Por que falar de schema markup (ou dados estruturados) ainda gera tanta controvérsia no mundo do SEO?

A verdade é que muitos profissionais preferem repetir o que todo mundo diz: “Schema não importa mais, os LLMs não usam.” Mas será que isso é realmente verdade? Ou será que estamos diante de um dos maiores equívocos estratégicos da nova era do SEO?

A resposta, como quase tudo no marketing digital, está nos detalhes. E nos dados.

Ultrpassado ou essencial na era da IA?

Em termos simples, schema markup é uma linguagem padronizada (baseada em schema.org) que ajuda mecanismos de busca a entender o significado do seu conteúdo, não apenas as palavras.

Ele é necessário em contextos como:

• Resultados enriquecidos (rich results) que aumentam drasticamente o CTR nas SERPs,
• E-commerce onde schemas de produto destacam preço, disponibilidade, variantes e avaliações,
• Conteúdos diversos como vídeos (VideoObject), organizações (Organization), FAQs e avaliações (Review).

Se o schema fosse irrelevante, o Google não estaria expandindo constantemente seus critérios para dados estruturados e nem priorizando páginas com marcação clara em features como “People Also Ask” e Knowledge Panels.

Mas a grande questão atual não é mais: “O Google usa?”, e sim “E os LLMs? Eles usam?”

Schema e LLMs: impacto mal compreendido

Aqui, o debate esquenta.

Muitos dizem que LLMs (Large Language Models), como ChatGPT, Gemini ou Perplexity, não interpretam schema, já que focam no HTML visível e no texto renderizado. E há verdade nisso: os LLMs não lêem JSON-LD da mesma forma que o Google Search Console.

Mas isso não quer dizer que o schema seja inútil. Na verdade, sua influência é indireta e poderosa, pois os LLMs se alimentam dos resultados de busca.

Estudos recentes e relatos de especialistas (como os testes de Crystal Carter no curso SEO for LLMs) mostram que LLMs não rastreiam a web do zero, mas se baseiam fortemente em fontes já consolidadas nos rankings do Google e Bing, especialmente rich results.

Ou seja: Se seu site aparece como um rich result graças ao schema, ele tem muito mais chances de ser usado como fonte confiável por um LLM.

Mas há mais… Alguns LLMs usam sim schema diretamente:

• A equipe do Microsoft Bing confirmou que o Copilot utiliza schema markup para interpretar páginas com mais precisão.
• Testes independentes revelam que bots do OpenAI acessam JSON-LD com mais frequência do que se imagina.
• Em experimentos, LLMs identificaram corretamente dados de restaurantes, produtos e eventos graças ao schema, mesmo quando essas informações estavam mal apresentadas no HTML.

Por outro lado, páginas sem schema foram frequentemente ignoradas ou mal interpretadas nas respostas geradas por IA. Isso reforça a ideia de que o schema não é um atalho mágico, mas um sinal de autoridade estrutural que ajuda tanto máquinas quanto humanos a compreenderem seu conteúdo com mais clareza.

Por que alguns SEOs ainda dizem que não funciona?

Há dois argumentos comuns e ambos são frágeis:

1. Baseiam-se em respostas do próprio ChatGPT, que pode alucinar e afirmar que schema não é usado, mesmo sem acesso a dados internos dos LLMs.
2. Acreditam que, como o schema é tokenizado igual a qualquer texto, ele não tem peso especial.

Mas se os próprios LLMs geram schema nas respostas (como faz o Gemini ao descrever um produto com Product e Offer), é lógico concluir que eles entendem essa linguagem e a consideram útil.

Como usar schema sem perder tempo

Diante disso, o que fazer?

Foque no que gera impacto real

Implemente schema para tipos que produzem rich results, como produtos, receitas, avaliações, FAQs, eventos e vídeos. Evite a tentação de implementar todos os 1.000 tipos de schema a menos que tenha recursos infinitos. Foco é igual a completude.

Mantenha o conteúdo visível

Tudo declarado no schema precisa aparecer no corpo da página. Se o LLM não vê aquilo, não importa quão perfeito seja seu JSON-LD: ele será ignorado.

Use múltiplos formatos com sabedoria

JSON-LD são ideais para indexação no Google. Já microdata ou HTML semântico são mais legível para agentes de IA e acessibilidade. Sua abordagem híbrida garante que seu conteúdo seja compreendido tanto por buscadores tradicionais quanto por sistemas de IA.

Schema não está morto (ainda não!)

Descartar o schema markup não é modernidade, é negligência estratégica. Longe de ser um recurso ultrapassado, ele segue como um pilar do SEO tradicional (rich results, CTR, compreensão de contexto). Seu fator no e-commerce (como conversão, comparação de preços, confiança) é uma vantagem silenciosa na era da IA, ou seja, têm uma maior chance de ser citado por LLMs como fonte confiável.

Onde a visibilidade depende tanto do Google quanto dos LLMs, apostar em dados estruturados bem implementados é estar um passo à frente… não apenas dos algoritmos, mas de seus concorrentes. Afinal, em SEO, como na vida: quem estrutura bem suas ideias é quem é mais facilmente compreendido e lembrado.