Lección 1.3 El nuevo rol del marcado en la era de la IA conversacional

🌐 Cambio de paradigma: de motores de búsqueda a motores de lenguaje

Hasta hace poco, la batalla del SEO se libraba en Google y Bing. Hoy, entran en juego nuevos actores: modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini, Perplexity o Claude.

Estos modelos no solo indexan webs, también interpretan, resumen y generan respuestas basadas en el contenido que encuentran. Y para hacerlo con precisión, necesitan entender el contexto. Aquí es donde entra en juego el marcado semántico.

🔍 ¿Qué es el SEO para LLMs?

Es la optimización de tu contenido para que sea:

Encontrable por modelos de IA
Comprensible en profundidad
Utilizable en sus respuestas generadas

Ya no se trata solo de estar en la primera página de Google…
Ahora también queremos estar en la primera respuesta de ChatGPT o Gemini.

🧠 ¿Los LLMs entienden el marcado?

Sí, y cada vez mejor. Modelos como GPT-4 o Gemini son capaces de:

Detectar fragmentos de JSON-LD en el HTML
Interpretar el significado de esquemas como Product, FAQPage o Event
Relacionar mejor los datos marcados con preguntas del usuario
Usarlos como evidencia estructurada para generar respuestas confiables

🧩 ¿Cómo usan los LLMs los datos estructurados?

Aunque los LLMs no siguen el mismo proceso de crawling que Googlebot, sí pueden extraer y almacenar información estructurada como base para:

Razonar sobre entidades (personas, productos, servicios…)
Generar respuestas más precisas
Dar crédito o citar fuentes correctamente
Reconocer cuándo un contenido tiene una estructura confiable

🧪 Por ejemplo:

Si tu web tiene marcada una receta con Recipe, ingredients y instructions, un LLM podrá responder a preguntas como “¿Cómo se hace una tarta de zanahoria sin azúcar?” citando tu receta si está bien optimizada.

💬 Comparativa: SEO tradicional vs. SEO conversacional

Característica	SEO Tradicional	SEO Conversacional (LLMs)
Basado en palabras clave	✅	⚠️ menor relevancia
Indexación de HTML	✅	✅
Interpretación de datos estructurados	✅	✅
Uso de contenido para generar respuestas	❌	✅
Citas y referencias explícitas	A veces	Frecuente (en modelos como Perplexity o Bing Chat)
Prioriza resultados jerárquicos	✅	❌ (prefiere claridad y estructura)

🧩 Tipos de marcado más útiles para LLMs

Los siguientes tipos de Schema son especialmente efectivos para modelos de lenguaje:

FAQPage: permiten respuestas precisas a preguntas frecuentes
Article: facilitan la interpretación de contenido largo
Product: aportan información útil en comparativas
Recipe, HowTo: estructuran instrucciones paso a paso
LocalBusiness, Organization: identifican entidades reales
Course: ideal para buscadores de formación

💥 BONUS: ¿Qué pasa si no uso marcado?

Tu contenido:

Puede ser ignorado por los LLMs en favor de otros mejor estructurados
No se entenderá igual de bien en respuestas complejas
No aparecerá citado o referenciado con claridad
Puede ser malinterpretado (ej: confundir una valoración con un número sin contexto)

🛠️ Actividad recomendada

Escribe en ChatGPT una pregunta como:
“¿Cuál es la mejor forma de hacer pan casero?”
Revisa si cita alguna web y si aparece contenido bien estructurado (FAQs, recetas…)
Analiza esas webs → ¿usan Schema? ¿Tienen marcado JSON-LD?
Reflexiona: ¿cómo puedes hacer que tu contenido también sea elegido?

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