Uso de LLM para generar esquemas y datos estructurados

Introducción

Los datos estructurados ya no son un «extra» para el SEO, sino el lenguaje máquina de Internet.

Todos los sistemas de IA, desde Gemini de Google hasta ChatGPT Search, Perplexity, Copilot, Claude, Apple Intelligence e incluso los modelos de recuperación de código abierto, dependen de los datos estructurados para:

✔ comprender el contenido

✔ clasificar entidades

✔ validar hechos

✔ crear resúmenes

✔ generar resultados enriquecidos

✔ potenciar la IA Descripciones generales

✔ Identificar características de productos

✔ Comprender las relaciones

✔ Extraer atributos clave

Sin embargo, la mayoría de los sitios web siguen tratando el esquema como algo secundario.

¿La buena noticia? Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son ahora increíblemente eficaces a la hora de generar datos estructurados precisos, completos y sensibles al contexto, entre los que se incluyen:

✔ JSON-LD

✔ Esquema FAQPage

✔ Esquema de producto

✔ Esquema de organización

✔ Esquema SoftwareApplication

✔ Esquema HowTo

✔ Esquema de artículo

✔ Esquema de evento

✔ Esquema de reseñas

✔ Esquema BreadcrumbList

✔ Esquema LocalBusiness

Esta guía le muestra cómo generar datos estructurados utilizando ChatGPT, Gemini, Claude o cualquier LLM, de forma segura, precisa y con los flujos de trabajo de validación de Ranktracker.

1. Por qué los LLM son perfectos para la generación de esquemas

Los LLM son extremadamente buenos en tareas que:

• ✔ Estructurado

Siguen patrones JSON-LD coherentes.

• ✔ Basado en patrones

Han visto millones de ejemplos de esquemas correctos.

• ✔ Regido por reglas

Los vocabularios de Schema.org son predecibles.

• ✔ Jerárquico

Los LLM destacan en datos jerárquicos (entidades → atributos → valores).

• ✔ Repetitivo

Los esquemas tienen una variabilidad limitada, que los LLM manejan a la perfección.

Pueden producir:

✔ JSON sintácticamente válido

✔ objetos correctamente anidados

✔ estructuras compatibles con schema.org

✔ listas completas de atributos

✔ marcado sin errores

✔ Precisión contextual

Cuando se les proporciona la información correcta.

2. La regla de oro: los LLM nunca deben inventar datos

Los LLM pueden generar estructuras de esquema. Pero NO deben:

✘ inventar características de productos

✘ suponer precios

✘ inventar direcciones

✘ inventar datos de contacto

✘ suponer atributos comerciales

✘ inventar reseñas

✘ adivinar valoraciones

Proporcione siempre los datos usted mismo.

A continuación, deje que el LLM los convierta en datos estructurados.

3. El flujo de trabajo del esquema LLM utilizado por los mejores equipos de SEO

Este es el flujo de trabajo profesional:

Paso 1: recopilar datos precisos

Usted proporciona:

✔ los detalles del producto

✔ la descripción de la empresa

✔ precios

✔ las características

✔ opiniones

✔ Preguntas frecuentes

✔ Contenido de la página

✔ NAP (para local)

El LLM nunca debe adivinar estos datos.

Paso 2: indique al LLM qué tipo de esquema desea

Ejemplos:

✔ Producto

✔ Organización

✔ Aplicación de software

✔ Página de preguntas frecuentes

✔ Artículo

✔ Cómo hacerlo

✔ Negocio local

✔ Persona

✔ Página web

✔ Evento

Los LLM funcionan mejor cuando se les proporciona una estructura clara.

Paso 3: solicite al LLM solo JSON-LD válido

Uso:

«Devuelve solo JSON-LD válido. 

Sin explicaciones. Sin comentarios. Sin código».

Esto evita mezclar texto con marcado.

Paso 4: valida con Ranktracker Web Audit

La auditoría web de Ranktracker detecta:

✔ JSON no válido

✔ Anidamiento roto

✔ tipos de esquema incorrectos

✔ campos obligatorios que faltan

✔ NAP incoherente

✔ Clasificaciones contradictorias

Esto garantiza la precisión a nivel de producción.

Paso 5: insértelo en su CMS o plantilla

Ahora tiene:

✔ Limpio

✔ válido

✔ preciso

✔ legible por LLM

✔ compatible con Google

Datos estructurados.

4. Los 10 tipos de esquemas que los LLM pueden generar con una precisión casi perfecta

1. Esquema de organización

Para la identidad de tu marca.

Los LLM gestionan:

✔ nombre

✔ Enlaces sameAs

✔ logotipo

✔ fundador

✔ descripción

✔ identificadores

✔ Contacto

Perfecto para reforzar las señales de entidad en los LLM.

2. Esquema del producto

Para comercio electrónico y software.

Ideal para:

✔ Listas de características

✔ ofertas

✔ valoraciones

✔ especificaciones técnicas

✔ categorías de productos

Los LLM pueden generar esto fácilmente cuando se les proporcionan datos.

3. Esquema de aplicación de software

Imprescindible para empresas SaaS como Ranktracker.

Incluye:

✔ Sistema operativo

✔ Categoría de aplicación

✔ Características

✔ precios

✔ ofertas

✔ enlaces similares

Los LLM pueden generar versiones extremadamente limpias.

4. Esquema FAQPage

Proporcione al LLM sus preguntas frecuentes → obtenga un JSON-LD perfecto.

5. Esquema de artículo

Ideal para centros de contenido con:

✔ autor

✔ editor

✔ titular

✔ recuento de palabras

✔ fecha de publicación

Los LLM son perfectos en esto.

6. Esquema LocalBusiness

Para oficinas físicas o entidades con orientación geográfica.

Incluye:

✔ dirección

✔ coordenadas geográficas

✔ horario de apertura

Proporcione los datos → LLM escribe el esquema.

7. Esquema BreadcrumbList

Automático si le da a LLM la jerarquía de la página.

8. Esquema HowTo

Proporcione los pasos → LLM lo formatea perfectamente.

9. Esquema Event

Perfecto para seminarios web, lanzamientos y sesiones de formación.

10. Esquema de reseñas

Usted proporciona reseñas reales. LLM las formatea, pero nunca las inventa.

5. La biblioteca de indicaciones de esquemas LLM (guárdelas)

Son indicaciones probadas en la práctica.

1. Generador de esquemas base

«Genere JSON-LD válido para [tipo de esquema] utilizando los detalles que se indican a continuación. 

Utilice ÚNICAMENTE los datos proporcionados. Devuelva ÚNICAMENTE JSON-LD, sin explicaciones».

2. Esquema de aplicación de software

«Cree un esquema completo de SoftwareApplication para el siguiente producto SaaS. Incluya: 

– nombre – descripción – sistema operativo – categoría de aplicación – características – ofertas – precios – igual que – editor Utilice únicamente la información proporcionada».

3. Esquema FAQPage

«Convierta las siguientes preguntas frecuentes en un esquema FAQPage JSON-LD válido. Utilice las preguntas y respuestas exactas. No las reescriba».

4. Esquema de artículo

«Genere un esquema Article para el artículo siguiente. Utilice únicamente los metadatos proporcionados».

5. Esquema LocalBusiness

«Genere JSON-LD de LocalBusiness utilizando estos datos NAP y de ubicación».

6. Limpieza del esquema

«Valide y limpie este esquema para asegurarse de que: 

– JSON válido. – Utiliza el vocabulario schema.org correcto. – Incluye los campos obligatorios. – No incluye datos falsos».

6. Cómo los LLM mejoran el esquema más allá de la capacidad humana

Los LLM pueden mejorar el esquema de formas que los humanos a menudo pasan por alto:

• ✔ Añadir campos recomendados que faltan

• ✔ Estandarizar el formato de los atributos

• ✔ Corregir anidamiento

• ✔ Validar tipos de esquema

• ✔ Añadir riqueza semántica

• ✔ Rellenar atributos opcionales pero útiles

• ✔ Crear relaciones canónicas

• ✔ eliminar campos obsoletos

También pueden realizar:

Consolidación de esquemas

Fusionar múltiples tipos de esquemas de forma limpia.

Depuración de esquemas

Corrección de sintaxis errónea.

Optimización de esquemas

Hacer que los datos estructurados sean más legibles para los LLM.

7. Evite los 5 errores comunes al utilizar LLM para esquemas

1. Dejar que el LLM invente datos

Nunca permita esto.

2. Dar entradas incompletas al LLM

El esquema solo es tan preciso como sus datos.

3. No validar con Ranktracker Web Audit

El esquema se rompe fácilmente, así que valídalo siempre.

4. Mezclar varios tipos de esquemas de forma incorrecta

Utilice bloques separados a menos que sea apropiado anidarlos.

5. Olvidar que el esquema ≠ magia SEO

El esquema ayuda a la IA y a los motores de búsqueda, pero debe coincidir con la realidad.

8. Cómo se integra Ranktracker con los flujos de trabajo de esquemas LLM

Auditoría web

Valida el estado del esquema y destaca los errores.

Comprobador SERP

Muestra cómo aparecen los datos estructurados en los resultados enriquecidos y en las descripciones generales de la IA.

Buscador de palabras clave

Ayuda a generar preguntas frecuentes y esquemas basados en temas alineados con la intención real.

Redactor de artículos de IA

Produce contenido fácil de estructurar que se adapta perfectamente a JSON-LD.

Ranktracker se encarga de la verificación y la visibilidad. Los LLM se encargan de la generación y el formato.

Juntos, producen datos estructurados impecables.

Reflexión final:

Los LLM aceleran la creación de esquemas, pero tú controlas la precisión

Los LLM han transformado la generación de esquemas de una tarea técnica en un flujo de trabajo estructurado y escalable:

✔ Se acabó el JSON escrito a mano

✔ No más errores de sintaxis

✔ No más campos obligatorios que faltan

✔ No más tipos de esquemas obsoletos

✔ se acabó el formato inconsistente

Pero recuerde:

Los LLM generan la estructura. Usted proporciona los datos. Ranktracker valida el resultado.

Este es el nuevo flujo de trabajo de esquemas para la era de la IA, y ofrece a los profesionales del marketing y del SEO un control sin precedentes sobre cómo los LLM, los motores de búsqueda y los sistemas generativos interpretan su contenido.