Schema markup e dados estruturados – frequentemente ausentes em sites bem ranqueados:
Por que schema importa mais para IA:
O Google usa sinais além do schema (links, autoridade, engajamento). Sistemas de IA dependem fortemente de dados estruturados para:
- Entender o tipo de conteúdo
- Extrair informações com confiança
- Verificar informações de entidade
- Reduzir ambiguidade
Schema que impacta IA (~10% do ranking do Perplexity):
- Article/TechArticle – Identificação do tipo de conteúdo
- FAQPage – Extração de perguntas e respostas
- HowTo – Processos passo a passo
- Organization – Reconhecimento de entidade
- Product/Service – Clareza de intenção comercial
- BreadcrumbList – Compreensão da hierarquia do site
Checklist de implementação:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "Seu Título de Página",
"datePublished": "2026-01-06",
"dateModified": "2026-01-06",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "Nome do Autor",
"url": "https://yoursite.com/author"
},
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "Sua Empresa"
}
}
Erros comuns:
- Schema que não corresponde ao conteúdo visível
- Timestamps de dateModified desatualizados
- Falta de informações sobre autor/editora (sinais E-E-A-T)
- Sem schema FAQPage em seções de FAQ
Valide com o Teste de Resultados Avançados do Google E o Schema Markup Validator.