Acabo de pasar dos semanas implementando Article Schema de forma integral en todo nuestro blog. Cientos de páginas.
Schema de autor, schema de organización, metadatos de artículo, todo.
Ahora cuestiono todo:
Lo que implementé:
Lo que no he visto:
Ningún cambio obvio en nuestras citaciones de IA. ¿Pero quizá es demasiado pronto?
¿Alguien tiene datos sobre si el schema realmente impacta la visibilidad en IA?
La respuesta es matizada. Déjame desglosarlo.
¿Los sistemas de IA analizan el schema directamente?
No, realmente no. ChatGPT, Claude y la mayoría de los LLMs no leen JSON-LD durante la inferencia.
Pero aquí está la razón por la que el schema sigue importando para la IA:
La jerarquía de schema para impacto en IA:
| Tipo de Schema | Impacto en IA | Por qué |
|---|---|---|
| FAQPage | Alto | La IA puede extraer directamente los pares de preguntas y respuestas |
| HowTo | Medio-Alto | El contenido paso a paso es fácilmente extraíble |
| Author | Medio | Construye señales de experiencia que la IA reconoce |
| Organization | Medio | Aclara la entidad de marca |
| Article | Bajo-Medio | Ayuda con frescura y atribución |
| Product | Variable | Depende de la plataforma de IA |
Tu Article schema no fue en vano - genera señales de entidad a lo largo del tiempo. Pero no esperes mejoras inmediatas en citaciones de IA.
Sí, para impacto directo en IA, el schema FAQ es la implementación de mayor apalancamiento.
Por qué el FAQ Schema es especial:
La implementación que mejor funciona:
Agrega secciones FAQ a tu contenido que reflejen las consultas comunes en IA. Luego márcalas con schema FAQPage.
Ejemplo: Si la gente le pregunta a ChatGPT “¿Cómo hago [tu tema]?”, incluye esa pregunta exacta como FAQ con una respuesta clara, marcada con schema.
Tu Author/Article schema sigue ayudando - solo que de una manera más indirecta a través de la construcción de entidad.
Perspectiva técnica de alguien que trabaja en sistemas de IA.
Cómo los LLMs realmente procesan el contenido web:
Pero el schema importa en la pre-entrenación:
La verdadera pregunta:
¿Tu contenido está siendo incluido en los datos de entrenamiento/recuperación de IA? El schema puede ayudar indirectamente mejorando la indexación.
En qué me enfocaría en su lugar:
El schema es una señal entre muchas. No te obsesiones con él.
Hice un experimento sobre esto el trimestre pasado. Esto es lo que encontré.
La prueba:
Rastreamos citaciones de IA durante 3 meses.
Resultados:
| Métrica | Con Schema | Sin Schema |
|---|---|---|
| Tasa de citación IA | 34% | 28% |
| Citaciones en Perplexity | 41% | 33% |
| Menciones en ChatGPT | 29% | 24% |
| Google AI Overviews | 38% | 31% |
El aprendizaje:
El schema ayudó, pero el efecto fue modesto (~6 puntos porcentuales). Los artículos con FAQ schema en particular mostraron la mayor mejora.
Lo que importó más que el schema:
Mi recomendación:
Haz schema, pero no te obsesiones. Es lo mínimo necesario, no una ventaja competitiva.
Implementamos schema para docenas de clientes. Aquí va la visión pragmática.
Prioridad de schema para visibilidad en IA:
Nivel 1 - Hazlo de inmediato:
Nivel 2 - Hazlo cuando sea posible:
Nivel 3 - Opcional:
El patrón de implementación que funciona:
Qué rastreamos:
Usamos Am I Cited para monitorear antes/después de la implementación de schema. El impacto del schema FAQ suele verse en 4-6 semanas. Otros tipos de schema son más difíciles de aislar.
Tus dos semanas no fueron en vano - construiste la base. Ahora añade schema FAQ a tu contenido más importante y rastrea el impacto.
Perspectiva empresarial: tenemos más de 5.000 páginas con schema.
Lo que hemos aprendido:
El schema es necesario pero no suficiente para la visibilidad en IA.
El schema que marcó la diferencia:
El schema que no pareció importar mucho:
Nuestro enfoque actual:
El seguimiento que hacemos:
Paneles de Am I Cited desglosados por tipo de contenido. Las páginas con schema completo + FAQ rinden entre 20-30% mejor en citaciones de IA.
Perspectiva de desarrollador: los detalles de implementación importan.
Errores comunes de schema que perjudican en vez de ayudar:
Lista técnica de comprobación:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "Tu título real",
"author": {
"@type": "Person",
"@id": "https://tusitio.com/author/nombre#person",
"name": "Nombre del Autor",
"jobTitle": "Título Experto",
"url": "https://tusitio.com/author/nombre"
},
"publisher": {
"@type": "Organization",
"@id": "https://tusitio.com#organization"
},
"datePublished": "2026-01-08",
"dateModified": "2026-01-08"
}
La clave son las referencias @id - conectan tus entidades entre páginas, construyendo un grafo de conocimiento coherente para tu sitio.
Herramientas de validación:
Enfoque práctico de alguien que ha probado esto extensamente.
ROI del schema para visibilidad en IA:
El experimento que deberías hacer:
Lo que suelo ver:
En resumen:
El schema por sí solo no hará visible el contenido invisible. Pero amplifica el contenido que ya es bueno. Piénsalo como quitar fricción, no como crear demanda.
Esto ha sido increíblemente útil. Esta es mi estrategia actualizada:
Lo que aprendí:
Mi plan revisado:
Semana 1-2: Añadir secciones FAQ a las 50 piezas de contenido más importantes con FAQPage schema
Semana 3-4: Auditar el schema existente en busca de errores y conexiones faltantes
En adelante: Rastrear citaciones de IA antes/después usando Am I Cited
El modelo mental:
El schema es infraestructura, no una táctica. Construye la base de entidad que consultan los sistemas de IA. El FAQ schema es la excepción: es táctico y tiene más impacto directo.
Gracias a todos. Dos semanas no fueron en vano, solo necesito añadir la capa FAQ sobre lo que construí.
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