Uso de LLMs para gerar esquemas e dados estruturados

Introdução

Os dados estruturados já não são um “extra” para o SEO — são a linguagem de máquina da Internet.

Todos os sistemas de IA, desde o Gemini do Google até o ChatGPT Search, Perplexity, Copilot, Claude, Apple Intelligence e até mesmo modelos de recuperação de código aberto, dependem de dados estruturados para:

✔ compreender o conteúdo

✔ classificar entidades

✔ validar fatos

✔ criar resumos

✔ gerar resultados avançados

✔ impulsionar visões gerais de IA

✔ identificar características do produto

✔ compreender relações

✔ extrair atributos-chave

No entanto, a maioria dos sites ainda trata o esquema como algo secundário.

A boa notícia? Os grandes modelos de linguagem (LLMs) agora são incrivelmente eficazes na geração de dados estruturados precisos, completos e sensíveis ao contexto, incluindo:

✔ JSON-LD

✔ Esquema FAQPage

✔ Esquema de produto

✔ Esquema de organização

✔ Esquema de software de aplicativo

✔ Esquema HowTo

✔ Esquema de artigo

✔ Esquema de evento

✔ Esquema de avaliação

✔ Esquema de lista de navegação

✔ Esquema LocalBusiness

Este guia mostra como gerar dados estruturados usando ChatGPT, Gemini, Claude ou qualquer LLM — com segurança, precisão e com os fluxos de trabalho de validação do Ranktracker.

1. Por que os LLMs são perfeitos para a geração de esquemas

Os LLMs são extremamente bons em tarefas que são:

• ✔ Estruturado

Seguem padrões JSON-LD consistentes.

• ✔ Baseado em padrões

Eles viram milhões de exemplos corretos de esquemas.

• ✔ Regido por regras

Os vocabulários do Schema.org são previsíveis.

• ✔ Hierárquico

Os LLMs se destacam em dados hierárquicos (entidades → atributos → valores).

• ✔ Repetitivo

O esquema tem variabilidade limitada, o que os LLMs lidam perfeitamente.

Eles podem produzir:

✔ JSON sintaticamente válido

✔ objetos corretamente aninhados

✔ estruturas compatíveis com schema.org

✔ listas completas de atributos

✔ marcação sem erros

✔ precisão contextual

Quando você fornece a entrada correta.

2. A regra de ouro: os LLMs nunca devem inventar fatos

Os LLMs podem gerar estruturas de esquema. Mas eles NÃO devem:

✘ inventar características do produto

✘ presumir preços

✘ inventar endereços

✘ inventar detalhes de contato

✘ presumir atributos comerciais

✘ inventar avaliações

✘ adivinhar classificações

Forneça sempre os fatos você mesmo.

Em seguida, deixe o LLM convertê-los em dados estruturados.

3. O fluxo de trabalho do esquema LLM usado pelas melhores equipes de SEO

Aqui está o fluxo de trabalho profissional:

Etapa 1 — Reúna informações precisas

Você fornece:

✔ os detalhes do produto

✔ a descrição da empresa

✔ preços

✔ características

✔ avaliações

✔ perguntas frequentes

✔ conteúdo da página

✔ NAP (para local)

O LLM nunca deve adivinhar esses dados.

Etapa 2 — Informe ao LLM o tipo de esquema que você deseja

Exemplos:

✔ Produto

✔ Organização

✔ Aplicativo de software

✔ Página de perguntas frequentes

✔ Artigo

✔ Como fazer

✔ Negócios locais

✔ Pessoa

✔ Página da Web

✔ Evento

Os LLMs se destacam quando recebem uma estrutura clara.

Etapa 3 — Solicite ao LLM apenas JSON-LD válido

Utilização:

“Retorne apenas JSON-LD válido. 

Sem explicações. Sem comentários. Sem código de delimitação.”

Isso evita a mistura de texto com marcação.

Passo 4 — Valide com o Ranktracker Web Audit

A Auditoria Web do Ranktracker detecta:

✔ JSON inválido

✔ aninhamento quebrado

✔ tipos de esquema errados

✔ campos obrigatórios ausentes

✔ NAP inconsistente

✔ classificações conflitantes

Isso garante a precisão no nível de produção.

Etapa 5 — Insira em seu CMS ou modelo

Agora você tem:

✔ limpo

✔ válido

✔ preciso

✔ legível por LLM

✔ compatível com o Google

dados estruturados.

4. Os 10 tipos de esquemas que os LLMs podem gerar com precisão quase perfeita

1. Esquema de organização

Para a identidade da sua marca.

Os LLMs lidam com:

✔ nome

✔ links sameAs

✔ logotipo

✔ fundador

✔ descrição

✔ identificadores

✔ contato

Perfeito para fortalecer sinais de entidade em LLMs.

2. Esquema do produto

Para comércio eletrônico e software.

Ótimo para:

✔ listas de recursos

✔ ofertas

✔ avaliações

✔ especificações técnicas

✔ categorias de produtos

Os LLMs podem produzir isso facilmente quando recebem os fatos.

3. Esquema de aplicativos de software

Indispensável para empresas de SaaS como a Ranktracker.

Inclui:

✔ sistema operacional

✔ categoria do aplicativo

✔ recursos

✔ preços

✔ ofertas

✔ links semelhantes

Os LLMs podem gerar versões extremamente limpas.

4. Esquema da página de perguntas frequentes

Forneça suas perguntas frequentes ao LLM → obtenha um JSON-LD perfeito.

5. Esquema de artigo

Ótimo para hubs de conteúdo com:

✔ autor

✔ editor

✔ título

✔ contagem de palavras

✔ data de publicação

Os LLMs são impecáveis nisso.

6. Esquema LocalBusiness

Para escritórios físicos ou entidades com segmentação geográfica.

Inclui:

✔ endereço

✔ coordenadas geográficas

✔ horário de funcionamento

Forneça os dados → LLM escreve o esquema.

7. Esquema BreadcrumbList

Automático se você fornecer a hierarquia da página ao LLM.

8. Esquema HowTo

Forneça as etapas → O LLM formata-as perfeitamente.

9. Esquema Event

Perfeito para webinars, lançamentos, sessões de treinamento.

10. Esquema de avaliação

Você fornece avaliações reais. O LLM as formata, mas nunca as inventa.

5. Biblioteca de prompts de esquema LLM (salve-os)

Estes são prompts testados em batalha.

1. Gerador de esquemas básicos

“Gere JSON-LD válido para [Tipo de Esquema] usando os detalhes abaixo. 

Use APENAS os fatos fornecidos. Retorne APENAS JSON-LD, sem explicações.”

2. Esquema de aplicativo de software

“Crie um esquema completo de SoftwareApplication para o seguinte produto SaaS. Inclua: 

– nome – descrição – sistema operacional – categoria do aplicativo – recursos – ofertas – preços – igual a – editor Use apenas as informações fornecidas.”

3. Esquema de FAQPage

“Converta as seguintes perguntas frequentes em FAQPage JSON-LD válido. Use as perguntas e respostas exatas. Não as reescreva.”

4. Esquema de artigo

“Gere um esquema Article para o artigo abaixo. Use apenas os metadados fornecidos.”

5. Esquema LocalBusiness

“Gere um JSON-LD LocalBusiness usando esses dados NAP e de localização.”

6. Limpeza do esquema

“Valide e limpe este esquema para garantir que ele seja: 

– JSON válido – usa o vocabulário schema.org correto – inclui os campos obrigatórios – não inclui dados falsos.”

6. Como os LLMs melhoram o esquema além da capacidade humana

Os LLMs podem aprimorar o esquema de maneiras que os humanos muitas vezes ignoram:

• ✔ Adicionar campos recomendados em falta

• ✔ Padronizar a formatação dos atributos

• ✔ Corrigir aninhamento

• ✔ validar tipos de esquema

• ✔ adicionar riqueza semântica

• ✔ preencher atributos opcionais, mas úteis

• ✔ criar relações canônicas

• ✔ remover campos obsoletos

Eles também podem realizar:

Consolidação de esquemas

Mesclar vários tipos de schema de forma limpa.

Depuração de esquemas

Correção de sintaxe incorreta.

Otimização de esquemas

Tornar os dados estruturados mais legíveis para LLM.

7. Evite os 5 erros comuns ao usar LLMs para esquemas

1. Deixar o LLM inventar fatos

Nunca permita isso.

2. Dar entradas incompletas ao LLM

O esquema é tão preciso quanto os seus fatos.

3. Não validar com o Ranktracker Web Audit

O esquema quebra facilmente — sempre valide.

4. Misturar vários tipos de esquemas de forma inadequada

Use blocos separados, a menos que o aninhamento seja apropriado.

5. Esquecer que o esquema ≠ mágica de SEO

O esquema ajuda a IA e os mecanismos de pesquisa, mas deve corresponder à realidade.

8. Como o Ranktracker se integra aos fluxos de trabalho do esquema LLM

Auditoria da Web

Valida a integridade do esquema e destaca erros.

Verificador SERP

Mostra como os dados estruturados aparecem em resultados avançados e visões gerais de IA.

Localizador de palavras-chave

Ajuda a gerar FAQ e esquemas baseados em tópicos alinhados com a intenção real.

Redator de artigos de IA

Produz conteúdo estruturado que combina perfeitamente com JSON-LD.

O Ranktracker lida com a verificação e a visibilidade. Os LLMs lidam com a geração e a formatação.

Juntos, eles produzem dados estruturados impecáveis.

Consideração final:

Os LLMs tornam a criação de esquemas mais rápida — mas você controla a precisão

Os LLMs transformaram a geração de esquemas de uma tarefa técnica em um fluxo de trabalho estruturado e escalável:

✔ sem mais JSON escrito à mão

✔ sem mais erros de sintaxe

✔ sem mais campos obrigatórios ausentes

✔ sem tipos de esquemas desatualizados

✔ sem mais formatação inconsistente

Mas lembre-se:

Os LLMs geram a estrutura. Você fornece os fatos. O Ranktracker valida o resultado.

Este é o novo fluxo de trabalho de esquema para a era da IA — e ele oferece aos profissionais de marketing e SEO um controle sem precedentes sobre como os LLMs, mecanismos de pesquisa e sistemas generativos interpretam seu conteúdo.