Perfiles LLM revolucionando los datos estructurados para IA y SEO
Publicado enero de 2025 | Por el equipo HAMI
En el panorama digital actual, los datos estructurados son la columna vertebral tanto del posicionamiento en buscadores como de las aplicaciones de inteligencia artificial. Sin embargo, el ecosistema está fragmentado, es inconsistente y rara vez conecta el marcado SEO con los flujos de trabajo de IA y LLM. Aquí entra en juego LLM Profiles, un enfoque opinado y operativo que redefine la optimización de contenidos para motores de búsqueda y sistemas de IA a la vez.
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Los problemas actuales de los datos estructurados
Fragmentación. Schema org ofrece un vocabulario enorme con cientos de tipos y miles de propiedades, pero sin guías opinadas de uso. Esto provoca sobreingeniería al incluir campos que no aportan, escasa utilización de propiedades clave, implementaciones dispares sin una forma estándar de validar y documentación legible para humanos que las máquinas no pueden hacer cumplir.
Desconexión SEO e IA. El marcado orientado a buscadores no aterriza bien en pipelines de RAG y LLM. Faltan formatos estándar de exportación alineados con la semántica on page, muchos bots no ven JSON LD renderizado en cliente y los identificadores inestables rompen la capacidad de respuesta de los sistemas de respuesta automática.
Crisis de validación. La validación actual es reactiva y ocurre tras el despliegue. No suele integrarse en CI CD, las herramientas difieren en resultados y no existen contratos aplicables por máquina, lo que obliga a revisiones manuales lentas y frágiles.
Qué resuelve LLM Profiles
Perfiles opinados y acotados por caso de uso. En lugar de un vocabulario abrumador, ofrece subconjuntos restringidos como FAQPage v1 con validación aplicable por máquina mediante contratos JSON Schema, reglas claras de lo que se debe y no se debe hacer, ejemplos que funcionan y definiciones versionadas e inmutables que aportan estabilidad.
Diseño de doble contrato. Introduce un esquema de página para validar el JSON LD antes del despliegue, un esquema de salida que normaliza el contenido extraído para RAG y LLM, y un formato de exportación de datos de entrenamiento propiedad del editor que refleja la semántica real de la página.
Answer Engine Optimization AEO. Pensado para la recuperación por sistemas de respuesta con anclas estables e identificadores persistentes, pistas de idioma con códigos BCP 47, desambiguación mediante enlaces a fuentes de autoridad y anclas de evidencia que apuntan a la fuente del contenido.
Qué hace diferente a LLM Profiles
Frente a un catálogo masivo sin guía, propone perfiles opinados con restricciones claras. Reemplaza la documentación exclusivamente humana por contratos aplicables por máquina. Diseña para doble propósito SEO e IA desde el origen. Mueve la validación a la fase previa al despliegue con integración CI CD. Crea un estándar de exportación de entrenamiento propiedad del editor. Unifica implementaciones con perfiles versionados e inmutables bajo gobernanza comunitaria.
Innovación técnica el patrón AEO
Proceso en 5 pasos. Uno elige un perfil como FAQPage v1. Dos marca la página con JSON LD renderizado en servidor. Tres afirma el contrato del perfil en CI usando el esquema de página. Cuatro normaliza la extracción en CI con el esquema de salida. Cinco publica el endpoint de descubrimiento en well known llmprofiles json y el feed de entrenamiento.
Beneficios e impacto real
Para equipos SEO. Prevención de errores de despliegue con validación automática, estandarización entre equipos, mejora de resultados enriquecidos con patrones probados, seguimiento de calidad con métricas en CI y reducción de revisiones manuales al apoyarse en contratos aplicables por máquina.
Para equipos de IA y ML. Exportaciones de entrenamiento que reflejan el marcado real, normalización consistente para entradas de RAG, puente nativo entre SEO e IA gracias al doble esquema, optimización para motores de respuesta con el patrón AEO y control total del dataset de entrenamiento por parte del editor.
Para desarrolladores. Contratos que se hacen cumplir por máquina en lugar de documentos ambiguos, perfiles versionados e inmutables, API de descubrimiento para acceso programático, gobernanza abierta con validación en PR e integración CI CD que falla el build ante violaciones del esquema.
Para editores. Propiedad del dato de entrenamiento con exportaciones del editor, descubrimiento de partners mediante endpoints well known, futuro asegurado con IRIs versionadas, datos estructurados operacionales y una ventaja competitiva en búsquedas potenciadas por IA.
Ejemplo de implementación en el mundo real
Antes. Un JSON LD inconsistente, sin pruebas previas y sin anclas estables que varían con cada despliegue, con campos críticos omitidos y sin pistas de idioma o evidencias.
Después. Un marcado validado y optimizado para AEO con identificadores persistentes para la página y cada pregunta y respuesta, pista de idioma inLanguage con códigos BCP 47, enlaces sameAs para desambiguación, evidencias isBasedOn hacia la fuente y control de cambios mediante dateModified, todo verificado por CI contra esquemas de página y de salida.
Perfiles disponibles
FAQPage v1 para pares de preguntas y respuestas con exportación de entrenamiento. QAPage v1 para hilos de pregunta única. Article v1 para publicaciones y blogs. ProductOffer v1 para ofertas de producto. Event v1 para eventos. Course v1 para cursos. JobPosting v1 para empleos. LocalBusiness v1 para negocios locales. SoftwareApplication v1 para software. Review v1 para reseñas, todos con optimización AEO y doble contrato.
Cómo empezar
Uno elige el perfil ideal consultando el catálogo en llmprofiles org api discovery json. Dos implementa el marcado siguiendo ejemplos y esquemas. Tres añade validación en CI para bloquear despliegues con errores. Cuatro genera el feed de entrenamiento para sus sistemas de IA y LLM. Cinco publica el endpoint de descubrimiento well known para facilitar la integración con partners.
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