Dados Estruturados
Dados estruturados são informações legíveis por máquina adicionadas a uma página da web, geralmente seguindo o vocabulário do schema.org, que descrevem o conteúdo da página (um produto, uma avaliação, uma receita) em um formato fixo para que o Google e sistemas de IA possam interpretá-la sem ambiguidade.
O termo é frequentemente usado como sinônimo de schema markup, mas os dois não são a mesma coisa. Dados estruturados é o conceito amplo de descrever uma página em um formato definido e legível por máquina; schema markup é a implementação específica com o vocabulário do schema.org, de longe a mais usada na web aberta. Na prática, quando alguém fala em dados estruturados para SEO, quase sempre está se referindo a tipos do schema.org expressos em um formato compatível. O objetivo é eliminar ambiguidade: em vez de deixar um crawler inferir que "R$ 89,90" é um preço e "4,7 de 5" é uma nota, você declara os dois como propriedades nomeadas (price, ratingValue) que qualquer parser compatível lê da mesma forma.
O Google aceita três formatos: JSON-LD, Microdata e RDFa. O JSON-LD é o recomendado porque fica dentro de um bloco de script separado do HTML visível, o que facilita a adição, a leitura e a manutenção. Os mesmos dados podem gerar um rich snippet no Google (estrelas de avaliação, preços, acordeões de perguntas frequentes) e oferecer aos motores de resposta com IA uma fonte limpa para citar, em vez de tentar extrair essas informações diretamente do texto da página.
Considere uma loja no Shopify vendendo cosméticos naturais. O template de produto exibe o título, o preço, a disponibilidade e um bloco de avaliações de clientes. Sozinha, essa página é legível para um comprador, mas pouco definida para uma máquina. Acrescentar um schema de Produto com offers e aggregateRating aninhados informa a um crawler, em termos claros, que o item custa R$ 350, está em estoque e tem uma média de 4,6 em 213 avaliações. Com isso, o produto torna-se elegível para estrelas de avaliação no snippet de busca, e esse mesmo bloco de propriedades é o que um modelo de IA mais facilmente aproveita ao resumir o produto em outro contexto.
Esse segundo uso ganha relevância a cada ano. Motores de resposta com IA como ChatGPT, Perplexity e Google AI Overviews tendem a favorecer fatos que conseguem extrair com clareza e atribuir com confiança. Um modelo que precisa raspar um preço do texto da página pode errar ou simplesmente ignorá-la; um modelo que recebe um bloco de offers rotulado tem muito mais chance de citar sua loja com precisão. Dados estruturados não garantem uma citação, mas reduzem o custo de ser compreendido, e isso costuma ser o fator decisivo para que você seja mencionado.
O aviso honesto: dados estruturados não garantem um rich snippet nem uma citação, e precisam refletir com fidelidade o que está visível na página. Marcar avaliações ou classificações que o comprador não consegue ver está em desacordo com as políticas do Google e pode gerar uma ação manual. Os dados precisam ser verdadeiros e corroborados pelo conteúdo visível, não decorativos. Trate-os como uma descrição fiel da página, nunca como um recurso para declarar algo que a página não mostra.