Datos estructurados para entrenadores de IA: más allá de FAQ y HowTo

Los datos estructurados se utilizan a menudo para hacer que el contenido sea adecuado para los fragmentos enriquecidos de Google. Piensa en FAQPage, HowTo, Product o Article. El contenido se utiliza cada vez más como material de entrenamiento para los sistemas de IA o como entrada para la generación aumentada de recuperación (RAG). En consecuencia, los datos estructurados desempeñan un nuevo papel. Te mostraré cómo utilizar estratégicamente los datos estructurados para la procesabilidad de la IA.

Por qué los datos estructurados son cada vez más importantes para la IA

La IA utiliza rastreadores, incrustaciones y análisis semántico para comprender el texto. Si el contenido está bien estructurado, se utiliza en las respuestas generadas por la IA.

Los datos estructurados ayudan a los motores de búsqueda a comprender mejor de qué trata tu contenido, añadiendo información adicional relacionada con términos y temas que conectan con bases de datos de conocimiento como Wikidata. Los datos estructurados solían proporcionar principalmente enriquecimiento en los resultados de búsqueda, pero ahora funcionan como método de entrenamiento para modelos de IA que generan respuestas de forma independiente. (1)

¿Qué funciona mejor que los formatos estándar?

Los formatos estándar de datos estructurados FAQPage y HowTo son valiosos, pero se limitan a tipos de contenido específicos. Para el uso en IA, quieres formatos más amplios que proporcionen una visión de las relaciones temáticas y semánticas. Entre los tipos de datos estructurados eficaces para los instructores de IA se incluyen:

1. PlazoDefinido
Ideal para resaltar conceptos y términos técnicos. Esto da un significado a los conceptos que los modelos de IA pueden reconocer y vincular a estructuras de conocimiento.

2. Programa EducativoOcupacional o Curso
Para los contenidos que explican líneas de formación o aprendizaje, utiliza este esquema para dar estructura al contenido educativo. Los modelos de IA lo utilizan para organizar mejor el contenido por dificultad y tema.

3. Artículo técnico
Para contenidos técnicos en profundidad, puedes utilizar este tipo para distinguir entre explicaciones generales y especializadas. Ayuda a priorizar la información para los sistemas de recuperación técnica.

Al utilizar inteligentemente los datos estructurados, doy a Google y a los sistemas de IA más contexto.

Problemas de aplicación

Para los datos estructurados destinados a la procesabilidad de la IA, se aplican prioridades diferentes que para el enriquecimiento visual de las SERP. Por ejemplo, debes centrarte en el contenido significativo, no en el visualmente atractivo. Garantiza una estructura clara con agrupaciones de contenido. Utiliza referencias reconocibles siempre que sea posible, por ejemplo, enlazando a una página de Wikidata mediante el atributo sameAs.

Este enfoque refuerza tu posición en las redes de conocimiento y aumenta las posibilidades de que la IA utilice tus respuestas. (2)

Datos estructurados en una plataforma B2B

Para una plataforma B2B internacional, revisé los datos estructurados centrándome en las entidades y las relaciones entre temas de contenido. En lugar de limitarme a añadir esquemas FAQPage, trabajé con TechArticle y DefinedTerm para conectar mejor los términos temáticos y las categorías de productos. Elegí deliberadamente TechArticle y DefinedTerm porque estos esquemas ayudan a la IA a comprender mejor cómo se relacionan entre sí los términos temáticos y las categorías de productos.

Al cabo de unos meses, me di cuenta de que Google no sólo mostraba más resultados enriquecidos, sino que el contenido también aparecía más a menudo en los listados de IA. Esto confirmó que los datos estructurados no sólo ayudan al SEO, sino que también aumentan la capacidad de búsqueda en los sistemas de IA.

Datos estructurados como infraestructura para GEO

Para la Optimización Generativa de Motores (GEO), los datos estructurados son importantes para reconocer cosas. Esto ayuda a los sistemas de IA a identificar relaciones entre páginas y temas. Además, los datos estructurados ayudan a generar buenos fragmentos de tu contenido. Éstos se utilizan después en las respuestas generadas por la IA.

Esto hace que los datos estructurados no sean sólo una herramienta para Google, sino un canal estratégico hacia el ecosistema más amplio de la IA.

Resumen

Los datos estructurados eran un medio para complementar los resultados en las SERP, pero ahora los datos estructurados son importantes para el procesamiento de contenidos en los sistemas de IA. Mirando más allá de los datos estructurados como FAQ y HowTo, se descubren formatos que conectan con el conocimiento preexistente humano y de la máquina, y con el significado del contenido preexistente.

Al desplegar los datos estructurados de la forma correcta, aumentas las posibilidades de que se encuentre tu contenido y de que se procese activamente. De este modo, tu contenido se muestra y se reutiliza en las respuestas generadas.

Preguntas frecuentes sobre datos estructurados e IA

Por supuesto, te gustaría saber cómo funcionan los datos estructurados, especialmente en combinación con la IA y los motores de búsqueda generativos. Por eso respondo a las tres preguntas que me hacen más a menudo al respecto.

¿Cuál es la diferencia entre datos estructurados para SEO y datos estructurados para IA?

En SEO, se utilizan datos estructurados principalmente para ayudar a los motores de búsqueda a entender lo que hay en una página. La IA mira más allá: ¿qué quieres decir realmente con el texto? Por tanto, los datos estructurados enlazan conceptos y establecen conexiones para que los modelos generativos puedan comprender mejor cómo se relacionan los temas. Los datos estructurados SEO garantizan así la visibilidad en los resultados de búsqueda. Hoy en día, los datos estructurados de la IA también ayudan a incluirlos en las respuestas generadas.

¿Sigue teniendo sentido utilizar diagramas FAQ y HowTo?

Sin duda, los esquemas FAQ y HowTo siguen siendo útiles, pero su función ha cambiado. FAQPage y HowTo son herramientas prácticas para los motores de búsqueda. Los modelos de IA aprenden principalmente de la coherencia semántica.

Por eso combino esquemas de FAQ y HowTo como DefinedTerm y TechArticle, que explican mejor lo que significa un tema y cómo se relaciona con otros términos. Esto mantiene la relevancia de tu contenido tanto en los resultados de búsqueda como en las respuestas de la IA.

¿Cómo ayudan los datos estructurados a la Optimización Generativa de Motores (GEO)?

Los datos estructurados establecen vínculos entre diferentes páginas y temas. Como resultado, los sistemas generativos comprenden no sólo las palabras individuales, sino también el significado entre ellas. El resultado: la IA utiliza tu contenido como fuente de confianza. Como consecuencia, tu información aparece más a menudo en las respuestas generadas por la IA.