--- title: "L1 Structured Data — AEO by EPIC" source_url: "https://epic.digital/aeo/layers/l1" description: "L1 Structured Data: declarar em linguagem de máquina o que cada página representa. JSON-LD correto é como a máquina aprende que sua homepage é uma organização." generated_by: "AEO by EPIC CLI v2.2.0" generated_at: "2026-05-18T04:00:00Z" language: "pt-BR" --- L1 Structured Data · JSON-LD + Schema.org 12 checks # L1 — Structured Data: declarar em linguagem de máquina o que cada página representa JSON-LD correto é como a máquina aprende que sua homepage é uma organização, sua página de serviço é um serviço, e que há ações executáveis disponíveis — antes de ler qualquer linha de texto. TL;DR L1 é o vocabulário que permite que qualquer máquina entenda o tipo de entidade representada em cada URL. JSON-LD com Schema.org é esse vocabulário: universal, legível por máquinas, invisível para o visitante humano. A peça mais estratégica é o `potentialAction` combinado com `EntryPoint` — a ponte técnica entre L1 e L4 (Commerce Layer). L1 sem `potentialAction` é como uma loja com produtos na vitrine, mas sem caixa. O que é ## O vocabulário universal para máquinas entenderem entidades L1 é o vocabulário que permite que qualquer máquina entenda o tipo de entidade representada em cada URL. JSON-LD com Schema.org é esse vocabulário: universal, legível por máquinas, invisível para o visitante humano. A peça mais estratégica é o `potentialAction` combinado com `EntryPoint`. Esse par é a ponte técnica entre L1 e L4 (Commerce Layer): sem ele, o agente que chegou via Agent Card não sabe quais ações pode executar. **L1 sem `potentialAction` é como uma loja com produtos na vitrine, mas sem caixa.** Por que importa ## Por que JSON-LD correto muda o que LLMs dizem sobre você - **LLMs aprendem a descrever uma empresa principalmente por dados estruturados, não pelo corpo do texto.** Organization JSON-LD com nome, setor e serviços é a forma mais direta de controlar como o ChatGPT descreve sua empresa. - **L1 é ponto de convergência entre SEO e AEO.** Mesmo schema melhora rich results no Google e citabilidade em LLMs. - **`potentialAction` declara as ações executáveis da entidade.** Sem ele, agente autônomo via Commerce Layer não sabe o que pode fazer. - **Erros de L1 são penalizados ativamente.** `aggregateRating` sem dados reais, FAQ com perguntas genéricas — Google aplica penalidades. Como medimos ## 12 checks — do JSON-LD ao potentialAction 12 checks em L1 — JSON-LD presente, schema types corretos por página, `potentialAction` em páginas com ação, sem erros de sintaxe, sem campos fabricados. Parser `jsonld.js` (Digital Bazaar, spec-compliant). Score típico sem AEO5–25 Após implementação70+ Como implementamos ## 4 passos — 8 a 16 horas de implementação 1. 01Mapeamos os page types do site — homepage, serviços, blog posts, case studies, contato, pricing. *(~2h)* 2. 02Geramos templates via `aeo generate` + refinamos com dados reais. *(~3h)* 3. 03Injetamos via CMS — HubSpot Custom HTML module ou Express middleware. *(~4–8h)* 4. 04Validamos com Google Rich Results Test + `aeo audit`. *(~1h)* Esforço total: **8–16 horas** para cobertura completa de um site de 15–25 páginas. Caso anchor ## RequestQuote conectando L1 ao Commerce Layer Empresa de segurança digital B2B com mais de 50 páginas em HubSpot L1 implementado com templates para quatro page types (Organization homepage, Service produto, Article blog, FAQPage suporte). `potentialAction` + `RequestQuote` conectou L1 ao Commerce Layer em desenvolvimento. FAQ ## Perguntas frequentes sobre L1 Não necessariamente. O audit identifica o que está correto, o que está ausente e o que está errôneo. Schemas existentes são validados e expandidos — o `potentialAction` normalmente é o gap principal em sites que já têm JSON-LD básico. JSON-LD fica no `` ou em `