🎯 Objetivo
Ver cómo los modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini o Perplexity utilizan el Schema marcado en una web para generar respuestas conversacionales, y cómo tú puedes diseñar prompts que aprovechen esos datos estructurados para posicionar tu contenido.
🧠 ¿Qué tienen en cuenta los LLMs al generar respuestas?
Cuando los LLMs acceden o han sido entrenados con contenido de una web marcada con Schema:
- Reconocen entidades por su tipo (
@type) - Extraen atributos clave (precio, autor, fecha, pasos…)
- Prioritizan contenidos claros y estructurados
- Citan más fácilmente fuentes con buena semántica
Esto quiere decir que cuanto más organizado esté tu contenido con Schema, más fácil será que se use correctamente y aparezca en resultados generados.
🧪 Ejemplos de prompts reales y cómo Schema ayuda
🛒 Prompt:
“¿Qué tiendas online venden pañales ecológicos con buenas valoraciones?”
➡️ El LLM buscará webs con @type: Product, offers, price, aggregateRating.
Si tu producto tiene este marcado, es muy probable que sea incluido.
📚 Prompt:
“Recomiéndame un curso online de SEO que sea práctico y actualizado.”
➡️ Se priorizan webs con marcado Course, incluyendo description, educationalCredentialAwarded, provider, datePublished.
💡 Si además tienes FAQPage, es probable que la IA use esas preguntas para enriquecer la respuesta.
🍳 Prompt:
“¿Cómo puedo hacer hummus sin tahini? Dame una receta fácil.”
➡️ El modelo buscará Recipe con pasos (recipeInstructions), ingredientes (recipeIngredient) y tiempo (cookTime, prepTime).
🧠 Si tu receta está bien marcada, será usada incluso si la IA no conoce tu web como marca.
❓ Prompt tipo FAQ:
“¿Cómo funciona el certificado del curso de Schema?”
➡️ Si tienes una FAQPage con esa pregunta marcada, el LLM puede usar tu texto tal cual, o resumirlo citándote.
🛠️ Cómo crear prompts que «activen» tu contenido Schema
- Piensa como tu usuario: ¿qué preguntas reales haría en ChatGPT?
- Usa palabras clave que coincidan con el contenido que has marcado (producto, curso, receta, etc.)
- Testea en ChatGPT/Gemini/Perplexity y analiza si tu web aparece
- Si no aparece, mejora tu Schema y la redacción de tu contenido (estructura + claridad)
🎓 Truco pro: entrenar a tu propia IA con contenido Schema
Si usas embeddings (con Chatbase, LangChain, etc.), puedes:
- Priorizar fragmentos que contengan Schema
- Organizar la base vectorial por tipo (
Product,Course, etc.) - Personalizar respuestas para que sean más precisas y estructuradas
🧠 Schema es oro puro para el SEO conversacional personalizado.
🛠️ Actividad práctica
- Elige un artículo, producto o curso de tu web con Schema aplicado
- Escribe un prompt en ChatGPT como si fueras tu cliente ideal
- Observa si tu contenido aparece citado o resumido
- Si no aparece, analiza:
- ¿El marcado está completo?
- ¿La redacción es clara?
- ¿Falta visibilidad o autoridad?
- Repite el prompt en Perplexity o Bing para comparar
📌 Conclusión del Módulo 3
Ya sabes:
- Cómo Schema mejora tu visibilidad en buscadores
- Qué tipos de Schema usar para cada caso
- Cómo influye el marcado en LLMs y cómo lo interpretan
- Cómo diseñar prompts que “activen” tu contenido estructurado
🚀 ¡Estás preparado para aplicar Schema con intención estratégica!