A inteligência artificial mudou a forma como marcas são descobertas e avaliadas por clientes na internet, e isso traz uma consequência direta para quem gerencia sites corporativos: o schema markup, aquele código usado para organizar informações para buscadores, precisa assumir uma função mais ampla. Em vez de servir apenas para deixar páginas elegíveis a resultados visuais no Google, os dados estruturados agora precisam ajudar a inteligência artificial a entender o negócio como um todo, incluindo produtos, serviços, pessoas e locais, de forma conectada e atualizada.
Por que o schema markup ganhou um novo papel?
Diferente da busca tradicional, em que o usuário entrava no site e formava sua própria opinião, a IA agora reúne informações espalhadas pela web (do próprio site da empresa, de diretórios externos, de avaliações de clientes ou até de artigos antigos) para montar uma resposta pronta. Nem sempre esses dados são precisos ou atuais.
Por isso, empresas não conseguem controlar tudo o que a IA diz sobre elas, mas podem controlar com mais rigor as informações que elas mesmas publicam, a começar pelo próprio site. É ali que uma marca define quem é, o que oferece e qual reputação quer construir. Investir na organização dessas informações para que máquinas as leiam corretamente se tornou, portanto, uma prioridade para equipes de marketing de grandes empresas.
O que avaliar no schema markup já existente?
Empresas que já usam schema markup não partem do zero, mas isso não significa que o trabalho esteja completo. Nem todo dado estruturado tem a mesma qualidade, e vale verificar três pontos antes de ampliar o que já foi feito.
O markup descreve corretamente as entidades mais importantes do negócio?
Ter schema markup espalhado pelo site é um começo, mas não garante que as informações realmente relevantes estejam ali. É preciso checar se produtos, serviços, unidades e áreas de especialização estão descritos com detalhe suficiente, e não apenas o mínimo exigido para aparecer em algum recurso de busca. O objetivo não é ter mais marcação, e sim marcação mais significativa.
As informações sobre pessoas, produtos, serviços e locais estão conectadas?
Reconhecer partes isoladas do negócio é diferente de entender como elas se relacionam. Um exemplo citado é o de um sistema de saúde: mesmo com dados estruturados sobre médicos, hospitais e serviços, é preciso que fique claro quais profissionais atendem quais especialidades, em quais unidades atuam e quais serviços cada local oferece. Sem essas conexões, a IA enxerga fragmentos soltos, não o retrato completo da organização.
O schema markup acompanha as mudanças do site?
Negócios mudam: surgem novos serviços, novas unidades, novas especialidades. Se o conteúdo visível do site muda, mas os dados estruturados não são atualizados, a informação que chega às máquinas pode ficar desatualizada ou até contraditória em relação ao que está publicado para o público.
Um caso real ilustra o risco: o banco Wells Fargo identificou que um recurso de IA do Google (o AI Overview) havia indicado, de forma equivocada, que uma de suas agências estava permanentemente fechada. Ao reforçar as informações estruturadas em seu próprio site, a equipe do banco conseguiu ajudar a corrigir essa resposta incorreta gerada pela IA.
Schema markup vai muito além dos resultados ricos
Durante anos, a conversa sobre dados estruturados girou quase exclusivamente em torno de resultados ricos: o site tinha markup, estava válido, era elegível para recursos visuais de busca. Essas perguntas continuam relevantes, já que resultados ricos seguem trazendo valor real para empresas.
No entanto, a função original da tecnologia sempre foi mais ampla: ajudar máquinas a compreender informação, não apenas exibi-la de forma diferente. Essa ideia remonta a 2001, quando Tim Berners-Lee e colegas apresentaram o conceito de Web Semântica, uma internet em que o conteúdo seria publicado não só para pessoas lerem, mas também conectado e descrito de forma que máquinas pudessem entender e usar. Essa visão ajudou a moldar as tecnologias de dados estruturados usadas até hoje, incluindo o schema markup.
Na busca tradicional, o foco das equipes de marketing era fazer o site ser descoberto e atrair visitantes para o próprio conteúdo. Agora, a IA cada vez mais ajuda o próprio usuário a interpretar informações, comparar opções e tomar decisões antes mesmo de visitar um site. Isso exige repensar o que se espera do schema markup: ele precisa fornecer contexto suficiente para que a IA reconheça a relevância do negócio nos temas que mais importam para ele.
O que muda na prática para empresas
Assessar a estrutura de dados já existente, aprofundar a descrição das entidades mais relevantes, conectar pessoas, produtos, serviços e locais, e manter tudo isso atualizado conforme o negócio evolui: esse é o caminho indicado para empresas que querem ter mais controle sobre como a inteligência artificial representa sua marca. Trata-se de um processo contínuo, que exige governança desde o início, e não apenas um ajuste técnico pontual.
Com informações de searchenginejournal.com.
