Práticas de SSR, SEO e GEO

Aplicado a apps/website. Helpers em @vectorgen/seo-geo.

Objetivos

SSR — HTML completo para buscadores e LLMs.
SEO — robots, sitemap XML, generateMetadata, Open Graph, locales.
GEO — llms.txt, AI sitemap, vectors; crawlers de IA permitidos.

Pacote `@vectorgen/seo-geo`

Export	Uso
`buildAiAwareRobotsRules({ allowAiCrawlers })`	robots.ts (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, …)
`generateDeterministicEmbedding`	vetores placeholder até existir job real
`buildLlmsTxt`	documento llms.txt
`GEO_FEED_HEADERS` / `LLMS_TXT_HEADERS`	Cache-Control

Não inventar aggregateRating falso — só reviews reais.

Endpoints

Path	Propósito
`/robots.txt`	Allow + crawlers de IA + sitemaps
`/sitemap.xml`	URLs (com locale)
`/ai-sitemap.json`	Snippets Schema.org + embedding metadata
`/vectors.json`	Descoberta estilo RAG
`/llms.txt`	Mapa do produto
`/.well-known/ai-sitemap`	301 → `/ai-sitemap.json`
`/.well-known/llms.txt`	301 → `/llms.txt`

Cache: public, s-maxage=3600, stale-while-revalidate=86400.

Schema.org

@id estáveis: {site}#organization, #website, #softwareapplication, {pageUrl}#webpage / #article. Tipos: Organization, WebSite, SoftwareApplication, FAQPage, Article, BreadcrumbList.

Checklist Next.js

output: 'standalone'
metadata + generateMetadata por rota
revalidate em páginas de marketing
Headers de segurança + cache em next.config.js
Server components para copy indexável
Purge via /api/revalidate quando necessário

Verificação

pnpm --filter @vectorgen/website build
curl -sI http://localhost:3000/llms.txt
curl -s http://localhost:3000/ai-sitemap.json | head