Aprovechar la inteligencia artificial para crear datos estructurados es una de las formas más eficientes de comunicarle a Google exactamente qué tipo de contenido tiene tu sitio web. Con herramientas como ChatGPT es posible generar código JSON-LD válido en minutos, tanto para fichas de producto en un ecommerce como para perfiles de negocio local, sin necesidad de escribir una sola línea de código manualmente.
¿Cómo generar datos estructurados para un producto de ecommerce?
El primer paso es reunir toda la información del producto que deseas estructurar. Puedes copiar y pegar los datos de una ficha que ya tengas lista o utilizar un prompt especializado para generarla [0:17]. En el ejercicio se usa un prompt de AIPRM dentro de ChatGPT para crear la información completa de unos lentes de sol Ray-Ban Wayfarer.
Una vez que tienes la información del producto, el siguiente paso es pedirle a ChatGPT que ignore las instrucciones anteriores del prompt de AIPRM pero que utilice la información generada como base para construir el esquema de producto en formato JSON-LD compatible con Schema.org [1:07]. Esto evita que el contexto del prompt previo contamine la estructura del código.
¿Cómo validar el código Schema.org generado por IA?
ChatGPT entrega directamente el bloque de código JSON que puedes copiar. Para verificar que sea válido, utiliza el Google Schema Validator [1:26]:
- Copia el código generado con el botón de copiar.
- En el validador, selecciona la opción de pegar código en lugar de ingresar una URL.
- Ejecuta la prueba y revisa los resultados.
El validador indica si existen problemas críticos o solo alertas opcionales. Por ejemplo, un campo como priceValidUntil puede aparecer como alerta, pero al ser opcional no representa un error real [2:51].
¿Qué hacer cuando ChatGPT omite campos importantes?
Un punto clave es que ChatGPT puede omitir información relevante aunque la tengas disponible. En el ejercicio, el campo de categoría (category) no se incluyó en el código inicial a pesar de que los datos del producto sí lo contenían [2:09]. La solución es sencilla:
- Revisa visualmente el código generado.
- Compara con la documentación oficial de Schema.org para el tipo Product.
- Pide a ChatGPT que añada los campos faltantes al esquema existente.
Tras esta corrección, el output incluye la propiedad category con los valores correctos y el código queda listo para implementarse en el sitio web [2:31].
¿Cómo crear el esquema de negocio local con ChatGPT?
Para que Google reconozca un sitio web como un negocio con presencia local, es necesario implementar el esquema LocalBusiness de Schema.org. Dentro de AIPRM existe un prompt llamado Instant Local Business Schema Generator que facilita este proceso [3:21].
El flujo es directo:
- Proporcionas datos básicos como dirección y ciudad.
- El algoritmo reconoce automáticamente el tipo de dato enviado.
- Puedes agregar código postal, horarios de apertura y número de teléfono.
Si necesitas incluir propiedades adicionales, consulta la documentación de Schema.org en la sección de LocalBusiness [3:55]. Desde ahí identificas qué campos están disponibles y le pides a ChatGPT que los integre al fragmento de código.
¿Qué otras tareas de SEO puedes resolver con inteligencia artificial?
Más allá de los datos estructurados, la IA permite agilizar múltiples procesos dentro de una estrategia SEO para ecommerce [4:17]:
- Crear fichas de producto y de categorías optimizadas.
- Generar categorización agrupando palabras clave desde un listado.
- Trabajar con la base de datos de ChatGPT o desde un archivo con keywords.
- Diseñar planes de contenido editorial, briefs y textos publicables.
La clave está en revisar siempre el output, validar el código con herramientas oficiales y complementar con la documentación de Schema.org para asegurar que ningún dato importante quede fuera. ¿Ya has probado generar datos estructurados con IA para tu sitio? Comparte tu experiencia y los resultados que has obtenido.
