Datos estructurados para que la IA te cite

Los datos estructurados son un bloque de código, casi siempre JSON-LD, que describe qué hay en una página: quién la firma, de qué trata y qué preguntas responde. Google dice que sus funciones de IA no piden marcado especial. Bing dice que el schema ayuda a sus modelos.

Casi todo lo publicado sobre datos estructurados e IA mezcla dos cosas: lo que el marcado hace en los resultados clásicos de Google y lo que hace, o no hace, dentro de un motor generativo. Para separarlas leímos lo publicado por Google y Microsoft y medimos nuestro blog. Las 20 páginas de nuestro blog (10 posts, todos también en inglés) llevan el mismo marcado: Organization, Article, BreadcrumbList y FAQPage. En los tres meses que van del 17 de julio al 17 de octubre de 2026, las 16 que ya tenían datos sumaron 9.191 impresiones en Google, y Search Console no registró ni una sola aparición como resultado enriquecido en todo el dominio. Aquí explicamos qué son, qué dice cada buscador sobre su uso en IA, qué tipos merecen la pena y cómo es el JSON-LD real de uno de nuestros posts. Es la capa técnica del GEO; si el término es nuevo, conviene empezar por qué es el GEO.

¿Qué son los datos estructurados?

Los datos estructurados son una descripción de la página escrita para máquinas, con un vocabulario común llamado schema.org. Google los define como un formato estandarizado para dar información sobre una página y clasificar su contenido. En lugar de que el buscador deduzca del texto que una página es un artículo firmado por una persona de una empresa concreta, el marcado lo declara con campos fijos: tipo, autor, fecha, organización, imagen. Hay tres formatos aceptados: JSON-LD, Microdata y RDFa. Google recomienda JSON-LD siempre que la web lo permita, porque va en un bloque aparte, dentro de una etiqueta <script>, y no obliga a tocar el HTML visible. Es el formato que usamos en toda nuestra web y el que se ve en el ejemplo de más abajo. El marcado no sustituye al texto. Lo resume en un idioma que un programa lee sin ambigüedad.

¿La IA lee los datos estructurados?

Depende del motor, y solo dos lo han dicho. Google Search Central, en su página sobre funciones de IA actualizada el 10 de diciembre de 2025, dice que no hace falta añadir ningún dato estructurado especial de schema.org para aparecer en AI Overviews ni en el Modo IA, ni crear archivos nuevos para máquinas. Sí pide que el marcado coincida con el texto visible. Microsoft añade un matiz: según contó Search Engine Land en marzo de 2025, Fabrice Canel, entonces responsable de producto de Bing, explicó en SMX Munich que el marcado schema ayuda a los modelos de lenguaje de Microsoft a entender el contenido, y lo confirmó después en LinkedIn. De OpenAI y Perplexity no hemos encontrado documentación pública sobre si usan el marcado al elegir fuentes, a fecha de 20 de octubre de 2026. Que el schema haga que ChatGPT te cite es, hoy, una opinión.

¿Qué tipos de datos estructurados sirven para la IA?

Los que describen quién habla y de qué, porque son los que ayudan a atribuir una respuesta: Organization, Person, Article y BreadcrumbList, y FAQPage cuando la página tiene de verdad preguntas y respuestas visibles. Organization dice qué empresa está detrás, con su web, su logo y sus perfiles. Person identifica al autor y lo une a esa empresa. Article fecha la pieza y la conecta con los dos anteriores. BreadcrumbList sitúa la página dentro del sitio. Otros tipos tienen sentido solo si la página es eso: Product y Review en una tienda, Event en una agenda, LocalBusiness en un negocio con local. Y hay tipos que Google ya no muestra: los resultados de HowTo desaparecieron en septiembre de 2023, y en junio de 2025 Google retiró siete más de sus resultados, entre ellos Course Info, Claim Review y Estimated Salary, aclarando que el cambio no afecta al posicionamiento.

¿Sigue sirviendo el FAQ schema?

Para salir en Google con el desplegable de preguntas, casi nunca: desde el 8 de agosto de 2023, Google solo muestra ese resultado enriquecido a webs gubernamentales y de salud conocidas y con autoridad. Nuestro blog lo confirma: las 20 páginas llevan FAQPage con entre tres y siete preguntas y, con 9.191 impresiones en tres meses, Search Console no registra ninguna aparición enriquecida. Aun así lo mantenemos, por tres motivos que se pueden comprobar. Google escribió en el mismo anuncio que el marcado que no se usa no causa problemas en la búsqueda. Las preguntas del marcado son las mismas que aparecen en el texto, así que no hay nada oculto. Y Bing ha dicho que el schema ayuda a sus modelos. Hoy el FAQ schema es una descripción ordenada de lo que la página ya responde.

¿Cómo es el JSON-LD de un post de Aurora?

Es un solo bloque con un @graph de cuatro piezas unidas por identificadores @id, de forma que la organización se declara una vez y el artículo y el autor la referencian. Este es el de nuestro post sobre el Modo IA de Google, publicado el 8 de octubre de 2026, recortado para leerlo aquí: quitamos los perfiles sociales, el detalle del autor y cinco de las seis preguntas.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@graph": [
    {
      "@type": "Organization",
      "@id": "https://www.auroraglobalgroup.com/#organization",
      "name": "Aurora Global Group",
      "url": "https://www.auroraglobalgroup.com/",
      "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://www.auroraglobalgroup.com/assets/img/aurora-logo.png" }
    },
    {
      "@type": "Article",
      "headline": "Modo IA de Google (AI Mode) y la búsqueda sin clic",
      "datePublished": "2026-10-08",
      "dateModified": "2026-10-08",
      "inLanguage": "es",
      "author": { "@type": "Person", "@id": "https://www.auroraglobalgroup.com/sobre-aurora/#marc-ribo", "name": "Marc Ribó" },
      "publisher": { "@id": "https://www.auroraglobalgroup.com/#organization" },
      "mainEntityOfPage": "https://www.auroraglobalgroup.com/blog/modo-ia-google/"
    },
    {
      "@type": "BreadcrumbList",
      "itemListElement": [
        { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Inicio", "item": "https://www.auroraglobalgroup.com/" },
        { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Blog", "item": "https://www.auroraglobalgroup.com/blog/" },
        { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "Modo IA de Google", "item": "https://www.auroraglobalgroup.com/blog/modo-ia-google/" }
      ]
    },
    {
      "@type": "FAQPage",
      "mainEntity": [{
        "@type": "Question",
        "name": "¿Hay que hacer algo técnico para aparecer en el Modo IA?",
        "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "No hay requisitos adicionales, según Google Search Central: la página tiene que estar indexada y ser apta para mostrarse con fragmento." }
      }]
    }
  ]
}

El detalle que más importa es el @id. La organización tiene uno fijo, el mismo en las 20 páginas del blog y en la portada, y el autor tiene otro que apunta a su ficha en la página de empresa. Así, quien lea el marcado de cualquier post sabe que todos los firma la misma persona de la misma empresa, sin tener que deducirlo comparando textos.

¿Cómo se implementan y se comprueban?

Se eligen los tipos que describen lo que la página es, se escriben en JSON-LD dentro del <head> y se validan antes de publicar. En la práctica son cuatro pasos. Primero, una lista de plantillas: el post, la ficha de servicio, la home, la página de empresa. Segundo, un marcado por plantilla que se rellene con los datos visibles de cada página, para que título, fecha y preguntas coincidan siempre con el texto. Tercero, validar con la Prueba de resultados enriquecidos de Google, que dice si un tipo da opción a resultado enriquecido, y con el Schema Markup Validator de schema.org, que revisa cualquier tipo. Cuarto, vigilar los informes de mejoras de Search Console. Cuando revisamos una web en nuestra auditoría de posicionamiento en buscadores con IA (GEO), el marcado es uno de los primeros puntos: un autor sin ficha o una organización declarada tres veces se ven en una tarde.

¿Qué errores hacen que el marcado no sirva?

El más común es marcar algo que el lector no ve: preguntas frecuentes que no están en la página, valoraciones inventadas o un autor sin ficha propia. Google pide que el marcado coincida con el texto visible; es la única condición que pone para sus funciones de IA. El segundo error es declarar la misma empresa varias veces sin @id, con nombres o logos distintos según la plantilla, de modo que la máquina ve tres organizaciones donde hay una. El tercero es dejar fechas que no se mueven: un dateModified que no cambia cuando se actualiza el artículo, o que cambia cada día sin que cambie nada. El cuarto es usar tipos que no describen la página, como HowTo en un post de opinión, solo porque alguna guía antigua lo recomendaba. Los cuatro se arreglan quitando lo que sobra y conectando lo que ya hay.

Preguntas frecuentes

¿Quieres saber si tu marcado ayuda o estorba?

Revisamos los datos estructurados de tu web junto con el resto de señales que usan Google, ChatGPT y Perplexity para elegir fuentes, y te decimos qué sobra, qué falta y qué arreglar primero. Solicitar una auditoría GEO.