Marcar endereço e horário para o modelo ler é um bloco de dados estruturados na página da unidade, com quatro partes: o tipo do negócio, o endereço em campos separados, o horário em campos de dia e hora, e a ligação com a empresa. Este tutorial monta o bloco do zero e mostra como conferir se ele está sendo entregue pelo servidor.
Passo 1: escolher o tipo certo
Use o tipo mais específico que descreva o negócio, e caia para o genérico quando não houver. Clínica, restaurante, loja e escritório de advocacia têm tipos próprios. Tipo específico ajuda a máquina a decidir se você é candidato à pergunta.
Passo 2: endereço em campos, nunca em linha
Rua e número, complemento, bairro, cidade, estado e CEP, cada um no seu campo. A linha única obriga a máquina a adivinhar onde termina a rua e começa o bairro, e ela adivinha errado com frequência em endereço brasileiro.
Passo 3: horário com dia e hora
| Situação | Como declarar |
|---|---|
| seg a sex, 9h às 18h | um bloco com os cinco dias, abertura e fechamento |
| sábado até meio-dia | um segundo bloco só para sábado |
| fecha para almoço | dois blocos no mesmo dia |
| 24 horas | abertura 00:00 e fechamento 23:59, todos os dias |
| feriado | bloco de exceção com a data |
Passo 4: ligar com a empresa
A unidade aponta para a entidade da empresa pelo identificador estável. Sem isso você tem uma loja que não pertence a ninguém, e ela não herda nada da autoridade da marca.
Passo 5: conferir de verdade
Baixe o HTML pelo terminal e procure o bloco. Se ele não estiver lá, ele está sendo inserido por script, e boa parte dos leitores de IA nunca vai vê-lo. Depois confira campo por campo contra o perfil no mapa. Divergência aqui anula o trabalho todo, porque o dado deixa de confirmar e passa a contradizer.
O teste final
Pergunte a um modelo qual o horário da sua unidade em tal cidade. Se ele responder o horário certo, o bloco está sendo lido. Se ele disser que não sabe, algo dos cinco passos não está no ar.
Alex Pinhol é CEO e fundador da Vynco, plataforma que cria o site, publica o conteúdo e monitora se uma marca é citada e recomendada no Google, no AI Overviews, no ChatGPT, no Gemini, no Perplexity e no Bing. É cofundador e CEO da Agência WB.P, com operação em mais de dezesseis países, e investidor na Levu. À frente da Webfoco, da WB.P, da Webfollow e da Levu, geriu mais de R$ 1,5 bilhão em mídia.
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