Importância dos dados estruturados para o sucesso do projeto de SEO

Os dados estruturados são formatos padronizados que ajudam os motores de busca a compreender o conteúdo de um site de forma mais precisa. Eles elevam a taxa de cliques, melhoram a experiência do usuário (UX) e aproveitam recursos de pesquisa avançada, como rich e featured snippets.

A implementação correta dos dados estruturados é fundamental para indicar o assunto e o formato do conteúdo de um site, aprimorando tanto a UX quanto o desempenho nos resultados de busca.

Qual é a importância dos dados estruturados para o SEO?

A relação entre dados estruturados e SEO é direta: eles ajudam os algoritmos dos motores de busca a compreender o conteúdo de um site de forma mais precisa.

Essa leitura aprimorada possibilita rich snippets na SERP (Search Engine Results Page). Eles são resultados de pesquisa em um bloco com destaque especial no topo da página de resultados, incluindo avaliações, preços, datas de eventos, receitas e muito mais.

Gabriel Braga, analista de On-Page da Gear SEO, explica a importância disso para o Google: “isso otimiza os resultados de SEO, levando a um melhor ranqueamento nas páginas de resultados (SERPs) e promovendo mais tráfego orgânico”.

Benefícios dos dados estruturados

A implementação eficiente dos dados estruturados é crucial para impulsionar o tráfego orgânico, atrair mais usuários qualificados e melhorar o desempenho geral de um site nos motores de busca. Outros benefícios incluem:

• aumento da visibilidade nos resultados de pesquisa: aparição de rich snippets e featured snippets;
• melhora da experiência do usuário: informações mais claras e organizadas;
• aumento da taxa de cliques (CTR): resultados mais atrativos e informativos;
• melhora da indexação: trabalho facilitado dos crawlers dos motores de busca;
• vantagem competitiva: destaque sobre concorrentes que não utilizam dados estruturados.

Quais são os principais dados estruturados?

Os principais tipos de dados estruturados variam conforme o tipo de conteúdo e negócio. Em blogs e sites de conteúdo, eles representam as informações de artigos, como data de publicação, título, autor, imagem destacada, categoria e tempo de leitura.

Em páginas de e-commerce, eles são as informações dos produtos: nome, preço, descrição, marca, disponibilidade, avaliações de clientes e SKU, sigla para Unidade de Manutenção de Estoque, um código simples para a identificação de um item.

Nessa parte, Gabriel Braga destaca que “é importante incluir dados estruturados para ofertas e promoções, garantindo que as informações sejam facilmente acessadas pelos usuários”.

Dados estruturados, não estruturados e semiestruturados

A diferença entre dados estruturados e não estruturados é que os primeiros seguem um formato específico e padronizado, enquanto os segundos não estão organizados em tabelas ou bancos relacionais.

Alguns exemplos de dados não estruturados são: e-mail, feeds de mídias sociais, arquivos de imagem e vídeo. Uma publicação sem código pode continuar sendo ranqueada e validada pelos crawlers (algoritmos de coleta de dados), mas não se enquadra em um rich snippet.

Já os dados semiestruturados são a junção dos dois formatos citados anteriormente. Eles têm como característica principal a organização, mas não seguem uma estrutura rígida, apenas um formato predefinido que permite a análise e a consulta. Páginas de web, arquivos JSON e documentos XML são bons exemplos.

Tipos de dados simples e estruturados na prática

Os tipos de dados simples e estruturados podem ser categorizados conforme a complexidade e a aplicação. Os primeiros incluem informações básicas, como texto, números, datas e URLs, enquanto os segundos envolvem a relação entre diferentes elementos.

Alguns exemplos de dados estruturados são as informações dos produtos à venda em um e-commerce, que podem combinar dados simples (nome, preço) e estruturados (avaliações com autor, data e classificação).

Essa combinação permite que os motores de busca compreendam não apenas o que é o produto, mas a qualidade, a popularidade e o contexto dele.

Como implementar dados estruturados em um site?

A implementação dos dados estruturados envolve o uso de linguagens de marcação, como JSON-LD, Microdata ou RDFa. Atualmente, a abordagem mais recomendada é JSON-LD, fácil de implementar e preferida pelos principais motores de busca.

É essencial seguir as diretrizes da plataforma schema.org, fundada por Google, Microsoft, Yahoo e Yandex. Essa colaboração entre os motores de busca estabelece padrões universais para a marcação de dados.

A marcação deve ser criada e incorporada diretamente no HTML da página, geralmente, na seção <head> ou no final da página, antes da tag de fechamento </body>.

Conheça as linguagens de marcação

Entre as linguagens de marcação utilizadas para implementar os dados estruturados em um site, estão JSON-LD, Microdata e RDFa. Conheça mais sobre cada uma.

JSON-LD

JavaScript Object Notation for Linked Data (JSON-LD) é uma extensão do formato JSON que permite a adição de contexto semântico aos dados. Nela, a definição das relações e dos significados dos elementos são feitas por meio de uma sintaxe de anotação.

A ferramenta costuma ser usada com frequência para estruturar dados voltados à web semântica, uma extensão da World Wide Web que permite que os dados sejam interligados e processados por máquinas.

Microdata

Microdata utiliza atributos HTML para marcar informações específicas em uma página da web. Por meio dela, é possível adicionar marcação semântica aos elementos HTML existentes, indicando o tipo de dado apresentado.

Ela é muito utilizada para a marcação de eventos, avaliações de produtos, receitas e outros dados importantes que melhoram a experiência do usuário no site e auxiliam os mecanismos de buscas.

RDFa

Resource Description Framework in attributes (RDFa) permite a adição de metadados aos elementos HTML. Geralmente, ela é utilizada no corpo da página HTML e serve para otimizar as seções de cabeçalho.

Ferramentas essenciais de validação

Para garantir a implementação correta dos dados estruturados, utilize:

• Google Rich Results Test: valida se os dados estruturados podem gerar rich snippets;
• Schema Markup Validator: verifica a sintaxe e a estrutura da marcação;
• Google Search Console: monitora os erros e a performance dos dados estruturados;

Métricas de monitoramento

Acompanhe o impacto dos dados estruturados por meio de:

• taxa de cliques (CTR): melhoria nos resultados de pesquisa;
• impressões: aumento da visibilidade;
• posição média: melhoria no ranqueamento;
• rich snippets: frequência de aparição de resultados enriquecidos.

Nem todos os dados estruturados garantem a exibição de rich snippets. O Google considera a qualidade, a relevância e a conformidade do conteúdo com as diretrizes. Mantenha-se atualizado às mudanças nas diretrizes e nos novos tipos de schema disponíveis.

A implementação dos dados estruturados é um investimento estratégico de longo prazo. Quando feita corretamente, ela proporciona melhora da visibilidade, aumento do tráfego orgânico e melhora da experiência do usuário.