Entidades de pesquisa em IA: playbook de crescimento com checklists

LLMs e AI Overviews constroem respostas a partir de entidades — marcas, produtos, pessoas, locais e afirmações.

Se as suas entidades forem pouco claras, os assistentes adivinham… ou citam concorrentes.

Este guia dá-lhe um verdadeiro operating system de entidades para pesquisa em IA: discovery, modelação, schema, internal linking, alinhamento off-site e medição.

Use-o em conjunto com o nosso pilar de entidades Entity Optimization: The Complete Guide & Playbook e com o pilar de dados estruturados Structured Data: The Complete Guide for SEO & AI.

O que incluem as entidades de pesquisa em IA

• Organization: a sua marca como entidade âncora.

• Products/Services: aquilo que vende.

• People: autores, especialistas, profissionais.

• Locations: escritórios, clínicas, lojas.

• Tópicos/problemas: conceitos que resolve.

• Integrações/parceiros: outras marcas e ferramentas relacionadas.

• Relações: como tudo isto se liga no seu knowledge graph.

Porque é que as entidades impulsionam visibilidade em IA

• Desambiguação: assistentes escolhem a marca/pessoa certa mesmo com nomes semelhantes.

• Probabilidade de citação: entidades limpas e ligadas são mais fáceis de confiar e citar.

• Rich results: clareza suportada por schema melhora elegibilidade e CTR.

• Reutilização omnicanal: o mesmo grafo alimenta SERP, respostas de IA e os seus próprios chatbots/RAG.

Passo 1: discovery e priorização de entidades

• Explorar SERPs, PAA, respostas de IA, tickets de suporte e chamadas de clientes para encontrar entidades recorrentes.

• Agrupar por tema: marca, produtos/funcionalidades, indústrias, problemas, localizações, pessoas, parceiros.

• Identificar riscos de ambiguidade (nomes parecidos, variantes de idioma) e importância para receita.

• Priorizar entidades ligadas a dinheiro e confiança: marca, principais produtos/serviços, autores, localizações.

Passo 2: modelar o grafo de entidades

• Atribuir URLs @id estáveis por entidade (/products/widget-2000#product, /team/ana-silva#person).

• Definir relações: Organization → Products/Services; Person → author/reviewer; Product → integrações; LocalBusiness → eventos e profissionais.

• Acrescentar atributos: descrições, imagens, identificadores, sameAs, datas, credenciais, geo, ofertas.

• Guardar o grafo num repositório ou CMS; registar owners e data de última atualização por entidade.

Passo 3: expressar entidades no conteúdo

• Criar páginas dedicadas para entidades core; começar com definições claras e factos chave.

• Usar tabelas para especificações, credenciais ou horários para manter os factos fáceis de ler.

• Responder às perguntas principais nos primeiros 150 palavras; modelos de IA citam muitas vezes essa secção.

• Adicionar FAQs e passos HowTo quando fizer sentido; garantir alinhamento entre visibilidade on-page e schema.

Passo 4: adicionar JSON-LD e mantê-lo consistente

• Organization e WebSite em todas as páginas; @id estável, logo, sameAs.

• Product/Service com offers, identificadores e link para a marca.

• Person para autores/reviewers com sameAs e worksFor.

• LocalBusiness para localizações; Event para workshops; Article/BlogPosting com about/mentions.

• BreadcrumbList em todos os templates; SearchAction para Sitelinks searchbox quando aplicável.

• Reutilizar @id em todo o site e idiomas; documentar tudo num ID map.

Passo 5: internal linking que espelha o grafo

• Pillar pages ligam a todos os supports; supports ligam de volta ao hub e entre si quando relevante.

• Páginas de Product/Service ligam a HowTo/FAQ relacionados, integrações e case studies.

• Páginas de autor ligam a conteúdo escrito e revisto; páginas de cluster dão destaque a cartões de autor.

• Páginas de localização ligam a serviços, profissionais e eventos desse local.

• Usar anchor text descritivo com nomes de entidades e contexto.

Passo 6: propagar off-site

• sameAs: perfis de autoridade (LinkedIn, Crunchbase, GitHub, diretórios profissionais, GBP, Apple Maps). Evitar ligações low‑trust.

• PR e menções de parceiros: alinhar nomes e URLs; pedir capitalização e contexto corretos.

• Feeds de comércio e mapas: garantir que offers, NAP e horários coincidem com o schema do site.

• Entradas em Wikidata/knowledge bases quando fizer sentido para entidades notáveis.

Passo 7: monitorizar e medir

• Coverage: percentagem de entidades alvo com página, schema e sameAs.

• Elegibilidade: deteção de rich results para Article/Product/LocalBusiness/Event.

• AI citations: menções de marca/produtos/autores/localizações em AI Overviews e assistentes; registar resultados de prompts.

• CTR e conversões: comparar páginas com schema de entidade completo vs sem; segmentar por template.

• Freshness: dias desde a última atualização de bios, preços, horários, eventos.

• Taxa de erro: erros/warnings de schema por template; tempo até resolução.

Playbook de testes de prompts

• Prompts: “Who is [brand]?”, “What is [product]?”, “Where is [location]?”, “Who leads [topic] at [brand]?”, “What does [service] cost?”, “Does [brand] integrate with [tool]?”

• Correr mensalmente em AI Overviews, Perplexity, Copilot; capturar outputs e fontes.

• Se estiver errado ou em falta, tornar definições, sameAs, schema e anchors mais fortes; retestar depois de publicar.

Execução multilingue e multi‑mercado

• Um @id por entidade; traduzir name/description; usar inLanguage e hreflang.

• Localizar ofertas (moeda), horários e moradas; manter formatos ISO de data/hora no schema.

• Seguir citações por mercado; reforçar locais fracos com supports localizados e PR.

• Desambiguação cidade/região em nomes e descrições; crítico no contexto Portugal/UE.

Governação e papéis

• SEO/conteúdo: entity map, briefs e monitoring.

• Engenharia: templates, injeção de schema, enforcement de reutilização de @id, linting em CI.

• Data/ops: feeds de produtos, horários, eventos, afetação de profissionais.

• PR/brand: higiene de sameAs e menções externas.

• Analytics: dashboards para coverage, elegibilidade, citações e conversões.

Plano de rollout em 90 dias

• Semanas 1–2: auditar entidades, IDs e schema atuais; construir entity map; corrigir top 10 páginas.

• Semanas 3–4: criar/atualizar páginas para entidades core; implementar ID map e templates de schema; validar.

• Semanas 5–6: adicionar about/mentions e internal links; iniciar prompt bank; limpar sameAs.

• Semanas 7–9: expandir para restantes entidades; localizar páginas chave; configurar dashboards e alerts.

• Semanas 10–12: fazer refreshes, remover duplicados e integrar governação no processo de release.

Casos de exemplo

Plataforma SaaS

• Criou entity map para produtos, funcionalidades e autores; adicionou schema e cross‑links para docs e case studies.

• Resultado: AI Overviews começou a citar páginas de funcionalidades; CTR em product guides subiu 10 %.

Serviços locais

• Modelou Organization, localizações, profissionais e serviços; alinhou GBP e schema; criou páginas Event para workshops.

• Resultado: assistentes passaram a responder com horários e profissionais corretos; reservas aumentaram.

Checklist de troubleshooting

• @id estável e único para todas as entidades core.

• Schema alinhado com conteúdo on-page; sem factos escondidos.

• sameAs links ativos e de fontes com autoridade.

• about/mentions presentes em artigos e alinhados com o conteúdo.

• Pillar/support/internal links em vigor com anchors descritivos.

• Rich Results Test limpo numa amostra de URLs; erros triados.

• Prompt tests com respostas corretas; fixes registados.

Analytics e dashboards

• Inventário de entidades: @id, tipo, owner, last update, sameAs e estado.

• Coverage: % de páginas por template com schema obrigatório; alerts em caso de queda.

• Elegibilidade: erros/warnings por template; tempo de resolução; alvo de zero erros em templates core.

• AI citations: registar menções por entidade e mercado com exemplos de prompts; seguir evolução mensal.

• Performance: CTR e conversões por página de entidade e cluster; anotar releases de schema/conteúdo.

• Freshness: dias desde a última atualização de bios, preços, horários, eventos; destacar itens desatualizados.

Padrões de deep linking

• Usar anchors com entidade + intenção (“AI search metrics framework”) em vez de anchors genéricas.

• Adicionar módulos de conteúdo relacionado baseados em entidades partilhadas para manter crawlers e utilizadores dentro dos clusters.

• Usar breadcrumbs que refletam hierarquia de entidades (ex.: Home > Solutions > AI Search > Metrics).

• Garantir que CTAs comerciais ficam em páginas com intenção comercial; evitar forçá-los em conteúdos de descoberta.

Operação de conteúdo

• Briefs incluem entidades principais/secundárias com IDs, tipo de schema, perguntas obrigatórias e objetivos de internal linking.

• Editores verificam presença de schema, links internos e sameAs antes do publish.

• Reviewers aprovam tópicos YMYL; adicionar reviewedBy quando necessário.

• Change log atualizado em cada deployment de entidade ou schema; link para resultados de validação.

Reforço off‑site

• Sincronizar descrições de marca e produto em LinkedIn, Crunchbase, app stores e páginas de parceiros.

• Para integrações, co‑publicar páginas com parceiros com nomes e URLs consistentes; adicionar sameAs cruzados.

• Manter GBP/Apple Maps para localizações; garantir que horários e categorias estão alinhados com schema do site.

• Procurar menções de autoridade (associações de setor, conferências) que repitam os nomes canónicos.

Detalhes de localização e multilingue

• Manter um único @id por entidade entre idiomas; traduzir labels e descrições; alinhar hreflang.

• Localizar exemplos e notas de compliance; manter disclaimers alinhados com regras locais.

• Em Portugal/UE, usar EUR, formatos de data/hora locais on-page (ISO em schema) e o formato de morada esperado pelos utilizadores.

“AI answer readiness rubric” (pontuação rápida)

• Clareza de definição nas primeiras 150 palavras.

• Completude de schema e reutilização de IDs.

• about/mentions alinhados com conteúdo on-page.

• Evidência: fontes, reviewers e credenciais visíveis.

• Freshness: dateModified e dados atualizados.

• Consistência off-site: sameAs limpo.

• Internal linking: caminhos pilier/support/commercial bem implementados.

Casos alargados

Marketplace

• Entidades para sellers, produtos, categorias e buyer personas; adicionou isRelatedTo entre produtos e guias.

• Resultado: respostas de IA passaram a mostrar políticas certas de seller e specs corretas; tickets de suporte “está em stock?” diminuíram.

Serviços profissionais

• Modelou Organization, áreas de prática (Service), escritórios (LocalBusiness), partners (Person) e case studies (Article) com about/mentions.

• Resultado: AI Overviews começou a citar o escritório para áreas de prática específicas; pedidos aumentaram 8 % a partir de cluster entry pages.

Alinhamento com CRO

• Mapear CTAs à entidade: product pages para demo/compra, service pages para consulta/orçamento, location pages para chamada/marcação.

• Colocar CTAs junto de blocos de resposta que resolvem a intenção; alinhar schema offers/availability com CTAs visíveis.

• Utilizar prova social ligada a entidades (reviews, excertos de casos) perto de CTAs para reforçar confiança.

Estabilidade e performance

• Renderizar schema no servidor sempre que possível; evitar depender de scripts client-side atrasados para entidades core.

• Manter JSON-LD leve; evitar blocos duplicados e excesso de mentions.

• Fazer cache de dados de entidades vindos de sistemas origem; invalidar quando houver alterações.

• Falhar builds quando faltam campos obrigatórios; aplicar checks de @id duplicados em CI.

Cadências de governação

• Weekly: rever erros de schema, deltas de prompt tests e AI citations para top entities.

• Monthly: crawl para IDs em falta ou sameAs partidos; atualizar estatísticas ou preços desatualizados.

• Quarterly: auditar ID map, descontinuar entidades obsoletas e re-treinar equipas sobre standards.

• Incident response: owners e passos de rollback definidos quando elegibilidade ou citações caem.

Prompt bank (run monthly)

• Who is [brand] and what do they do?

• What is [product/service] and how much does it cost?

• Who is [author/expert] at [brand]?

• Where is [location] and is it open now?

• Does [brand] integrate with [partner/tool]?

• What events are coming up for [brand] in [city]?

• What results has [brand] achieved for [industry/use case]?

Implementation checklist

• Entity map com IDs, tipos, sameAs, owners e last updated.

• Páginas dedicadas para entidades core com definições answer-first e CTAs.

• JSON-LD live com IDs reutilizados; Rich Results Test limpo em amostras.

• about/mentions presentes e alinhados com entidades on-page.

• Internal links a ligar páginas pilier/support/commercial com anchors descritivos.

• Perfis off-site alinhados (GBP, LinkedIn, Crunchbase, páginas de parceiros, app stores).

• Dashboards e alerts ativos; prompt bank registada com outputs.

• Change log atualizado em cada deployment.

Dicas de performance e UX

• Começar com definições concisas e factos chave; modelos de IA citam frequentemente o início do texto.

• Usar tabelas e bullets para specs, preços, horários e credenciais para reduzir ambiguidade.

• Manter imagens limpas, rápidas e etiquetadas; assets partidos minam confiança.

• Evitar keyword stuffing; focar em clareza de entidade, evidência e frescura.

• Garantir que utilizadores mobile chegam a CTAs rapidamente; muitas queries IA vêm de mobile/voz.

Maturity roadmap

• Starter: Organization e Person schema no ar; entity map criado; primeiros prompt tests.

• Builder: Product/Service/Location schema implementados com IDs reutilizados; about/mentions adicionados; dashboards ativos.

• AI-ready: IDs multilingues alinhados; cadência mensal de prompts; AI citations registadas; change log disciplinado.

• Optimized: experiências com novos tipos de schema (Clip, Speakable), alertas de freshness automáticos e governação integrada em CI/CD.

Como a AISO Hub pode ajudar

AISO Hub transforma as suas entidades em assets prontos para IA.

Mapeamos o seu grafo, criamos templates JSON-LD, alinhamos sinais off-site e monitorizamos citações e elegibilidade.

• AISO Audit: encontrar gaps de entidades e schema, IDs em conflito e sinais fracos com um plano de correções priorizado

• AISO Foundation: implementar o modelo de entidades, registo de IDs e templates em idiomas e tipos de página

• AISO Optimize: expandir clusters, adicionar about/mentions e testar enriquecimentos de schema que aumentam citações

• AISO Monitor: acompanhar coverage, freshness e AI mentions com alerts antes que problemas destruam visibilidade

Conclusão: falar a língua da IA com entidades claras

Quando as suas entidades estão definidas, ligadas e atualizadas, assistentes de IA e motores de pesquisa citam-no mais e adivinham menos.

Construa o grafo, expresse-o em schema e conteúdo, alinhe sinais off-site e meça de forma contínua.

Clareza de entidades torna-se a sua vantagem competitiva em pesquisa baseada em IA.