Do perfil da empresa no mapa, a IA lê principalmente quatro coisas: nome, endereço, horário e categoria. Avaliação e foto quase não entram na resposta gerada, apesar de serem o que mais recebe atenção de quem cuida do perfil. O que decide se você aparece numa resposta local é a consistência entre o que está no mapa e o que está no seu site, não a nota média.
Isso inverte a prioridade de quase toda operação de perfil local. O trabalho que rende para resposta gerada é o chato: conferir se o nome no mapa é exatamente o nome no site, se a rua está escrita do mesmo jeito, se o telefone bate, se a categoria descreve o que a empresa realmente faz.
O que costuma entrar na resposta
| Campo do perfil | Entra na resposta gerada | Por quê |
|---|---|---|
| Nome | quase sempre | é a entidade em si |
| Endereço | quase sempre | é a resposta da pergunta local |
| Horário | com frequência | "está aberto agora" é pergunta comum |
| Categoria | indiretamente | decide se você é candidato à pergunta |
| Avaliação | raramente, e sem o número | vira adjetivo, não dado |
| Fotos | não | resposta em texto não carrega imagem sua |
A inconsistência que derruba
"Ótica Prevent" no mapa e "Prevent Óticas" no site parece detalhe. Para uma máquina que cruza fontes para confirmar identidade, são dois nomes. E entidade duvidosa é justamente a que não entra numa resposta que precisa afirmar algo.
O mesmo vale para endereço abreviado de um lado e por extenso do outro, telefone com e sem o código de área, e horário que mudou no mapa e não mudou no site. Cada divergência é uma confirmação que falhou.
O que fazer primeiro
Abra o perfil e o site lado a lado e copie o nome, o endereço e o telefone de um para o outro, caractere por caractere. Depois marque esses mesmos dados no código do site. Leva menos de uma hora por unidade e é a maior parte do resultado em resposta local.
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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