¿IA y SEO? Datos Estructurados al rescate (y cómo)

En la era de la inteligencia artificial, los datos estructurados son clave para mejorar la comprensión del contenido y optimizar el posicionamiento web. Los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) como los de Google, Microsoft y ChatGPT, están demostrando una creciente dependencia de esta metodología para procesar y comprender la información que consumen. Esta nota explora cómo los datos estructurados se han convertido en un componente crucial para el éxito en la búsqueda y la visibilidad online.

LLMs y la necesidad de contenido bien definido

Los motores de búsqueda y las IAs ya no se limitan a escanear palabras clave en una página web. Necesitan entender el significado del contenido, las entidades que menciona y las relaciones entre ellas. Aquí es donde entran en juego los datos estructurados. Al definir explícitamente qué es cada elemento en una página (una persona, un lugar, un evento, un producto) y cómo se relaciona con otros, se construye un «grafo de conocimiento de contenido» que permite a la IA comprender la información de manera mucho más efectiva. Como apunta Search Engine Journal, «structured data can help LLMs to better understand your digital content».

Estandarización del acceso a datos para la IA

La estandarización del acceso a datos es vital para que la IA funcione de manera eficiente y coherente. En noviembre de 2024, Anthropic presentó el Model Context Protocol (MCP), un protocolo que ha sido rápidamente adoptado por líderes del sector como OpenAI y Google DeepMind. Este protocolo establece un método uniforme para que los modelos de IA accedan y procesen información estructurada, facilitando la interoperabilidad y la escalabilidad de las soluciones basadas en IA. La adopción del MCP es un claro indicador de la importancia que se le está dando a la estandarización en este campo. Como afirma Martha van Berkel, CEO de Schema App en la not, “context, not content, is king”.

Impacto medible en las AI Overviews de Google

Los beneficios de implementar datos estructurados no son solo teóricos. Un estudio reciente realizado por BrightEdge demostró que el uso adecuado de markup de Schema mejora significativamente la presencia y la percepción de la marca en las AI Overviews de Google. Este hallazgo subraya el valor tangible de los datos estructurados para aumentar la visibilidad en los resultados de búsqueda impulsados por IA. Esto no solo implica más tráfico, sino también una mejor percepción de la marca por parte de los usuarios.

Gobernanza de entidades: el pilar del éxito

Una implementación exitosa de datos estructurados no se limita a agregar markup a una página web. Requiere una sólida gobernanza de entidades. Esto implica establecer procesos claros para la creación, el mantenimiento y la actualización de las entidades, asegurando la precisión y la coherencia de la información. La gobernanza de entidades garantiza que los datos estructurados reflejen la realidad y proporcionen información valiosa a las IAs. Una gestión deficiente de las entidades puede llevar a información incorrecta y resultados de búsqueda poco precisos.

El desafío de la calidad y disponibilidad de datos

A pesar del potencial de la IA, la disponibilidad y la calidad de los datos siguen siendo el principal obstáculo para su implementación exitosa. Este es el mayor desafío, lo que subraya la importancia de invertir en la gestión y la validación de los datos. La implementación de datos estructurados es un paso en la dirección correcta, pero requiere un compromiso continuo con la calidad y la precisión de la información. Sin datos fiables, la IA no puede ofrecer resultados precisos y relevantes.