Keyword clustering só funciona quando está mapeado para entidades, intenção e links internos que as máquinas conseguem ler.

Clusters aleatórios criam conteúdo duplicado e sinais fracos; os assistentes de IA ignoram-no.

Este playbook mostra-lhe como pesquisar, agrupar, priorizar, brifar e medir tópicos para ganharem nas SERP e em AI Overviews.

Use-o em conjunto com o nosso pilar de estratégia semântica SEO semântico em escala: estratégia orientada por entidades & KPIs e com o nosso pilar de dados estruturados Dados Estruturados: o guia completo para SEO & IA.

O que é keyword clustering (hoje)

Agrupar queries semanticamente relacionadas em conjuntos orientados por intenção que se mapeiam para uma página pilar e páginas de suporte.

Cada cluster liga-se a entidades explícitas, schema e links internos — para que o Google e assistentes de IA vejam uma cobertura coerente em vez de duplicados fracos.

Porque é que clustering é importante para IA e SEO

  • Reduz cannibalização; clarifica que página responde a que intenção.

  • Melhora a clareza de entidades com @id consistentes e about/mentions bem definidos.

  • Fornece a assistentes de IA respostas completas e desambiguadas, aumentando a probabilidade de citação.

  • Acelera a produção com briefs e padrões de linking reutilizáveis.

Visão geral do workflow

  1. Recolher keywords e perguntas.

  2. Normalizar e enriquecer com entidades e intenção.

  3. Agrupar (IA + revisão humana).

  4. Mapear clusters para a estrutura pilar/support.

  5. Criar briefs com schema, links e requisitos E-E-A-T.

  6. Publicar, validar e monitorizar performance e citações de IA.

Passo 1: recolher dados

  • Fontes: Search Console, PAA, respostas de IA, pesquisa interna do site, chamadas de vendas/suporte, páginas de concorrentes, fóruns.

  • Incluir modificadores: localização, sector, função, língua.

  • Capturar entidades alvo (marca, produto, problema, integração) na folha.

Passo 2: normalizar e enriquecer

  • Limpar duplicados, corrigir capitalização, normalizar nomes de marca/produto.

  • Adicionar labels de intenção: define/compare/how-to/troubleshoot/pricing/decision.

  • Associar entidades: conceito principal, produtos/serviços, localizações, audiência; adicionar @id a partir do seu mapa.

  • Assinalar queries YMYL que precisem de reviewers e E-E-A-T reforçado.

Passo 3: agrupar com IA + revisão humana

  • Usar clustering baseado em embeddings ou ferramentas dedicadas; definir um limiar de distância para evitar clusters demasiado fundidos.

  • Rever clusters manualmente para os dividir por intenção e audiência; remover outliers que precisem de uma página própria.

  • Dar nomes aos clusters com âmbito claro (tópico + intenção) e alinhados com entidades.

Passo 4: mapear para a arquitetura do site

  • Um pilar por cluster para intenção ampla; supports para sub-intenções e tarefas.

  • Ligar a páginas comerciais quando a intenção muda (pricing, demo, marcação).

  • Garantir uma página por intenção; evitar dois supports a visar o mesmo conjunto de queries.

  • Adicionar o cluster à navegação via breadcrumbs e módulos de conteúdo relacionado.

Passo 5: criar briefs

  • Incluir entidades/IDs, intenção, persona, perguntas obrigatórias e CTAs.

  • Tipo de schema (Article/HowTo/FAQ/Product/Service) e lista de about/mentions.

  • Links internos: pilar, páginas irmãs, destinos comerciais, casos de estudo.

  • E-E-A-T: credenciais, reviewer (se YMYL), fontes a citar.

  • Media: tabelas/diagramas para comparações e passos.

Passo 6: publicar e validar

  • Intros answer-first; defina a entidade/tópico logo de início.

  • Adicionar schema alinhado com o conteúdo visível; reutilizar @id em todo o cluster.

  • Validar com Rich Results Test; fazer crawl para campos em falta e IDs duplicados.

  • Verificar paridade (preço, horários, credenciais) entre página e feeds.

  • Submeter sitemaps; correr testes de prompts em AI Overviews/assistentes.

Matriz de priorização

  • Impacto: potencial de receita, potencial de citação em IA, importância estratégica.

  • Esforço: profundidade de conteúdo, tempo de SME, necessidades de design.

  • Concorrência: autoridade SERP, panorama de respostas de IA (quem é citado?).

  • Saúde dos dados: tem IDs/sameAs limpos para as entidades deste cluster?

Regras de linking interno

  • Pilar liga a todos os supports; supports ligam de volta ao pilar e a irmãs relevantes.

  • Use âncoras entidade + intenção (“AI search workflow checklist”) em vez de texto genérico.

  • Adicione módulos relacionados baseados em entidades partilhadas; evite links duplicados na página.

  • Mantenha supports a três cliques ou menos da home; corrija órfãs mensalmente.

Checklist de schema por cluster

  • Article/BlogPosting com about/mentions, author Person, publisher Organization, BreadcrumbList.

  • FAQ/HowTo em supports relevantes; Q&A/passos visíveis.

  • Product/Service em páginas comerciais; offers, identificadores, marca, moeda de preço.

  • Person e Organization consistentes em todo o cluster; reutilização de @id documentada.

  • WebSite com searchAction; Sitelinks searchbox para navegação de marca.

Banco de prompts de IA para QA de clustering

  • “What is [cluster topic]?”

  • “How do I [task] for [cluster topic]?”

  • “Best tools for [cluster topic]?”

  • “Common mistakes in [cluster topic]?”

  • “Pricing for [cluster topic] solutions?”

  • “Who provides [cluster topic] services in [location]?”

  • Registe mensalmente citações e exatidão; corrija definições/schema/âncoras quando estiverem erradas.

Medição e KPIs

  • Cobertura: % de clusters com pilar + supports publicados; cobertura de schema por template.

  • Elegibilidade: deteções de rich results por cluster; objetivo de zero erros bloqueantes.

  • Citações de IA: menções de páginas do cluster em AI Overviews/assistentes; quota vs concorrentes.

  • CTR: variação após rollout de schema/link/brief; comparação com clusters de controlo.

  • Conversão: leads/marcações/adicionar ao carrinho a partir de páginas de entrada do cluster; conversões assistidas.

  • Salience: scores NLP para entidades alvo em pilar/supports; acompanhar melhoria.

Experiências para provar valor

  • Adicionar schema FAQ/HowTo a metade dos supports; medir CTR e citações vs grupo de controlo.

  • Reescrever intros com definições answer-first; acompanhar precisão de prompts e CTR.

  • Teste de otimização de âncoras: âncoras ricas em entidade vs âncoras genéricas em links entre irmãs.

  • Atualizar bios e sameAs de autores num cluster; seguir citações de IA e CTR em SERP.

  • Localizar um cluster com IDs estáveis; medir rich results e menções em assistentes por locale.

Cadência de manutenção

  • Mensal: fazer crawl para problemas de schema/link; correr prompt bank; corrigir gaps de paridade.

  • Trimestral: atualizar estatísticas, ofertas, bios; podar/fundir duplicados; auditar mapa de IDs.

  • Após grandes releases: validar schema renderizado; verificar âncoras e módulos relacionados.

Casos rápidos

Cluster de integrações SaaS

  • Queries de integração clusterizadas; criação de pilares e supports por integração com IDs Product/SoftwareApplication partilhados.

  • FAQs e HowTo adicionados para setup; links para páginas de parceiros; prompt bank focado em “does it integrate with…”.

  • Resultado: AI Overviews passaram a citar guias de integração; CTR +11%; demos a partir de páginas de integração +9%.

Cluster de serviços locais

  • Clusterização de serviços e condições; pilares por serviço; supports para sintomas, tratamentos, FAQs.

  • Schema LocalBusiness/Person/Service ligado a cada support; paridade de horários imposta.

  • Resultado: assistentes passaram a responder com horários e profissionais corretos; aumento de chamadas/marcações.

Cluster de ecommerce

  • Clusterização de queries “how to choose/compare/care”; pilares + supports how-to/FAQ; links para páginas de Produto.

  • Schema Product com identificadores; schema HowTo em guias de cuidado; módulos de SKUs relacionados.

  • Resultado: rich results de Produto regressaram; adicionar ao carrinho a partir de páginas de cluster +10%; respostas de IA passaram a citar especificações corretas.

Governação e papéis

  • SEO/conteúdo: dono do clustering, dos briefs e da prompt bank.

  • Engenharia: dona dos templates de schema, reutilização de IDs e módulos de links; validação em CI.

  • Analytics: dashboards para cobertura, elegibilidade, citações, CTR, conversões; alertas para quebras.

  • PR/Brand: alinhamento de sameAs e consistência de naming.

  • Ops/PM: priorização e sprints para produção e refresh de clusters.

Plano de 90 dias

  • Semanas 1–2: recolher dados; correr clustering; refinar manualmente; rascunhar mapa de clusters e IDs.

  • Semanas 3–4: escrever o primeiro pilar + 3–5 supports; adicionar schema e links; validar.

  • Semanas 5–6: publicar cluster piloto; configurar dashboards e logs de prompts; anotar o lançamento.

  • Semanas 7–8: expandir supports; adicionar FAQs/HowTos; otimizar âncoras e CTAs.

  • Semanas 9–12: localizar se fizer sentido; podar sobreposições; correr experiências e reportar resultados.

Analytics e dashboards

  • Cobertura: % de clusters com pilar + supports online; cobertura de schema por template; contagem de IDs duplicados.

  • Elegibilidade: deteções de rich results por cluster; tendência de erros/warnings; tempo de resolução.

  • Citações de IA: menções por assistente por cluster; notas de exatidão; quota de concorrentes quando visível.

  • Performance: impressões/CTR/conversões por página de entrada de cluster; conversões assistidas.

  • Frescura: idade de estatísticas, ofertas, bios e screenshots; alertas para itens desatualizados.

  • Saúde de links: número de órfãs, profundidade média, taxa de âncoras partidas/redirecionadas.

Experiências para provar valor

  • A/B de schema FAQ/HowTo: adicionar a metade de supports semelhantes; medir CTR e citações.

  • Teste de âncoras: entidade + intenção vs âncoras genéricas em links de páginas irmãs; monitorizar CTR e profundidade de crawl.

  • Colocação de módulos: subir módulos de conteúdo relacionado; medir engagement e citações de IA.

  • Teste de refresh: atualizar intros e definições em supports selecionados; acompanhar scores de salience e exatidão de respostas de IA.

  • Teste de localização: localizar um cluster com IDs partilhados; comparar rich results e citações por locale.

Governação e papéis

  • SEO/conteúdo: dono do clustering, briefs, prompt bank e auditorias.

  • Engenharia: dona de templates de schema, aplicação das regras de reutilização de IDs, módulos de links e validação CI.

  • Analytics: dono de dashboards, alertas e reporting; cruza Search Console, analytics e logs de prompts.

  • PR/Brand: mantém sameAs e naming consistentes; alinha PR com entidades canónicas.

  • Ops/PM: prioriza clusters, agenda sprints e garante cadência de refresh.

Migração e limpeza

  • Fazer crawl e exportar todas as URLs; marcar por tópico/entidade; identificar duplicados e páginas fracas.

  • Escolher pilares/supports canónicos; redirecionar duplicados; preservar IDs antigos sempre que possível.

  • Atualizar âncoras para a nova estrutura; corrigir supports órfãos; refrescar sitemaps.

  • Validar schema e links pós-migração; monitorizar estabilidade de tráfego e citações.

Deep dive em linking interno

  • Regras de âncora: usar entidade + intenção; evitar âncoras genéricas; garantir que a âncora descreve o destino.

  • Linking recíproco: supports devem ligar de volta ao pilar; pilar deve ligar a cada support.

  • Linking entre irmãs: ligar supports relacionados para reduzir pogo-sticking e melhorar caminhos de crawl.

  • Controlo de profundidade: supports a três cliques ou menos da home; usar breadcrumbs e links de footer para clusters grandes.

  • Fazer crawl mensal para apanhar âncoras partidas e links em falta; corrigir rapidamente.

QA de dados estruturados (detalhada)

  • Article/BlogPosting: headline, author Person, publisher Organization, datas, imagem, about/mentions, BreadcrumbList.