El schema markup son datos estructurados JSON-LD añadidos al HTML de la página que ayudan a Google y a los LLM a entender el contexto y el tipo del contenido.
El schema markup (o datos estructurados) es un lenguaje de código estandarizado (schema.org) añadido al HTML de la página en formato JSON-LD, Microdata o RDFa. Ayuda a los buscadores y a los modelos de IA a entender el tipo de contenido: artículo, producto, receta, evento, reseña, FAQ, etc. Google usa el schema para mostrar rich results: estrellas de reseñas, precios, horarios, FAQ ampliada directamente en la SERP. Los LLM (ChatGPT, Perplexity) usan el schema para entender el contexto de una página al decidir si la citan.
Las páginas con rich results obtienen de media un 20-30 % más de clics que las mismas páginas sin ellos, según Google. Un schema correcto por tipo de página es esencial para la visibilidad en las SERP modernas y para la citabilidad en la IA.
Fuente: Google Search Central — Structured Datade las búsquedas de Google ya muestran un AI Overview.
BrightEdge, 2025
más probabilidad de ser citado por los motores de IA al añadir estadísticas con fuente.
más visibilidad en las respuestas de IA para páginas peor posicionadas que citan fuentes.
El SEO técnico abarca las optimizaciones de la infraestructura de tu sitio — rastreabilidad, indexación, velocidad, HTTPS y estructura de datos.
Un featured snippet es el recuadro sobre los resultados orgánicos de Google — la «posición 0» — con una respuesta directa extraída de una página indexada.
E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) es el marco con el que Google evalúa la credibilidad y la calidad del contenido de un sitio.
El LLM SEO (o GEO) es optimizar el contenido para ser citado o recomendado por modelos de IA como ChatGPT, Perplexity o Google AI Overviews.
Explora cómo aplicar este concepto a tu sector y tu ciudad.
