Tempo de leitura: 12 minutos
Dados estruturados não são exigidos para aparecer na IA do Google, e a maioria dos estudos com metodologia aberta não achou ganho de citações com schema. Ainda assim, a marcação continua útil para o SEO tradicional e para identificar a marca. Por isso, este guia mostra o que cada empresa diz e o que fazer na prática.
Em resumo
- O Google diz que a busca com IA não exige dados estruturados e que não existe schema especial para os AI Overviews e o Modo IA.
- Entre as empresas que consultamos, só a Microsoft diz, em documentos próprios, que o schema ajuda a IA dela. Para OpenAI, Anthropic e Perplexity, não achamos documentação sobre o tema.
- Conforme um teste da Ahrefs com 1.885 páginas, adicionar schema não trouxe ganho relevante de citações no Google nem no ChatGPT.
- Vale manter a marcação coerente com o texto visível, mas o conteúdo, o acesso dos robôs e a presença da marca fora do site pesam mais.
O Google exige dados estruturados para os AI Overviews e o Modo IA?
O Google não exige dados estruturados para os AI Overviews nem para o Modo IA. De acordo com o guia de IA da empresa, não há marcação schema.org especial a adicionar. Porém, o guia recomenda manter a marcação no SEO, porque ela qualifica a página para resultados aprimorados.
Conforme a documentação do Google sobre recursos de IA, para virar link de apoio nos AI Overviews e no Modo IA, a página precisa estar indexada. Ela também precisa poder aparecer na Busca com um snippet. A mesma página trata os dados estruturados como boa prática, ou seja, eles devem corresponder ao texto visível.
O guia de otimização para IA lista o “excesso de foco em dados estruturados” entre as coisas que não é preciso fazer. Assim, o Google não manda marcar nada para a IA. Por outro lado, ele também não diz que ignora a marcação.
Existe, porém, um limite geral. Conforme as diretrizes gerais, o Google não garante que os dados estruturados apareçam nos resultados, mesmo com a marcação correta. Essas páginas tratam dos recursos de IA da Busca, mas não achamos página equivalente para o app do Gemini.
O ChatGPT, o Copilot, o Claude e o Perplexity leem dados estruturados?
Entre as empresas que consultamos, só a Microsoft diz, em documentos próprios, que o schema ajuda seus sistemas de IA a entender o conteúdo. Por outro lado, não achamos documentação da OpenAI, da Anthropic nem do Perplexity sobre schema em páginas comuns. Na ajuda sobre compras, a OpenAI cita metadados estruturados ao escolher produtos no ChatGPT.
O que a Microsoft diz sobre dados estruturados
Conforme o Search Engine Land, Fabrice Canel, do Bing, confirmou em março de 2025 que o schema ajuda os modelos de linguagem da Microsoft a entender o conteúdo. Ele falou no evento SMX de Munique, mas a confirmação veio depois, nos comentários de um post no LinkedIn.
Em outubro de 2025, o blog da Microsoft Advertising foi além. O post diz que o schema ajuda buscadores e sistemas de IA a entender o conteúdo (tradução nossa). Por isso, o schema entra entre as práticas para a busca com IA. No fim, porém, o texto admite que nada garante a seleção.
As diretrizes do Bing Webmaster valem para o Bing, o Copilot e os resultados de grounding. Num item sobre dados estruturados, elas dizem que a marcação pode apoiar um grounding mais claro, mas não garante visibilidade (tradução nossa). Além disso, a marcação precisa refletir o conteúdo visível.
O que OpenAI, Anthropic e Perplexity publicam
Na página de robôs da OpenAI, que explica o OAI-SearchBot e o GPTBot, não achamos menção a dados estruturados. O mesmo vale para a central de ajuda da Anthropic, que descreve o ClaudeBot, o Claude-User e o Claude-SearchBot. Da mesma forma, a página de rastreadores do Perplexity, sobre o PerplexityBot e o Perplexity-User, não cita o tema.
Existe, porém, uma exceção, ligada a compras. De acordo com a ajuda sobre compras no ChatGPT, a OpenAI considera metadados estruturados de fornecedores próprios e de terceiros, como preço e descrição do produto. Mas o trecho não diz de onde vêm esses metadados nem cita schema.org.
O que os estudos de 2025 e 2026 mediram sobre dados estruturados e citação em IA?
A maioria dos estudos com metodologia publicada não achou ganho de citações com schema. Só um estudo achou vantagem, mas apenas em schema de produto com atributos preenchidos. Três dos quatro estudos são observacionais, ou seja, não sortearam páginas. Além disso, todos vêm de empresas que vendem ferramentas ou serviços de SEO ou de IA.
O teste da Ahrefs, com páginas de controle
Em maio de 2026, a Ahrefs comparou 1.885 páginas que adicionaram JSON-LD entre agosto de 2025 e março de 2026 com 4.000 páginas de controle. Ela mediu as citações dos AI Overviews, do Modo IA e do ChatGPT, comparando os 30 dias antes e depois da mudança. A variação foi de -4,6%, +2,4% e +2,2%, respectivamente, mas só a primeira diferiu de zero de forma estatisticamente significativa. A Ahrefs diz que não dá para atribuir essa queda ao schema, porque os dois grupos já estavam em queda.
A Ahrefs ressalva alguns limites. As páginas já tinham mais de 100 citações nos AI Overviews, todos os tipos de schema entraram juntos e só o HTML foi analisado. No mesmo trabalho, páginas citadas pela IA tinham quase o triplo de chance de ter JSON-LD, num universo de 6 milhões de URLs. Para a Ahrefs, isso é correlação, porque sites bem mantidos têm schema e também são citados. A Ahrefs vende ferramentas de SEO e de monitoramento de IA.
Os testes da searchVIU e da SE Ranking
A searchVIU fez um teste diferente em outubro de 2025. Ela criou uma página de produto fictícia, com preços em formatos variados. Depois, perguntou os valores ao ChatGPT, ao Claude, ao Gemini, ao Perplexity e ao Modo IA do Google. Nenhum dos cinco achou o preço que existia só no JSON-LD. Por outro lado, o ChatGPT e o Gemini acharam preços visíveis, inclusive em microdata e RDFa. Foi um único teste, na leitura direta da página, mas a própria empresa lembra que o schema pode ser usado na indexação. A searchVIU vende software de SEO.
Em novembro de 2025, a SE Ranking analisou 129 mil domínios e 216.524 páginas de 20 nichos. Páginas com schema de FAQ tiveram em média 3,6 citações no ChatGPT, contra 4,2 das páginas sem ele. É uma comparação de médias entre páginas, e não um experimento, por isso não prova causa. A SE Ranking vende uma ferramenta de monitoramento do ChatGPT.
O estudo que achou uma exceção
Em fevereiro de 2026, Kurt Fischman, da Machine-like, publicou um preprint com 730 citações do ChatGPT (GPT-4o com navegação) e do Gemini (1.5 Pro). Eram 75 buscas comerciais e 1.006 páginas. O modelo inicial mostrou associação negativa entre schema e citação, que o autor atribui a um artefato do método. Depois de corrigi-lo, a presença de schema não previu a citação (razão de chances de 0,678; p = 0,296). A posição orgânica no Google foi o principal preditor: cada posição a menos veio com cerca de 24% menos chance de citação.
A exceção foi o schema de Product ou Review com campos preenchidos, como preço, avaliação e especificações. Essas páginas tiveram taxa de citação de 61,7%, contra 41,6% das páginas com schema genérico, como Article ou Organization. Os modelos testados são de gerações anteriores, e o autor dirige uma empresa de agentes de IA. Por isso, o resultado ainda precisa de replicação.
O +21,60% da Semrush mede dados estruturados na IA?
Não. Em janeiro de 2026, a Semrush listou “elementos de dados estruturados” com associação de +21,60% às citações em IA. Mas a própria Semrush diz que olhou só o texto visível e não avaliou metadados, estrutura do HTML nem schema markup. Esse número, portanto, não mede schema. A Semrush também vende ferramentas de SEO.
Quais tipos de dados estruturados fazem mais sentido para marcas?
Para a maioria das marcas, três tipos cobrem o essencial: Organization na página inicial, Product com Offer nas páginas de produto e Article nas de conteúdo. Esses dados estruturados ajudam o Google e outros buscadores a entender a empresa e as ofertas. As evidências de efeito nas citações de IA, porém, são fracas.
- Organization: o Google recomenda a marcação na página inicial ou numa página que descreva a empresa, como a Sobre, conforme explica o guia de SEO e IA. Inclua nome, logotipo, contatos e perfis oficiais em sameAs. Nenhum estudo que achamos mediu o efeito do sameAs. No preprint, as ligações com a Wikidata apareceram em menos de 4% das páginas com schema e não puderam ser avaliadas.
- Product e Offer: é o tipo com mais respaldo. A OpenAI cita metadados de produto nas compras, e o preprint viu vantagem com atributos preenchidos.
- Article e BreadcrumbList: servem ao SEO tradicional, e plugins como o Yoast já geram os dois.
- LocalBusiness: o guia do Google para IA diz que o Perfil da Empresa e o Merchant Center podem ajudar negócios locais e produtos a ficar visíveis nas respostas de IA.
- FAQPage: o resultado aprimorado de FAQ saiu da busca do Google em maio de 2026, como conta o guia de como criar FAQ. Além disso, os dados da SE Ranking não mostram ganho no ChatGPT.
O que fazer com os dados estruturados antes de investir em IA?
Mantenha a marcação que já tem função no SEO e a deixe correta, sem criar schema “para IA”. Antes de tudo, confira o que pesa mais: o texto no HTML inicial, o acesso dos robôs e a presença da marca em outras fontes. Um roteiro curto resolve a maioria dos casos.
- Gere o JSON-LD no servidor: robôs que leem só o HTML não veem marcação inserida por JavaScript, como explica o guia de JavaScript SEO e robôs de IA.
- Marque só o que a página mostra: nome, preço, autor e datas precisam ser os mesmos do texto, assim a marcação não contradiz a página.
- Valide os dados estruturados: use o Teste de pesquisa aprimorada do Google e corrija os erros, pois um erro de modelo se repete em todas as páginas.
- Meça com controle: a Ahrefs sugere 5 a 10 páginas de teste e 5 a 10 de controle, com nível de citação parecido, comparadas após 30 dias.
- Resolva as causas maiores primeiro: bloqueios, conteúdo fraco e falta de fontes externas pesam mais, conforme o guia sobre por que a IA não cita a sua marca.
Dados estruturados diferentes do texto visível atrapalham?
Sim, e de dois modos. No Google, marcação que descreve algo que a página não mostra viola as diretrizes e pode gerar uma ação manual. Nos robôs de IA, por outro lado, o preço que existia só no JSON-LD nem chegou à resposta no teste da searchVIU.
As diretrizes do Google mandam não pôr nos dados estruturados conteúdo que os leitores não veem. Se o JSON-LD descreve um artista, por exemplo, o HTML precisa descrever o mesmo artista. A ação manual tira a elegibilidade para resultados aprimorados, mas, conforme o Google, não afeta a posição na busca. O Bing diz que marcação irrelevante, imprecisa ou enganosa pode ser ignorada.
O risco prático aparece em preço e estoque. Se o schema diz uma coisa e a tela diz outra, a marcação contradiz a página e pode ser ignorada. Não achamos teste que mostre qual dos dois valores a IA repete. Por isso, gere a marcação a partir do mesmo dado que alimenta a página, e não a edite à mão.
Perguntas frequentes
Só se o serviço corrigir a marcação que já tem função no SEO, como Organization e Product. Conforme o Google, não existe tipo especial de dados estruturados para a IA, e o teste da Ahrefs não achou ganho de citações. Por isso, peça à agência um teste com páginas de controle antes de pagar mais.
Em parte. Plugins de SEO como o Yoast já geram o schema básico, como Article e BreadcrumbList. Mas é preciso conferir se a página inicial traz a Organization completa e se as páginas de produto têm Product e Offer. O guia sobre plugins de GEO para WordPress mostra o que cada um faz.
Não achamos prova disso. O Google diz que a Organization pode ajudar a diferenciar a empresa nos resultados, mas não achamos estudo que meça esse efeito nas respostas de IA. Enquanto isso, mantenha nome e dados da empresa iguais no site e nos perfis oficiais.
Quer saber como sua marca aparece hoje nas respostas de IA?
A NotHuman está abrindo vagas para agências e marcas acompanharem como aparecem nas respostas de IA. Entre na lista de espera e avisamos quando houver uma vaga para você.
Fontes principais
- Google Search Central, Optimizing your website for generative AI features on Google Search (2026).
- Google Search Central, AI features and your website (2025).
- Microsoft Advertising, Optimizing Your Content for Inclusion in AI Search Answers (2025).
- Search Engine Land, Microsoft Bing/Copilot use schema for its LLMs (2025).
- Ahrefs, We Tracked 1,885 Pages Adding Schema. AI Citations Barely Moved (2026).
- searchVIU, teste de preços em JSON-LD, microdata e RDFa com cinco sistemas de IA (2025).
- Machine-like, Does Schema Markup Predict AI Citation? (2026).
- SE Ranking, estudo sobre fatores de citação no ChatGPT (2025).
