Esquemas, entidades y grafos de conocimiento para el descubrimiento de LLM

Introducción

Los LLM no descubren contenido de la misma manera que Google. No se basan en la coincidencia de palabras clave ni en el posicionamiento tradicional. En su lugar, se basan en entidades, relaciones semánticas y grafos de conocimiento, todo ello respaldado por datos estructurados que aclaran el significado.

Esto convierte a los esquemas, las entidades y los gráficos de conocimiento en la columna vertebral del descubrimiento de los LLM en:

• Descripción general de la IA de Google

• Búsqueda ChatGPT

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

• Razonamiento a nivel de modelo

En este nuevo ecosistema, el contenido no se «indexa». Se comprende.

Esta guía explica cómo se interconectan el marcado de esquemas, la optimización de entidades y los grafos de conocimiento, y cómo impulsan la cita, la recuperación y la visibilidad en la búsqueda impulsada por LLM.

1. Por qué las entidades son más importantes que las palabras clave en la búsqueda generativa

Los motores de búsqueda solían basarse en palabras clave. Los motores generativos se basan en significados.

Una entidad es:

• una persona

• una marca

• un producto

• un concepto

• una ubicación

• una idea

• una categoría

• un proceso

Los LLM los convierten en vectores, representaciones matemáticas del significado.

La visibilidad de su marca depende de:

• ✔ si el modelo reconoce sus entidades

• ✔ la solidez con la que se definen esas entidades

• ✔ la coherencia con la que las describe la web

• ✔ cómo se relacionan con sus grupos de contenido

• ✔ en qué medida el esquema las refuerza

La fuerza de la entidad = la comprensión del LLM = la visibilidad de la IA.

Si sus entidades son débiles, ambiguas o inconsistentes → no se le cita.

2. Qué hace Schema para el descubrimiento de LLM

El marcado Schema hace tres cosas fundamentales para los LLM:

1. Aclara el significado («De esto trata esta página»).

Schema le dice a los sistemas de IA:

• qué representa una página

• quién la ha escrito

• qué organización es propietaria

• qué producto se describe

• qué preguntas se responden

• qué tipo de contenido es

Para los LLM, Schema no es una decoración SEO, sino un acelerador semántico.

2. Proporciona una estructura de máquina fiable

Los LLM prefieren los datos estructurados porque:

• crea fragmentos predecibles

• mapea entidades claramente

• elimina la ambigüedad

• Mejora la puntuación de confianza

• refuerza el consenso

Schema ayuda a los LLM a extraer e integrar el contenido correctamente.

3. Conecta entidades en toda la web

Cuando su esquema coincide con el esquema utilizado por otros, los modelos deducen:

• fortalece las relaciones entre entidades

• agrupaciones temáticas más claras

• identidad de marca más estable

• Mejor alineación del consenso

El esquema crea claridad a nivel de gráfico, en la que se basan los LLM durante la síntesis.

3. El gráfico de conocimiento: el mapa del significado

El gráfico de conocimiento es:

la red estructurada de entidades y relaciones que los sistemas de IA utilizan para razonar.

Google tiene uno. Perplexity tiene uno. Meta tiene varios. OpenAI y Anthropic tienen algunos propios. Los LLM también crean gráficos de conocimiento implícitos dentro de sus incrustaciones.

Un gráfico de conocimiento incluye:

• nodos (entidades)

• bordes (relaciones)

• propiedades (atributos)

• procedencia (autenticidad de la fuente)

• ponderación (niveles de confianza)

Tu objetivo es convertirte en un nodo con conexiones sólidas, no en una página que flota en el vacío.

4. Cómo se interconectan los esquemas, las entidades y los grafos de conocimiento

Estos tres sistemas forman un canal semántico:

Esquema → Entidades → Gráfico de conocimiento → Descubrimiento LLM

Esquema

Define y estructura tu contenido.

Entidades

Representan el significado dentro de su contenido.

Gráfico de conocimiento

Organiza las relaciones entre entidades.

LLM Discovery

Utiliza el gráfico + incrustaciones para elegir qué marcas citar en las respuestas generativas.

Este proceso determina:

• si eres detectable

• si se es digno de confianza

• si se hace referencia a usted

• si aparece en resúmenes de IA

• si los LLM representan correctamente su marca

Sin esquema → las entidades se vuelven difusas. Sin entidades → los gráficos de conocimiento te excluyen. Sin inclusión en el gráfico de conocimiento → los LLM te ignoran.

5. El marco de optimización de entidades para LLM

La optimización de entidades ya no es opcional, sino que es la base de la visibilidad de los LLM.

Este es el sistema completo.

Paso 1: crear definiciones canónicas

Cada entidad importante necesita:

• una definición única y clara

• colocada en la parte superior de las páginas relevantes

• repetida de forma coherente

• alineada con fuentes externas

Esto se convierte en su ancla de incrustación.

Paso 2: utilice nombres coherentes en todas partes

Los LLM penalizan la variación de marca. Utilice una forma exacta:

• Ranktracker

• NO Rank Tracker

• NO RankTracker.com

• NO RT

La coherencia fusiona su identidad en un único vector de entidad.

Paso 3: utilice esquemas para declarar entidades de forma explícita

Añada:

• Esquema deorganización

• Esquemadel producto

• Esquema deartículo

• Esquemade preguntas frecuentes

• Esquemade personas para autores

• Esquema demigas de pan

• Esquemade sitio web

Schema hace que sus entidades sean procesables por máquinas.

Paso 4: cree grupos temáticos en torno a entidades clave

Los LLM construyen significado a través de relaciones.

Los grupos deben incluir:

• Definiciones

• explicaciones

• comparaciones

• guías prácticas

• artículos de apoyo

• preguntas frecuentes

Grupos = autoridad semántica para su entidad.

Paso 5: cree relaciones entre entidades

Utilice enlaces internos para mostrar:

• producto → categoría

• fundador → marca

• marca → conceptos

• características → casos de uso

• clúster → clúster

Esto desarrolla un mini gráfico de conocimiento dentro de su sitio.

Paso 6: refuerce las entidades externamente

Los LLM confían en el consenso entre:

• sitios de noticias

• blogs de referencia

• directorios

• sitios de reseñas

• entrevistas

• comunicados de prensa

Si otros te describen de manera coherente, el modelo lo convierte en canónico.

Paso 7: mantén la estabilidad factual

Los LLM penalizan:

• datos obsoletos

• afirmaciones contradictorias

• definiciones modificadas

• descripciones incoherentes

Estabilidad factual = mayor puntuación de confianza.

6. Tipos de esquemas más importantes para el descubrimiento de LLM

Hay docenas de tipos de esquemas, pero solo unos pocos son esenciales para la visibilidad de los LLM.

1. Organización

Define su empresa como una entidad.

Ayuda a:

• conexión con el gráfico de conocimiento

• estabilidad de las entidades

• incorporación de marcas

2. Sitio web + página web

Aclara:

• propósito

• estructura

• relaciones

Facilita la recuperación y la indexación.

3. Artículo

Define la autoría, las fechas y los temas.

Importante para:

• procedencia

• señales de confianza

• atribución de respuestas

4. Página de preguntas frecuentes

A los LLM les encantan las preguntas frecuentes porque:

• reflejan la estructura de preguntas y respuestas

• son fáciles de fragmentar

• Se corresponden directamente con las respuestas generativas

El esquema de preguntas frecuentes mejora drásticamente la extracción generativa.

5. Producto

Esencial para:

• Plataformas SaaS

• descripciones de características

• consultas comparativas

Mejores definiciones de productos → mayor claridad de las entidades.

6. Persona (autor)

Esto será más importante que nunca en 2025.

Los LLM evalúan:

• identidad del autor

• experiencia

• presencia entre dominios

El esquema del autor aumenta la confianza.

7. Cómo seleccionan los gráficos de conocimiento las entidades en las que confiar

Los gráficos de conocimiento utilizan ocho señales de confianza principales:

• ✔ Estabilidad de la entidad

• ✔ consenso externo

• ✔ precisión del esquema

• ✔ autoridad del dominio

• ✔ coherencia factual

• ✔ solidez de las relaciones

• ✔ claridad de la procedencia

• ✔ Actualidad de las actualizaciones

Si tu entidad es:

• bien estructurada

• Descripción coherente

• refuerzo externo

• Conectado de forma rica

• Actualizada con frecuencia

...se convierte en un nodo preferido en las respuestas generativas.

Si no es así, el gráfico da prioridad a los competidores.

8. Cómo utilizan los LLM los gráficos de conocimiento durante la generación de respuestas

Cuando un usuario formula una pregunta, el sistema:

1. Interpreta la consulta como entidades

2. Recupera entidades semánticamente relevantes

3. Comprueba el gráfico de conocimiento para obtener contexto

4. Extrae fragmentos de contenido relacionados con esas entidades

5. Sintetiza una respuesta

6. Opcionalmente, incluye citas de nodos de confianza

Si tu entidad no está en el gráfico → no se te cita.

Si su entidad es débil → se le representa de forma errónea.

Si su esquema y contenido son sólidos → se convierte en una fuente predeterminada.

Reflexión final:

En la era de la IA, el esquema y las entidades no son mejoras de SEO, sino el sistema de búsqueda

Google clasifica los documentos. Los LLM los comprenden.

Google indexa páginas. Los LLM las incorporan.

Google recompensa los enlaces. Los LLM recompensan la claridad semántica, el consenso y la autoridad de las entidades.

El esquema proporciona estructura. Las entidades proporcionan significado. Los gráficos de conocimiento proporcionan contexto.

Juntos, determinan si te conviertes en:

✔ una fuente citada

✔ una marca de confianza

✔ una entidad conocida

✔ un recurso preferido

—o si tu contenido es invisible dentro de la capa de IA.

Domina el esquema. Estabiliza las entidades. Conecta tu gráfico de conocimiento.

Así es como dominará el descubrimiento de LLM en 2025 y más allá.