Las organizaciones que adoptan el marcado de esquemas a escala a menudo ven un impulso en consultas de b煤squeda no arraigadas, se帽alando una autoridad tem谩tica m谩s amplia y una mejor manera de descubrimiento.
Tambi茅n se ha convertido en una respuesta poderosa a una pregunta ejecutiva apremiante: “驴Qu茅 estamos haciendo con la IA generativa?” Una respuesta inteligente es: “Estamos implementando marcado de esquema”.
En marzo de 2025, Fabrice Canel, gerente principal del programa de Bing, confirm贸 que Microsoft usa datos estructurados para admitir c贸mo sus grandes modelos de lenguaje (LLMS) interpretan el contenido web.
Justo un d铆a despu茅s, en el evento Live Central Live de Google en Nueva York, el ingeniero de datos estructurado de Google Ryan Levering comparti贸 que el marcado de esquemas juega un papel fundamental en la base y la escala de los sistemas generativos de IA generativos de Google.
“Muchos de nuestros sistemas funcionan mucho mejor con datos estructurados”, se帽al贸, y agreg贸 que “es computacionalmente m谩s barato que extraerlo”.
Esto no es sorprendente escuchar ya que el marcado de esquema, cuando se hace sem谩nticamente, crea un gr谩fico de conocimiento, un marco estructurado de organizaci贸n de informaci贸n que conecta conceptos, entidades y sus relaciones.
Un estudio de 2023 por Data. World encontr贸 que los gr谩ficos de conocimiento empresarial mejoraron la precisi贸n de la respuesta de LLM hasta en un 300%, subrayando el valor Los datos estructurados aportan a las iniciativas de IA.
Con Google continuando dominando tanto la b煤squeda como la IA, m谩s recientemente lanzando Gemini 2.5 en marzo de 2025, que super贸 la tabla de clasificaci贸n de Lmarena, la intersecci贸n entre datos estructurados e IA solo se est谩 volviendo m谩s cr铆tica.
Con eso en mente, exploremos los cuatro factores clave a considerar al implementar el marcado de esquema a escala.
1. Establezca su objetivo para implementar el marcado de esquema
Antes de invertir en hacer un marcado de esquema a escala, exploremos los resultados comerciales que puede lograr con las diferentes implementaciones de marcado de esquema.
Hay tres niveles diferentes de complejidad de marcado de esquema:
- Marcado de esquema b谩sico.
- Marcado de esquema vinculado interno y externo.
- Representaci贸n completa de su contenido con un gr谩fico de conocimiento de contenido.
| Nivel de marcado de esquema | Resultado | Estrategia |
| Marcado de esquema b谩sico | Resultados ricos con tasas de clics m谩s altas. | Implementar el marcado de esquema para las propiedades requeridas. |
| Entidades vinculadas internas y externas dentro del marcado del esquema | Aumento de consultas sin marca. Las entidades pueden ser entendidas completamente por la IA y los motores de b煤squeda. | Defina entidades clave dentro de la p谩gina y agr茅galas a su marcado de esquema. Enlace entidades dentro del sitio web y a las bases de conocimiento externas para mayor claridad. |
| Gr谩fico de conocimiento del contenido: una representaci贸n completa de su contenido como un gr谩fico de conocimiento del contenido. | El contenido se entiende completamente en contexto. Una capa de datos sem谩ntica reutilizable que permite una inferencia precisa y admite LLM. | Defina todos los elementos importantes de una p谩gina utilizando el vocabulario Schema.org y la entidad elaborada que vinculan para permitir una extracci贸n precisa de hechos sobre su marca. |
Marcado de esquema b谩sico
El marcado de esquema b谩sico es cuando elige optimizar una p谩gina espec铆ficamente para lograr un resultado rico.
Observa las propiedades m铆nimas requeridas de la documentaci贸n de Google y las agrega al marcado en su p谩gina.
Los beneficios del marcado de esquema b谩sico provienen de ser elegibles para un resultado rico. Lograr este resultado mejorado de b煤squeda puede ayudar a que su p谩gina se destaque en la p谩gina Resultados del motor de b煤squeda (SERP), y generalmente produce una mayor tasa de clics.
Entidades vinculadas internas y externas dentro del marcado del esquema
Sobre la base de su marcado b谩sico de esquema, puede usar el vocabulario Schema.org para aclarar las entidades en su sitio web y c贸mo se conectan entre s铆.
Una entidad se refiere a una sola, 煤nica, bien definida y distinguible. Los ejemplos de una entidad en su sitio web incluyen su organizaci贸n, empleados, productos, servicios, art铆culos de blog, etc.
Puede aclarar un tema vinculando una entidad mencionada en su p谩gina a una definici贸n de entidad externa correspondiente en Wikidata, Wikipedia o el gr谩fico de conocimiento de Google.
Esto permite a los motores de b煤squeda comprender claramente la entidad mencionada en su sitio web, lo que resulta en aumentos medibles en consultas sin marca relacionadas con esa entidad o tema.
Tambi茅n puede proporcionar contexto sobre c贸mo las entidades en su sitio est谩n conectadas mediante el uso de la propiedad apropiada para vincular su entidad y su identificador.
Por ejemplo, si tuviera una p谩gina que describiera su producto dirigido a las mujeres, usar铆a una entidad externa que vincula para aclarar que la audiencia es mujeres.
Si la p谩gina tambi茅n enumera productos o servicios relacionados, su marcado de esquema se utilizar铆a para se帽alar d贸nde se definen esos productos y servicios relacionados en su sitio.
Cuando hace esto, proporciona una vista hol铆stica y completa del contenido en su p谩gina.
Con estas entidades internas y externas completamente definidas, los motores de IA y b煤squeda pueden comprender y contextualizar sus entidades con precisi贸n.
Representaci贸n completa de su contenido como gr谩fico de conocimiento de contenido
El nivel final de marcado de esquema implica el uso de Schema.org para definir todo el contenido de la p谩gina. Esto crea un gr谩fico de conocimiento de contenido, que es el caso de uso m谩s estrat茅gico del marcado de esquemas y tiene el mayor impacto potencial en el negocio.
El beneficio de construir un gr谩fico de conocimiento de contenido radica en proporcionar una capa de datos sem谩ntica precisa tanto para los motores de b煤squeda como para la IA para comprender completamente su marca y el contenido en su sitio web.
Al definir las relaciones entre las cosas en el sitio web, les da lo que necesitan para obtener respuestas precisas y claras.
Adem谩s de c贸mo los motores de b煤squeda usan este marcado de esquema robusto, las iniciativas internas de IA pueden usarlo para acelerar la capacitaci贸n en sus datos web.
Ahora que ha decidido qu茅 tipo de marcado de esquema necesita para lograr sus objetivos comerciales, hablemos sobre el papel que juegan las partes interesadas interfuncionales para ayudarlo a hacer un marcado de esquema a escala.
2. Colaboraci贸n interdepartamental y aceptaci贸n
El equipo de SEO a menudo inicia el marcado de esquema. Definen la estrategia, asignan los tipos de esquema.org a las p谩ginas clave y validan el marcado para garantizar que los motores de b煤squeda indexen.
Sin embargo, mientras que los profesionales de SEO pueden liderar el cargo, el marcado del esquema no es solo una tarea de SEO.
La implementaci贸n exitosa de marcado de esquema a escala requiere una alineaci贸n en m煤ltiples departamentos que pueden obtener los resultados comerciales de esta estrategia.
Para maximizar el valor de su estrategia de marcado de esquema, considere estas partes interesadas clave antes de comenzar:
Equipo de contenido
Ya sea su equipo principal de contenido, l铆neas de negocios o un centro de excelencia, los equipos propietarios del contenido en el sitio web juegan un papel fundamental.
Su marcado de esquema es tan bueno como el contenido en la p谩gina. Si desea lograr un resultado rico y obtener visibilidad para una entidad espec铆fica, debe asegurarse de que su p谩gina tenga el contenido requerido para que sea elegible para este resultado.
Ayude a su equipo de contenido a comprender el valor de los datos estructurados y c贸mo les ayuda a alcanzar sus objetivos, por lo que estar谩n motivados para hacer los ajustes de contenido necesarios para respaldar su estrategia de marcado de esquema.
Equipo de TI
No importa c贸mo planee implementar el marcado de esquemas, ya sea internamente o a trav茅s de un proveedor, la compra de su equipo de TI es esencial.
Si est谩 trabajando con un proveedor, admitir谩 configurar integraciones y hacer cumplir los protocolos de seguridad. Su apoyo es cr铆tico para habilitar la implementaci贸n al tiempo que protege su infraestructura.
Si est谩 administrando el marcado de esquema interno, ser谩 responsable de la implementaci贸n t茅cnica, la creaci贸n de capacidades avanzadas, como el reconocimiento de entidades y el mantenimiento continuo.
Sin su asociaci贸n, escalar y crear una estrategia 谩gil de marcado de esquema de alto valor ser谩 un desaf铆o.
De cualquier manera, asegurar su apoyo desde el principio garantiza una implementaci贸n m谩s suave, una gobernanza de datos m谩s fuerte y un 茅xito a largo plazo.
Equipo ejecutivo
Su equipo de liderazgo ejecutivo finalmente determina d贸nde debe poner sus d贸lares para obtener el mejor retorno de la inversi贸n (ROI).
Quieren ver el ROI y comprender c贸mo esta estrategia les ayuda a prepararse para la IA y tambi茅n mantenerse competitivos en el mercado.
Los informes claros sobre los resultados de sus esfuerzos de datos estructurados ayudar谩n a asegurar el apoyo ejecutivo continuo.
Educarlos sobre c贸mo el marcado de esquema puede ayudar a la visibilidad de su marca, la comprensi贸n de la b煤squeda de IA y acelerar las iniciativas internas de IA a menudo puede ayudarlos a tener a bordo.
Equipo de innovaci贸n
Como se mencion贸 anteriormente, puede usar el marcado de esquema para desarrollar una capa de datos sem谩ntica, tambi茅n conocida como gr谩fico de conocimiento de contenido.
Esto puede ser 煤til para su equipo de innovaci贸n o gobierno de IA, ya que podr铆an usar esta capa de datos para fundamentar sus LLM y acelerar los programas de IA internos.
Su equipo de innovaci贸n querr谩 comprender este potencial, especialmente si AI es una prioridad en la hoja de ruta.
Consejo profesional: comun铆quese temprano y con frecuencia. Compartir tanto por qu茅 como las victorias mantendr谩n los equipos interfuncionales alineados e invertidos como su estrategia de marcado de esquema.
3. Preparaci贸n de capacidad para hacer un marcado de esquema a escala
Ahora que sabe qu茅 tipo de marcado de esquema desea implementar a escala y alinee el equipo multifuncional, hay algunas capacidades t茅cnicas que debe considerar.
Al buscar hacer un marcado de esquema a escala, aqu铆 hay capacidades clave requeridas de su equipo de TI o proveedor para lograr los resultados deseados.
Capacidades de marcado de esquema b谩sico
Para el marcado de esquema b谩sico para resultados ricos, las capacidades requeridas para implementar a escala son la capacidad de asignar el contenido a las propiedades requeridas para lograr un resultado rico e integrarlo para aparecer en la carga de la p谩gina para que Google vea. El factor clave que simplifica este proceso es tener un sitio web bien templado.
Su equipo o proveedor puede asignar el marcado de esquema y requerir las propiedades de Google a los elementos de contenido apropiados en la p谩gina y generar el JSON-LD utilizando estas asignaciones.
Capacidades de enlace de entidad interna y externa
Si desea hacer un enlace interno y externo en su marcado de esquema a escala, necesita capacidades m谩s complejas para identificar, definir y anidar entidades dentro de su marcado de esquema.
Para identificar sus entidades internas y externas y anidarlas dentro de su marcado de esquema para mostrar sus relaciones, su equipo o proveedor necesitar谩 la capacidad de hacer el reconocimiento de entidad nombrado (NER).
NER extrae entidades nombradas y desambigea los t茅rminos.
Adem谩s de extraer sustantivos propios, querr谩 que la tecnolog铆a pueda reconocer sus t茅rminos comerciales, sus productos, personas y eventos que quiz谩s no sean notables a煤n no garantizar una p谩gina de Wikipedia.
Una vez que se identifique la entidad, necesitar谩 la capacidad de buscar la definici贸n de entidad en una base de conocimiento de referencia. Esto a menudo se hace con una API a Wikidata o el gr谩fico de conocimiento de Google.
Ahora que la entidad est谩 definida, necesitar谩 la capacidad de insertar din谩micamente la entidad con la relaci贸n apropiada dentro de su marcado de esquema.
Para garantizar la precisi贸n e integridad en la identificaci贸n de entidades y el mapeo de relaciones, desea controles para el humano en el bucle para ajustar las coincidencias en su dominio.
Representaci贸n del gr谩fico de conocimiento de contenido completo
Para una representaci贸n completa de su gr谩fico de conocimiento de contenido, que puede escalar y actualizar din谩micamente con su contenido, deber谩 agregar m谩s capacidades de procesamiento del lenguaje natural.
Espec铆ficamente, su proveedor o deber谩n tener la capacidad de identificar la relaci贸n sem谩ntica entre las entidades en el texto (extracci贸n de relaci贸n) y la capacidad de identificar los conceptos dentro de las oraciones (an谩lisis sem谩ntico).
Alternativamente, puede hacer estas tres funciones (NER, extracci贸n de relaciones y an谩lisis sem谩ntico) con un modelo de lenguaje grande.
Los LLM mejoran dram谩ticamente esta funcionalidad con algunas advertencias, que incluyen alto costo, falta de explicaci贸n y alucinaciones.
Una vez que se crea el marcado de esquema sem谩ntico, su TI o proveedor almacenar谩 el marcado de esquema en una base de datos o gr谩fico de conocimiento y monitorear谩 los datos para garantizar los resultados comerciales.
Finalmente, dependiendo del caso de negocios, querr谩 la capacidad de reutilizar su gr谩fico de conocimiento, por lo que aseg煤rese de que sus datos de gr谩ficos de conocimiento est茅n disponibles para ser consultados por otras herramientas y sistemas.
4. El factor de mantenimiento
El marcado de esquema no es una estrategia de “Establecer y olv铆dalo”.
El contenido de su sitio web evoluciona constantemente, especialmente en organizaciones empresariales, donde diferentes equipos pueden estar publicando contenido nuevo diariamente.
Para seguir siendo preciso y efectivo, el marcado de su esquema debe ser din谩mico y mantenerse actualizado junto con cualquier cambio de contenido.
Adem谩s de su sitio web, el panorama de b煤squeda m谩s amplio tambi茅n est谩 cambiando r谩pidamente.
Entre las actualizaciones frecuentes de Google y la creciente influencia de las plataformas de IA que consumen e interpretan su contenido, su estrategia de marcado de esquema debe ser 谩gil y adaptable.
Considere que alguien en su equipo se centre en evolucionar su marcado de esquema en alineaci贸n con los objetivos comerciales y los resultados deseados.
Ya sea un recurso interno o un compa帽ero de proveedor, este individuo debe ser adaptable y tener una mentalidad de crecimiento.
Medir谩n el impacto de su marcado de esquema, as铆 como probar谩n y medir谩n nuevas estrategias (como las mencionadas anteriormente) para ayudarlo a prosperar en la b煤squeda y las experiencias impulsadas por la IA.
En este panorama de b煤squeda en constante cambio, la agilidad es clave. La capacidad de iterar r谩pidamente es fundamental para mantenerse por delante de sus competidores en el entorno digital de r谩pido movimiento de hoy.
Finalmente, no pase por alto la importancia del monitoreo en curso.
Asegurar que su marcado siga siendo v谩lido y preciso en todas las p谩ginas clave es donde se realiza el valor a largo plazo.
Muchas organizaciones olvidan este paso, pero a menudo es donde ocurren las mayores ganancias en el rendimiento y la visibilidad.
El marcado de esquema es una palanca de crecimiento comercial
El marcado de esquema no es solo una t谩ctica de SEO para lograr resultados ricos. Es una palanca de crecimiento comercial que puede impulsar la capacidad de descubrimiento, apoyar la preparaci贸n de la IA y combinar el crecimiento comercial a largo plazo.
Dependiendo del resultado comercial que apunte a su organizaci贸n, ya sea mejor visibilidad de b煤squeda, iniciativas de IA, inteligencia de contenido m谩s profunda o todo lo anterior, diferentes factores tendr谩n prioridad.
Es por eso que CMOS y los l铆deres digitales deben tratar los datos estructurados como un componente central de su estrategia de marketing y transformaci贸n digital y considerar cuidadosamente c贸mo lo escalar谩n para obtener los mejores resultados.
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