilidade Internacional

Monitore como seu site se desempenha em vários idiomas tanto em buscas tradicionais quanto em superfícies de resposta de IA. Gera relatórios estruturados que acompanham rankings, tráfego e presença de citação de IA por mercado.

## Pré-requisitos
- Acesso ao Google Search Console (o usuário fornece exportações CSV ou concede acesso de visualização)
- Acesso ao GA4 (o usuário fornece exportações CSV de tráfego segmentado por idioma)
- Opcional: acesso à API do Ahrefs/Semrush/DataForSEO para acompanhamento automatizado de rankings
- Nenhuma chave de API é necessária para importações manuais de dados

## Entrada
1. Idiomas e países-alvo a monitorar
2. As 10-20 principais palavras-chave por idioma
3. Exportação de desempenho do GSC (CSV, filtrado por país)
4. Exportação de tráfego por idioma do GA4 (CSV)
5. Opcional: credenciais de API de acompanhamento de rankings
6. Relatório de monitoramento anterior (para comparação de tendências)

## Fluxo de Trabalho

### Fase 1: Coletar dados de busca tradicional
- Analisar CSV do GSC: extrair cliques, impressões, CTR e posição média por país e por subdiretório de idioma
- Analisar CSV do GA4: extrair sessões, conversões e taxa de engajamento por versão de idioma
- Se a API de acompanhamento de rankings estiver disponível: obter posições atuais das palavras-chave acompanhadas por país
- Se a API de acompanhamento de rankings NÃO estiver disponível: sinalizar isso e fornecer instruções de consulta manual

### Fase 2: Verificação de visibilidade de IA (manual ou automatizada)
Para cada idioma-alvo e suas 5 principais palavras-chave:
- Documentar se a marca aparece nas Google AI Overviews para essas consultas (pesquisar no domínio do Google do país-alvo)
- Se o acesso às ferramentas permitir: verificar Perplexity e ChatGPT para as mesmas consultas
- Registrar: citado ou não citado, qual URL foi citada, se a citação é precisa
- Anotar qualquer contaminação entre idiomas (ex.: URL em inglês citada para uma consulta em espanhol)

### Fase 3: Instantâneo de visibilidade dos concorrentes
Para os 3 principais concorrentes em cada mercado-alvo:
- Registrar suas posições de ranking para suas palavras-chave compartilhadas
- Verificar a presença de citação nas AI Overviews para as mesmas palavras-chave
- Sinalizar concorrentes que estão ganhando ou perdendo visibilidade mês a mês

### Fase 4: Análise de tendências
Comparar dados atuais com o período anterior:
- Mudança de tráfego por idioma (%)
- Mudança de ranking por palavra-chave acompanhada (posições ganhas/perdidas)
- Mudança na presença de citação de IA (novas citações conquistadas, citações perdidas)
- Movimento dos concorrentes (ganhos ou perdas significativas)

### Fase 5: Gerar o relatório
Gerar um relatório de visibilidade estruturado com:
1. **Painel executivo:** Uma tabela com todos os idiomas e suas principais métricas (tráfego, posição média, citações de IA, setas de tendência)
2. **Análises detalhadas por idioma:** Detalhamento por idioma das principais palavras-chave, mudanças de ranking, status de visibilidade de IA e atividade dos concorrentes
3. **Seção de alertas:** Itens de bandeira vermelha que precisam de atenção imediata — quedas de tráfego >20%, citações de IA perdidas, erros de hreflang encontrados no GSC, concorrentes ganhando nas principais palavras-chave
4. **Itens de ação:** Tarefas específicas e priorizadas com base nos achados (ex.: "Post de blog em alemão na posição 11 para 'beste Laufschuhe' — otimize e adicione links internos para entrar no top 10")

## Saída
Um relatório de monitoramento estruturado com:
1. Painel multi-idioma (todos os idiomas, principais métricas, setas de tendência)
2. Seção detalhada por idioma com rankings de palavras-chave, citações de IA e instantâneos dos concorrentes
3. Alertas de bandeira vermelha
4. Itens de ação priorizados com impacto esperado
5. Atualidade dos dados: quando cada fonte de dados foi atualizada pela última vez e lacunas onde os dados estão ausentes

## Limitações
- As verificações de visibilidade de IA são instantâneos pontuais — respostas de IA mudam com frequência e podem diferir entre consultas com minutos de intervalo
- O acompanhamento de rankings sem uma API requer consultas manuais; dados de ranking automatizados dependem da disponibilidade de API de terceiros
- Os dados do GSC e GA4 têm atraso inerente (24-48 horas para GSC, até 48 horas para GA4)
- O acompanhamento de citações de IA é observacional, não exaustivo — nenhuma ferramenta atualmente fornece cobertura completa de citações de IA em todas as plataformas