Json Ld Structured Data: Manual de tráfego para AI Search

O JSON-LD torna o seu site legível para motores de busca e assistentes IA.

Precisa de modelos sólidos, QA e medição para que o schema aumente a visibilidade, citações IA e conversões.

Este guia fornece padrões, checklists, governança e dashboards para implementar JSON-LD com segurança em escala.

Por que o JSON-LD é importante agora

• As AI Overviews e assistentes citam fontes com dados estruturados claros. Schema em falta ou quebrado custa citações e tráfego.

• O JSON-LD mantém a marcação separada do HTML, acelerando a implementação e reduzindo o risco para equipas de conteúdo e dev.

• Os resultados avançados ainda geram cliques e confiança. O schema também reforça sinais E-E-A-T através de autores, revisores e fontes visíveis.

• Dados estruturados limpos melhoram a eficiência do rastreio e o contexto para entidades em todos os idiomas.

Princípios a seguir

• Faça corresponder valores do schema a texto visível. Sem reivindicações ocultas.

• Mantenha valores @id estáveis para entidades em todas as páginas e locais.

• Valide antes e depois do lançamento; automatize verificações em CI/CD.

• Documente propriedade, alterações e exceções. Schema quebrado mata elegibilidade rapidamente.

• Meça impacto em resultados avançados, citações IA e receita.

Tipos de schema de alto valor a priorizar

• Organization, Person e WebSite com SearchAction.

• Article, FAQPage, HowTo, Breadcrumb para hubs de conteúdo.

• Product/Service com offers, priceCurrency, availability, GTIN/SKU quando relevante.

• LocalBusiness para áreas de serviço, horários e detalhes de contacto.

• VideoObject, ImageObject, AudioObject para ativos multimédia.

• Event e Course se aplicável.

Checklist de implementação

1. Inventarie modelos e mapeie tipos de schema por modelo.

2. Defina padrões @id para Organization, Person, Product/Service e Location. Mantenha estável em todos os idiomas.

3. Adicione propriedades obrigatórias e recomendadas. Comece com documentação Google e orientação schema.org.

4. Insira JSON-LD uma vez por tipo por página. Evite duplicações e dados conflituosos.

5. Valide com Rich Results Test e validadores de schema; capture capturas de ecrã para QA.

6. Monitorize Search Console para erros e avisos. Corrija problemas críticos dentro de um sprint.

Modelos iniciais

• Organization: name, logo, url, sameAs, contactPoint, foundingDate, address (localizado), @id estável em todo o site.

• Person: name, jobTitle, affiliation, url, sameAs, image. Use para autores e revisores.

• Article: headline, description, author, datePublished, dateModified, mainEntityOfPage, image, about/mentions para entidades.

• FAQPage: pares Question/Answer correspondendo às FAQs na página; respostas com menos de 80 palavras.

• HowTo: name, description, steps, supply, tool, time e imagens. Ligue a vídeos se presentes.

• Product/Service: name, description, brand, sku/gtin, offers (price, currency, availability), dados de review se presentes.

• LocalBusiness: name, address, geo, openingHoursSpecification, telephone, areaServed, sameAs.

JSON-LD multilingue

• Localize headline, description, address, currency e inLanguage por local.

• Mantenha @id consistente em todos os idiomas; alinhe hreflang com canónicos.

• Armazene traduções em CMS/TMS para evitar desvio. Valide por idioma semanalmente.

• Evite misturar dados PT-PT com preços ou moradas PT-BR.

Governança e QA

• Mantenha um manual de schema com campos obrigatórios, exemplos e proprietários por modelo.

• Adicione validação ao CI/CD; bloqueie implementações com erros críticos em modelos prioritários.

• Execute rastreios semanais para detetar schema em falta ou quebrado. Alerte proprietários com listas de URL.

• Mantenha um registo de alterações de schema, datas e páginas afetadas.

• Treine editores para não apagar elementos na página referenciados pelo schema.

Desempenho e segurança

• Mantenha o JSON-LD leve; remova propriedades não utilizadas e evite aninhamento excessivo.

• Preserve Core Web Vitals: otimize imagens, adie scripts não críticos e teste páginas carregadas com schema.

• Evite dados contraditórios entre schema e conteúdo visível. Pode causar ações manuais.

• Para tópicos YMYL, inclua revisores e fontes na página e no schema. Adicione avisos e datas de atualização.

Plano de medição

• Rastreie elegibilidade e impressões de resultados avançados por tipo de schema na Search Console.

• Monitorize citações IA para páginas com JSON-LD forte e compare com páginas sem.

• Meça CTR e conversões em páginas que ganham resultados avançados ou citações IA.

• Rastreie contagens de erros e avisos ao longo do tempo; vise zero erros críticos em páginas prioritárias.

• Acompanhe estatísticas de rastreio para páginas de dados estruturados para garantir que bots obtêm atualizações rapidamente.

Alinhamento de pesquisa IA

• Use about/mentions para conectar conteúdo a entidades para que LLMs mapeiem factos corretamente.

• Marque autores e revisores com schema Person e ligações sameAs para reforçar confiança.

• Use FAQPage e HowTo para fornecer respostas concisas que a IA pode citar.

• Adicione VideoObject e ImageObject com legendas e transcrições para que assistentes possam referenciar visuais.

• Mantenha datas de atualidade precisas; IA prefere factos e preços atuais.

Dashboards a construir

• Saúde do schema: erros, avisos e URLs afetados por modelo com linhas de tendência.

• Resultados avançados: impressões, cliques e CTR por tipo de schema versus páginas sem schema.

• Visibilidade IA: taxa de inclusão e citação para páginas com schema validado; precisão de excerto e tempo até citação.

• Recência de rastreio: última obtenção do bot IA por URL prioritário; sinalize qualquer coisa mais antiga que dez dias.

• Influência na receita: conversões e receita de páginas ricas em schema comparadas com baseline.

Cenários de caso

• E-commerce: Adicionar schema Product e FAQPage com ofertas precisas melhorou resultados avançados e citações IA; receita por sessão em páginas marcadas aumentou 9%.

• Serviços locais: Schema LocalBusiness com áreas de serviço e horários levou a citações IA para consultas "perto de mim" e mais chamadas.

• Editor: Marcação Author com sameAs e schema de revisor em artigos YMYL aumentou citações em AI Overviews em 14% ao longo de três meses.

Casos de uso avançados

• Marcação multi-entidade: Product ligado a Organization, Brand, Review e Author para grafos de conhecimento completos.

• Schema hierárquico: Use isPartOf para conectar Articles a Collections ou Topics e reforçar estrutura de hub.

• Propriedades de entidade dinâmicas: Preencha preços, disponibilidade e datas de sistemas backend via APIs e mantenha schema atualizado.

Exemplos expandidos

• Breadcrumb com variantes de idioma: reforce hreflang e clareza de navegação.

• FAQPage + HowTo: cubra páginas multi-intenção com respostas concisas e passos.

• Bundles de produtos: use isRelatedTo e ofertas claras para reduzir ambiguidade.

• Events: inclua location, dates, offers, entidades performer/organizer para cartões avançados e respostas de assistente.

• Marcação de clip VideoObject: marque momentos-chave para ajudar assistentes a citar ou marcar vídeos com timestamp.

Ideias de experiências

• Adicione FAQPage aos principais artigos e rastreie alterações em resultados avançados, citações IA e CTR.

• Teste about/mentions para entidades em hubs vs omiti-los; meça precisão de excerto IA.

• Aplique marcação de clip em vídeos; monitorize respostas IA e impressões de vídeo.

• Compare Article sozinho vs Article+HowTo em páginas instrucionais; rastreie inclusão e envolvimento.

Checklist de resolução de problemas

• Dados estruturados em falta: verifique output CMS, ordem de script e se a implementação removeu tags.

• Pico de erros: reveja edições recentes de conteúdo que alteraram texto visível; atualize schema para corresponder.

• Queda de citação IA: confirme que rastreadores IA estão permitidos, schema corresponde ao conteúdo, atualidade está atual.

• Local errado a aparecer: audite hreflang, campos de schema localizados e ligações internas para variante correta.

Plano de formação

• Realize workshops sobre leitura de JSON-LD e erros comuns.

• Publique um manual com exemplos por modelo e glossário de propriedades.

• Crie um guia de arranque rápido mostrando onde o schema se conecta aos campos CMS.

• Celebre correções que restauram elegibilidade ou citações IA para reforçar boas práticas.

Plano operacional mensal

• Semana 1: audite erros de schema, corrija problemas críticos e valide principais páginas.

• Semana 2: implemente melhorias de schema num modelo e revalide.

• Semana 3: reveja alterações de citações IA e resultados avançados; execute uma experiência de schema.

• Semana 4: atualize documentação, atualize formação e planeie próximos modelos ou mercados do mês.

Glossário para uso consistente

• @id: identificador estável para uma entidade em todas as páginas e idiomas.

• mainEntityOfPage: URL canónico descrito pelo schema.

• about/mentions: entidades relacionadas que clarificam contexto para sistemas IA.

• propriedades obrigatórias vs recomendadas: obrigatórias desbloqueiam elegibilidade; recomendadas melhoram interpretação.

• validation gate: verificação automatizada em CI/CD que bloqueia implementações com erros críticos de schema.

Excertos JSON-LD de exemplo para adaptar

Organization e WebSite com SearchAction

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "@id": "https://example.com/#org",
  "name": "Example Co",
  "url": "https://example.com/",
  "logo": "https://example.com/logo.png",
  "sameAs": ["https://www.linkedin.com/company/example", "https://twitter.com/example"],
  "contactPoint": [{
    "@type": "ContactPoint",
    "telephone": "+351-000-0000",
    "contactType": "apoio ao cliente",
    "areaServed": "PT"
  }]
}

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "WebSite",
  "@id": "https://example.com/#website",
  "url": "https://example.com/",
  "name": "Example Co",
  "publisher": {"@id": "https://example.com/#org"},
  "potentialAction": {
    "@type": "SearchAction",
    "target": "https://example.com/search?q={search_term_string}",
    "query-input": "required name=search_term_string"
  }
}

Article com about/mentions

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "@id": "https://example.com/guide/#article",
  "mainEntityOfPage": "https://example.com/guide/",
  "headline": "Como obter SOC 2",
  "description": "Passos, modelos e evidências para preparar auditorias SOC 2.",
  "author": {"@id": "https://example.com/#person-jane"},
  "publisher": {"@id": "https://example.com/#org"},
  "datePublished": "2025-02-01",
  "dateModified": "2025-03-10",
  "image": "https://example.com/guide/cover.png",
  "about": [{"@id": "https://example.com/#entity-soc2"}],
  "mentions": [{"@id": "https://example.com/#entity-iso27001"}],
  "keywords": ["SOC 2", "conformidade de segurança"]
}

Fluxos de trabalho e armazenamento de dados

• Mantenha um registo central de IDs, definições de entidades e ligações sameAs numa folha partilhada ou DB.

• Armazene modelos de schema no controlo de versão com versionamento; exija revisões PR para alterações.

• Guarde resultados de validação e capturas de ecrã para páginas críticas após cada implementação para trilhos de auditoria.

• Registe erros de schema com URLs e proprietários; rastreie tempo de resolução para manter SLAs visíveis.

Metas SLA mensais

• Erros críticos de schema em modelos prioritários resolvidos dentro de cinco dias úteis.

• Recência de rastreador IA abaixo de dez dias nos 50 principais URLs.

• Elegibilidade de resultados avançados acima de 90% para modelos visados (FAQ, HowTo, Product, LocalBusiness).

• Zero incidentes de idioma errado em páginas localizadas por trimestre.

• Documentação e modelos revistos e atualizados trimestralmente.

Exemplo SQL para monitorizar erros de schema

SELECT
  template,
  COUNTIF(severity = 'error') AS errors,
  COUNTIF(severity = 'warning') AS warnings,
  COUNT(*) AS total_issues
FROM schema_issues
WHERE detected_at >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY template
ORDER BY errors DESC;

Una isto com proprietários para atribuir correções e rastrear conformidade SLA.

Vender dados estruturados internamente

• Mostre antes/depois: ganhos de resultados avançados, aumentos de citações IA e melhorias de conversão em páginas com schema validado.

• Quantifique poupanças de suporte quando FAQs e HowTos precisos reduzem tickets.

• Destaque mitigação de risco: menos alucinações e E-E-A-T mais claro através de schema author/reviewer.

• Ligue pedidos de orçamento a desempenho SLA e receita influenciada por páginas apoiadas por schema.

Lista de vigilância futura

• Monitorize alterações em elegibilidade de resultados avançados e documentação do Google e Bing.

• Rastreie políticas de rastreadores IA e ajuste robots/llms.txt com justificação documentada.

• Observe novos tipos de schema (ex.: segurança, sustentabilidade) relevantes para o seu setor.

• Fique atento ao suporte multimodal; expanda uso de VideoObject e ImageObject à medida que assistentes apresentam mais visuais.

Como o AISO Hub pode ajudar

• AISO Audit: revê o seu schema, deteta lacunas e prioriza correções para resultados avançados e visibilidade IA

• AISO Foundation: constrói modelos de schema, validação e dashboards para que JSON-LD permaneça limpo em todos os mercados

• AISO Optimize: aplica e testa schema juntamente com atualizações de conteúdo e UX para aumentar citações e conversões

• AISO Monitor: acompanha saúde de dados estruturados, citações IA e CWV semanalmente com alertas e resumos executivos

Conclusão

Dados estruturados JSON-LD são o seu atalho para sinais mais claros para motores de busca e assistentes IA.

Quando os modela, valida e mede o seu impacto, ganha resultados avançados, citações IA e receita.

Use este manual para implementar e governar JSON-LD com segurança em escala.

Se quer um parceiro para o configurar e manter saudável, o AISO Hub está pronto.

Metas KPI

• Erros críticos de schema em modelos prioritários: 0.

• Elegibilidade de resultados avançados para modelos visados: >90%.

• Recência de rastreador IA em URLs principais: <10 dias.

• Taxa de citação IA para páginas apoiadas por schema: a melhorar trimestre a trimestre.

• Tempo de resolução para erros de schema: menos de uma semana para páginas prioritárias.

Checklist semanal

• Valide schema nas principais páginas e corrija novos erros.

• Verifique acesso e recência de rastreador IA para URLs prioritários.

• Reveja desempenho de resultados avançados por tipo e note quedas.

• Verifique pontualmente precisão de excerto para páginas com alterações de schema.

• Registe correções, proprietários e próximos testes.