Datos estructurados SEO & GEO

Habla el idioma de las máquinas

Schema.org, JSON-LD, ARIA... Estos estándares técnicos permiten a los robots de Google y a los LLM entender al instante tu contenido. Implementamos el marcado que convierte tu web en una fuente fiable para las IA.

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El código invisible que lo cambia todo

Structured Data Schema.org / JSON-LD

VALID

{

"@context" : "https://schema.org" ,

"@type" : "Organization" ,

"name" : "EdgeAngel" ,

"knowsAbout" : [

"SEO" , "GEO" , "Data"

]

}

</script>

Esquemas detectados

Organization FAQPage Article BreadcrumbList

ARIA Roles

role="main"

role="navigation"

aria-label

aria-describedby

Rich Results

100%

Valid
schemas

El marcado estructurado es la forma en que explicas tu contenido a los robots. Las IA entienden 10 veces más rápido una web bien marcada, lo que aumenta tus posibilidades de que te citen en sus respuestas.

Schema.org y JSON-LD Describe tu contenido (Organization, Article, FAQ, Product) en un formato que las máquinas entienden al instante.

WAI-ARIA Estructura tu página para que los robots identifiquen de inmediato el contenido principal frente al chrome de la interfaz.

Rich Results Desbloquea los resultados enriquecidos de Google (FAQ, How-to, Reviews), que aumentan tu CTR.

LLM-Ready Optimiza tu marcado para los LLM, que tienen un presupuesto de tokens limitado para leerte.

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Structured Data Schema.org / JSON-LD

VALID

{

"@context" : "https://schema.org" ,

"@type" : "Organization" ,

"name" : "EdgeAngel" ,

"knowsAbout" : [

"SEO" , "GEO" , "Data"

]

}

</script>

Esquemas detectados

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role="navigation"

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100%

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Nuestras certificaciones

Confían en nosotros

Nuestros servicios de marcado SEO & GEO

01 / 03

01
Auditoría del marcado existente

Análisis completo de tus datos estructurados y de la accesibilidad técnica de tu web.
- Rastreo y extracción: escaneo de todas tus páginas para identificar los Schema.org existentes, los errores y las oportunidades perdidas.
- Validación de Google Rich Results: test de conformidad con los requisitos de Google para los resultados enriquecidos (FAQ, How-to, Product, Article...).
- Auditoría ARIA: revisión de los landmarks, roles y labels para que la página sea accesible a los lectores de pantalla y a los LLM.
- Benchmark competitivo: comparación de tu marcado con el de tus competidores para identificar los quick wins.
02
Implementación de Schema.org y JSON-LD

Despliegue de los datos estructurados adaptados a tu negocio y optimizados para el GEO.
- Schema Organization: definición de tu entidad (nombre, logotipo, fundador, knowsAbout) para reforzar tu presencia en el Knowledge Graph.
- Schema Article y FAQ: marcado de tus contenidos editoriales para aumentar tus posibilidades de aparecer en los Featured Snippets y en las respuestas de IA.
- Schema Product y Offer: marcado e-commerce completo (precio, disponibilidad, reseñas) para los resultados enriquecidos de Google Shopping.
- Schema LocalBusiness: optimización para el SEO local y las respuestas de los asistentes de voz.
03
Estándares ARIA y Web Performance

Más allá del marcado visible, optimizamos lo que los robots leen primero.
- WAI-ARIA Landmarks: implementación de los roles (main, navigation, complementary) para estructurar tu página a ojos de las máquinas.
- Labels y descripciones: incorporación de aria-label y aria-describedby para dar contexto a los elementos interactivos.
- Core Web Vitals: comprobación de que el marcado no perjudica el rendimiento (en particular el Cumulative Layout Shift).
- Pruebas y validación: tests automatizados (Lighthouse, Wave) y manuales para comprobar el cumplimiento de los estándares.

Auditoría del marcado existente

Análisis completo de tus datos estructurados y de la accesibilidad técnica de tu web.

Rastreo y extracción: escaneo de todas tus páginas para identificar los Schema.org existentes, los errores y las oportunidades perdidas.
Validación de Google Rich Results: test de conformidad con los requisitos de Google para los resultados enriquecidos (FAQ, How-to, Product, Article...).
Auditoría ARIA: revisión de los landmarks, roles y labels para que la página sea accesible a los lectores de pantalla y a los LLM.
Benchmark competitivo: comparación de tu marcado con el de tus competidores para identificar los quick wins.

Lo que distingue a EdgeAngel

01.

Especialidades en IA,
datos y marketing

Esenciales para gestionar y optimizar el marketing, mejorar el retorno de la inversión y limitar los riesgos regulatorios.

02.

Consultores
premium

Ágiles, proactivos, con una experiencia sólida y contrastada en IA y data marketing digital (y con un trato cercano).

03.

Colaboración
personalizada

EdgeAngel se adapta a tu organización para una colaboración a medida y eficaz.

Tus expertos en marcado y datos estructurados

Ingenieros que dominan Schema.org, ARIA y los estándares de la web semántica

Olivier Chubilleau

Experto en Data Engineering

Como CEO y estratega de SEO y GEO en EdgeAngel, Olivier define la visión de la oferta de Generative Engine Optimization. Con 10 años de experiencia en la intersección entre datos y marketing, dirige los proyectos más ambiciosos y acompaña a las direcciones de marketing en su adaptación al nuevo paradigma de la búsqueda aumentada por la IA.
Mathieu Lima

Responsable técnico de Data Engineering

Mathieu despliega la infraestructura técnica que necesitan el SEO y el GEO actuales. Experto en análisis de logs (Cloudflare, sGTM), monitoriza el paso de los robots de IA (GPTBot, ClaudeBot) por tu web y optimiza la arquitectura técnica para aprovechar mejor el presupuesto de rastreo y facilitar que los motores tradicionales y generativos procesen tus contenidos.

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Cuéntanos tus retos de datos y marketing.
Te respondemos en menos de 24 horas.

Paul Schmitt

Director de consultoría

«Nuestro objetivo es que tus datos sean accionables para generar valor concreto, rápidamente.»

O llámanos directamente: +33 1 84 16 42 20

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¿Tienes alguna pregunta?

¿Por qué el marcado Schema.org es imprescindible para el GEO?

Los LLM (ChatGPT, Perplexity, Claude) tienen que entender rápidamente y sin ambigüedad el contenido de tus páginas. Schema.org les proporciona esa comprensión estructurada: «Esto es una organización, se llama X, es experta en Y». Sin este marcado, la IA tiene que interpretarlo todo a partir del texto sin procesar, lo que aumenta el riesgo de errores y reduce tus posibilidades de que te citen.

¿Qué tipos de Schema hay que priorizar?

Para el GEO, los que más impacto tienen son: Organization (identidad, knowsAbout), FAQPage (preguntas y respuestas que las IA extraen directamente), Article (autor, fecha, experiencia E-E-A-T) y HowTo (tutoriales paso a paso). Para el e-commerce: Product, Offer, Review. Para el SEO local: LocalBusiness.

¿Qué diferencia hay entre Schema.org y ARIA?

Schema.org (mediante JSON-LD) describe el contenido de tu página (qué es, quién es, de qué habla). ARIA describe la estructura de tu interfaz (dónde está el menú, el contenido principal, la barra lateral). Los dos son complementarios: Schema ayuda a Google y a los LLM a entender el sentido, ARIA les ayuda a navegar y a priorizar las zonas de la página.

¿En qué ayuda ARIA a los robots de IA?

Los LLM tienen un presupuesto de tokens limitado para leer una página. Los landmarks ARIA (role="main", role="navigation") les permiten identificar rápidamente el contenido principal frente al chrome (menú, pie de página, barra lateral). Es como darles un mapa en lugar de dejar que se pierdan en el HTML. Menos esfuerzo para la IA = más posibilidades de que te entienda bien y te cite.

¿El marcado afecta al rendimiento (Core Web Vitals)?

Un JSON-LD bien implementado casi no tiene impacto en el rendimiento, porque está en el y no bloquea el renderizado. En cambio, una mala carga asíncrona de los scripts de marcado puede causar problemas de CLS (Cumulative Layout Shift). Siempre validamos los Core Web Vitals después de cada implementación.

¿Cómo se valida que el marcado es correcto?

Utilizamos varias herramientas: Google Rich Results Test (validación oficial), Schema Markup Validator (sintaxis JSON-LD), Lighthouse (accesibilidad ARIA) y Wave (accesibilidad completa). Hacemos pruebas antes del despliegue y después, para comprobar que no hay errores en producción.

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