Schema markup y datos estructurados: a menudo ausentes en sitios con buen posicionamiento:
Por qué el schema importa más para IA:
Google usa señales más allá del schema (enlaces, autoridad, engagement). Los sistemas de IA dependen mucho de los datos estructurados para:
- Entender el tipo de contenido
- Extraer información con confianza
- Verificar información de entidades
- Reducir la ambigüedad
Schema que impacta la IA (~10% del ranking en Perplexity):
- Article/TechArticle - Identificación del tipo de contenido
- FAQPage - Extracción de preguntas y respuestas
- HowTo - Procesos paso a paso
- Organization - Reconocimiento de entidad
- Product/Service - Claridad de intención comercial
- BreadcrumbList - Comprensión de la jerarquía del sitio
Lista de verificación de implementación:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "Título de tu página",
"datePublished": "2026-01-06",
"dateModified": "2026-01-06",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "Nombre del autor",
"url": "https://tusitio.com/autor"
},
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "Tu empresa"
}
}
Errores comunes:
- Schema que no coincide con el contenido visible
- Timestamps dateModified desactualizados
- Falta de info de autor/editor (señales E-E-A-T)
- Sin schema FAQPage en secciones de preguntas frecuentes
Valida con el Rich Results Test de Google Y Schema Markup Validator.