Schema JSON-LD para GEO: guía práctica de implementación
Los schemas JSON-LD son la forma más eficiente de comunicarle a un LLM qué es tu empresa. Aprende cuáles implementar y cómo hacerlo correctamente.
Si tuvieras 30 minutos para mejorar tu visibilidad en ChatGPT, los invertirías en implementar schemas JSON-LD. Es la táctica con mejor ratio impacto/esfuerzo en GEO porque resuelve el problema más básico: que la IA no sepa con certeza qué hace tu empresa.
Sin schema, un LLM tiene que inferir tu negocio del texto de tu web, de lo que dicen terceros, de cómo te categorizan los directorios. Con schema bien implementado, le das la información estructurada directamente en el formato que procesa de forma nativa.
Qué es JSON-LD y por qué es el formato correcto
JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) es el formato estándar de schema.org — el vocabulario de datos estructurados que usan Google, Bing, Yahoo y, cada vez más, los LLMs. Se implementa en el código HTML de tu web como un bloque de script:
JSON-LD es preferible a Microdata y RDFa porque no mezcla los datos con el HTML visible — se coloca en el <head> del documento y los crawlers lo leen independientemente del contenido de la página.
Los schemas que necesita cada tipo de negocio
Tipo de negocio
Schemas prioritarios
Agencia / Consultoría
ProfessionalService, Service (x3-5), FAQPage, WebSite
Los 5 errores más frecuentes en implementación de schemas
1. Usar @type genéricos
El error más común: usar Organization cuando existe un tipo más específico. MedicalBusiness, LegalService, ProfessionalService, Restaurant — siempre usar el tipo más específico disponible en schema.org. La especificidad mejora la precisión con la que los LLMs te categorizan.
2. Datos inconsistentes entre schema y web
Si el schema dice que tu empresa se llama "Consulting Group SL" y tu web dice "Consulting Group", el LLM detecta inconsistencia y reduce la confianza en la fuente. Todos los datos del schema deben ser idénticos a los que aparecen en el resto de tu presencia online.
3. No incluir FAQPage
El schema FAQPage es el más directamente citeable por los LLMs. Las preguntas y respuestas del FAQPage aparecen textualmente en las respuestas de la IA cuando coinciden con las queries de los usuarios. Es el schema con mejor impacto inmediato en el Citation Rate.
4. Precios desactualizados
Un schema de Service con precio desactualizado puede generar confusión y pérdida de confianza cuando el LLM cita un precio que no coincide con la realidad. Mejor no incluir precio que incluirlo incorrecto — o marcarlo con priceRange en lugar de price si hay variabilidad.
5. No usar @id para cross-linking
El @id permite conectar schemas entre sí: el schema Organization con los schemas Service, los schemas Service con los schemas Offer. Esta red de datos linked mejora la comprensión semántica que los LLMs tienen de tu negocio como entidad completa, no como piezas aisladas.
Ejemplo de schema Organization completo
Estructura base
El schema Organization debe incluir: @id (URL canónica), name, url, email, description (2-3 frases factuales), foundingDate, areaServed, knowsAbout (lista de conceptos), hasOfferCatalog (linked a schemas Service), contactPoint.
Cómo validar que el schema es correcto
Validador de schema.org: validator.schema.org — comprueba la sintaxis y te indica campos obligatorios que faltan.
Rich Results Test de Google: search.google.com/test/rich-results — verifica si el schema genera rich snippets en búsqueda.
Prueba manual en LLM: después de implementar, pregunta directamente a Perplexity por tu empresa y verifica si la información del schema aparece en la respuesta.
Con qué frecuencia actualizar los schemas
Los schemas deben revisarse:
Cuando cambien los precios o servicios
Cuando se abran nuevas oficinas o áreas de servicio
Cuando se añadan nuevas FAQs
Trimestralmente como mínimo para verificar que los datos siguen siendo correctos
¿Tienes schemas implementados correctamente?
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GEO es la disciplina que optimiza la presencia de una empresa en ChatGPT, Gemini y Perplexity. Solo el 4,5% de las fuentes que cita la IA coincide con el top 10 de Google.
El 95,5% de las fuentes que cita la IA no coincide con el top 10 de Google. GEO y SEO optimizan para sistemas técnicamente diferentes — aplicar la lógica de uno al otro produce resultados pobres.
El ciclo de compra B2B SaaS dura 10,1 meses de media con 10 decisores implicados. La IA interviene desde el primer día, cuando el comprador forma la lista de candidatos que evaluará hasta el final.