Quais são os erros comuns de dados estruturados que prejudicam a visibilidade da IA? – Pergunte a um SEO

Os dados estruturados há muito são considerados um pilar central do SEO técnico. Ajuda os bots de pesquisa a compreender o conteúdo da sua página com um maior grau de certeza. Muitos SEOs gastaram um tempo considerável atualizando e melhorando o esquema de seus sites para refletir essa importância.

Nesta nova era de pesquisa de IA, seria compreensível para os SEOs pensarem que têm dados estruturados cobertos. No entanto, existem alguns erros muito comuns que afetam a utilidade do esquema para auxiliar na visibilidade do LLM.

A última pergunta feita em Ask An SEO foi:

“Quais são os erros mais comuns de dados estruturados que prejudicam a visibilidade da IA?”

Neste artigo, daremos uma olhada em alguns dos mal-entendidos mais comuns.

Tratar a marcação de dados estruturados como uma lista de verificação e não como uma estratégia de entidade

Um dos erros mais compreensíveis é tratar a marcação estruturada como algo que só precisa ser feito sem considerar o “por quê?” mais amplo.

Ao marcar o conteúdo para SEO, muitas vezes os profissionais de marketing procuram cobrir os principais tipos de esquema de suas páginas de forma mecânica. Afinal, o principal motivo é ajudar os motores de busca a compreender esse conteúdo com clareza.

No entanto, a chave para a pesquisa de IA é perceber que os LLMs procuram garantias de entidades e relacionamentos.

Isso significa que o uso do esquema para melhorar a visibilidade da pesquisa de IA precisa de maior consideração e de uma abordagem mais estratégica. Em vez de apenas considerar a marcação de dados estruturados como completa, se houver alguma na página, as organizações precisam perguntar: “Nossos dados estruturados tornam mais fácil para as máquinas compreenderem o contexto e o relacionamento das informações em nossa página?”

Na prática, isso se parece com o uso de esquema para reforçar a identidade da marca, a autoria do conteúdo, as entidades do produto e os relacionamentos entre eles. O objetivo é fornecer contexto ao seu site. Por exemplo, um artigo no blog de um site de comércio eletrônico pode usar artigo esquema.

Tecnicamente, esta é a implementação correta do esquema. O conteúdo dessa página é de fato um artigo. Isso ajuda os bots de pesquisa a entender que não se trata de conteúdo de produto ou comercial. É informativo. Um artigo de blog.

No entanto, o que isso não faz é fornecer a relação entre este artigo e outras entidades do site. Uma implementação melhor seria observar o esquema desta página em relação a todo o site. Por exemplo, o esquema desta página deve vincular às páginas do autor do blog. Pensar estrategicamente com dados estruturados para melhorar a visibilidade da IA ​​seria mais como conectar o artigo ao seu autor e à empresa para a qual o autor trabalha. Isso significaria que, em vez de apenas marcar o conteúdo com artigo esquema, você também gostaria de incluir autor e organização esquema.

Veja também: O gráfico de integridade: a camada de infraestrutura ausente para visibilidade de IA

Contar apenas com dados estruturados para esclarecer entidades

Pensar estrategicamente sobre o uso de esquema para visibilidade de IA significa perceber que simplesmente esclarecer que tipo de informação está na página não é suficiente. A informação que está a ser marcada precisa de estar alinhada com a informação que os LLMs podem consumir noutro local. Não é certo que o seu conteúdo marcado será a informação que os LLMs confiam como mais confiáveis.

Isso significa que parte da estratégia de marcação estruturada precisa corrigir a desinformação online.

Isso pode ser algo tão simples como sites que usam sua marca antiga ou carregam informações antigas sobre preços de seus produtos.

Marcar o nome correto da marca e os preços dos produtos em seu site pode não ser suficiente para convencer os LLMs de que seus dados são confiáveis.

Veja também: Além da soberania da marca: como construir uma fonte de verdade pronta para IA

Não usar identificadores de entidade consistentes

Os identificadores de entidade são uma forma de usar a mesma marcação de esquema em todo o site, sem a necessidade de repetir o código. Usar @id para definir uma entidade significa que você pode continuar consultando esse @id em vez de criar um novo esquema por página para essa entidade. Por exemplo, se quiser marcar referências à sua organização em múltiplas páginas e modelos, você pode simplesmente definir a entidade da organização uma vez e consultá-la nas páginas subsequentes.

No exemplo abaixo, estou marcando o organização entidade para um site falso, helensecommercestore.example.

O aspecto importante disso é “@id”: https://www.helensecommercestore.example/#organization

Este não é um URL real, mas atua como um identificador exclusivo. Ele rotula a entidade com uma abreviação que significa que os usos subsequentes deste @id trarão todas as mesmas informações da entidade originalmente descrita.

No exemplo acima, não há necessidade de redefinir a entidade. Ficará explícito para os bots que esta organização é a mesma inicialmente referenciada.

Ao fazer isso, você não apenas fornece um atalho para a codificação, mas também fornece consistência. Isso diminui o risco de informações conflitantes serem fornecidas em seu site.

Neste exemplo, pode ser que o esquema da organização tenha sido adicionado às páginas de produtos da Loja de comércio eletrônico da Helen em 2022, com o antigo nome da empresa “Loja da Helen” como o nome da organização. Considerando que o esquema na página inicial foi atualizado em 2026, com o nome da organização sendo corrigido para “Loja de comércio eletrônico de Helen”. Isso proporcionaria algum conflito para os agentes: Qual é o nome correto desta organização?

Usando um @id para o organização esquema, a atualização da página inicial teria sido herdada em todas as outras páginas usando esse @id. Ou seja, sem conflitos, sem necessidade de fornecer várias atualizações.

Usando esquema válido que não representa com precisão o conteúdo visível

Este é um risco tanto para o SEO tradicional quanto para a otimização para LLMs. O uso intencional de marcação de dados estruturados para conteúdo que não existe em uma página corre o risco de uma penalidade manual do Google. Também é simplesmente confuso para LLMs. Os sinais fornecidos aos LLMs pela marcação de esquema precisam ser reforçados pelo conteúdo da própria página. Os bots entendem que o esquema deve representar o conteúdo da página, portanto, será um sinal confuso se o conteúdo não puder ser encontrado na página à qual faz referência.

Por exemplo, para uma loja de comércio eletrônico, uma das páginas do produto é sobre uma máquina de café:

Máquina de café premium da Helen
Preço: £ 79,99
Em estoque
Nenhum comentário de cliente é mostrado na página

No entanto, a marcação do esquema diz:

Isso mostra um conflito entre as informações presentes na página e o esquema. Na página, não há referência a avaliações ou pontuação de avaliação. No entanto, o esquema refere-se diretamente a um ratingValue de 4,9 e a um reviewCount de 127.

Isso é propício para uma penalidade manual do Google e uma experiência muito confusa para bots de IA.

Permitir que dados estruturados se tornem obsoletos ou entrem em conflito com outras fontes

Da mesma forma, pode ser confuso para os bots quando o conteúdo marcado não está alinhado com o próprio esquema. Por exemplo, o esquema pode fazer referência a um produto em estoque, mas na verdade o produto está esgotado na página da web. Os sistemas de IA estão tentando estabelecer fatos. Quando as duas “afirmações” de fato se contradizem diretamente, isso reduz a confiabilidade da página web como fonte de informação sobre o produto.

Por exemplo, aqui está a mesma página da máquina de café. Desta vez o preço é a fonte do conflito.

Máquina de café premium da Helen
Preço: £ 79,99
Em estoque

O preço na página é £ 20 mais alto que o preço na marcação do esquema. Na melhor das hipóteses, esta é uma experiência confusa para os bots, na pior das hipóteses, pode impactar diretamente a satisfação do cliente e potencialmente deixá-lo sujeito a uma penalidade manual.

Resumo

No geral, há muitos bons motivos para adicionar marcação de dados estruturados ao seu site, tanto para fins de SEO quanto de GEO. No entanto, não deve ser apenas uma rotulagem ad hoc do conteúdo mais óbvio. Em vez disso, a marcação de esquema deve ser usada como parte de uma estratégia de visibilidade total da IA. Dessa forma, consistência, precisão e longevidade são muito mais fáceis de alcançar e a compreensão dos LLMs sobre suas entidades deve melhorar.

Mais recursos:

Imagem em destaque: Paul Poetry/Search Engine Journal