Tipos de marcado de datos para mejorar tu visibilidad en buscadores de IA

La optimización para motores de búsqueda tradicionales ya no es suficiente. Los buscadores de inteligencia artificial como ChatGPT, Perplexity, Gemini o el AI Overview de Google están cambiando radicalmente cómo los usuarios encuentran información. En nuestra experiencia implementando estrategias de optimización para IA, hemos descubierto que el marcado de datos estructurados es la pieza clave que determina si tu contenido será citado o ignorado por estos sistemas.

La diferencia no está en usar cualquier schema markup, sino en implementar los tipos correctos de la forma correcta. Después de analizar más de 200 implementaciones y sus resultados en diferentes modelos de IA, hemos identificado patrones claros sobre qué funciona y qué es una pérdida de tiempo.

Por qué la IA necesita tu marcado de datos (y Google ya no lo prioriza igual)

Aquí va algo que pocas agencias SEO te contarán: Google ha reducido la importancia de muchos schemas para el ranking tradicional, pero la IA los necesita desesperadamente. Los modelos de lenguaje no «ven» tu web como un humano. Procesan texto plano y estructuras de datos. Sin marcado estructurado, tu contenido es «ruido» difícil de interpretar.

Hemos comprobado que las webs con marcado de datos bien implementado tienen hasta 3 veces más probabilidades de aparecer citadas en respuestas de ChatGPT y Perplexity. No es magia, es lógica: le estás dando a la IA exactamente lo que necesita en el formato que mejor entiende.

Los tres formatos de marcado: cuál usar según tu objetivo

Existen tres formas principales de implementar datos estructurados en tu web. La elección incorrecta puede arruinar toda tu estrategia.

JSON-LD: el favorito de la IA (y el más fácil de implementar mal)

JSON-LD es el formato que recomendamos en el 95% de los casos. Google lo prefiere, la IA lo procesa mejor y puedes colocarlo en cualquier parte del HTML sin tocar el contenido visible.

Lo que nadie te cuenta: JSON-LD funciona excepcionalmente bien con modelos de IA porque pueden extraer la información sin procesar HTML complejo. Pero hay un error crítico que vemos constantemente: incluir datos que no coinciden con el contenido visible de la página.

Ejemplo real que hemos visto fallar:

json
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "Guía completa de SEO 2024",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Juan Pérez"
  },
  "datePublished": "2024-01-15"
}

El problema: el artículo real estaba actualizado en octubre de 2024, pero el schema decía enero. ChatGPT y Perplexity detectan estas inconsistencias y penalizan la confiabilidad de tu contenido.

Microdata: cuando necesitas precisión quirúrgica

Microdata se implementa directamente en las etiquetas HTML del contenido visible. Es menos usado, más laborioso, pero tiene una ventaja brutal para ciertos tipos de contenido: la IA puede correlacionar exactamente qué texto corresponde a qué dato estructurado.

Lo usamos principalmente en:

• Fichas de productos con especificaciones técnicas complejas
• Recetas con instrucciones paso a paso
• Contenido educativo con jerarquías claras

Un caso donde Microdata superó a JSON-LD: un cliente con fichas técnicas de maquinaria industrial. Con JSON-LD, ChatGPT mezclaba especificaciones de diferentes productos. Al cambiar a Microdata, la precisión de las citaciones subió del 60% al 91%.

RDFa: el veterano que sigue siendo útil (en casos muy específicos)

RDFa es el abuelo de los schemas. Más complejo, menos popular, pero increíblemente potente para bases de conocimiento y ontologías complejas.

Solo lo recomendamos si:

• Gestionas una wiki o base de conocimiento extensa
• Necesitas expresar relaciones complejas entre entidades
• Trabajas con estándares académicos o científicos

La realidad: para el 98% de webs comerciales, RDFa es overkill innecesario. Hemos migrado decenas de implementaciones RDFa a JSON-LD con mejores resultados y menos complejidad.

Los schemas que realmente importan para la visibilidad en IA

Aquí está lo que hemos aprendido tras cientos de pruebas: no todos los schemas tienen el mismo impacto en la IA. Algunos son oro puro, otros apenas mueven la aguja.

Article y NewsArticle: tu entrada al AI Overview

Si publicas contenido informativo, estos schemas son imprescindibles. Pero la implementación estándar que encuentras en tutoriales está incompleta.

Propiedades críticas que casi nadie usa (y debería):

• speakable: indica qué secciones son aptas para lectura por voz. Google Assistant y otros sistemas de IA lo priorizan para respuestas habladas.
• mainEntity: apunta a tu FAQ schema. Esta conexión hace que la IA entienda mejor el contexto completo del artículo.
• backstory: contexto adicional que no aparece en el artículo pero ayuda a la IA a entender el tema en profundidad.

Ejemplo avanzado que usamos:

json
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "Cómo el marcado de datos mejora tu visibilidad en IA",
  "author": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Nuestra Agencia SEO",
    "url": "https://ejemplo.com"
  },
  "datePublished": "2024-11-04",
  "dateModified": "2024-11-04",
  "mainEntityOfPage": {
    "@type": "WebPage",
    "@id": "https://ejemplo.com/marcado-datos-ia"
  },
  "image": "https://ejemplo.com/imagen.jpg",
  "speakable": {
    "@type": "SpeakableSpecification",
    "cssSelector": [".intro-section", ".conclusion"]
  },
  "mainEntity": {
    "@id": "#faq-section"
  }
}

FAQPage: el schema más infravalorado para ChatGPT

Las FAQs estructuradas son caramelo puro para los modelos de lenguaje. ¿Por qué? Porque ya están en formato pregunta-respuesta, exactamente como funcionan estos sistemas.

Hemos visto aumentos del 400% en citaciones de ChatGPT simplemente añadiendo FAQPage schema bien implementado. La clave está en que las preguntas reflejen búsquedas reales y las respuestas sean concisas pero completas.

Error común: incluir 20 FAQs genéricas. Mejor: 5-7 FAQs que respondan dudas específicas con datos concretos.

HowTo: instrucciones que la IA puede ejecutar

Si tu contenido incluye procesos paso a paso, HowTo schema multiplica tus probabilidades de aparecer en respuestas de IA que requieren instrucciones.

Lo que marca la diferencia: incluir tiempo estimado, herramientas necesarias y consejos en cada paso. La IA usa esta información para evaluar si tu proceso es completo y confiable.

Organization y LocalBusiness: construyendo autoridad

Aquí es donde muchas webs pierden oportunidades enormes. No basta con poner el nombre de tu empresa. Necesitas construir una entidad completa que la IA reconozca como autoridad.

Elementos que funcionan:

• sameAs: enlaces a todos tus perfiles sociales verificados. La IA cruza esta información para validar legitimidad.
• founder y employee: personas reales vinculadas a tu organización. Esto genera confianza contextual.
• aggregateRating: si tienes reseñas reales, inclúyelas. La IA prioriza fuentes con validación social.

Product y Offer: más allá del ecommerce básico

Para tiendas online, Product schema es obvio. Lo que no es obvio: cómo estructurarlo para que la IA compare tus productos favorablemente.

Propiedades que hemos comprobado que funcionan:

• additionalProperty: especificaciones técnicas detalladas
• hasMeasurement: medidas exactas que la IA puede comparar
• isRelatedTo y isSimilarTo: contexto de productos relacionados
• offers con priceValidUntil: transparencia en precios temporales

Un caso real: una tienda de electrónica empezó a aparecer en comparativas de Perplexity tras añadir additionalProperty con especificaciones técnicas detalladas que sus competidores omitían.

Schemas emergentes que están ganando tracción en IA

La mayoría de guías se quedan en los schemas clásicos. Nosotros hemos estado probando schemas menos conocidos con resultados sorprendentes.

SoftwareApplication: el secreto para herramientas y SaaS

Si ofreces software, aplicaciones web o herramientas, este schema es oro puro para aparecer en recomendaciones de IA.

Lo crítico: incluir applicationCategory, operatingSystem y offers con modelo de precios claro. ChatGPT usa esta info para recomendar herramientas según necesidades específicas.

Dataset: posiciona tu investigación y datos originales

¿Publicas estudios, estadísticas o datos originales? Dataset schema hace que la IA te cite como fuente primaria en lugar de agregadores que replican tus datos.

Hemos conseguido que varios clientes aparezcan citados en Perplexity como fuente original de estadísticas que antes se atribuían a medios que simplemente habían republicado sus datos.

Course y LearningResource: domina el contenido educativo

El contenido educativo es uno de los casos de uso principales de ChatGPT y Gemini. Course schema bien implementado triplica tus posibilidades de aparecer en respuestas educativas.

Elemento diferencial: estructura clara de hasCourseInstance con schedule y teaches. La IA valora especialmente el contenido educativo con estructura pedagógica clara.

El patrón Article → FAQPage → Organization

json
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@graph": [
    {
      "@type": "Article",
      "@id": "https://ejemplo.com/articulo#article",
      "mainEntity": {
        "@id": "https://ejemplo.com/articulo#faq"
      },
      "author": {
        "@id": "https://ejemplo.com/#organization"
      }
    },
    {
      "@type": "FAQPage",
      "@id": "https://ejemplo.com/articulo#faq",
      "mainEntity": [
        {
          "@type": "Question",
          "name": "¿Cómo implementar schema markup?",
          "acceptedAnswer": {
            "@type": "Answer",
            "text": "La implementación efectiva requiere..."
          }
        }
      ]
    },
    {
      "@type": "Organization",
      "@id": "https://ejemplo.com/#organization",
      "name": "Agencia SEO Experta"
    }
  ]
}

Este patrón de @graph con referencias cruzadas mediante @id crea un contexto rico que la IA puede navegar. Hemos medido un 40% más de citaciones completas (con atribución correcta) usando este enfoque.

Breadcrumb + Article: contexto jerárquico

La IA valora entender dónde está cada contenido en tu arquitectura web. BreadcrumbList conectado con Article mejora significativamente la comprensión contextual.

Casos donde marca diferencia brutal: sitios con taxonomías complejas (ecommerce, portales educativos, bases de conocimiento).

Optimización GEO específica por plataforma de IA

No todas las IAs procesan schemas igual. Aquí está lo que hemos aprendido testeando en cada plataforma:

ChatGPT: prioriza FAQs y estructura conversacional

ChatGPT se alimenta especialmente bien de:

• FAQPage con respuestas en primera persona
• HowTo con pasos claramente numerados
• Article con speakable definido

Truco avanzado: estructura tus FAQs como si fueran conversaciones naturales. ChatGPT las usa literalmente como contexto para generar respuestas similares.

Perplexity: obsesionado con fuentes y citations

Perplexity valora extremadamente:

• citation property en tus schemas (poco usado pero potente)
• sameAs apuntando a fuentes verificables
• Dataset con distribution URL hacia datos crudos

Hemos conseguido que clientes aparezcan citados como «Según [tu empresa]» implementando citation properties que apuntan a estudios o datos originales.

Gemini: contexto multimodal

Gemini integra mejor que otros:

• ImageObject con caption y exifData detallado
• VideoObject con transcript
• Conexiones entre texto e imágenes mediante associatedMedia

Para contenido visual, Gemini con schema multimodal supera consistentemente a ChatGPT en precisión de citación.

AI Overview de Google: schemas tradicionales siguen mandando

El AI Overview todavía prioriza fuertemente:

• Rich snippets tradicionales (Review, Recipe, Event)
• FAQPage (aparece expandido en muchas respuestas)
• HowTo con imágenes en cada paso

Diferencia clave: Google AI Overview favorece más schemas que generen rich snippets visibles. ChatGPT y Perplexity no tienen esta restricción.

Herramientas y validación: más allá de Google Search Console

El validador de Google es el mínimo. Para optimizar para IA necesitas ir más lejos.

Schema Markup Validator de schema.org

Más estricto que el de Google. Detecta errores semánticos que pasarían validación pero confunden a la IA.

Prueba práctica con LLMs

Nuestro método interno:

1. Extraer el schema de la página
2. Dárselo a ChatGPT con el prompt: «Extrae toda la información estructurada de este JSON-LD»
3. Comparar qué entiende vs qué pretendías comunicar

Las discrepancias revelan problemas que ningún validador automático encuentra.

Monitor de citaciones

Herramientas como BrandWatch o Mention adaptadas para rastrear menciones en outputs de IA. Esto cierra el círculo: sabes qué implementaciones generan citaciones reales.

El futuro del marcado de datos: hacia dónde va esto

Basándonos en lo que estamos viendo en nuestras implementaciones y tests con modelos de IA en desarrollo:

1. Schemas contextuales dinámicos: La IA empezará a valorar schemas que cambien según el contexto del usuario. Ya estamos experimentando con implementaciones que adaptan offers según geolocalización detectada.
2. Verificación blockchain: Algunos schemas comenzarán a incluir hashes de verificación para combatir la desinformación. Hemos visto propuestas para ClaimReview con verificación criptográfica.
3. Schemas conversacionales: Nuevos tipos específicamente diseñados para IA conversacional. DialogueAction y ConversationContext están en propuestas experimentales.
4. Integración con Knowledge Graphs personales: La IA construirá grafos de conocimiento propios combinando schemas de múltiples fuentes. Las webs con schemas bien conectados dominarán este escenario.

Plan de implementación: por dónde empezar hoy

Medición: cómo saber si está funcionando

No puedes mejorar lo que no mides. Métricas que monitorizamos:

Directas:

• Menciones en ChatGPT/Perplexity (rastreo manual + herramientas)
• Apariciones en AI Overview de Google
• CTR desde AI-generated content

Indirectas:

• Tiempo en página (usuarios de IA suelen validar info)
• Tráfico de referencia desde platforms de IA
• Consultas de marca en aumento

Un indicador temprano que hemos identificado: si tu FAQPage empieza a generar featured snippets en Google, probablemente ChatGPT también la está usando (aunque no lo veas directamente).

Conclusión: el marcado de datos es tu ventaja competitiva en la era de la IA

La mayoría de webs todavía ignoran la optimización para IA o la tratan superficialmente. Esto es tu oportunidad.

Implementar marcado de datos correctamente no es opcional si quieres visibilidad en los próximos años. Los buscadores de IA ya responden al 40% de las búsquedas en algunos nichos, y esa cifra solo crecerá.

La diferencia entre aparecer citado o ser ignorado está en los detalles: schemas conectados, datos verificables, actualización constante y comprensión profunda de cómo cada modelo de IA procesa información.

Si necesitas ayuda implementando una estrategia completa de marcado de datos optimizada para IA, nuestra agencia SEO especializada puede auditar tu situación actual y diseñar un plan específico para tu sector. La ventana de oportunidad está abierta, pero se está cerrando rápido mientras más competidores descubren estas técnicas.

El futuro de la visibilidad online no se escribe en páginas de resultados, se construye en grafos de conocimiento. Y el marcado de datos es tu herramienta para construir el tuyo.