Auditorias de conta

Compare a entidade do seu negócio no site, no schema, no Business Profile e nos diretórios e liste cada divergência

Compara o nome, o endereço, o telefone, os perfis sociais e os links de identidade do seu negócio entre o texto visível do site, o grafo @id em JSON-LD, o Google Business Profile, os diretórios locais e o Wikidata. Entrega um plano de correção e um rascunho de JSON-LD apenas com fatos, para que os sistemas de IA reconheçam você corretamente, e não altera nada.

Quando usar

Os assistentes de IA descrevem seu negócio com um endereço errado ou um telefone antigo, ou o confundem com outro negócio, ou você não tem certeza de que o schema do seu site e os perfis externos descrevem o mesmo negócio.

O que você recebe

Uma comparação fonte por fonte de nome, endereço, telefone, site, horário e perfis sociais, problemas de schema por página, um plano de correção ordenado e um rascunho de JSON-LD apenas com fatos para um único grafo @id. Nada é alterado.

Ele altera algo na minha conta?

Não. O assistente apenas lê seus dados e apresenta um relatório.

Funciona com

SEO Intelligence, Business Profile

Preencha antes de enviar

[nome da empresa][URL do site][nome do local ou domínio, ou "nenhum"][URLs dos perfis][cidade][PRECISA DE CONFIRMAÇÃO]

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise. Audite se as informações de entidade do meu negócio [nome da empresa] estão consistentes na web. Meu site: [URL do site]. Minha unidade no Google Business Profile: [nome do local ou domínio, ou "nenhum"]. Meus perfis oficiais em redes sociais: [URLs dos perfis]. Cidade: [cidade]. Este é um trabalho somente de leitura e planejamento, não altere nada. Os sistemas de IA reconhecem um negócio ao cruzar os mesmos fatos em fontes diferentes. Se o nome, o endereço, o telefone ou o site forem diferentes entre as fontes, um sistema pode tratá-los como dois negócios ou repetir o detalhe errado. Por isso, compare cada fato caractere por caractere. 1. Fatos visíveis no site. Leia a página inicial, a de contato e a sobre com site_read_url e text=true (se truncated for true, leia de novo com max_bytes=1000000). Extraia, página por página, o nome, o endereço, o telefone, o e-mail e o horário de funcionamento visíveis. Sinalize separadamente se algum deles não estiver visível sem JavaScript. 2. Schema no site. Leia as mesmas três páginas e as duas páginas de serviço mais importantes com site_read_url e max_bytes=1000000, e extraia os blocos `application/ld+json` do corpo. Para cada bloco, liste type, @id, name, url, logo, telephone, address, sameAs e parentOrganization. Verifique: o nó Organization ou LocalBusiness aparece com o mesmo @id em todas as páginas? Se não houver @id, os nós não podem ser conectados; o mesmo negócio está escrito com nomes diferentes em páginas diferentes; o telefone e o endereço do schema coincidem com o texto visível; cada URL de sameAs retorna 200 com site_read_url e max_bytes=0. 3. Business Profile. Se eu tiver uma unidade, leia nome, endereço, telefone, site, categorias e horário de funcionamento com gbp_location_details. Anote se o campo de site aponta para a página inicial ou para a página da filial correspondente. 4. Diretórios locais. Verifique em seo_history se há uma execução anterior com estes argumentos. Se não houver, execute seo_local_listings com brand=[nome da empresa] e city=[cidade]. A ferramenta gasta créditos por diretório, então diga quantos diretórios serão consultados antes de usar o conjunto padrão. Considere o número de registros por diretório, qualquer registro marcado como fechado e quaisquer duplicatas. Se um diretório retornou erro, escreva "não foi possível medir", e não "sem listagem". 5. Wikidata. Leia https://www.wikidata.org/w/api.php?action=wbsearchentities&search=[nome da empresa]&language=en&format=json com site_read_url. Se houver um item, verifique se o site oficial dele coincide com o meu. Se não houver, diga isso, mas não sugira criar um para um pequeno negócio, porque o Wikidata tem regras de notoriedade. Formate o resultado assim. Primeiro, um resumo de três frases. Depois, uma tabela comparativa: fato (nome, endereço, telefone, site, horário, perfis sociais), texto visível do site, schema do site, Business Profile, diretórios, status (consistente, diferente, ausente). Depois, uma tabela de schema: página, type, @id, problema. Depois, um plano de correção ordenado por importância: para cada item, onde muda, o valor antigo, o valor novo e quem faz. No final, escreva um rascunho de JSON-LD para um único grafo @id a ser usado em todo o site: Organization ou o subtipo correto de LocalBusiness com o id `[URL do site]/#org` ou `/#business`, WebSite com `/#website` e um link de publisher, e sameAs contendo apenas perfis oficiais que retornem 200. Use somente fatos que estejam no site ou que eu tenha informado. Se horário de funcionamento, coordenadas, avaliações ou data de fundação não estiverem disponíveis, omita o campo por completo, e marque todo campo sobre o qual você tenha dúvida como [PRECISA DE CONFIRMAÇÃO]. Aplicar este rascunho é um trabalho separado, então não toque em nenhum arquivo ou perfil agora.

Audite se as informações de entidade do meu negócio [nome da empresa] estão consistentes na web. Meu site: [URL do site]. Minha unidade no Google Business Profile: [nome do local ou domínio, ou "nenhum"]. Meus perfis oficiais em redes sociais: [URLs dos perfis]. Cidade: [cidade]. Este é um trabalho somente de leitura e planejamento, não altere nada.

Os sistemas de IA reconhecem um negócio ao cruzar os mesmos fatos em fontes diferentes. Se o nome, o endereço, o telefone ou o site forem diferentes entre as fontes, um sistema pode tratá-los como dois negócios ou repetir o detalhe errado. Por isso, compare cada fato caractere por caractere.

1. Fatos visíveis no site. Leia a página inicial, a de contato e a sobre com site_read_url e text=true (se truncated for true, leia de novo com max_bytes=1000000). Extraia, página por página, o nome, o endereço, o telefone, o e-mail e o horário de funcionamento visíveis. Sinalize separadamente se algum deles não estiver visível sem JavaScript.
2. Schema no site. Leia as mesmas três páginas e as duas páginas de serviço mais importantes com site_read_url e max_bytes=1000000, e extraia os blocos `application/ld+json` do corpo. Para cada bloco, liste type, @id, name, url, logo, telephone, address, sameAs e parentOrganization. Verifique: o nó Organization ou LocalBusiness aparece com o mesmo @id em todas as páginas? Se não houver @id, os nós não podem ser conectados; o mesmo negócio está escrito com nomes diferentes em páginas diferentes; o telefone e o endereço do schema coincidem com o texto visível; cada URL de sameAs retorna 200 com site_read_url e max_bytes=0.
3. Business Profile. Se eu tiver uma unidade, leia nome, endereço, telefone, site, categorias e horário de funcionamento com gbp_location_details. Anote se o campo de site aponta para a página inicial ou para a página da filial correspondente.
4. Diretórios locais. Verifique em seo_history se há uma execução anterior com estes argumentos. Se não houver, execute seo_local_listings com brand=[nome da empresa] e city=[cidade]. A ferramenta gasta créditos por diretório, então diga quantos diretórios serão consultados antes de usar o conjunto padrão. Considere o número de registros por diretório, qualquer registro marcado como fechado e quaisquer duplicatas. Se um diretório retornou erro, escreva "não foi possível medir", e não "sem listagem".
5. Wikidata. Leia https://www.wikidata.org/w/api.php?action=wbsearchentities&search=[nome da empresa]&language=en&format=json com site_read_url. Se houver um item, verifique se o site oficial dele coincide com o meu. Se não houver, diga isso, mas não sugira criar um para um pequeno negócio, porque o Wikidata tem regras de notoriedade.

Formate o resultado assim. Primeiro, um resumo de três frases. Depois, uma tabela comparativa: fato (nome, endereço, telefone, site, horário, perfis sociais), texto visível do site, schema do site, Business Profile, diretórios, status (consistente, diferente, ausente). Depois, uma tabela de schema: página, type, @id, problema. Depois, um plano de correção ordenado por importância: para cada item, onde muda, o valor antigo, o valor novo e quem faz.

No final, escreva um rascunho de JSON-LD para um único grafo @id a ser usado em todo o site: Organization ou o subtipo correto de LocalBusiness com o id `[URL do site]/#org` ou `/#business`, WebSite com `/#website` e um link de publisher, e sameAs contendo apenas perfis oficiais que retornem 200. Use somente fatos que estejam no site ou que eu tenha informado. Se horário de funcionamento, coordenadas, avaliações ou data de fundação não estiverem disponíveis, omita o campo por completo, e marque todo campo sobre o qual você tenha dúvida como [PRECISA DE CONFIRMAÇÃO]. Aplicar este rascunho é um trabalho separado, então não toque em nenhum arquivo ou perfil agora.

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Exemplo de resultado

Um exemplo do resultado que este prompt gera. A estrutura vem da saída real das ferramentas; os números e nomes são fictícios.

Exemplo de resultado (baseado em um negócio fictício, não em dados reais de clientes)

Resumo. A Blue Door Vets tem o mesmo nome e telefone no site e no Business Profile, mas o endereço aparece como "12 High St" no site e "12A High Street" no perfil. Nenhum dos quatro blocos JSON-LD do site tem @id, então os nós Organization, WebSite e de página não estão conectados. Um diretório tem dois registros separados, e um deles mostra o telefone antigo.

Fato	Texto visível	Schema	Business Profile	Diretórios	Status
Nome	Blue Door Veterinary Clinic	Blue Door Vets	Blue Door Veterinary Clinic	2 registros, mesmo nome	Diferente (schema)
Endereço	12 High St	nenhum	12A High Street	Endereço antigo em 1 registro	Diferente
Telefone	0161 000 0000	0161 000 0000	0161 000 0000	Número antigo em 1 registro	Diferente (diretório)
Instagram	sim	em sameAs, 200	sim		Consistente

Página	Type	@id	Problema
/	Organization	nenhum	O nó não consegue se conectar a outras páginas
/contact/	VeterinaryCare	nenhum	Campo de endereço vazio

Uma consulta a diretório retornou erro do provedor, por isso foi registrada como "não foi possível medir". Não há item no Wikidata.

Plano de correção
1. Use um único formato de endereço em todos os lugares: "12A High Street" no site e no schema (você, após aprovação).
2. Peça ao diretório que feche o registro com o telefone antigo (você).
3. Aplique o grafo @id abaixo em todas as páginas (um trabalho separado).

No rascunho de JSON-LD, o horário de funcionamento fica como [NEEDS CONFIRMATION], porque o site e o perfil divergem.

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consistência de entidade SEO de entidade consistência de NAP JSON-LD @id schema Organization sameAs consistência do Business Profile listagens em diretórios locais Wikidata reconhecimento de marca por IA

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Auditorias de contaSomente leitura

Auditoria completa de conta do Google Ads com as três correções para fazer primeiro

Analisa a conta inteira de uma só vez, da mensuração e dos lances à estrutura e às páginas de destino. Classifica os achados por impacto e indica as três primeiras correções sem alterar nada.

Quando usarQuando você herda ou desconfia de uma conta do Google Ads e quer saber o que realmente está errado e por onde começar a corrigir.

Faça uma auditoria completa da minha conta do Google Ads [nome da conta]. Se a conta tiver menos de 90 dias, use todos os dias disponíveis; caso contrário, use os últimos 90 dias. Esta é uma revisão somente leitura, não altere nada.

Comece com account_snapshot para obter o status, o orçamento, a estratégia de lances, a idade e os resultados de cada campanha desde que ela começou. Separe as campanhas que trazem resultados das que gastam sem converter. Depois, analise estas áreas em ordem:

1. Mensuração. Liste as ações de conversão principais com list_conversion_actions. Sinalize qualquer ação principal que não tenha registrado nada nos últimos 30 dias. Procure configurações que possam contar a mesma pessoa duas vezes, por exemplo um clique no telefone e um clique no WhatsApp no site configurados como duas ações principais separadas, ou a tag do Google Ads e um evento importado do GA4 ambos como principais para o mesmo formulário. Verifique quantos cliques foram para o botão de ligação nos anúncios e se essas ligações foram realmente registradas, usando google_ads_query em call_view.
2. Lances e orçamento. Use impression_share_analysis para mostrar, por campanha, a parcela de impressões perdida por orçamento e por classificação. Use keyword_quality_report para encontrar palavras-chave abaixo do lance da primeira página ou raramente exibidas por baixa qualidade. Para campanhas com Smart Bidding, diga se os últimos 30 dias têm conversões suficientes para a meta que elas usam.
3. Estrutura. Verifique se as pesquisas pela marca compartilham campanha com as pesquisas genéricas, se cada grupo de anúncios leva as pessoas à página do seu próprio serviço e se a mesma palavra-chave aparece em mais de um grupo de anúncios.
4. Termos de pesquisa. Use search_terms_report para separar termos que gastam sem converter, marcas concorrentes e pesquisas informativas. Nunca conte como desperdício um termo com pelo menos uma conversão.
5. Anúncios e recursos. Revise a eficácia dos anúncios, os recursos reprovados e se os links de site apontam para a página certa. Sinalize separadamente qualquer texto ou recurso que descreva um serviço que a empresa não oferece: [serviços não oferecidos, ou escreva "nenhum"].
6. Páginas de destino. Obtenha cliques, custo e taxa de conversão por página em landing_page_view com google_ads_query. Nas páginas que recebem mais investimento, verifique se existem botões de telefone e de WhatsApp e confira a velocidade no celular com core_web_vitals.
7. Local, horário e dispositivo. Mostre se a opção de local está definida como "Presença", quanto do investimento vai para fora da área-alvo e o investimento e as conversões fora de [horário de funcionamento].

Formate a resposta assim: primeiro, um resumo de cinco frases sobre a situação da conta. Depois, uma tabela de achados classificada por importância: problema, evidência, impacto estimado, recomendação. No final, as três correções para fazer primeiro e por que cada uma vem primeiro. Quando os dados não forem suficientes para uma conclusão, não adivinhe, diga o que está faltando.

Auditorias de contaSomente leitura

Auditoria completa de conta do Meta Ads com as três correções para fazer primeiro

Analisa de uma só vez a mensuração, os problemas de veiculação, a fase de aprendizado, a segmentação, os posicionamentos e a fadiga de criativos. Classifica os achados e indica as três primeiras correções sem alterar nada.

Quando usarQuando os resultados dos seus anúncios no Meta caíram ou estagnaram e você precisa saber o que está errado na conta antes de mexer em qualquer coisa.

Faça uma auditoria completa da minha conta de anúncios do Meta [conta de anúncios]. Use os últimos 30 dias como período principal e os 30 dias anteriores como comparação. Esta é uma revisão somente leitura, não altere nada.

Comece com account_snapshot para a plataforma meta para obter o status, o orçamento, o objetivo, a idade e os resultados de cada campanha desde que ela começou. O Meta não tem uma contagem única de conversões, então use o resultado que cada campanha realmente otimiza (leads, conversas iniciadas por mensagem, compras). Depois, analise estas áreas em ordem:

1. Mensuração. Verifique o horário do último evento do pixel com list_meta_pixels. Confirme que o evento que cada campanha otimiza está realmente sendo registrado. Sinalize configurações que possam contar o mesmo resultado duas vezes, por exemplo leads coletados tanto pelo pixel quanto por um formulário instantâneo.
2. Veiculação. Liste os conjuntos de anúncios que foram rejeitados, estão travados em análise, ficaram sem nenhum anúncio ativo ou gastam menos da metade do orçamento. Informe o motivo apontado pelo Meta em cada caso.
3. Fase de aprendizado. Encontre conjuntos de anúncios tão fragmentados que não conseguem chegar a 50 resultados por semana. Use meta_change_history para mostrar as edições dos últimos 14 dias que reiniciaram o aprendizado.
4. Segmentação e públicos. Sinalize conjuntos de anúncios que segmentam o mesmo público e conjuntos com frequência acima de [frequência máxima].
5. Posicionamentos e dispositivos. Com get_report, compare o custo por resultado por publisher_platform e por dispositivo com a média da conta. Não tome decisões sobre segmentos com menos de 20 resultados.
6. Criativos. Considere um anúncio fatigado quando a frequência sobe enquanto a taxa de cliques cai e o custo por resultado aumenta. Descreva brevemente o ângulo que os anúncios vencedores têm em comum.
7. Destino. Verifique se a página ou o link do WhatsApp para onde os anúncios levam as pessoas funciona e condiz com o objetivo.

Auditorias de contaAltera após sua aprovação

Una os contatos por telefone e WhatsApp em uma única conversão confiável

Evita que uma mesma pessoa seja contada duas vezes quando liga e também envia mensagem. Vincula os dois botões do site a uma única conversão e verifica se o botão de ligação nos anúncios está sendo medido.

Quando usarQuando as pessoas ligam e enviam mensagem a partir do mesmo site e você suspeita que um visitante esteja sendo contado como duas conversões, fazendo seu custo por conversão parecer melhor do que realmente é.

Na minha conta do Google Ads [nome da conta], os clientes em potencial entram em contato pelos botões de telefone e WhatsApp do site. Se uma pessoa que clica nos dois botões for contada como duas conversões, meu custo por conversão parece menor do que realmente é e o algoritmo de lances aprende a coisa errada. Corrija isso.

1. Mapeie a configuração atual. Liste as ações principais, suas categorias e tipos de contagem com list_conversion_actions. No meu contêiner do Tag Manager [ID do contêiner do GTM], use list_gtm_tags para mostrar qual tag dispara qual rótulo de conversão. Estime, com números, com que frequência um mesmo clique em anúncio pode ter gerado mais de uma conversão de contato nos últimos 30 dias.
2. O botão de ligação nos anúncios. Com google_ads_query, verifique quantos cliques e quanto gasto foram para o botão de ligação nos anúncios e use call_view para checar se essas ligações foram registradas. Se houver cliques, mas nenhum registro, diga isso com clareza e ofereça duas opções: remover o recurso de ligação ou aceitar esses cliques como tráfego não medido.
3. Mostre o plano. Proponha uma única ação de conversão chamada "Contact click (Phone + WhatsApp)" com a contagem definida como uma. Vincule-a a uma única tag que dispare tanto no acionador de telefone quanto no de WhatsApp. Torne as duas ações antigas secundárias. Diga se as campanhas com Smart Bidding precisam ter a meta revisada, já que a contagem de conversões vai cair.
4. Aplique após a minha aprovação. Crie a ação de conversão, defina a contagem como uma, atualize a tag no Tag Manager e mostre a lista de alterações antes de publicar. Depois de publicar, anote qual versão pode ser restaurada.

Termine com um plano de teste curto: como ver no modo de prévia que apenas a nova tag dispara quando os dois botões são clicados e quantos dias leva para a correção aparecer nos dados reais.

Auditorias de contaSomente leitura

Faça uma auditoria completa de SEO, AEO e GEO e receba um scorecard baseado em evidências

Avalia acesso, saúde técnica, dados estruturados, citabilidade do conteúdo, sinais de confiança e visibilidade em IA medida, em seis áreas com cinco verificações concretas cada. Mostra a evidência de cada ponto e ordena as correções por impacto e esforço, sem alterar nada.

Quando usarVocê quer um relatório baseado em evidências mostrando onde seu site está no Google e na busca com IA, e uma lista de tarefas clara para entregar a uma agência ou desenvolvedor.

Audite meu site [URL do site] de ponta a ponta para a busca tradicional, os mecanismos de resposta (AEO) e a busca com IA (GEO). Minha propriedade do Search Console: [propriedade do Search Console]. Principal concorrente: [domínio do concorrente, ou "nenhum"]. Mercado: [país], idioma: [código do idioma]. As 3 buscas que mais trazem negócios para mim: [3 consultas comerciais]. Meus modelos de página mais importantes: [página inicial, uma página de serviço e a URL de um post do blog]. Esta tarefa é somente leitura.

Regra de créditos: antes de começar, verifique as execuções anteriores com seo_history e chame novamente as reutilizáveis com os mesmos argumentos. Mostre-me uma única vez a lista das novas chamadas que vão gastar créditos e obtenha minha aprovação.

Coleta de dados:
1. Execute a análise combinada com seo_full_analysis, informando domain, competitor, location e language. A seção de visibilidade em IA dela mede a única palavra-chave pela qual o site mais aparece, que pode não ter nada a ver com o meu negócio; não use essa seção na pontuação e, em vez disso, meça minhas 3 buscas comerciais com seo_ai_overview e target=[domínio]. Se references estiver vazio, conte os domínios dos links dentro de ai_answer.
2. Execute seo_site_crawl com max_pages próximo ao número de páginas do site (no máximo [limite de páginas]). Ele retorna um task_id; chame-o novamente com o mesmo task_id após 60 a 90 segundos e aguarde até o resumo chegar. Quando necessário, obtenha a lista completa de URLs de um problema com o parâmetro issue. Se o limite do rastreamento não cobrir o site inteiro, diga que os resultados são uma amostra.
3. Leia robots.txt, sitemap.xml e llms.txt com site_read_url. Leia minhas páginas-modelo com text=true (se truncated for true, novamente com max_bytes=1000000) e com outline=true. Para JSON-LD, leia as mesmas páginas com max_bytes=1000000 e extraia os blocos.
4. Meça a página inicial e a página de serviço com seo_audit e strategy='mobile'. Para Core Web Vitals, use dados de usuários reais (de campo) quando existirem; caso contrário, o valor de laboratório, e informe qual usou.
5. Use get_report com platform='search_console' e breakdown 'query by impressions' e 'page by impressions' dos últimos 90 dias. Inspecione as 10 páginas com mais impressões com gsc_inspect_urls. Obtenha o status do sitemap com gsc_sitemaps.
6. Lembre-se de que ferramentas diferentes podem ver versões diferentes da mesma página: se seo_technical_audit ou seo_site_crawl medirem um título em idioma diferente do que site_read_url mostra, registre isso como um achado, pois o site pode estar redirecionando os visitantes por país.

Scorecard: seis áreas, cinco verificações cada, e cada verificação é aprovada (1) ou reprovada (0). Se uma verificação não tiver dados, escreva "não medido" e retire-a do denominador; nunca pontue por suposição.
1. Acesso e rastreabilidade: o robots.txt está aberto para os rastreadores de IA de busca; as páginas principais retornam 200 com no máximo um redirecionamento; não há noindex nas páginas principais; o sitemap não tem erros e contém as páginas principais; o conteúdo principal é visível sem JavaScript.
2. Saúde técnica e velocidade: LCP mobile abaixo de 2,5 segundos; CLS abaixo de 0,1; INP abaixo de 200 ms; sem páginas quebradas ou links internos quebrados no rastreamento; sem títulos ou descrições duplicados.
3. Dados estruturados e entidade: existe um nó Organization ou LocalBusiness; os nós estão ligados por @id; o schema combina com o tipo de página (Service, Article, Product); os fatos do schema coincidem com o texto visível; as URLs de sameAs funcionam.
4. Citabilidade do conteúdo: o primeiro parágrafo das páginas principais responde diretamente à pergunta; os títulos nomeiam o tema ou a pergunta com clareza; fatos comparáveis estão em uma tabela; existe um FAQ específico da página; há números e datas concretos.
5. Sinais de confiança: a página Sobre é concreta (quem, onde, desde quando); os dados de contato estão no site e são consistentes; os posts mostram autor ou publicador; as datas de publicação e atualização estão visíveis; as páginas legais são acessíveis pelo rodapé por links estáticos.
6. Visibilidade em IA medida: citado na resposta de IA do Google para pelo menos uma das 3 buscas comerciais; citado na busca pela marca; o llms.txt existe e está correto; o Search Console mostra cliques de buscas sem a marca; se o principal concorrente é citado nessas buscas, há pelo menos uma em que eu também sou citado.

Formate a saída assim. Primeiro, um resumo executivo de cinco frases. Depois, a tabela de pontuação: área, nota (por exemplo 3/5), verificações reprovadas. Em seguida, a tabela de evidências: área, verificação, resultado, evidência (nome da ferramenta e valor retornado), URLs afetadas. Depois, a lista de correções: para cada item, o impacto (alto, médio, baixo), o esforço (horas, dias, semanas) e quem executa; alto impacto e baixo esforço primeiro. No final, as três primeiras correções e por que vêm primeiro. Não emita julgamento sobre nada que não foi medido.