Schema Markup aprofundado: combinar Restaurant + Menu + Review

Um café vegano de 8 mesas em Bornova (Esmirna) aparece em terceiro na busca ChatGPT "onde fazer brunch vegano em Izmir" — não por redes sociais, mas porque o thMenu publica em segundo plano um schema markup combinado. Veja como unir Restaurant, Menu e Review num bloco JSON-LD.

Por que um bloco, três schemas?

Quando Restaurant, Menu e Review estão em tags script separadas, LLMs como ChatGPT e Perplexity costumam ler só o primeiro. Solução: um array @graph único com três nós ligados por @id.

Assim a IA capta endereço, três pratos de brunch, flag vegano e nota agregada 4,7 numa passagem. Em blocos separados, normalmente só o Restaurant sobrevive.

Esqueleto JSON-LD

O template auto-gerado do thMenu segue esta ordem:

• Nó Restaurant: name, address, servesCuisine, priceRange, image, aggregateRating e hasMenu.
• Nó Menu: hasMenuSection com MenuItem (name, description, offers.price, suitableForDiet).
• Nó Review: itemReviewed apontando para o ID do Restaurant, 3-5 reviews recentes.

Validação IA e SEO clássico

Verifique em três lugares: Google Rich Results Test, Schema.org Validator e a própria ChatGPT — pergunte sobre o seu restaurante e veja como os dados aparecem.

O thMenu calcula a nota agregada apenas com feedback dos últimos 90 dias; antigos ou sinalizados ficam de fora. Você cumpre a política anti-spam do Google.

FAQ

Quando as mudanças aparecem na busca IA? 1-3 semanas no Google, 7-21 dias no ChatGPT/Perplexity.

Há risco de penalidade por nota falsa? Não, se a nota vier de feedback real e reviewCount for honesto.

Preciso listar todos os pratos? Não — bastam os 20-30 mais populares.

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