O schema Product é a camada de dados estruturados que diz às máquinas o que vende — nome, preço, disponibilidade, marca, reviews.
Resposta direta: mapeie os dados em JSON-LD (Product + Offer, mais Review/AggregateRating quando válido), mantenha preços e stock frescos, alinhe schema com feeds e copy on-page e monitore erros e citações IA semanalmente.
Este guia cobre padrões para eCommerce, SaaS e marketplaces, com governação e medição embutidas.
Apoie-se nos pilares Structured Data guide e AI Search Ranking Factors.
Porque o Product schema importa agora
Rich results: preço, disponibilidade e reviews elevam CTR quando elegíveis.
Respostas IA: assistentes precisam de factos fiáveis; o schema reduz misquotes e aumenta as hipóteses de recomendação.
Clareza de entidade: IDs, marca e sameAs consistentes reforçam o catálogo como fonte confiável.
Frescura: dateModified, preço e disponibilidade corretos melhoram a relevância em respostas sensíveis ao tempo.
Propriedades principais a incluir
Product: name, description, image, brand, sku, gtin (gtin13/gtin14/gtin8) se houver, category.
Offer: price, priceCurrency, availability (InStock/OutOfStock/PreOrder), url.
AggregateRating/Review: se reais e em conformidade; ratingValue, reviewCount, author, datePublished.
Campos adicionais: color, size, material, model, isSimilarTo/relatedProduct.
Breadcrumb: para clarificar o contexto de categoria.
Padrões de implementação
JSON-LD por template: mapear campos CMS/PIM para JSON-LD por PDP; melhor para controlo e escala.
Tag manager: bom para pilotos; mantenha mapeamentos estáveis e versionados.
Plugins (WooCommerce/Shopify): ganhos rápidos; valide a saída e evite injeções duplicadas.
Data layer/graph: gerar schema a partir do PIM/feeds; ideal para grandes catálogos e marketplaces.
Exemplo JSON-LD (Product com Offer e AggregateRating)
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Product",
"@id": "https://example.com/products/widget-123#product",
"name": "Widget 123",
"description": "Lightweight analytics widget for dashboards.",
"image": "https://example.com/images/widget-123.png",
"brand": "Example Co.",
"sku": "W123",
"gtin13": "1234567890123",
"category": "Analytics Tools",
"offers": {
"@type": "Offer",
"price": "49.00",
"priceCurrency": "EUR",
"availability": "https://schema.org/InStock",
"url": "https://example.com/products/widget-123"
},
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4.6",
"reviewCount": "87"
}
}
Mantenha os valores sincronizados com a página e os feeds; remova rating se não tiver reviews válidos.
Variantes e múltiplas ofertas
URLs e @id distintos para variantes relevantes (cor/tamanho); schema deve refletir a variante visível.
Se uma página mostra várias ofertas, liste-as num array offers com atributos claros.
Atualize preços/dispo por variante; dados velhos quebram elegibilidade e confiança.
Padrões para SaaS e serviços
Use Product ou Service; inclua features, nomes de planos/tiers, preço ou “Contacte-nos” (sem preços falsos) e availability (“InStock” serve para acesso SaaS).
Adicione FAQ para objeções (segurança, compliance); HowTo para setup; ligue às integrações via mentions/about.
Use sameAs para docs e integrações para reforçar entidades.
Considerações para marketplaces
Vários sellers: OfferCatalog ou múltiplas Offer; nome/URL do seller corretos.
Evite preços conflituosos; deixe clara a oferta principal.
Deduplicate schema de plugins/tema; um único graph Product limpo por página.
Vigie violações de política (reviews falsos, ratings não verificáveis).
Multilingue e multi-moeda
Mantenha @id estável entre locales; localize name/description e priceCurrency; alinhe hreflang/canónicos.
Use inLanguage nos nós relevantes; combine a língua do schema com a da página.
Alinhe com feeds Merchant Center por mercado; garanta consistência feed/página/schema.
Governação e QA
Guarde templates em controlo de versão; revisão obrigatória para alterações.
Lint em CI; bloquear deploys se faltarem campos obrigatórios ou existirem duplicados.
Changelog por release: data, URLs, mudanças, prompts a retestar.
Auditoria trimestral: cobertura, erros, frescura (preço/data), saúde de assets (imagens/logos 200).
SLAs: erros de preço/dispo corrigidos em 48h; erros de schema no sprint.
Checklist de auditoria (PDP)
Product + Offer presentes; campos obrigatórios preenchidos; @id único e estável.
Preço e disponibilidade coincidem com página e feed; moeda correta.
Reviews/ratings reais, datados e visíveis; retire se não estiver em conformidade.
Imagens acessíveis, HTTPS, dimensões corretas.
Breadcrumb reflete o caminho de categoria.
Sem Product duplicado de plugins; apenas um JSON-LD limpo.
dateModified atualizada com mudanças reais.
hreflang/canónicos corretos para PDPs localizadas.
Monitoring e KPIs
Impressões/CTR de rich results Product; erros/avisos de enhancement.
Inclusão/partilha de citações IA para prompts de produto; acerto de preço/dispo.
Citações na língua errada; tempo para corrigir.
Score de frescura: % de PDPs atualizadas (conteúdo + schema) nos últimos 30–45 dias.
Taxa de conversão nas PDPs citadas vs baseline; conversões assistidas após ganhos de citação.
Taxa de erro de crawlers (4xx/5xx em assets referenciados no schema).
Prompts de pesquisa IA para testar semanalmente
“Price and availability for
in .” “Is
in stock and what are the specs?” “Best
tools under .” “Compare
vs for “Does
integrate with ?”
Registe citações, texto e exatidão; corrija schema/conteúdo se as respostas estiverem erradas.
Alinhamento entre schema, Merchant Center e feeds
Mantenha dados do feed (preços, disponibilidade) em sincronia com o schema da PDP; automatize.
Use os mesmos IDs em feed e schema sempre que possível; reduz ambiguidade.
Monitore erros de feed e schema em conjunto; resolva problemas na origem dos dados.
Evite informação conflituosa entre feed, página e schema; assistentes e Google usam os três.
Notas de performance e técnica
Evite JSON-LD pesado ou duplicado; mantenha leve e, se possível, server-rendered.
Monitore LCP/INP; PDPs lentas reduzem crawl e parsing.
Garanta imagens comprimidas e acessíveis no schema.
Em SPA/headless, prerender JSON-LD ou injete cedo; teste o HTML renderizado nos validadores.
Armadilhas e correções
Preço/dispo desatualizados: automatize via PIM/ERP; configure alertas.
Reviews falsos/ocultos: remova; use apenas reviews reais e visíveis.
Nós Product duplicados: consolide; desative plugins sobrepostos.
IDs em falta: adicione sku/gtin quando houver; melhora matching.
Incoerência de moeda/locale: alinhe priceCurrency e linguagem; corrija hreflang.
Assets quebrados: corrija imagens/logos 404; prejudicam confiança.
Marcar páginas de lista como Product: use ItemList nas categorias; Product é para PDPs.
Governação e controlo de alterações
Templates de schema em controlo de versão; revisão obrigatória.
Mantenha um registo de product schema: campos obrigatórios/recomendados, padrões de @id, locales, fontes de dados, owners.
Lint em CI; bloqueie deploys por campos em falta, duplicados ou assets quebrados.
Changelog: data, URLs, mudanças (preço, dispo, reviews), owner, prompts a retestar.
Auditorias trimestrais: cobertura, frescura (preço/data), saúde de assets, completude sameAs e citações na língua errada.
Alinhe com Legal/Compliance para markup de reviews e claims regulados.
Auditoria em escala
Amostre PDPs por template; compare campos de schema com dados on-page (preço/dispo/marca/sku/gtin).
Rastreamento para Product duplicados e preços conflituosos de plugins/tema.
Valide hreflang/inLanguage e priceCurrency em PDPs localizadas.
Verifique logos/imagens/páginas de autor com status 200; corrija 4xx/5xx em assets referenciados no schema.
Monitore relatórios de enhancement no Search Console; alertas para picos de erro ou quedas de cobertura.
Notas de plataforma e arquitetura
WordPress/WooCommerce/Shopify: limite plugins sobrepostos; prefira injeções no tema ou data-layer; valide após updates.
Headless/SPA: server-render ou injete JSON-LD cedo; confirme que o HTML renderizado contém o schema; considere prerender para validadores.
Integrações PIM/ERP: mapear dados canónicos para o schema; evite overrides manuais que divergem do feed.
Marketplaces: estandardize info de seller e ofertas; evite múltiplos graphs Product conflituosos por página.
Embutir nas operações
Inclua campos de schema nos requisitos de PDP: preço, moeda, disponibilidade, marca, IDs, imagens, FAQs.
Relacione updates de schema a mudanças de dados (preço/stock) automaticamente; evite o manual.
Adicione checks de schema ao QA pré-release; bloqueie lançamentos com campos obrigatórios em falta.
Corra painéis de prompts semanais para produtos prioritários; registe citações/exatidão; corrija misquotes rápido.
Partilhe relatórios mensais combinando erros, rich results, citações IA e impacto em conversão das PDPs.
Ideias de experimentos
Subir tabelas comparativas e FAQs; medir citações IA e CTR em prompts “vs” e “best”.
Testar about/mentions para reforçar entidades de produto, marca e integração; vigie redução de mis-citações.
Localizar priceCurrency/inLanguage e medir queda de citações na língua errada.
Tentar bundles estruturados (isSimilarTo/relatedProduct) para complementares; ver se assistentes mostram bundles.
Melhorar performance (LCP/INP) e observar crawl/validação e inclusão IA.
Risco e compliance
Não marque descontos falsos ou reviews não verificáveis; cumpra políticas Google.
Não finja frescura; atualize dateModified com mudanças reais.
Para produtos/serviços regulados, adicione disclaimers e claims suportados por fontes.
Respeite privacidade; sem PII no schema; autores de reviews consistentes com o visível.
Equipa e ownership
Lead SEO/Schema: standards, auditorias, painéis de prompts.
Developer: templates, lint em CI, performance, deploy.
Merch/Conteúdo: precisão de preço/dispo, FAQs, imagens.
Analytics: dashboards, alertas, atribuição das PDPs citadas.
Legal/Compliance: política de reviews/reputação, claims regulados.
Budget e priorização
Corrija primeiro os templates de PDP de maior receita; depois o long tail.
Invista em automação (sync preço/dispo, lint) para reduzir QA manual.
Mostre antes/depois de citações IA e CTR para justificar budget de consolidação feed/schema.
Combine limpeza de schema com performance e refresh de conteúdo para ganhos rápidos.
Playbook de localização
Mantenha @id estável; localize name/description e priceCurrency; alinhe hreflang/inLanguage.
sameAs deve apontar para perfis locais quando houver.
Valide PDPs localizadas separadamente; não misture línguas num único bloco de schema.
Localize FAQs e unidades/medidas; mantenha schema e texto alinhados.
Monitore citações em língua errada; corrija rápido hreflang/schéma.
Plano 30/60/90 dias
Primeiros 30 dias
Audite as 50 PDPs principais; remova schema duplicado; adicione Product + Offer com campos obrigatórios; corrija erros críticos.
Alinhe padrão de @id, sameAs de marca e breadcrumbs.
Valide em staging; Rich Results Test; inicie changelog e linting.
30 dias seguintes
Adicione AggregateRating/Review quando conforme; automatize updates de preço/dispo.
Localize schema de PDP (priceCurrency, língua); assegure hreflang/canónicos corretos.
Alinhe feeds do Merchant Center e fontes de dados de schema; corrija divergências.
Inicie painéis de prompts para queries de produto; monitore citações IA e exatidão.
Últimos 30 dias
Estenda a produtos long tail e variantes; ofertas por variante.
Construa dashboards para erros de schema, desempenho de rich results e citações IA; adicione alertas.
Documente governação e SLAs; treine conteúdo/ops na cadência de preço/updates.
Teste páginas comparativas com Product + FAQ/HowTo para capturar prompts “vs”.
Snapshots de casos (anonimizados)
Retail: schema Product/Offer limpo, feeds de preço diários; CTR de rich results +9%, erros de preço no ChatGPT caíram a zero.
B2B SaaS: planos modelados como Product com FAQ/HowTo; quota de citação Perplexity de 7% para 20%; demos nas páginas citadas +11%.
Marketplace: consolidou injeções múltiplas; IDs standardizados; citações do Copilot mudaram de listings de terceiros para PDPs oficiais; conversões +8%.
Anti-padrões a evitar
Marcar produtos não visíveis na página.
Descontos falsos ou preços inflacionados; viola políticas.
Manter aggregateRating quando reviews foram removidos; causa erros e quebra confiança.
Bloquear bots de assistente/search mas esperar citações IA.
Ignorar governação; o schema deriva quando preços/stock mudam.
Analytics e atribuição
Etiquete PDPs citadas nos dashboards para comparar conversão/engagement antes/depois de updates de schema e dados.
Acompanhe queries de marca/produto e referrals de assistentes/direto após ganhos de citação; anote timelines.
Meça add-to-cart ou leads em páginas citadas; partilhe ganhos com merch e liderança.
Monitore assist metrics: quando citações IA precedem visitas diretas que convertem; use modelos de conversão assistida se possível.
Inclua screenshots de respostas IA com preço/dispo corretos nos relatórios mensais.
Como a AISO Hub pode ajudar
Alinhamos Product schema com feeds, entidades e visibilidade IA.
AISO Audit: health check de Product schema, correções e roadmap priorizado.
AISO Foundation: cria templates, automatiza updates e governa para manter PDPs precisas.
AISO Optimize: expande cobertura, testa variantes e liga schema aos ganhos de citações IA.
AISO Monitor: dashboards e alertas para schema, rich results e citações IA de produto.
Conclusão
Product schema é a camada de dados de produto para search e IA.
Implemente JSON-LD limpo com ofertas, IDs e reviews exatos; mantenha-o sincronizado com feeds e conteúdo; valide e monitore continuamente.
Localize moedas e língua, evite duplicados e corrija erros rápido.
Meça rich results, citações IA e conversões para provar impacto.
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