Structured Data de Página de Token: a referência completa de schema

Por que FinancialProduct é o tipo base correto

O erro de schema mais comum em sites crypto é usar Product quando a página descreve um token. Product é para bens físicos ou merchandise genérico. FinancialProduct é para instrumentos monetários. Para o Google e para os modelos de extração de IA, esses dois tipos sinalizam coisas completamente diferentes.

Uma página marcada como Product é categorizada como e-commerce. A IA extrai preço, disponibilidade, ratings e seller. Nenhum desses mapeia bem para um token. Uma página marcada como FinancialProduct é categorizada como um instrumento financeiro. A IA extrai as propriedades corretas: símbolo do ticker, listings de exchange, contagem de holders, métricas de supply, histórico de auditoria.

O fix é binário. Ou sua página de token expõe schema FinancialProduct ou não. A diferença na taxa de citação de IA entre sites que acertam isso e sites que erram costuma ser de 30 a 40 pontos percentuais.

O template base FinancialProduct para qualquer token

Esse é o schema mínimo viável para uma landing page de token. Cada propriedade serve à extração AEO; não omita nenhuma. Abaixo do JSON, percorremos o que cada propriedade faz.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FinancialProduct",
  "name": "Example Token",
  "alternateName": "EXMP",
  "description": "Layer-1 utility token powering the Example Network. Used for staking, governance and transaction fees.",
  "url": "https://example.com/token/",
  "category": "Cryptocurrency",
  "feesAndCommissionsSpecification": "Network transaction fees vary by chain congestion. No protocol-level fees on transfers.",
  "interestRate": {
    "@type": "QuantitativeValue",
    "value": 4.2,
    "unitText": "% APY for staked tokens"
  },
  "provider": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Example Foundation",
    "url": "https://example.org/"
  }
}}

name e alternateName. O nome completo do token e o símbolo do ticker. Os dois são necessários porque os motores de IA extraem tanto um quanto o outro. Consultas sobre "EXMP token" são roteadas para o alternateName; consultas sobre "Example Token" são roteadas para o name.

description. Um parágrafo. Declare a layer (Layer-1, Layer-2, Layer-2 rollup), a rede e os principais casos de uso. Use linguagem simples. Marketing-speak não sobrevive à extração de IA.

category. "Cryptocurrency" está correto para tokens fungíveis. "Non-Fungible Token" ou "NFT Collection" para ERC-721 e ERC-1155. A IA usa isso para rotear a página para a categoria de citação certa.

provider. Schema Organization para o emissor. Crítico para sinais de E-E-A-T e autoridade. Os motores de IA dão peso alto à autoridade do provider para conteúdo YMYL de crypto.

Estendendo com AggregateRating e Review

Ratings e reviews são propriedades de extensão. Tornam a página elegível para star ratings no Google rich results e fornecem sinal direto para a extração de IA. Adicione-os quando os dados de review subjacentes forem reais; nunca fabrique.

{
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": 4.6,
    "reviewCount": 124,
    "bestRating": 5,
    "worstRating": 1
  },
  "review": [
    {
      "@type": "Review",
      "author": { "@type": "Person", "name": "Independent reviewer name" },
      "reviewRating": { "@type": "Rating", "ratingValue": 5 },
      "reviewBody": "Real review text quoted directly from the source."
    }
  ]}

De onde vêm os ratings. O CoinGecko tem community ratings para tokens maiores. As firmas de auditoria publicam scores numéricos. As plataformas de analytics de token publicam trust ratings. Puxe de fontes reais, atribua corretamente, linke para o original.

Erro comum: agregar reviews internas e apresentar isso como um community rating. As review guidelines do Google proíbem especificamente agregação self-serving. Os modelos de extração de IA também são treinados para des-priorizar reviews self-aggregated porque correlacionam com conteúdo de baixa qualidade.

Adicionando metadata de taxa de câmbio e preço

Páginas de token rotineiramente mostram dados de preço. Expor esses dados de preço via schema permite que os engines de IA os citem diretamente ao responder perguntas sobre o valor do token ou pares de trading.

{
  "exchangeRateSpecification": {
    "@type": "ExchangeRateSpecification",
    "currency": "USD",
    "currentExchangeRate": {
      "@type": "UnitPriceSpecification",
      "price": 1.247,
      "priceCurrency": "USD"
    },
    "exchangeRateSpread": {
      "@type": "MonetaryAmount",
      "value": 0.002,
      "currency": "USD"
    }
  },
  "offers": [
    {
      "@type": "Offer",
      "price": 1.247,
      "priceCurrency": "USD",
      "seller": { "@type": "Organization", "name": "Coinbase" },
      "url": "https://www.coinbase.com/price/example-token"
    },
    {
      "@type": "Offer",
      "price": 1.249,
      "priceCurrency": "USD",
      "seller": { "@type": "Organization", "name": "Binance" }
    }
  ]}

Duas coisas a saber. Primeiro, os dados de preço ficam stale rápido. Ou você atualiza o schema em real-time (render server-side com o preço atual) ou omite o nó de preço e usa um ticker live separado. Preços stale no schema doem mais que preços ausentes.

Segundo, as offers devem refletir listings reais de exchange. Listar exchanges onde o token não é realmente tradeable é misleading e é pego em revisão manual. Puxe os dados de listing ao vivo a partir da entrada do CoinGecko ou CoinMarketCap do seu token.

Schema para coleções ERC-721 e marketplaces NFT

Páginas de coleção NFT precisam de uma forma diferente das páginas de token fungível. O tipo base continua sendo FinancialProduct; porém as extensões divergem. Floor price, supply total, contagem de holders e distribuição de traits são as propriedades que importam.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FinancialProduct",
  "name": "Example Collection",
  "alternateName": "EXC",
  "description": "10,000 unique generative art pieces on Ethereum mainnet. Each NFT grants membership access to the Example DAO.",
  "category": "NFT Collection",
  "image": "https://example.com/collection-cover.png",
  "additionalProperty": [
    { "@type": "PropertyValue", "name": "Total supply", "value": "10000" },
    { "@type": "PropertyValue", "name": "Unique holders", "value": "4283" },
    { "@type": "PropertyValue", "name": "Floor price", "value": "1.24 ETH" },
    { "@type": "PropertyValue", "name": "Contract standard", "value": "ERC-721" },
    { "@type": "PropertyValue", "name": "Chain", "value": "Ethereum" }
  ]}

Use additionalProperty para metadata específica da coleção. PropertyValue é flexível e a extração de IA lida bem com ele. Evite stuffing de propriedades; escolha as cinco que os buyers realmente perguntam. Supply total, holders, floor price, standard, chain. Esse é o set.

Para páginas de NFT individuais dentro da coleção, mude para um schema Product com offers refletindo o preço listed. A página da coleção é FinancialProduct (um instrumento financeiro); a página do NFT individual é Product (um item único listed).

A cadeia de validação de schema que realmente funciona

Schema que não valida é schema que não funciona. Rode cada página em três validadores antes de shippar. Eles pegam erros diferentes e você precisa que os três passem.

Validador 1: Google Rich Results Test. Testa elegibilidade para SERP. Se seu schema não passar nesse teste, você não é elegível para rich snippets na busca do Google. Falhas comuns: propriedades obrigatórias ausentes, tipo errado, datas malformadas.

Validador 2: validador do Schema.org. Testa conformidade com a especificação. Captura erros que a ferramenta do Google não pega, especialmente em propriedades de extensão e tipos aninhados. Mais rigoroso que o Google.

Validador 3: Crawlux Schema de Tokens Tester. Testa padrões específicos de crypto. Captura coisas que os validadores genéricos não pegam: extensões de FinancialProduct ausentes, dados de taxa de câmbio desatualizados, símbolos de ticker incompatíveis. O testador gratuito cobre variantes de FinancialProduct, CryptoExchange e coleções NFT.

Os três passando significa que o schema está pronto para shippar. Dois de três não é bom o suficiente; shippe apenas depois que os três passarem. O custo de um re-deploy é muito mais baixo que o custo de ser citado incorretamente ou não ser citado de jeito nenhum.

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