GlossaryAvaliações
Classificação Agregada (aggregateRating)
A classificação agregada é a pontuação média calculada a partir de todas as avaliações de um produto, e a propriedade schema.org com o mesmo nome que permite aos motores de busca apresentar essa média como estrelas junto ao resultado, condensando múltiplas avaliações num único número citável.
Também aggregateRating, Aggregate Rating, pontuação média, classificação média
FórmulaClassificação agregada = soma das classificações / número de classificações
Enquanto métrica, a classificação agregada reduz todas as avaliações de uma página de produto a um único valor, normalmente apresentado numa escala de zero a cinco com o número de avaliações ao lado. Enquanto marcação schema.org, o tipo aggregateRating transporta esse valor num formato legível por máquinas, sendo a peça que os motores de busca lêem para decidir se apresentam estrelas junto ao resultado. A média é apenas metade do sinal: o número de avaliações ao lado informa o peso que essa média merece. Um 4,9 com seis avaliações e um 4,6 com oitocentas não representam a mesma afirmação, e os compradores lêem-nos de forma diferente mesmo quando o número de destaque parece mais alto.
O Google exige que a marcação inclua um ratingValue e um reviewCount ou ratingCount, e impõe uma regra clara: o número e o valor nos dados estruturados têm de corresponder às avaliações efectivamente visíveis na página. Marcar uma classificação que o comprador não pode ver, ou inflar o número, viola as políticas e pode fazer perder os rich snippets por completo. O caminho seguro é gerar a marcação a partir das mesmas avaliações que se apresentam.
Considere uma loja Shopify que vende um produto principal, um conjunto de cerâmica artesanal. A página de produto apresenta 214 avaliações publicadas com uma média de 4,7 estrelas. O bloco aggregateRating deve indicar exactamente ratingValue 4,7 e reviewCount 214, recalculado sempre que uma nova avaliação é aprovada ou uma existente é ocultada. Se o lojista dividir posteriormente a listagem em três variantes de cor, a decisão é deliberada: ou mantém uma classificação agregada partilhada por todas as variantes, ou marca cada variante individualmente apenas com as suas próprias avaliações. Misturar as duas abordagens, por exemplo mostrar o total de 214 numa página de variante que apresenta apenas nove avaliações, é exactamente o tipo de discrepância que faz desaparecer o snippet.
O termo importa para a pesquisa por IA porque os motores de resposta tratam a classificação agregada como um facto compacto e citável. Quando o ChatGPT, o Perplexity ou o Google AI Overviews recebem uma pergunta de comparação entre produtos, um ratingValue e um reviewCount correctos fornecem ao modelo algo preciso para citar, e o número de avaliações indica quão fiável é essa média. Uma página cujas avaliações estão apenas num widget em JavaScript, sem dados estruturados correspondentes, muitas vezes não fornece nada para estes sistemas lerem, pelo que o produto é resumido sem as suas próprias provas.
Tornar as avaliações existentes legíveis, corroboradas e citadas pela pesquisa e pela IA é o problema que o BeyondReviews resolve, e um aggregateRating correcto é o mecanismo que converte números de avaliações honestos nos rich snippets e citações em motores de resposta que geram o clique.