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Schema.org / JSON-LD es Schema.org es el vocabulario consensuado por Google, Microsoft, Yahoo y Yandex para etiquetar entidades y relaciones en una página web; JSON-LD es el formato sintáctico recomendado por Google para implementarlo, un bloque de JSON inyectado en el `<head>` que describe el contenido en un lenguaje que los motores procesan sin ambigüedad.
Los datos estructurados convierten una página de HTML en una página de HTML + un dossier de entidades. Permiten declarar que un texto es un Article, una empresa una Organization, un autor una Person, un producto un Product con precio y disponibilidad, una receta una Recipe con tiempo de cocción, etc. Bien implementados, habilitan rich results en SERP y aportan contexto definicional a los LLMs.
Cada bloque JSON-LD declara un `@type` (la clase de Schema.org), un opcional `@id` (identificador estable de la entidad dentro del grafo del sitio) y una colección de propiedades del tipo declarado. Los `@id` permiten construir un grafo coherente entre páginas: una Person en el layout, un Article en cada post que referencia esa Person por `@id`, una Organization que es publisher de los Articles.
Google valida los datos estructurados con dos sistemas. El Rich Results Test comprueba si una página es elegible para rich results (estrellas de review, FAQ expandido, precio en producto, etc.). El Schema Markup Validator (validator.schema.org) valida la sintaxis Schema.org pura. Pasar ambos no garantiza rich results, pero suspender uno los descarta.
En 2026, los rich results más impactantes son Product, Review, FAQ (residual), HowTo, Recipe, Event, JobPosting, BreadcrumbList y Article. Para GEO/AEO, los tipos más relevantes son Article, FAQPage, DefinedTerm, HowTo y QAPage, porque sirven de contexto al modelo aunque no produzcan rich results visibles.
Un e-commerce de relojes pasa de tener solo Open Graph a implementar JSON-LD completo: Product por ficha (con offers, aggregateRating, brand), BreadcrumbList, Organization en layout, Article en cada post del blog con author y publisher. En 4 semanas, las fichas muestran rating con estrellas y precio en SERP, el CTR sube un 19% en SERPs con rich result y la ficha completa empieza a citarse en Google AI Overviews para queries comparativas.
Inventar reviews para AggregateRating. Google detecta la inconsistencia con el frontend y aplica acciones manuales (penalización por structured data spam).
Declarar tipos que el contenido no representa. Una página de servicios no es un FAQPage solo porque haya FAQs al final.
Duplicar entidades sin `@id`. Tres bloques de Organization en distintas páginas sin @id consistente generan tres entidades distintas para Google en lugar de reforzar una sola.
Maquetar el JSON con Microdata o RDFa habiendo Google recomendado JSON-LD desde 2015. Es legal, pero pierde mantenibilidad.
Google lo declara como no-factor de ranking directo. Pero los rich results generan más CTR (que sí afecta vía NavBoost) y los datos estructurados ayudan a Google y a los LLMs a entender el contenido, lo que indirectamente mejora rankings y citas.
Lo crítico es Organization + WebSite en el layout (todas las páginas). Article/BlogPosting en posts, Product en fichas, FAQPage donde haya FAQs reales, BreadcrumbList si hay miga de pan. Página por página, no en bloque.
Google Rich Results Test (rich-results-test.google.com) para elegibilidad. Schema Markup Validator (validator.schema.org) para sintaxis pura. Google Search Console muestra errores en su informe de Enhancements.
El Knowledge Graph es la base de datos estructurada de Google que conecta entidades del mundo real (personas, empresas, lugares, conceptos, obras) con sus atributos y relaciones, y que alimenta los paneles de conocimiento de la SERP, los carruseles de entidades y, cada vez más, las respuestas generativas.
Concepto SEOEl Entity SEO es el enfoque que optimiza un sitio en función de las entidades (personas, organizaciones, lugares, productos, conceptos) que aparecen en el contenido y de sus relaciones, en lugar de hacerlo únicamente por keywords, alineándose con cómo Google y los LLMs representan internamente el mundo a través de grafos de conocimiento y embeddings semánticos.
Concepto GEOEl GEO o Generative Engine Optimization es la disciplina de optimizar contenido y entidades para aparecer como fuente citada en las respuestas generadas por motores de IA como ChatGPT Search, Perplexity, Google AI Overviews, Gemini y Claude, frente al SEO clásico que optimiza para los rankings de búsqueda tradicional.
Señal de GoogleE-E-A-T es el marco de evaluación de calidad de Google (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) que los evaluadores humanos aplican a los sitios web y que Google aproxima algorítmicamente para decidir qué contenido es suficientemente fiable para rankear, especialmente en temas YMYL (Your Money, Your Life).
Concepto GEOEl AEO o Answer Engine Optimization es la disciplina de optimizar contenido para aparecer como respuesta directa en featured snippets, People Also Ask, Google AI Overviews y asistentes de voz, frente al SEO clásico que optimiza para clics en resultados orgánicos.
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