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Auditoría de datos estructurados de Schema.org y generación optimizada para la descubribilidad por IA — detecta, valida y genera marcado JSON-LD
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Herramienta de análisis SEO con prioridad GEO (Generative Engine Optimization). Optimiza sitios web para motores de búsqueda con IA (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Google AI Overviews) manteniendo las bases del SEO tradicional. Realiza auditorías GEO completas, puntuación de citabilidad, análisis de rastreadores de IA, generación de llms.txt, escaneo de menciones de marca, optimización específica por plataforma, marcado de esquema (schema), SEO técnico, calidad de contenido (E-E-A-T), y generación de reportes GEO listos para clientes. Usar cuando el usuario diga "geo", "seo", "audit", "auditar", "auditoria", "AI search", "AI visibility", "visibilidad IA", "optimize", "optimizar", "citability", "citabilidad", "llms.txt", "schema", "esquema", "brand mentions", "menciones de marca", "GEO report", "reporte GEO", o cualquier URL para análisis.
Auditoría GEO+SEO completa de un sitio web con delegación paralela a subagentes. Orquesta una auditoría exhaustiva de Optimización para Motores Generativos (GEO) a través de citabilidad por IA, análisis de plataformas, infraestructura técnica, calidad de contenido y marcado de esquema. Produce una Puntuación GEO compuesta (0-100) con un plan de acción priorizado.
Escáner de autoridad y menciones de marca para visibilidad en IA. Analiza la presencia de la marca en plataformas de las que dependen los modelos de IA para el reconocimiento de entidades y decisiones de citación. Produce una Puntuación de Autoridad de Marca (0-100) con recomendaciones específicas por plataforma.
Puntuación y optimización de citabilidad para IA. Analiza el contenido de páginas web para determinar qué tan probable es que los sistemas de IA (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini) citen o extraigan pasajes de la página. Proporciona una puntuación de citabilidad (0-100) con sugerencias de reescritura específicas.
Seguimiento mensual del cambio (delta) y reportes de progreso para clientes de GEO. Compara dos auditorías GEO (base vs. actual), calcula mejoras de puntuación en todas las categorías, realiza el seguimiento del completado de elementos de acción, y genera un reporte para el cliente del tipo "aquí está tu progreso". Úsalo cuando el usuario diga "comparar", "delta", "reporte mensual", "progreso", "confronta", "progressi", "report mensile", o cuando se ejecute una revisión mensual con el cliente.
Evaluación de calidad de contenido y E-E-A-T para citabilidad por IA — evalúa experiencia, conocimiento, autoridad, confiabilidad y estructura de contenido
| name | geo-schema |
| description | Auditoría de datos estructurados de Schema.org y generación optimizada para la descubribilidad por IA — detecta, valida y genera marcado JSON-LD |
| version | 1.0.0 |
| author | geo-seo-claude |
| tags | ["geo","schema","structured-data","json-ld","entity-recognition","ai-discoverability"] |
| allowed-tools | Read, Grep, Glob, Bash, WebFetch, Write |
Los datos estructurados son la principal señal legible por máquina que dice a los sistemas de IA qué ES una entidad, qué hace y cómo se conecta con otras entidades. Aunque el marcado de esquema tradicionalmente se ha tratado de conseguir resultados enriquecidos en Google, su papel en GEO es fundamentalmente diferente: los datos estructurados son la forma en que los modelos de IA entienden y confían en tu entidad. Un grafo de entidades completo en datos estructurados aumenta dramáticamente la probabilidad de citación en todas las plataformas de búsqueda por IA.
fetch_page.py (ver nota abajo)IMPORTANTE: WebFetch convierte HTML a markdown y elimina el contenido del <head>, lo que elimina los bloques JSON-LD. Usa fetch_page.py en su lugar:
python3 ~/.claude/skills/geo/scripts/fetch_page.py <url> page
La salida incluye un array structured_data con todos los bloques JSON-LD extraídos de la página.
Busca bloques <script type="application/ld+json"> en el HTML. Analiza cada bloque como JSON. Una página puede contener múltiples bloques JSON-LD — recógelos todos.
Busca elementos con atributos itemscope, itemtype e itemprop. Mapea la jerarquía de elementos anidados. Nota: Los microdatos son más difíciles de analizar para los rastreadores de IA que JSON-LD. Marca una recomendación para migrar a JSON-LD si los Microdatos son el único formato encontrado.
Busca elementos con atributos typeof, property y vocab. Similar a los microdatos — recomienda migrar a JSON-LD.
JSON-LD es el formato fuertemente recomendado para GEO. Google, Bing y las plataformas de IA procesan JSON-LD de manera más confiable. Si el sitio usa Microdatos o RDFa exclusivamente, marca esto como una migración de alta prioridad.
Para cada bloque de esquema detectado, valida:
@type con un tipo reconocido por Schema.org? Comprueba en https://schema.org/docs/full.html.sameAs enlazando a presencias en otras plataformas?Esencial para el reconocimiento de entidades a través de todas las plataformas de IA. Esta es la forma en que los modelos de IA identifican QUÉ es el negocio.
Propiedades requeridas:
@type: "Organization" (o subtipo: Corporation, LocalBusiness, etc.)name: Nombre oficial del negociourl: URL oficial del sitio weblogo: URL de la imagen del logotipo (se prefiere ImageObject)Propiedades recomendadas para GEO:
sameAs: Array de TODAS las URLs de plataformas (ver estrategia sameAs abajo)description: Descripción de 1-2 oraciones de la organizaciónfoundingDate: Fecha en ISO 8601founder: Esquema Personaddress: Esquema PostalAddresscontactPoint: ContactPoint con teléfono, email, contactTypeareaServed: Área geográficanumberOfEmployees: QuantitativeValueindustry: Texto o DefinedTermaward: Array de premios recibidosknowsAbout: Array de temas en los que la organización es experta (fuerte señal GEO)Extiende Organization. Crítico para resultados de búsqueda locales de IA y Google Gemini.
Propiedades requeridas adicionales:
address: PostalAddress completotelephone: Número de teléfonoopeningHoursSpecification: Horario de operaciónRecomendadas para GEO:
geo: GeoCoordinates (latitud, longitud)priceRange: Indicador de preciosaggregateRating: Esquema AggregateRatingreview: Array de esquemas ReviewhasMap: URL a Google MapsEl esquema Author es una de las señales E-E-A-T más fuertes para las plataformas de IA.
Article requerido:
@type: "Article" (o NewsArticle, BlogPosting, TechArticle)headline: Título del artículodatePublished: ISO 8601dateModified: ISO 8601 (crítico para señales de frescura)author: Esquema Person u Organizationpublisher: Esquema Organization con logoimage: Imagen representativaAuthor (Person) requerido para GEO:
name: Nombre completourl: URL de la página de autor en el sitiosameAs: LinkedIn, Twitter, sitio personal, Google Scholar, ORCIDjobTitle: Título profesionalworksFor: Esquema OrganizationknowsAbout: Array de áreas de especializaciónalumniOf: Instituciones educativasaward: Premios profesionalesRequerido:
name, description, imageoffers: Offer con price, priceCurrency, availabilitybrand: Esquema Brandsku o gtin/mpnRecomendado para GEO:
aggregateRating: AggregateRatingreview: Array de reseñas individualescategory: Categoría del productomaterial, weight, width, height (donde aplique)Estado a partir de 2024: Google restringe los resultados enriquecidos de FAQ a sitios gubernamentales y de salud. Sin embargo, el esquema FAQPage aún cumple propósitos GEO — las plataformas de IA analizan los datos estructurados de FAQ para extracción de preguntas y respuestas. Impleméntalo para legibilidad por IA incluso si no aparecen resultados enriquecidos.
Estructura:
@type: "FAQPage"mainEntity: Array de esquemas Question, cada uno con acceptedAnswer conteniendo un esquema AnswerRequerido:
name, descriptionapplicationCategory: ej., "BusinessApplication"operatingSystem: Plataformas soportadasoffers: PreciosRecomendado para GEO:
aggregateRating: Valoraciones de usuariosfeatureList: Array de características (fuerte señal de citación)screenshot: Capturas de pantallasoftwareVersion: Versión actualreleaseNotes: Enlace al registro de cambios (changelog)Estructura:
{
"@type": "WebSite",
"name": "Nombre del Sitio",
"url": "https://example.com",
"potentialAction": {
"@type": "SearchAction",
"target": {
"@type": "EntryPoint",
"urlTemplate": "https://example.com/search?q={search_term_string}"
},
"query-input": "required name=search_term_string"
}
}
Úsalo como un esquema independiente en páginas Acerca de/Bio. Esto construye el grafo de entidades para la experiencia individual.
Requerido: name, url
Recomendado para GEO: sameAs, jobTitle, worksFor, knowsAbout, alumniOf, award, description, image
La propiedad speakable marca secciones específicas de contenido como particularmente adecuadas para el consumo de asistentes de voz e IA. Añádela a esquemas Article o WebPage.
{
"@type": "Article",
"speakable": {
"@type": "SpeakableSpecification",
"cssSelector": [".article-summary", ".key-takeaway"]
}
}
Esto indica a los asistentes de IA qué pasajes son los mejores candidatos para citar o leer en voz alta.
| Esquema | Estado | Nota |
|---|---|---|
| HowTo | Resultados enriquecidos deprecados Ago 2023 | Sigue siendo útil para análisis IA, pero no promete resultados enriquecidos |
| FAQPage | Restringido a gob/salud Ago 2023 | Sigue siendo útil para análisis IA (ver arriba) |
| SpecialAnnouncement | Deprecado 2023 | Fue para el COVID; elimínalo si sigue presente |
| CourseInfo | Reemplazado por actualizaciones de Course 2024 | Usa propiedades de esquema Course actualizadas |
VideoObject contentUrl | Comportamiento modificado 2024 | Debe apuntar al archivo de video real, no a la URL de la página |
| Review snippet | Ejecución más estricta 2024 | Reseñas auto-promocionales en páginas de productos pueden no mostrarse |
Señala cualquier esquema obsoleto (deprecated) encontrado y recomienda reemplazos.
La propiedad sameAs es la propiedad de datos estructurados más importante para GEO. Les dice a los sistemas de IA: "Esta entidad en mi sitio web es la MISMA entidad que estos perfiles en otros lugares". Esto crea el grafo de entidades que las plataformas de IA usan para verificar, confiar y citar fuentes.
https://www.wikidata.org/wiki/Q12345)Basado en el tipo de negocio detectado, genera bloques JSON-LD listos para pegar. Siempre genera:
@graph para incluir múltiples esquemas en un solo bloque JSON-LD@id para referencias cruzadas entre esquemasspeakable en esquemas Article con selectores CSS apuntando a secciones clave del contenido<head> — NO inyectado vía JavaScript{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"@id": "https://example.com/#organization",
"name": "Nombre de Empresa",
"url": "https://example.com",
"logo": {
"@type": "ImageObject",
"url": "https://example.com/logo.png",
"width": 600,
"height": 60
},
"description": "Descripción concisa de lo que hace la empresa.",
"foundingDate": "2020-01-15",
"founder": {
"@type": "Person",
"name": "Nombre del Fundador",
"sameAs": "https://www.linkedin.com/in/fundador"
},
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "123 Calle Principal",
"addressLocality": "Ciudad",
"addressRegion": "Estado",
"postalCode": "12345",
"addressCountry": "US"
},
"contactPoint": {
"@type": "ContactPoint",
"telephone": "+1-555-555-5555",
"contactType": "servicio al cliente",
"email": "soporte@example.com"
},
"sameAs": [
"https://en.wikipedia.org/wiki/Nombre_de_Empresa",
"https://www.wikidata.org/wiki/Q12345",
"https://www.linkedin.com/company/nombre-empresa",
"https://www.youtube.com/@nombreempresa",
"https://twitter.com/nombreempresa",
"https://github.com/nombreempresa",
"https://www.crunchbase.com/organization/nombre-empresa"
],
"knowsAbout": [
"Tema 1",
"Tema 2",
"Tema 3"
]
}
| Criterio | Puntos | Cómo Puntuar |
|---|---|---|
| Esquema Organization/Person presente y completo | 15 | 15 si completo, 10 si básico, 0 si no hay |
| Enlaces sameAs (5+ plataformas) | 15 | 3 por enlace sameAs válido, máx 15 |
| Esquema Article con detalles de autor | 10 | 10 si esquema autor completo, 5 si solo nombre, 0 si no hay |
| Esquema específico del negocio presente | 10 | 10 si completo, 5 si parcial, 0 si falta |
| WebSite + SearchAction | 5 | 5 si presente, 0 si no |
| BreadcrumbList en páginas internas | 5 | 5 si presente, 0 si no |
| Formato JSON-LD (no Microdatos/RDFa) | 5 | 5 si JSON-LD, 3 si mixto, 0 si solo Microdatos/RDFa |
| Renderizado en servidor (no inyectado JS) | 10 | 10 si en fuente HTML, 5 si JS pero en head, 0 si JS dinámico |
| Propiedad speakable en artículos | 5 | 5 si presente, 0 si no |
| JSON Válido + tipos Schema.org válidos | 10 | 10 si sin errores, 5 si problemas menores, 0 si errores mayores |
| Propiedad knowsAbout en Organization/Person | 5 | 5 si presente con 3+ temas, 0 si falta |
| Sin esquemas obsoletos (deprecated) presentes | 5 | 5 si limpio, 0 si se encuentran esquemas obsoletos |
Genera GEO-SCHEMA-REPORT.md con:
# Reporte de Esquema GEO y Datos Estructurados — [Dominio]
Fecha: [Fecha]
## Puntuación de Esquema: XX/100
## Esquemas Detectados
| Página | Tipo de Esquema | Formato | Estado | Problemas |
|---|---|---|---|---|
| / | Organization | JSON-LD | Válido | Falta sameAs |
| /blog/post-1 | Article | JSON-LD | Válido | Sin esquema de autor |
## Resultados de Validación
[Enumera cada esquema con aprobado/fallo por propiedad]
## Esquemas Recomendados Faltantes
[Enumera esquemas que deberían estar presentes según tipo de negocio pero no lo están]
## Auditoría sameAs
| Plataforma | URL | Estado |
|---|---|---|
| Wikipedia | [URL o "No encontrada"] | Presente/Ausente |
| LinkedIn | [URL o "No encontrada"] | Presente/Ausente |
[Continuar para todas las plataformas recomendadas]
## Código JSON-LD Generado
[Bloques JSON-LD listos para pegar para cada esquema faltante o incompleto]
## Notas de Implementación
- Dónde colocar cada bloque JSON-LD
- Requisitos de renderizado en servidor
- Pruebas con Prueba de Resultados Enriquecidos de Google (Rich Results Test) y Validador Schema.org