Medir Entity SEO: Playbook de Crescimento com Checklists

Entity SEO só está a funcionar se os motores de busca e os assistentes de IA reconhecem, citam e convertem em torno das suas entidades — marca, produtos, autores, localizações e serviços.

Para provar impacto, precisa de um framework que ligue cobertura de schema, citações em IA e resultados de negócio.

Este playbook dá-lhe um modelo de medição em quatro camadas, blueprints de dashboards, workflows de testes com prompts e governança para manter os sinais limpos.

Combine-o com o nosso pilar de entidades em Otimização de Entidades: o Guia Completo & Playbook e com o pilar de dados estruturados em Dados Estruturados: o Guia Completo para SEO & IA para que o tracking corresponda à implementação.

O framework de medição de Entity SEO

Meça em quatro camadas:

• Visibilidade: a pesquisa/IA consegue “ver” a sua marca? (impressões, rich results, menções em IA)

• Compreensão: os sistemas interpretam-no corretamente? (saliência de entidade, cobertura de schema, consistência de descrição)

• Confiança: acreditam em si? (reviews, autoridade das citações, sinais E‑E‑A‑T)

• Impacto: gera resultados de negócio? (CTR, conversões, pipeline influenciado)

Métricas core por camada

Visibilidade

• Impressões e cliques para queries de marca/entidade no Search Console.

• Deteções de rich results (Product, Article, FAQ, HowTo, LocalBusiness, Event).

• Citações em IA: menções em AI Overviews e assistentes (Perplexity, Copilot, Gemini); volume e share.

• Sinais de panel/graph: presença e precisão do Knowledge Panel.

Compreensão

• Cobertura de schema: % de URLs alvo com os campos obrigatórios; taxas de erros/avisos.

• Saliência de entidade: scores de NLP via Google NLP/Vertex (ou outros extractores); a sua marca/produto aparece como entidade principal?

• Consistência de descrição: alinhamento entre definições on‑page, schema e perfis sameAs.

• Precisão de about/mentions: presença e correção em artigos e páginas de suporte.

Confiança

• Pontuação e volume de reviews (first‑party e plataformas reputadas) associados a produtos/localizações.

• Qualidade de citações: autoridade dos domínios que mencionam marca/produtos/autores; relevância temática.

• Sinais E‑E‑A‑T: credenciais de autor, reviewer em conteúdos YMYL, frescura (dateModified).

• Consistência NAP entre GBP/Apple Maps/diretórios para localizações.

Impacto

• CTR por template para páginas com schema completo vs sem.

• Conversões (leads, reservas, receita) a partir de páginas e clusters orientados a entidades.

• Conversões assistidas de páginas citadas em IA e landing pages de rich results.

• Redução de refinamentos de queries de marca (ex.: menos “marca + cidade” ou “marca + indústria”).

Fontes de dados e como usar

• Search Console: queries, páginas, relatórios de rich results; segmente por templates de entidade.

• Analytics: objetivos/conversões ligados a páginas pilar/support/comerciais; dimensões custom para IDs de entidade.

• Logs de citações em IA: outputs de testes em AI Overviews/assistentes; guarde texto e URLs citadas.

• Crawlers: cobertura de schema, presença de @id, extração de about/mentions, checks de paridade (preço, horários, credenciais).

• Ferramentas de NLP: saliência de marca/produtos em páginas-chave; monitorize mudanças após edits.

• Monitorização off‑site: dados de GBP/Apple Maps, plataformas de reviews, trackers de links/citações.

Construa o seu Entity Health Score (fórmula simples)

Score = (Visibilidade 25% + Compreensão 25% + Confiança 20% + Impacto 30%)

• Subscore de visibilidade: impressões normalizadas em queries de entidade, nº de rich results, citações em IA.

• Subscore de compreensão: % de cobertura de schema, scores de saliência, precisão de about/mentions.

• Subscore de confiança: rating/volume de reviews, autoridade de citações, completude de E‑E‑A‑T.

• Subscore de impacto: CTR vs benchmark, conversões de páginas de entidade, conversões assistidas.

Use uma escala 0–100; defina thresholds verde/âmbar/vermelho para simplificar reporting para executivos.

Dashboards que importam

• Inventário de entidades: @id, tipo, owner, última atualização, sameAs, estado de schema.

• Cobertura e erros: presença de schema, erros/avisos por template; tendências de elegibilidade.

• Citações em IA: registe prompts e outputs; acompanhe contagens mensais e share of voice vs concorrentes.

• Performance: CTR, conversões e receita por página/cluster; anote deployments.

• Freshness: dias desde a última atualização de bios/preços/horários/eventos; alertas para items stale.

• Sinais de knowledge: notas sobre precisão do Knowledge Panel, score de reviews, alertas de inconsistência NAP.

Baseline e depois medir a mudança

• Baseline: capture impressões, CTR, conversões, cobertura de schema e citações em IA antes de mudanças.

• Defina targets: ex. +15% de CTR em páginas de entidade, +5 citações/mês para produtos top, 0 erros bloqueantes de schema.

• Anote releases: launches de schema, updates de bios, rebrands e picos de PR.

• Compare cohorts: páginas com schema completo vs parcial/nenhum; clusters com bios atualizadas vs não.

Definições de KPIs (copy/paste)

• Share de citações em IA: (# de respostas de assistentes que citam as suas páginas para os prompts alvo) / (total de respostas para esses prompts). Objetivo: crescimento mês a mês.
• Cobertura de schema: % de URLs alvo a emitir os campos obrigatórios por template. Objetivo: >95% nos templates core.
• Saliência de entidade: score médio de saliência para marca/produto nas 20 principais URLs (NLP). Objetivo: tendência ascendente após atualizações.
• Consistência de descrição: % de páginas amostradas em que as primeiras 150 palavras correspondem à definição canónica (similaridade >0,8).
• Precisão do Knowledge Panel: nº de atributos corretos vs incorretos/ausentes. Objetivo: 100% de precisão para marca e fundadores.
• Lift de CTR: diferença entre páginas com schema completo vs incompleto na mesma banda de ranking.
• Lift de conversões: variação de leads/reservas a partir de clusters depois de refresh de entidade/schema.

Como registar citações em IA

• Mantenha um banco de prompts com data, assistente, prompt, texto da resposta, URLs citadas e notas de precisão.
• Marque cada prompt com uma entidade e um cluster para conseguir agregar ganhos/perdas.
• Guarde as saídas numa folha ou base de dados; faça um gráfico simples da share de citações por entidade ao longo do tempo.
• Destaque as citações dos concorrentes para identificar lacunas na clareza/cobertura de entidade.

Ideias de visualização

• Barras empilhadas de rich results por template ao longo do tempo.
• Linha para nº de citações em IA por entidade/cluster; anote releases e eventos de PR.
• Tabela de cobertura de schema por template com verde/âmbar/vermelho por thresholds.
• Funil para páginas de entidade: impressões → cliques → conversões, separado por pilar/support/comercial.
• Heatmap de freshness com idade de bios/preços/horários/eventos.

One‑pager executivo

• Resumo: Entity Health Score, principais vitórias (citações ganhas, panels corrigidos) e riscos (erros, dados desatualizados).
• Principais entregas: fixes de schema, refresh de bios, updates ao mapa de IDs, alinhamento com PR.
• Impacto: variações de CTR/conversões em páginas de entidade, tendência de citações em IA, redução de refinamentos em pesquisas de marca.
• Próximas ações: correções e experiências prioritárias para o próximo sprint.

Tracking de AI Overviews e answer engines

• Acompanhe a inclusão: nº de prompts em que AI Overviews cita o seu conteúdo.
• Acompanhe a precisão: registe quando os assistentes erram preços, horários ou credenciais.
• Ligue correções a dados: se a IA mostrar preço errado, verifique paridade schema/página; se bio errada, atualize Person schema e sameAs.
• Monitorize snippets: alinhe as suas definições para influenciar a forma como os assistentes descrevem a sua marca.

Lidar com sinais ruidosos ou com atraso

• Conte com algum lag entre alterações de schema e mudanças nas citações; defina uma janela de observação (ex.: 2–4 semanas).
• Use médias móveis para citações em IA para reduzir volatilidade.
• Quando os dados são escassos, foque-se primeiro na correção (zero factos errados) antes de métricas de crescimento.
• Comunique incerteza: indique quando as amostras são pequenas.

Juntar fontes de dados (dicas práticas)

• Use URL + ID de entidade como chaves de junção entre Search Console, analytics e logs de citações.
• Em GA/analytics, crie dimensões personalizadas para ID de entidade e nome de cluster; aplique tags via padrões de URL ou dataLayer.
• Exporte Search Console via API para BigQuery/Sheets; junte com o mapa de IDs para segmentar por tipo de entidade.
• Extraia scores de saliência via scripts; guarde com URL/ID e data para acompanhar tendências.

Checklist de auditoria para montar a medição

• Mapa de IDs centralizado com owners e última atualização.
• Dashboards ativos para cobertura, citações, performance, freshness e erros.
• Banco de prompts criado e calendarizado mensalmente.
• Validação de schema e checks de paridade a correr em CI/crawls.
• Tagging de analytics para IDs de entidade e clusters implementado.
• Change log ativo com links para validação.
• Cadência de reporting acordada (semanal/mensal/trimestral) com owners.

Sugestões de stack de ferramentas

• Recolha: Search Console API, GA/analytics, APIs de NLP (Google NLP/Vertex, scripts spaCy), scripts de prompts de IA.
• Validação: Rich Results Test, Schema Markup Validator, crawlers com extração custom.
• Storage: Sheets/Notion para equipas pequenas; BigQuery/Postgres para setups maiores.
• Visualização: Looker Studio/Looker/Power BI; sheets leves para scorecards.
• Alertas: integrações Slack/Teams para erros de schema, quedas de cobertura ou descidas de citações.

Clarificação de papéis (RACI)

• Accountable: lead de SEO/analytics pelo modelo de medição e reporting.
• Responsible: analytics por dashboards e junções; engineering por schema/CI; conteúdo pelo banco de prompts e correções; PR por sameAs e messaging externo.
• Consulted: legal/compliance (YMYL e privacidade); produto/ops por feeds e fontes de verdade.
• Informed: liderança e sales sobre vitórias, riscos e próximos passos.

Localização da medição

• Segmente dashboards por mercado/idioma; acompanhe citações e rich results por locale.
• Use o mesmo mapa de IDs em todas as línguas; traduza nomes/descrições e mantenha IDs estáveis.
• Monitorize paridade de NAP e ofertas por mercado; UE/PT: confirme preços em EUR, clareza de IVA e fuso horário.
• Corra testes de prompts em cada idioma; registe diferenças e corrija gaps localizados.

Sinais para refresh de conteúdo

• Faça refresh quando: a saliência cair, as citações descerem, houver spikes de erros ou concorrentes dominarem respostas em IA.
• Priorize entidades de alta intenção (produtos/serviços) e páginas YMYL.
• Atualize estatísticas, preços, credenciais e snippets de reviews; ajuste dateModified e sameAs quando necessário.

Coordenação com PR e link building

• Partilhe definições canónicas com PR; peça naming consistente e links para as URLs certas.
• Registe menções de alta autoridade e correlacione com subidas de citações; inclua no reporting.
• Para integrações/parceiros, co‑crie conteúdo e alinhe schema/IDs para reforçar relações.

Adições de medição ao content brief

• Inclua definições de entidade e prompts alvo que a página tem de responder.
• Especifique campos de schema obrigatórios e about/mentions; inclua referências @id.
• Adicione KPIs: CTR alvo, objetivo de citações ou meta de conversão para a página/cluster.
• Exija lista de fontes para dados e citações para suportar E‑E‑A‑T e reduzir alucinações.

Exemplos de experiências orientadas a entidades

• Adicionar FAQ e about/mentions a um conjunto de artigos; medir alteração em citações em IA e CTR.
• Enriquecer páginas de produto com identificadores e reviews; comparar add‑to‑cart e taxa de citações.
• Reforçar bios de autor e sameAs num cluster de saúde; acompanhar precisão de citações YMYL e CTR.
• Localizar um cluster com IDs consistentes; medir ganhos de rich results e respostas locais.

Quando escalar problemas

• Imediato: factos errados em respostas de IA (preços, horários, credenciais), inexactidões no Knowledge Panel, spikes grandes de erros de schema.
• Rápido (até uma semana): queda >20% de citações em entidades core, cobertura abaixo de 90% em templates prioritários.
• Planeado: descida de saliência, bios/estatísticas desatualizadas, desalinhamento de PR; agendar em sprints mensais/trimestrais.

Workflow de testes com prompts

• Construa um banco de prompts por entidade: quem/o quê/onde/preço/disponibilidade/credenciais/use cases.

• Corra mensalmente em AI Overviews, Perplexity, Copilot; capture texto exato e fontes.

• Pontue: entidade correta? factos corretos? há citação? Use uma escala simples 0–2 por prompt.

• Aja: se estiver errado, afine definições, adicione schema/about/mentions, corrija sameAs, atualize imagens; reteste.

Ideias de desenho experimental

• A/B ou holdout: adicione schema completo + FAQs a metade de artigos similares; meça CTR e citações em IA vs controlo.

• Antes/depois: faça refresh de bios e sameAs num cluster; acompanhe mudanças em descrições de IA e CTR de marca.

• Teste de profundidade de links: adicione links “irmãos” e módulos relacionados a um subset; monitorize crawl depth e citações em IA.

• Teste de localização: localize um cluster com IDs partilhados; meça rich results e citações em IA por locale.

Cadência de reporting

• Semanal: erros/avisos, deltas de testes com prompts, principais citações ganhas/perdidas, issues de paridade (preço, horários).

• Mensal: rollup de KPIs (Visibilidade/Compreensão/Confiança/Impacto), resultados de experiências, correções para o mês seguinte.

• Trimestral: auditar mapa de IDs, rever Entity Health Score, atualizar padrões de governança e ajustar targets.

Templates que pode copiar

• Sheet de KPI por entidade: métrica, fonte, owner, target, estado, notas.

• Log de prompts: data, prompt, assistente, URL citada, precisão (sim/parcial/não), fix necessário.

• Change log: data, mudança, scope (schema/conteúdo/off‑site), owner, link de validação.

• Blueprint de dashboard: cobertura, citações, performance, freshness e tendências de erros.

Playbooks por vertical

B2B SaaS

• Acompanhe citações para produto/funcionalidades em respostas de IA; meça demos/SQLs a partir de páginas de entidade.

• Monitorize entidades de integrações; garanta que páginas de parceiros batem em nomes/URLs.

• Use schema Product/SoftwareApplication com offers e conteúdo de suporte.

Serviços locais/clínicas

• Consistência NAP, paridade de horários, bios de profissionais; cobertura de LocalBusiness e Person schema.

• Acompanhe chamadas/reservas por localização; respostas em IA sobre “aberto agora” e profissionais.

• Event schema para workshops; monitorize citações de eventos.

Publishers/educação

• Confiança em autor e Organização: citações em respostas de IA; Article rich results.

• Acompanhe precisão do Knowledge Panel para autores; saliência de tópicos alvo em NLP.

• Monitorize engagement e subscrições ligados a clusters liderados por autores.

Governança para medição

• Owners: analytics (dashboards), SEO/conteúdo (prompts, correções), engineering (integridade de schema), PR (sameAs e citações).

• Guardrails: falhar builds em falta de campos obrigatórios; bloquear publicação se IDs faltarem em templates prioritários.

• Logs: manter validações e logs de prompts ligados a releases; importante para auditorias e readiness para o AI Act.

• Formação: ensinar editores e SMEs a atualizar bios, sameAs e definições sem mudar IDs.

Armadilhas comuns e correções

• Armadilha: perseguir rankings apenas. Correção: incluir citações em IA e clareza de entidade nos KPIs.

• Armadilha: dados desencontrados (preço/horários/bios) entre schema e página. Correção: checks de paridade e fonte de verdade partilhada.

• Armadilha: IDs inconsistentes entre línguas/domínios. Correção: um único mapa de IDs + checks de duplicados em CI.

• Armadilha: sem baseline. Correção: capturar métricas antes; anotar todas as releases.

• Armadilha: ignorar drift off‑site. Correção: revisão trimestral de sameAs/diretórios; alinhamento de PR.

Plano de rollout em 90 dias

• Semanas 1–2: baseline; criar mapa de entidades; definir targets; criar dashboards; recolher banco de prompts.

• Semanas 3–4: corrigir erros bloqueantes; adicionar about/mentions; alinhar sameAs; iniciar logging de prompts.

• Semanas 5–6: correr primeiras experiências (enriquecimento de schema, refresh de bios); reportar resultados iniciais.

• Semanas 7–9: expandir cobertura a templates restantes; localizar entidades-chave; adicionar dados de reviews quando fizer sentido.

• Semanas 10–12: rever Entity Health Score; ajustar targets; formalizar reporting mensal/trimestral.

A AISO Hub constrói a sua stack de medição e liga-a a receita.

• AISO Audit: baseline de visibilidade de entidades, qualidade de dados e gaps com um plano de medição priorizado

• AISO Foundation: implementar dashboards, mapas de IDs e workflows de prompts para métricas fiáveis

• AISO Optimize: correr experiências que aumentam citações, CTR e conversões com reporting claro

• AISO Monitor: acompanhar cobertura, erros, freshness e menções em IA com alertas e resumos executivos

Conclusão: a medição torna Entity SEO responsável

Entity SEO só ganha orçamento quando o prova.

Acompanhe visibilidade, compreensão, confiança e impacto; registe citações em IA; faça experiências; e mantenha governança apertada.

Com dashboards e prompts claros, sabe o que corrigir a seguir e consegue mostrar exatamente como a clareza de entidade gera receita e visibilidade em IA.