Usar datos estructurados (Schema/JSON-LD) para aumentar las citas de IA
Por qué ayuda a la IA
Los humanos infieren por contexto que "esto es el autor, esto el precio, esto una FAQ". Las máquinas no. Declarar entidades en JSON-LD permite a la IA extraer hechos sin malinterpretarlos, algo valioso para las citas basadas en hechos.
Tipos para aplicar primero
- Organization / Person: identidad de marca y autor — señal de confianza E-E-A-T
- Article / BlogPosting: título, autor, fechas de publicación/actualización
- FAQPage: pregunta-respuesta — útil directamente para AEO/GEO
- BreadcrumbList: estructura del sitio
- Product / Review: esencial para comercio
Ejemplo (FAQ)
<script type="application/ld+json">
{
"@context":"https://schema.org",
"@type":"FAQPage",
"mainEntity":[{
"@type":"Question",
"name":"¿Qué es GEO?",
"acceptedAnswer":{"@type":"Answer",
"text":"Optimizar para que la IA generativa cite tu sitio en sus respuestas."}
}]
}
</script>
Precauciones
El Schema debe coincidir con lo que es realmente visible en la página. Marcar información oculta se considera spam. Tras aplicarlo, valida con una prueba de resultados enriquecidos. Para ver qué tipos te faltan, revisa los apartados técnicos en una auditoría gratuita.
Preguntas frecuentes
¿Los datos estructurados ayudan a que la IA te cite?
Declaran el significado de la página en un formato legible por máquinas, lo que ayuda a la IA a extraer datos como autor, fechas y pares pregunta-respuesta sin malinterpretarlos.
¿Qué tipos de schema aplico primero?
Empieza con Organization y Article para declarar identidad y fechas de publicación y actualización; después FAQPage y BreadcrumbList para las preguntas y la estructura del sitio.
¿JSON-LD o microdatos?
JSON-LD. Se mantiene separado del marcado del contenido, lo que facilita su mantenimiento, y es el formato que recomiendan oficialmente los principales motores de búsqueda e IA.
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