Um experimento comparou três páginas quase idênticas, variando apenas a implementação de dados estruturados. Apenas a página com schema bem implementado apareceu em AI Overviews e alcançou o melhor ranqueamento orgânico.
O resultado reforça a hipótese de que qualidade, e não só presença, influencia a visibilidade. Os autores do estudo foram cautelosos: trata‑se de um teste pequeno e não conclusivo. Ainda assim, o achado é consistente com a função dos dados estruturados de tornar páginas mais legíveis por sistemas de IA.
É importante tratar os dados estruturados como fundamento técnico obrigatório, elevar o padrão de qualidade e medir impacto de forma contínua. Em paralelo, é essencial compreender o funcionamento dos AI Overviews.
O que o experimento realmente testou
O teste criou três páginas com os mesmos temas, dificuldade e volume de busca, controlando variáveis técnicas do site. Uma recebeu Article completo, FAQ, BreadcrumbList, datas corretas, autor e publisher; outra recebeu schema incompleto e com erros; a terceira não teve qualquer marcação. Todas foram enviadas simultaneamente para indexação.
Os resultados mostraram que apenas a página com schema de qualidade apareceu nas AI Overviews e atingiu a melhor posição orgânica no conjunto de consultas monitoradas. A página com schema ruim ranqueou para algumas palavras, porém não foi citada em AI Overviews. A página sem schema foi rastreada rapidamente, mas não indexada naquele momento.
Os autores propõem seguir com novos testes, incluindo troca de schemas mantendo o mesmo conteúdo, para verificar se o ganho se reproduz. Em outras palavras, o estudo aponta um caminho promissor, mas ainda precisa ser replicado em maior escala e em diferentes nichos para consolidar evidências.
O que isso significa para sua estratégia de busca
Primeiro, schema não é atalho de ranqueamento, porém compõe a camada de interpretação que sustenta visibilidade em experiências de IA. Assim como em rich snippets, qualidade e completude do schema elevam a chance de compreensão do contexto, citação e, eventualmente, presença em AI Overviews.
Segundo, a qualidade importa mais que a simples existência. Campos obrigatórios e recomendados devem ser preenchidos de forma consistente e coerente com o conteúdo visível. Inconsistências, formatos incorretos de data e omissões reduzem a confiabilidade, o que pode limitar aparições em recursos avançados da SERP.
Terceiro, a indexação continua sendo requisito básico. O caso sem schema que não foi indexado evidencia a importância de consolidar fundamentos técnicos. Desse modo, a priorização de higiene técnica, arquitetura da informação e dados estruturados robustos funciona como pré‑condição para competir em ambientes com AI Overviews.
Recomendações práticas de aplicação do schema markup
Para a implementação de schema markup, mapeie tipos de conteúdo e aplique schemas adequados com JSON‑LD, priorizando Article, FAQPage, BreadcrumbList, Organization e Product quando aplicável. Garanta completude e consistência entre marcação e conteúdo.
Trate o schema como parte do design de informação. Estruture seu conteúdo em blocos extraíveis, com perguntas e respostas claras, definições, listas e passagens explicativas. Isso favorece a seleção por sistemas de IA e melhora a navegação.
Implemente governança de dados estruturados. Valide regularmente, monitore relatórios de “Melhorias” no Search Console e corrija erros rapidamente. Revise templates e componentes para evitar deriva de qualidade. Inclua testes A/B de propriedades opcionais quando fizer sentido estratégico.
Meça presença e impacto. Acompanhe consultas que retornam AI Overviews, avalie citações e variação de CTR por consulta e por template. Mesmo sem separação específica no Search Console, séries temporais aliadas a amostragens por SERP ajudam a inferir efeitos e priorizar esforços.
