Durante la última década, hacer SEO significaba llevarse bien con el robot de Google: añadir datos estructurados, optimizar títulos, conseguir backlinks y rezar para que el algoritmo te suba. Con la irrupción de motores de descubrimiento impulsados por IA como ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity, aparece un nuevo reto: tu negocio puede ser invisible dentro de los chatbots aunque en Google no te vaya mal.
Como desarrolladores, somos parte clave de este cambio. Preparar datos listos para IA no es un eslogan de marketing, es decidir cómo estructuramos, sindicamos y exponemos la información del negocio en formatos que los LLM puedan ingerir y verificar.
Por qué muchos negocios no aparecen en chatbots de IA: 1 Los datos solo viven en la web propia y no en repositorios legibles por IA 2 El marcado schema.org es incompleto o inconsistente 3 Las citaciones en mapas, reseñas y listados locales están fragmentadas 4 No existe una fuente canónica y legible por máquina que la IA pueda confiar.
Desde la perspectiva de un LLM, si la información no está bien estructurada y ampliamente disponible, el negocio apenas existe.
Cómo interpretan los LLM los datos de negocios locales: Datos estructurados como JSON LD, schema org y microdata Grafos de conocimiento que relacionan entidad, categoría, localización y reputación Señales geoespaciales con dirección, coordenadas y contexto de barrio o zona Fuentes confiables como directorios verticales, mapas y comunidades.
El papel del desarrollador en la ingesta por IA se resume en cuatro acciones prácticas.
1 Implementar schema org de forma correcta. En un restaurante local, piensa en estos campos mínimos y consistentes en todas las páginas y sedes: context schema org, type Restaurant, name, address type PostalAddress con streetAddress, addressLocality y addressRegion, geo type GeoCoordinates con latitude y longitude, servesCuisine, url. Valida el marcado, evita duplicidades y usa identificadores consistentes para la entidad.
2 Normalizar en todas las plataformas. Si la marca es Bluefin Sushi, evita variantes como Bluefin SD o Bluefin Sushi Inc en listados, mapas, reseñas y redes. La coherencia NAP nombre dirección teléfono refuerza la confianza algorítmica.
3 Exponer APIs y feeds. Los negocios necesitan vías programáticas para sindicar actualizaciones de horarios, menús, inventario, precios u ofertas. Actualizar manualmente decenas de directorios es inviable.
4 Pensar en repositorios. Centraliza una fuente de verdad canónica y verificable desde la que se generen los marcados, los sitemaps, los feeds y las integraciones con partners y catálogos.
Dónde encaja Q2BSTUDIO. En Q2BSTUDIO unimos desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida con prácticas de inteligencia artificial para crear una base de datos canónica del negocio, normalizar NAP, generar y validar schema org a escala, publicar endpoints y feeds, y sindicar información hacia los ecosistemas donde los LLM buscan señales. Probamos consultas tipo mejor sushi en tu ciudad para auditar la visibilidad y detectar huecos de datos, inconsistencias y oportunidades.
Además, nuestro equipo especialista en inteligencia artificial e ia para empresas diseña agentes IA orientados a discovery y soporte, integra servicios cloud aws y azure, y conecta perfiles de datos con cuadros de mando de servicios inteligencia de negocio y power bi, todo con controles de ciberseguridad y buenas prácticas de gobierno del dato.
Guía rápida para un SEO listo para IA. Define una entidad empresarial única y canónica, con identificadores internos estables. Estructura todos los puntos de contacto con marcado consistente. Publica catálogos y feeds legibles por máquina para horarios, productos o servicios. Mantén coherencia absoluta de NAP y categorías en directorios. Mide y audita respuestas de chatbots y motores de IA para cerrar brechas.
Por qué importa especialmente a desarrolladores. Somos quienes implementamos schemas, diseñamos APIs, automatizamos la sindicación, montamos pipelines de datos y depuramos por qué la IA no ve un negocio. Si construyes SaaS para marcas multilocal o mantienes sitios de clientes, aquí hay una gran oportunidad: hacer que sus datos sean ingeribles por LLM y destacar en la próxima generación de búsqueda.
El viejo playbook de SEO no basta en un mundo LLM first. Si los datos no son estructurados, consistentes y ampliamente disponibles, no existirán en las respuestas de ChatGPT o Gemini. En Q2BSTUDIO te ayudamos a orquestarlo con desarrollo de aplicaciones a medida, agentes IA, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio con power bi y medidas de ciberseguridad, para que los motores de IA preparen visibilidad para ti.