El schema markup es código de datos estructurados (normalmente JSON-LD) que le dice a buscadores y a modelos de lenguaje exactamente qué tipo de contenido tiene cada página, sin que tengan que inferirlo. Para LLMO es una de las señales más directas: convierte tu contenido en datos que ChatGPT, Perplexity y Gemini pueden interpretar sin ambigüedad.

Por qué el schema importa para los LLMs

Sin schema, un modelo tiene que adivinar que esta página trata sobre un consultor, que ese número es un resultado y que esa pregunta tiene una respuesta concreta. Con schema, todo eso queda explícito. La ambigüedad es el enemigo de la citabilidad.

Los schemas que más impactan en LLMO

Person / Organization (el más subestimado)

El schema de entidad define quién eres. Con knowsAbout declaras tus temas de expertise, con sameAs conectas tus perfiles verificados (LinkedIn y otros), y con alumniOf/memberOf aportas contexto institucional. Es la base sobre la que el modelo construye tu representación.

FAQPage (el más accionable)

FAQPage empareja preguntas reales con respuestas directas. Es el schema que más directamente genera apariciones en AI Overviews y en respuestas de LLMs, porque ya entrega el contenido en formato pregunta-respuesta.

Service

Define qué ofreces, con areaServed y provider. Conecta tu oferta con tu entidad.

Article

Para contenido editorial, con author, datePublished y dateModified. El dateModified actualizado es una señal de frescura que Gemini valora para los AI Overviews.

Cómo implementarlo bien

  • Usa JSON-LD, no microdata: es lo que Google y los LLMs prefieren.
  • Centraliza la generación de schemas en funciones reutilizables en lugar de escribirlos inline.
  • Conecta las entidades con @id para que el modelo entienda que la Person, el Service y el Article pertenecen a la misma marca.
  • Mantén el schema consistente con el contenido visible: si declaras un dato, debe estar también en la página.

Cómo validarlo

Pasa cada página por el Google Rich Results Test y el Schema.org Validator. Para el impacto en LLMs, pregunta directamente a ChatGPT o Perplexity si te reconocen y desde qué fuentes.

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