Creación de conjuntos de datos estructurados para el descubrimiento de IA

Introducción

Los LLM no descubren marcas como lo hace Google.

No rastrean todo. No indexan todo. No retienen todo. No confían en todo.

Descubren marcas mediante la ingesta de datos estructurados: información limpia, etiquetada y factual, organizada en formatos compatibles con las máquinas.

Los conjuntos de datos estructurados son ahora la herramienta más poderosa para influir:

• Búsqueda ChatGPT

• Google Gemini AI Overviews

• Bing Copilot + Prometheus

• Perplexity Recuperación RAG

• Razonamiento de Claude 3.5

• Resúmenes de Apple Intelligence

• Copilotos empresariales Mistral/Mixtral

• Sistemas RAG basados en LLaMA

• Automatizaciones verticales de IA

• Agentes específicos para cada sector

Si no se crean conjuntos de datos estructurados, los modelos de IA:

✘ obligados a adivinar

✘ malinterpretarán tu marca

✘ alucinar con tus características

✘ te omiten de las comparaciones

✘ elegirán a la competencia

✘ no citar su contenido

Este artículo explica cómo diseñar conjuntos de datos que gusten a los motores de IA, conjuntos de datos que generen visibilidad, confianza y probabilidad de citación en todo el ecosistema LLM.

1. Por qué los conjuntos de datos estructurados son importantes para el descubrimiento de IA

Los LLM prefieren los datos estructurados porque son:

• ✔ Sin ambigüedades

• ✔ Fácticos

• ✔ fáciles de integrar

• ✔ fragmentable

• ✔ verificables

• ✔ coherente

• ✔ Referenciable

El contenido no estructurado (entradas de blog, páginas de marketing) es desordenado. Los LLM deben interpretarlo y, a menudo, se equivocan.

Los conjuntos de datos estructurados resuelven este problema proporcionando a la IA:

• Tus características

• tu precio

• tu categoría

• tus definiciones

• tus flujos de trabajo

• tus casos de uso

• tus competidores

• los metadatos de tu producto

• tu identidad de marca

—en formatos claros y legibles por máquinas.

Esto hace que sea mucho más probable que aparezcas en:

✔ Resúmenes de IA

✔ Fuentes de perplejidad

✔ Citas de copilotos

✔ Listas de «las mejores herramientas para...»

✔ Consultas «alternativas a...»

✔ Bloques de comparación de entidades

✔ Resúmenes de Siri/Spotlight

✔ copilotos empresariales

✔ Canalizaciones RAG

Los conjuntos de datos estructurados alimentan directamente el ecosistema LLM.

2. Los seis tipos de conjuntos de datos que consumen los motores de IA

Para influir en el descubrimiento de la IA, su marca debe proporcionar seis tipos de conjuntos de datos complementarios.

Cada uno de ellos es utilizado por diferentes motores.

Tipo de conjunto de datos 1: conjunto de datos de hechos semánticos

Utilizado por: ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot

Se trata de la representación estructurada de:

• quién eres

• lo que haces

• a qué categoría perteneces

• qué características ofreces

• qué problema resuelves

• quiénes son tus competidores

Formato: JSON, JSON-LD, tablas estructuradas, bloques de respuestas, listas de glosarios.

Tipo de conjunto de datos 2: conjunto de datos de características de productos

Utilizado por: Perplexity, Copilot, copilotos empresariales, RAG

Este conjunto de datos define:

• características

• capacidades

• especificaciones técnicas

• versiones

• limitaciones

• requisitos de uso

Formato: Markdown, JSON, YAML, secciones HTML.

Tipo de conjunto de datos 3: conjunto de datos de flujo de trabajo y funcionamiento

Utilizado por: Claude, Mistral, LLaMA, copilotos empresariales

Este conjunto de datos incluye:

• flujos de trabajo paso a paso

• recorridos del usuario

• Secuencias de incorporación

• flujos de casos de uso

• asignaciones de entrada→salida

Los LLM lo utilizan para razonar sobre:

• tu producto

• dónde encaja

• cómo compararte

• si recomendarte

Tipo de conjunto de datos 4: conjunto de datos de categorías y competidores

Utilizado por: ChatGPT Search, Gemini, Copilot, Claude

Este conjunto de datos establece:

• tu categoría

• categorías relacionadas

• temas relacionados

• entidades competidoras

• marcas alternativas

Esto determina:

✔ la ubicación de la comparación

✔ clasificaciones de «mejores herramientas»

✔ la adyacencia en las respuestas de IA

✔ la creación de contexto de categorías

Tipo de conjunto de datos 5: conjunto de datos de documentación

Utilizado por: sistemas RAG, Mixtral/Mistral, LLaMA, copilotos empresariales

Esto incluye:

• centro de ayuda

• Documentación de la API

• desglose de funciones

• solución de problemas

• ejemplos de resultados

• especificaciones técnicas

Una buena documentación = alta precisión en la recuperación.

Tipo de conjunto de datos 6: conjunto de datos de grafos de conocimiento

Utilizado por: Gemini, Copilot, Siri, ChatGPT

Esto incluye:

• Wikidata

• Schema.org

• definiciones canónicas

• datos abiertos enlazados

• identificadores

• nodos de clasificación

• referencias externas

Los conjuntos de datos de grafos de conocimiento te anclan en:

✔ Descripciones generales de IA

✔ Siri

✔ Copilot

✔ Recuperación basada en entidades

3. El marco de conjuntos de datos estructurados LLM (SDF-6)

Para crear conjuntos de datos perfectos para el descubrimiento de IA, siga esta arquitectura de seis módulos.

Módulo 1: conjunto de datos de entidades canónicas

Este es su conjunto de datos maestro: el ADN de cómo la IA percibe su marca.

Incluye:

• ✔ definición canónica

• ✔ categoría

• ✔ tipo de producto

• ✔ entidades con las que te integras

• ✔ entidades similares a ti

• ✔ casos de uso

• ✔ segmentos industriales

Ejemplo:

{
  "entity": "Ranktracker",
  "type": "SoftwareApplication",
  "category": "SEO Platform",
  "description": "Ranktracker es una plataforma SEO todo en uno que ofrece herramientas de seguimiento de posicionamiento, investigación de palabras clave, análisis SERP, auditoría de sitios web y backlinks.",
  "competitors": ["Ahrefs", "SEMrush", "Mangools", "SE Ranking"],
  "use_cases": ["keyword tracking", "SERP intelligence", "technical auditing"]
}

Este conjunto de datos crea memoria de marca en todos los modelos.

Módulo 2: Conjunto de datos de características y capacidades

Los LLM necesitan listas de características claras y estructuradas.

Ejemplo:

{
  "product": "Ranktracker",
  "features": [
    {"name": "Rank Tracker", "description": "Seguimiento diario de las posiciones de las palabras clave en todos los motores de búsqueda."},
    {"name": "Keyword Finder", "description": "Herramienta de investigación de palabras clave para identificar oportunidades de búsqueda."},
    {"name": "SERP Checker", "description": "Análisis SERP para comprender la dificultad del posicionamiento."},
    {"name": "Website Audit", "description": "Sistema de auditoría técnica SEO."},
    {"name": "Backlink Monitor", "description": "Seguimiento de backlinks y análisis de autoridad."}
  ]
}

Este conjunto de datos alimenta:

✔ Sistemas RAG

✔ Perplexity

✔ Copilot

✔ copilotos empresariales

Módulo 3: Conjunto de datos de flujo de trabajo

A los modelos les encantan los flujos de trabajo estructurados.

Ejemplo:

{
  "workflow": "how_ranktracker_works",
  "steps": [
    "Introduce tu dominio",
    "Añade o importa palabras clave",
    "Ranktracker recopila datos de posicionamiento diarios",
    "Analizas los movimientos en los paneles de control",
    "Integras la investigación y auditoría de palabras clave"
  ]
}

Esto potencia:

✔ Razonamiento de Claude

✔ Las explicaciones de ChatGPT

✔ Desgloses de tareas de Copilot

✔ Flujos de trabajo empresariales

Módulo 4: Conjunto de datos de categorías y competidores

Este conjunto de datos enseña a los modelos de IA dónde encajas.

Ejemplo:

{
  "category": "SEO Tools",
  "subcategories": [
    "Rank Tracking", 
    "Keyword Research", 
    "Technical SEO", 
    "Backlink Analysis"
  ],
  "competitor_set": [
    "Ahrefs", 
    "Semrush", 
    "Mangools", 
    "SE Ranking"
  ]
}

Esto es crucial para:

✔ Resúmenes de IA

✔ comparaciones

✔ listas de alternativas

✔ Colocación por categorías

Módulo 5: Conjunto de datos de documentación

La documentación fragmentada mejora enormemente la recuperación de RAG.

Formatos adecuados:

✔ Markdown

✔ HTML con <h2> limpio

✔ JSON con etiquetas

✔ YAML para lógica estructurada

Los LLM recuperan la documentación mejor que los blogs porque:

• es factual

• es estructurado

• es estable

• es inequívoco

La documentación alimenta:

✔ Mistral RAG

✔ Implementaciones de LLaMA

✔ copilotos empresariales

✔ herramientas para desarrolladores

Módulo 6: conjunto de datos del gráfico de conocimiento

Este conjunto de datos conecta su marca con sistemas de conocimiento externos.

Incluye:

✔ Elemento Wikidata

✔ Marcado Schema.org

✔ Identificadores de entidades

✔ Enlaces a fuentes autorizadas

✔ Las mismas definiciones en todas las superficies

Este conjunto de datos realiza el trabajo pesado para:

✔ Recuperación de entidades de ChatGPT

✔ Resúmenes de Gemini AI

✔ Citas de Bing Copilot

✔ Siri y Spotlight

✔ Validación de perplejidad

Es el ancla semántica de toda tu presencia en la IA.

4. Cómo publicar conjuntos de datos estructurados en la web

Los motores de IA ingieren conjuntos de datos de múltiples ubicaciones.

Para maximizar el descubrimiento:

Publica en:

✔ su sitio web

✔ subdominio de documentación

✔ Puntos finales JSON

✔ Mapa del sitio

✔ Dossiers de prensa

✔ Repositorios GitHub

✔ Directorios públicos

✔ Wikidata

✔ Metadatos de la App Store

✔ Perfiles sociales

✔ Documentos técnicos en PDF (con diseño estructurado)

Formatos:

✔ JSON

✔ JSON-LD

✔ YAML

✔ Markdown

✔ HTML

✔ CSV (para ajustes precisos)

Cuantas más superficies estructuradas cree, más aprenderá la IA.

5. Evitar el error n.º 1 en los conjuntos de datos: la inconsistencia

Si tus conjuntos de datos estructurados se contradicen:

• su sitio web

• tu esquema

• tu entrada en Wikidata

• tus menciones en la prensa

• tu documentación

Los LLM asignarán una baja confianza a la entidad y te sustituirán por la competencia.

Coherencia = confianza.

6. Cómo ayuda Ranktracker a crear conjuntos de datos estructurados

Auditoría web

Detecta esquemas faltantes, marcas rotas y problemas de accesibilidad.

Redactor de artículos con IA

Genera automáticamente plantillas estructuradas: preguntas frecuentes, pasos, comparaciones, definiciones.

Buscador de palabras clave

Crea conjuntos de datos de preguntas que se utilizan para el mapeo de intenciones.

Comprobador SERP

Muestra asociaciones de categorías/entidades.

Comprobador y monitor de backlinks

Refuerza las señales externas necesarias para la validación de la IA.

Rank Tracker

Detecta cambios en las palabras clave cuando los datos estructurados mejoran la visibilidad de la IA.

Ranktracker es la infraestructura ideal para la ingeniería de conjuntos de datos estructurados.

Reflexión final:

Los conjuntos de datos estructurados son la API entre su marca y el ecosistema de IA

El descubrimiento de la IA ya no se centra en las páginas. Se centra en los hechos, las estructuras, las entidades y las relaciones.

Si crea conjuntos de datos estructurados:

✔ La IA te entiende

✔ La IA te recordará

✔ La IA te recupera

✔ La IA te cita

✔ La IA te recomienda

✔ La IA te coloca en la categoría correcta

✔ La IA te resume correctamente

Si no lo haces:

✘ La IA adivina

✘ La IA te clasifica erróneamente

✘ La IA utiliza a la competencia

✘ La IA omite tus características

✘ La IA alucina con los detalles

Crear conjuntos de datos estructurados es la acción más importante para optimizar el LLM, la base de la visibilidad de todas las marcas en la era del descubrimiento impulsado por la IA.