O que são dados estruturados e por que mexem no seu caixa
Quando um cliente pergunta ao Google ou ao ChatGPT “qual dentista atende sábado perto do centro?”, a resposta depende do que alguma máquina conseguiu ler sobre os dentistas da região. Se o seu horário de sábado está só numa imagem ou num texto solto no rodapé, a máquina pode simplesmente não captar.
Dados estruturados resolvem esse problema. São um bloco de código, geralmente no formato JSON-LD, que segue o vocabulário Schema.org e diz de forma explícita: este é o nome, este é o endereço, este é o horário, estes são os serviços.
O visitante não vê esse código. O Google lê, e o próprio Google recomenda o formato JSON-LD na sua documentação. Como os AI Overviews e o Modo IA se apoiam no índice do Google, um site bem descrito tende a ter informações mais precisas também nessas respostas.
No ChatGPT com busca e em outros assistentes, o peso direto do schema não é documentado publicamente. O que se observa é que páginas claras, com dados consistentes, são mais fáceis de usar como fonte. Por isso, trate dados estruturados como fundação, não como atalho.
Sintomas de que seu negócio local tem um problema de dados
Muita empresa tem esse problema e não sabe. Ele não aparece como erro no site. Aparece como venda perdida.
- Clientes ligam perguntando o óbvio: “vocês abrem domingo?”, “ainda ficam naquele endereço?”.
- O Google mostra horário ou telefone antigo, mesmo depois de você ter atualizado o site.
- Uma IA cita seu endereço anterior ou mistura sua empresa com outra de nome parecido.
- Você pergunta à IA por um serviço que oferece e ela recomenda só concorrentes.
- Seu nome aparece escrito de jeitos diferentes no site, no Instagram, no perfil do Google e em guias.
- Seu site não deixa claro quais bairros ou cidades você atende, então ninguém sabe se você atende a região do cliente.
Cada sintoma desses tem o mesmo efeito: a máquina fica em dúvida. E quando a IA está em dúvida, ela tende a recomendar quem está descrito com mais clareza.
Quais tipos de schema um negócio local precisa
Você não precisa marcar tudo. Para negócio local, poucos tipos resolvem a maior parte do problema. A tabela abaixo mostra por onde começar.
| Tipo de schema | Para que serve | Exemplo de uso | Prioridade |
|---|---|---|---|
| LocalBusiness (ou subtipo) | Declara que você é um negócio físico ou que atende uma região | Dentist, Restaurant, AutoRepair, BeautySalon, LegalService | Alta |
| PostalAddress e GeoCoordinates | Endereço completo e localização exata | Rua, número, bairro, cidade, CEP, latitude e longitude | Alta |
| OpeningHoursSpecification | Horário de funcionamento por dia da semana | Seg a sex 8h às 18h, sábado 8h às 12h | Alta |
| Service ou makesOffer | Lista o que você vende ou faz | Clareamento dental, troca de óleo, corte masculino | Média |
| Organization com sameAs | Conecta o site aos seus perfis oficiais | Instagram, perfil no Google, LinkedIn, página em guias | Média |
| FAQPage | Marca perguntas e respostas da página | “Atende convênio?”, “Tem estacionamento?” | Média |
| Review e AggregateRating | Descreve avaliações | Use com cuidado: o Google não exibe estrelas de avaliações que a empresa publica sobre si mesma | Baixa |
Sempre escolha o subtipo mais específico que existir. “Dentist” diz muito mais do que “LocalBusiness”. Se quiser se aprofundar nos tipos além do básico, veja o guia de schema markup para IA.
Campos que não podem faltar
- name: o nome exatamente como aparece na fachada e no perfil do Google.
- address: endereço completo, com bairro e CEP.
- telephone: com DDD, no mesmo formato usado no resto da web.
- url e image: página oficial e uma foto real do local ou da marca.
- openingHoursSpecification: horário por dia, incluindo os dias fechados.
- areaServed: bairros ou cidades atendidos, essencial para quem atende a domicílio.
- sameAs: links dos perfis oficiais da empresa.
O dado do site precisa bater com o resto da internet
Dados estruturados descrevem o que está no seu site. Mas o Google e as IAs não olham só para o seu site. Eles cruzam o que encontram no perfil do Google, em redes sociais, em apps de delivery, em plataformas de agendamento, em guias de bairro e em sites de reclamação.
Se o seu schema diz uma coisa e o resto da web diz outra, o código não salva você. Ele vira mais uma versão conflitante.
Imagine uma pizzaria em Belo Horizonte que mudou de endereço. Atualizou o site e o schema, mas esqueceu o app de delivery, um guia gastronômico antigo e a bio do Instagram. Um assistente com busca pode encontrar três endereços diferentes e escolher o errado, ou preferir recomendar a concorrente cujos dados estão todos alinhados.
A regra prática é simples: nome, endereço e telefone idênticos em todo lugar. Isso conversa diretamente com a estratégia de GEO local para aparecer quando perguntam “melhor X na minha cidade”.
Como implementar em 6 passos
- Monte a ficha oficial da empresa. Numa planilha, registre nome, endereço, telefone, horários, serviços, área atendida e links oficiais. Essa ficha vira a fonte única de verdade.
- Escolha o subtipo certo. Procure no Schema.org o tipo mais próximo do seu negócio. Clínica, oficina, escritório e restaurante têm tipos próprios.
- Gere o código JSON-LD. Em WordPress, plugins de SEO costumam ter campos para negócio local. Em outras plataformas, um desenvolvedor resolve rápido, ou você usa um gerador de schema e cola o código no cabeçalho da página.
- Crie uma página por unidade. Se você tem mais de um endereço, cada unidade precisa da sua página com seu próprio schema, horário e telefone.
- Valide. Rode a página no Teste de pesquisa aprimorada do Google e no validador do Schema.org. Depois acompanhe a seção de melhorias no Google Search Console.
- Mantenha atualizado. Mudou horário, telefone ou serviço? Atualize site, schema e perfis no mesmo dia. Feriados e horários especiais também contam.
Um detalhe que pouca gente respeita: marque só o que está visível na página. Se o schema promete um serviço que o texto não menciona, o Google pode ignorar a marcação.
Erros comuns que anulam o trabalho
| Erro | Consequência | Correção |
|---|---|---|
| Usar só “LocalBusiness” genérico | A máquina entende menos sobre o que você faz | Trocar pelo subtipo específico |
| Schema com dados diferentes do perfil do Google | Informação conflitante, menos confiança | Alinhar tudo com a ficha oficial |
| Mesmo schema copiado em todas as unidades | Endereço e telefone errados para várias lojas | Uma página e um schema por unidade |
| Inventar avaliações no código | Risco de ação manual do Google e perda de credibilidade | Deixar avaliações para plataformas de terceiros |
| Horários desatualizados após mudança | Cliente chega e encontra a porta fechada | Revisão mensal e checklist para feriados |
| Esquecer a área atendida | Quem atende a domicílio some das perguntas por bairro | Preencher areaServed com bairros e cidades |
Dados estruturados não bastam: meça o que a IA responde
Schema garante que a máquina leia seus dados direito. Ele não garante que a IA escolha você. A recomendação depende também de avaliações, menções em sites que a IA consulta, conteúdo claro sobre seus serviços e da força dos concorrentes.
Por isso, o passo seguinte é olhar para fora: o que as IAs respondem quando um cliente pergunta pelo seu tipo de negócio? Exemplos de perguntas reais em mercados locais:
- “Qual a melhor clínica de estética em Campinas?”
- “Restaurante japonês com estacionamento em Recife que abre domingo.”
- “Oficina de confiança para câmbio automático na zona sul de São Paulo.”
- “Advogado trabalhista em Porto Alegre que atende online.”
- “Pet shop com banho e tosa que busca o cachorro em casa em Goiânia.”
Você pode fazer um teste manual hoje, seguindo o passo a passo de como saber se o ChatGPT recomenda a sua empresa. O limite do teste manual é que ele mostra uma resposta, num momento, numa IA só.
É aí que entra a medição sistemática. A Fontia faz as perguntas que seus clientes fazem ao ChatGPT, ao Gemini, ao Claude e à busca com IA, com e sem busca na web. O resultado mostra se sua marca é mencionada, em que posição, com que sentimento e quais sites a IA usou como fonte, além da comparação lado a lado com concorrentes.
Esse último ponto é o mais útil para negócio local. Se a IA está citando um guia de bairro ou um site de avaliação com seu endereço antigo, você descobre exatamente onde corrigir.
Próximos passos: corrija a base e descubra onde você está
A ordem que funciona é esta: montar a ficha oficial, alinhar nome, endereço e telefone em toda a web, implementar e validar o schema, e então medir o que as IAs respondem sobre você e sobre os concorrentes da sua região.
Sem a medição, você não sabe se o problema é dado errado, falta de menções ou um concorrente mais bem posicionado. Cada causa pede uma ação diferente, e o diagnóstico de visibilidade em IA existe justamente para separar uma coisa da outra.
O primeiro passo com a Fontia é o diagnóstico gratuito, sem cadastro e sem cartão. Você vê como as IAs falam do seu negócio hoje e recebe um plano de ação priorizado: o que publicar, onde e por quê.