En el mundo de SEO, cuando hablamos sobre cómo estructurar el contenido para la búsqueda de IA, a menudo nos defraudamos los datos estructurados-schema.org, json-ld, resultados ricos, elegibilidad del gráfico de conocimiento-toda la coincidencia de disparos.
Si bien esa capa de marcado sigue siendo útil en muchos escenarios, este no es otro artículo sobre cómo envolver su contenido en las etiquetas.
Estructurar el contenido no es lo mismo que los datos estructurados
En cambio, estamos profundizando en algo más fundamental y posiblemente más importante en la era de la IA generativa: cómo su contenido está realmente estructurado en la página y cómo eso influye en los modelos de lenguaje grande (LLMS) extrae, comprende y superficie en los resultados de búsqueda con IA.
Los datos estructurados son opcionales. La escritura y el formato estructurados no lo son.
Si desea que su contenido aparezca en vistas generales de IA, resúmenes de perplejidad, citas de ChatGPT o cualquiera de las características cada vez más comunes de «respuesta directa» impulsadas por LLMS, la arquitectura de su contenido es importante: los encabezados. Párrafos. Liza. Orden. Claridad. Consistencia.
En este artículo, estoy desempaquetando cómo LLM interpretan el contenido, y lo que puede hacer para asegurarse de que su mensaje no solo esté rastreado, sino que se entiende.
Cómo LLMS realmente interpretan el contenido web
Comencemos con lo básico.
A diferencia de los rastreadores de motores de búsqueda tradicionales que dependen en gran medida de las estructuras de marcado, metadatos y enlaces, los LLM interpretan el contenido de manera diferente.
No escanean una página como lo hace un bot. Lo ingieren, lo dividen en tokens y analizan las relaciones entre palabras, oraciones y conceptos utilizando mecanismos de atención.
No están buscando un Etiqueta o un fragmento JSON-LD para decirles de qué se trata una página. Están buscando claridad semántica: ¿este contenido expresa una idea clara? ¿Es coherente? ¿Responde una pregunta directamente?
LLMS como GPT-4 o Gemini Analize:
- El orden en el que se presenta la información.
- La jerarquía de conceptos (por lo que los encabezados aún son importantes).
- Formateo de señales como puntos de bala, tablas, resúmenes en negrita.
- Redundancia y refuerzo, que ayudan a los modelos a determinar qué es más importante.
Es por eso que el contenido mal estructurado, incluso si es rico en palabras clave y marcado con el esquema, puede no aparecer en resúmenes de IA, mientras que una publicación de blog clara y bien formada sin una sola línea de JSON-LD podría ser citada o parafraseada directamente.
Por qué la estructura importa más que nunca en la búsqueda de IA
La búsqueda tradicional se trataba de clasificar; La búsqueda de IA se trata de representación.
Cuando un modelo de idioma genera una respuesta a una consulta, se está retirando de muchas fuentes, a menudo oración por oración, párrafo por párrafo.
No está recuperando una página completa y lo muestra. Está construyendo una nueva respuesta basada en lo que puede entender.
¿Qué se entiende de manera más confiable?
Contenido que es:
- Segmentado lógicamente, para que cada parte exprese una idea.
- Consistente en tono y terminología.
- Presentado en un formato que se presta a un análisis rápido (piense en las preguntas frecuentes, los pasos de cómo hacer, las introducciones de estilo de definición).
- Escrito con claridad, no inteligencia.
Los motores de búsqueda de IA no necesitan un esquema para extraer una respuesta paso a paso de una publicación de blog.
Pero, sí necesitan que etiquete sus pasos claramente, los mantenga juntos y no los entierren en prosa larga o los interrumpe con llamadas a la acción, ventanas emergentes o tangentes no relacionados.
La estructura limpia es ahora un factor de clasificación, no en el sentido tradicional de SEO, sino en la economía de citas de IA que estamos entrando.
¿Qué buscan los LLM al analizar el contenido?
Esto es lo que he observado (tanto anecdóticamente como a través de pruebas en herramientas como Perplexity, ChatGPT Browse, Bing Copilot y las descripciones de IA de Google):
- Encabezados y subtítulos claros: LLMS usa la estructura de rumbo para comprender la jerarquía. Las páginas con anidación adecuada de H1-H2-H3 son más fáciles de analizar que las paredes de texto o plantillas de Div-Heavy.
- Párrafos cortos y enfocados: Los largos párrafos entierran el lede. Los LLM favorecen los pensamientos autónomos. Piense en una idea por párrafo.
- Formatos estructurados (listas, tablas, preguntas frecuentes): Si desea que lo citen, facilite levantar su contenido. Las balas, mesas y formatos de preguntas y respuestas son minas de oro para motores de respuesta.
- Alcance del tema definido en la parte superior: Pon tu TL; Dr temprano. No haga que el modelo (o el usuario) se desplace a través de 600 palabras de historia de la marca antes de llegar a la carne.
- Señales semánticas en el cuerpo: Palabras como «en resumen», «el más importante», «Paso 1» y «error común» ayudan a los LLM a identificar la relevancia y la estructura. Hay una razón por la que tanto contenido generado por IA usa esas frases de «sorteo». No es porque el modelo sea perezoso o fórmula. Es porque en realidad sabe cómo estructurar la información de una manera clara, digerible y efectiva, lo que, francamente, es más de lo que se puede decir para muchos escritores humanos.
Un ejemplo del mundo real: por qué mi propio artículo no apareció
En diciembre de 2024, escribí un artículo sobre la relevancia del esquema en la búsqueda de AI-First.
Estaba estructurado para mayor claridad, puntualidad y era muy relevante para esta conversación, pero no apareció en mis consultas de investigación para este artículo (el que está leyendo actualmente). ¿La razón? No usé el término «LLM» en el título o la babosa.
Todos los artículos devueltos en mi búsqueda tenían «LLM» en el título. El mío dijo «búsqueda de IA» pero no mencionó LLMS explícitamente.
Puede suponer que un modelo de lenguaje grande entendería «la búsqueda de IA» y los «LLM» están conceptualmente relacionados, y probablemente lo hace, pero comprender que dos cosas están relacionadas y elegir qué devolver en función del aviso son dos cosas diferentes.
¿Dónde obtiene el modelo su lógica de recuperación? Desde el aviso. Interpreta su pregunta literalmente.
Si dice: «Muéstrame artículos sobre LLM que usan esquema», superficialmente el contenido que incluye directamente «LLM» y «esquema», no necesariamente contenido que sea adyacente, relacionado o semánticamente similar, especialmente cuando tiene mucho que elegir que contenga las palabras en la consulta (también conocido como el aviso).
Entonces, a pesar de que los LLM son más inteligentes que los rastreadores tradicionales, la recuperación todavía está enraizada en señales de nivel superficial.
Esto puede sonar sospechosamente como la investigación de palabras clave todavía importa, y sí, absolutamente lo hace. No porque los LLM sean tontos, sino porque el comportamiento de búsqueda (incluso la búsqueda de IA) todavía depende de cómo los humanos expresen las cosas.
La capa de recuperación, la capa que decide lo que es elegible para ser resumido o citada, todavía está impulsada por señales de lenguaje a nivel de superficie.
Lo que la investigación nos cuenta sobre la recuperación
Incluso el trabajo académico reciente respalda esta visión en capas de la recuperación.
Un trabajo de investigación de 2023 de Doostmohammadi et al. descubrió que las técnicas más simples y de coincidencia de palabras clave, como un método llamado BM25, a menudo conducían a mejores resultados que los enfoques centrados únicamente en la comprensión semántica.
La mejora se midió a través de una caída en la perplejidad, lo que nos dice cuán seguro o incierto es un modelo de idioma al predecir la siguiente palabra.
En términos simples: incluso en sistemas diseñados para ser inteligentes, claros y literales, todavía mejoró las respuestas.
Entonces, la lección no es solo usar el lenguaje que han sido entrenados para reconocer. La verdadera lección es: si desea que se encuentre su contenido, comprenda cómo funciona la búsqueda de IA como un sistema: una cadena de indicaciones, recuperación y síntesis. Además, asegúrese de estar alineado con la capa de recuperación.
No se trata de los límites de la comprensión de AI. Se trata de la precisión de la recuperación.
Los modelos de lenguaje son increíblemente capaces de interpretar contenido matizado, pero cuando actúan como agentes de búsqueda, aún confían en la especificidad de las consultas que se les dan.
Eso hace que la terminología, no solo la estructura, sea una parte clave de ser encontrado.
Cómo estructurar contenido para la búsqueda de IA
Si desea aumentar sus probabilidades de ser citado, resumido o citado por motores de búsqueda impulsados por la IA, es hora de pensar menos como un escritor y más como un arquitecto de información, y estructurar contenido para la búsqueda de IA en consecuencia.
Eso no significa sacrificar la voz o la perspicacia, pero sí significa presentar ideas en un formato que las facilite la extracción, interpretar y volver a armar.
Técnicas centrales para estructurar contenido amigable para la IA
Estas son algunas de las tácticas estructurales más efectivas que recomiendo:
Use una jerarquía lógica de rumbo
Estrucite sus páginas con un solo H1 transparente que establece el contexto, seguido de H2S y H3 que anidan lógicamente debajo de él.
Los LLM, como los lectores humanos, confían en esta jerarquía para comprender el flujo y la relación entre los conceptos.
Si cada encabezado en su página es un H1, está señalando que todo es igualmente importante, lo que significa que nada se destaca.
La buena estructura de encabezado no es solo la higiene semántica; Es un plan para la comprensión.
Mantenga los párrafos cortos y autónomos
Cada párrafo debe comunicar una idea claramente.
Las paredes de texto no solo intimidan a los lectores humanos; También aumentan la probabilidad de que un modelo de IA extraiga la parte incorrecta de la respuesta o saltea su contenido por completo.
Esto está estrechamente vinculado a las métricas de legibilidad como la partitura Flesch Reading Fage, que recompensa oraciones más cortas y frases más simples.
Si bien puede dolor a aquellos de nosotros que disfrutamos de una oración buena, larga y sinuosa (la claridad y la segmentación ayudamos tanto a los humanos como a los LLM a seguir su tren de pensamiento sin descarrilarse.
Use listas, tablas y formatos predecibles
Si su contenido se puede convertir en una guía paso a paso, una lista numerada, tabla de comparación o desglose bala, hágalo. Los resúmenes de IA aman la estructura, también lo hacen los usuarios.
Insights de llave delantera
No guarde sus mejores consejos o definiciones más importantes para el final.
Los LLM tienden a priorizar lo que aparece temprano en el contenido. Dé su tesis, definición o comida para llevar por encima, luego expandirla.
Use señales semánticas
Estructura de señal con frases como «Paso 1», «En resumen», «Takeaway clave», «Error más común» y «comparar».
Estas frases ayudan a LLM (y lectores) a identificar el papel que juega cada pasaje.
Evite el ruido
Las ventanas emergentes interrumpidas, las ventanas modales, las llamadas interminables a la acción (CTA) y los carruseles desarticulados pueden contaminar su contenido.
Incluso si el usuario los cierra, a menudo todavía están presentes en el modelo de objeto de documento (DOM), y diluyen lo que ve el LLM.
Piense en su contenido como una transcripción: ¿Cómo sonaría si lea en voz alta? Si es difícil seguir en ese formato, también podría ser difícil para un LLM seguir.
El papel del esquema: todavía útil, pero no una bala mágica
Seamos claros: los datos estructurados aún tienen valor. Ayuda a los motores de búsqueda a comprender el contenido, poblar resultados ricos y desambiguar temas similares.
Sin embargo, los LLM no requieren que comprenda su contenido.
Si su sitio es un incendio en el contenedor semántico, el esquema podría salvarlo, pero ¿no sería mejor evitar construir un incendio en el contenedor de basura en primer lugar?
El esquema es un impulso útil, no una bala mágica. Priorice primero la estructura y la comunicación claras, y use el marcado para reforzar, no rescatar, su contenido.
Cómo el esquema aún respalda la comprensión de la IA
Dicho esto, Google ha confirmado recientemente que su LLM (Gemini), que impulsa las descripciones de IA, aprovecha los datos estructurados para ayudar a comprender el contenido de manera más efectiva.
De hecho, John Mueller declaró que el marcado de esquema es «bueno para las LLM» porque ofrece modelos señales más claras sobre la intención y la estructura.
Eso no contradice el punto; lo refuerza. Si su contenido ya no está estructurado y es comprensible, el esquema puede ayudar a llenar los vacíos. Es una muleta, no una cura.
El esquema es un impulso útil, pero no un sustituto, para la estructura y la claridad.
En los entornos de búsqueda impulsados por la IA, estamos viendo contenido sin ningún datos estructurados que se muestren en citas y resúmenes porque el contenido central estaba bien organizado, bien escrito y fácilmente analizado.
En breve:
- Use el esquema cuando ayuda a aclarar la intención o el contexto.
- No confíe en él para arreglar contenido malo o un diseño desorganizado.
- Priorice la calidad y el diseño del contenido antes del marcado.
El futuro de la visibilidad del contenido se basa en qué tan bien se comunica, no solo qué tan bien etiqueta.
Conclusión: Estructura para el significado, no solo para máquinas
Optimizar para LLM no significa perseguir nuevas herramientas o hacks. Significa duplicar la buena comunicación siempre ha requerido: claridad, coherencia y estructura.
Si desea mantenerse competitivo, necesitará estructurar contenido para la búsqueda de IA con tanta cuidado como lo estructura para los lectores humanos.
El contenido de mejor rendimiento en la búsqueda de IA no es necesariamente el más optimizado. Es el más comprensible. Eso significa:
- Anticipando cómo se interpretará el contenido, no solo indexado.
- Darle a IA el marco que necesita para extraer sus ideas.
- Páginas de estructuración para la comprensión, no solo el cumplimiento.
- Anticipar y usar el lenguaje que utiliza su audiencia, porque los LLM responden literalmente a las indicaciones y recuperación depende de que los términos exactos estén presentes.
A medida que la búsqueda cambia de enlaces al lenguaje, estamos ingresando una nueva era de diseño de contenido. Uno donde el significado se eleva a la cima, y las marcas que estructuran para la comprensión aumentarán junto con él.
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