{"id":26153,"date":"2026-06-05T10:58:28","date_gmt":"2026-06-05T18:58:28","guid":{"rendered":"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/?p=26153"},"modified":"2026-06-05T11:01:26","modified_gmt":"2026-06-05T19:01:26","slug":"schema-citas-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/schema-citas-ia\/","title":{"rendered":"Rastreamos 1.885 p\u00e1ginas que a\u00f1adieron schema. Las citas de IA apenas variaron."},"content":{"rendered":"<div class=\"intro-txt\"> Comenzamos este estudio analizando 6 millones de URL y descubrimos que el <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/marcado-schema\/\">marcado schema<\/a> es mucho m\u00e1s com\u00fan en las p\u00e1ginas citadas por la IA que en las que no lo&nbsp;son.&nbsp;<\/div>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1600\" height=\"1180\" class=\"wp-image-26156\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-de-barras-que-compara-la-presencia-de-json.png\" alt=\"Gr\u00e1fico de barras que compara la presencia de JSON-LD en p\u00e1ginas citadas por la IA frente a las no citadas\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-de-barras-que-compara-la-presencia-de-json.png 1600w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-de-barras-que-compara-la-presencia-de-json-576x425.png 576w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-de-barras-que-compara-la-presencia-de-json-768x566.png 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-de-barras-que-compara-la-presencia-de-json-1536x1133.png 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 1600px) 100vw, 1600px\"><\/p>\n<p>Las p\u00e1ginas citadas por la IA ten\u00edan casi tres veces m\u00e1s probabilidades de tener JSON-LD que las p\u00e1ginas no citadas.<\/p>\n<p>Esa es una gran brecha, y el tipo de estad\u00edstica que se comparte en los carruseles de LinkedIn y en las diapositivas de conferencias como prueba de que el schema es una palanca de visibilidad de la&nbsp;IA.<\/p>\n<p>Pero no est\u00e1bamos satisfechos con los datos, ya que f\u00e1cilmente podr\u00eda haber sido correlaci\u00f3n, no&nbsp;causa.<\/p>\n<p>El marcado schema tiende a vivir en sitios mejor mantenidos y t\u00e9cnicamente m\u00e1s sofisticados, y esos mismos sitios publican contenido m\u00e1s s\u00f3lido, construyen m\u00e1s autoridad, consiguen m\u00e1s enlaces y hacen todas las dem\u00e1s cosas que logran que las p\u00e1ginas sean citadas.<\/p>\n<p>El schema podr\u00eda estar haciendo un trabajo real, pero tambi\u00e9n podr\u00eda simplemente estar subi\u00e9ndose a la ola de todas las dem\u00e1s se\u00f1ales.<\/p>\n<p>As\u00ed que no pod\u00edamos responder realmente a la pregunta que de verdad importa a los SEO: <strong>si a\u00f1ado schema a mi p\u00e1gina, \u00bfme citar\u00e1 m\u00e1s la&nbsp;IA?<\/strong><\/p>\n<p>Para averiguarlo, realizamos un segundo estudio dise\u00f1ado para aislar el efecto de a\u00f1adir schema.<\/p>\n<p>Esto es lo que descubrimos.<\/p>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"A\u00f1adir schema no aument\u00f3 las citas en ninguna plataforma\" data-section=\"schema-citas-plataforma\">\n<h2>A\u00f1adir schema no aument\u00f3 las citas en ninguna plataforma<\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>Hicimos un seguimiento de 1885 p\u00e1ginas web que a\u00f1adieron schema JSON-LD entre agosto de 2025 y marzo de 2026, las comparamos con 4000 p\u00e1ginas de control y medimos los cambios en las citas en las Google AI Overviews, AI Mode y ChatGPT.<\/p>\n<p>A\u00f1adir schema no produjo un aumento importante de las citas en ninguna plataforma.<\/p>\n\n<table id=\"tablepress-247\" class=\"tablepress tablepress-id-247 tablepress-responsive tablepress-ahrefs-width-720px\">\n<thead>\n<tr class=\"row-1\">\n\t<th class=\"column-1\">Fuente de IA<\/th><th class=\"column-2\">Efecto en las citas<\/th><th class=\"column-3\">Veredicto<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr class=\"row-2\">\n\t<td class=\"column-1\">Google AIO<\/td><td class=\"column-2\">\u22124,6 %<\/td><td class=\"column-3\">Disminuci\u00f3n peque\u00f1a pero estad\u00edsticamente significativa en relaci\u00f3n con los controles emparejados; (ambos grupos disminu\u00edan juntos, pero las p\u00e1ginas tratadas cayeron un poco m\u00e1s r\u00e1pido)<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-3\">\n\t<td class=\"column-1\">Google AI&nbsp;Mode<\/td><td class=\"column-2\">+2,4 %<\/td><td class=\"column-3\">Estad\u00edsticamente indistinguible de&nbsp;cero<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-4\">\n\t<td class=\"column-1\">ChatGPT<\/td><td class=\"column-2\">+2,2 %<\/td><td class=\"column-3\">Estad\u00edsticamente indistinguible de&nbsp;cero<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n\n<p>Estos porcentajes provienen de nuestro an\u00e1lisis m\u00e1s fiable (una prueba de <em>diferencia en diferencias [DiD] emparejada<\/em>).<\/p>\n<p>En esta prueba, tanto las p\u00e1ginas tratadas para AI Mode como para ChatGPT rindieron un poco mejor que las p\u00e1ginas de control en promedio, pero las diferencias son lo suficientemente peque\u00f1as como para que pudieran ser f\u00e1cilmente ruido aleatorio entre miles de&nbsp;URL.<\/p>\n<p>Las AI Overviews mostraron una disminuci\u00f3n del 4,6 %, que es peque\u00f1a pero estad\u00edsticamente significativa en relaci\u00f3n con las p\u00e1ginas de control emparejadas.<\/p>\n<p>Pero esa no es toda la historia; entraremos en detalles en la siguiente secci\u00f3n.<\/p>\n<p>As\u00ed que, en general, no podemos decir si el schema hizo un poco de bien o nada en absoluto.<\/p>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"Las p\u00e1ginas de AI Overviews cayeron un 4,6 %\" data-section=\"paginas-ai-overviews\">\n<h2>Las p\u00e1ginas de AI Overviews cayeron un 4,6 %<\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>Las citas en las AI Overviews de las p\u00e1ginas tratadas cayeron un 4,6 % en relaci\u00f3n con las p\u00e1ginas de control, y el resultado es \u201cestad\u00edsticamente significativo\u201d (las probabilidades de ver una brecha tan grande por pura casualidad son de aproximadamente 1 entre&nbsp;2500).<\/p>\n<p>Pero antes de que leas esto como \u201ca\u00f1adir schema perjudica tus citas en las AI Overviews\u201d, hay dos cosas que debes tener en cuenta.<\/p>\n<ol>\n<li>El tama\u00f1o absoluto es peque\u00f1o. Estamos hablando de una p\u00e9rdida media de unas 12 citas diarias por p\u00e1gina, en una muestra en la que la mayor\u00eda de las p\u00e1ginas recib\u00edan cientos.<\/li>\n<li>Tanto las p\u00e1ginas tratadas como las de control emparejadas ya estaban en una pronunciada trayectoria descendente <em>antes<\/em> de que se a\u00f1adiera el schema: el tipo de disminuci\u00f3n que esperar\u00edas si las AI Overviews se retiraran de estos tipos espec\u00edficos de contenido por razones no relacionadas con el schema (por ejemplo, una actualizaci\u00f3n de Google que cambia lo que se muestra, el contenido que se queda obsoleto, o que Google no haya vuelto a rastrear la p\u00e1gina recientemente).<\/li>\n<\/ol>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1600\" height=\"1620\" class=\"wp-image-26157\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-lineal-que-muestra-la-disminucion-de-citas.png\" alt=\"Gr\u00e1fico lineal que muestra la disminuci\u00f3n de citas de IA a lo largo del tiempo, con las l\u00edneas de control y tratadas disminuyendo de manera similar\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-lineal-que-muestra-la-disminucion-de-citas.png 1600w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-lineal-que-muestra-la-disminucion-de-citas-420x425.png 420w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-lineal-que-muestra-la-disminucion-de-citas-768x778.png 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-lineal-que-muestra-la-disminucion-de-citas-1517x1536.png 1517w\" sizes=\"auto, (max-width: 1600px) 100vw, 1600px\"><\/p>\n<div class=\"sidenote\"><div class=\"sidenote-title\">Nota al margen.<\/div> C\u00f3mo interpretar este gr\u00e1fico: ambas l\u00edneas est\u00e1n ancladas a 1.0 en la semana \u22121 (la semana antes de que se a\u00f1adiera el schema), por lo que siempre comienzan en el mismo punto por dise\u00f1o. Antes del tratamiento, ambos grupos disminuyen juntos. Despu\u00e9s del tratamiento, las p\u00e1ginas tratadas se sit\u00faan ligeramente por debajo de los controles emparejados (esta es la brecha del \u22124,6 %).<\/div>\n<p>Dicho esto, si a\u00f1adir schema no tuviera ning\u00fan efecto en las citas de ninguna manera, esperar\u00edamos que las p\u00e1ginas tratadas y los controles emparejados disminuyeran juntos al mismo ritmo (que es en general lo que vemos para AI Mode y ChatGPT).<\/p>\n<p>El hecho de que las p\u00e1ginas tratadas disminuyeran un poco m\u00e1s sugiere que el schema tuvo un peque\u00f1o efecto negativo, pero tambi\u00e9n podr\u00eda reflejar otros factores.<\/p>\n<p>No podemos determinar cu\u00e1l es a partir de estos datos por s\u00ed&nbsp;solos.<\/p>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"C\u00f3mo aislamos el efecto de a\u00f1adir schema\" data-section=\"efecto-schema\">\n<h2>C\u00f3mo aislamos el efecto de a\u00f1adir schema<\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>Usando <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/es\/brand-radar\">Brand Radar<\/a>, Xibeijia extrajo unos cuantos millones de URL citadas en las AI Overviews.<\/p>\n<p>Luego recuper\u00f3 el historial HTML de nuestra base de datos de rastreo, etiquet\u00f3 si cada URL conten\u00eda &lt;code&gt; &lt;script type=\u201capplication\/ld+json\u201d&gt; &lt;\/code&gt; y detect\u00f3 la fecha en que la presencia del schema pas\u00f3 de \u201cFalso\u201d a \u201cVerdadero\u201d.<\/p>\n<p>Esto le dej\u00f3 con <strong>1885 p\u00e1ginas<\/strong> que introdujeron JSON-LD entre agosto de 2025 y marzo de&nbsp;2026.<\/p>\n<p>Finalmente, para analizar todos esos datos, utiliz\u00f3 <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/es\/agent-a\">Agent A<\/a>, nuestro nuevo agente de marketing de&nbsp;IA.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1345\" height=\"171\" class=\"wp-image-26158\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-pantalla-de-la-interfaz-de-agent-a-de-a.png\" alt=\"Captura de pantalla de la interfaz de Agent A de Ahrefs analizando datos\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-pantalla-de-la-interfaz-de-agent-a-de-a.png 1345w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-pantalla-de-la-interfaz-de-agent-a-de-a-680x86.png 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-pantalla-de-la-interfaz-de-agent-a-de-a-768x98.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1345px) 100vw, 1345px\"><\/p>\n<p>Para cada p\u00e1gina, Xibeijia conoc\u00eda dos fechas clave:<\/p>\n<ul>\n<li>El \u00faltimo d\u00eda que nuestro rastreador comprob\u00f3 la p\u00e1gina y no encontr\u00f3 JSON-LD.<\/li>\n<li>El primer d\u00eda que nuestro rastreador detect\u00f3 JSON-LD en la p\u00e1gina.<\/li>\n<\/ul>\n<p>El d\u00eda que una p\u00e1gina a\u00f1adi\u00f3 JSON-LD es su <strong>fecha de tratamiento<\/strong>.<\/p>\n<div class=\"sidenote\"><div class=\"sidenote-title\">Nota al margen.<\/div> \u201cTratamiento\u201d es el t\u00e9rmino est\u00e1ndar para el momento en que se aplica un cambio a algo que estamos midiendo.<\/div>\n<p>Xibeijia midi\u00f3 cu\u00e1ntas veces fue citada cada p\u00e1gina por <strong>Google AIO<\/strong>, <strong>Google AI Mode<\/strong> y <strong>ChatGPT<\/strong> en los 30 d\u00edas anteriores y los 30 d\u00edas posteriores a la fecha de tratamiento.<\/p>\n<p>La parte complicada de cualquier estudio como este es ver m\u00e1s all\u00e1 de los datos ruidosos.<\/p>\n<p>Las citas en toda la b\u00fasqueda por IA se estaban moviendo durante este per\u00edodo; las AI Overviews se estaban contrayendo, AI Mode estaba explotando.<\/p>\n<p>Si Xibeijia hubiera hecho una simple comparaci\u00f3n de antes y despu\u00e9s, habr\u00eda estado midiendo la tendencia de la plataforma, no el efecto del schema.<\/p>\n<p>As\u00ed que por cada URL tratada eligi\u00f3 <strong>3 URL de control<\/strong> (de dominios diferentes, con niveles de citaci\u00f3n previos similares) que nunca hab\u00edan a\u00f1adido JSON-LD.<\/p>\n<p>Comparar dos grupos de p\u00e1ginas que antes eran citadas al mismo ritmo \u2014donde la \u00fanica diferencia principal era que un grupo hab\u00eda a\u00f1adido schema\u2014 hizo que fuera m\u00e1s f\u00e1cil aislar lo que el schema <em>hizo realmente<\/em>.<\/p>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"Cuatro pruebas separadas, todas apuntando en la misma direcci\u00f3n\" data-section=\"pruebas-separadas-misma-direccion\">\n<h2>Cuatro pruebas separadas, todas apuntando en la misma direcci\u00f3n<\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>Analizamos los datos de cuatro formas distintas para asegurarnos de que cualquier conclusi\u00f3n se mantuviera bajo escrutinio.<\/p>\n<p>En cada prueba, hicimos una versi\u00f3n ligeramente diferente de la pregunta: \u201c\u00bfhizo algo el schema?\u201d.<\/p>\n<p>Solo crees realmente en un hallazgo cuando varios de ellos coinciden y, en este caso, lo&nbsp;hacen.<\/p>\n<p><strong>Prueba 1:<\/strong> Comparamos los cambios medios en las citas entre las p\u00e1ginas tratadas y las de control (una prueba t de dos muestras).<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"778\" height=\"2048\" class=\"wp-image-26159\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/graficos-de-barras-que-comparan-el-cambio-en-las-c.png\" alt=\"Gr\u00e1ficos de barras que comparan el cambio en las citas entre los grupos tratados y de control en las diferentes plataformas de IA\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/graficos-de-barras-que-comparan-el-cambio-en-las-c.png 778w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/graficos-de-barras-que-comparan-el-cambio-en-las-c-161x425.png 161w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/graficos-de-barras-que-comparan-el-cambio-en-las-c-768x2022.png 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/graficos-de-barras-que-comparan-el-cambio-en-las-c-584x1536.png 584w\" sizes=\"auto, (max-width: 778px) 100vw, 778px\"><\/p>\n<div class=\"sidenote\"><div class=\"sidenote-title\">Nota al margen.<\/div>C\u00f3mo interpretar estos gr\u00e1ficos: cada barra muestra cu\u00e1ntas p\u00e1ginas experimentaron cambios en las citas despu\u00e9s del tratamiento. A la derecha del cero = ganaron, a la izquierda = perdieron. Las p\u00e1ginas tratadas en color, los controles en gris. Para las AI Overviews, unos pocos valores at\u00edpicos (algunos perd\u00edan 400 al d\u00eda, otros ganaban 200) arrastraron el promedio de los tratados a n\u00fameros negativos. Si los eliminamos, los grupos tratados y de control se ven m\u00e1s o menos iguales.&nbsp;<\/div>\n<p><strong>Prueba 2:<\/strong> Realizamos un an\u00e1lisis de diferencia en diferencias (DiD) para eliminar las tendencias de toda la plataforma. Esta es la prueba en la que m\u00e1s confiamos y la fuente de los hallazgos de este art\u00edculo.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1600\" height=\"1277\" class=\"wp-image-26160\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-que-muestra-los-resultados-del-analisis-de.png\" alt=\"Gr\u00e1fico que muestra los resultados del an\u00e1lisis de diferencia en diferencias para el impacto del schema\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-que-muestra-los-resultados-del-analisis-de.png 1600w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-que-muestra-los-resultados-del-analisis-de-532x425.png 532w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-que-muestra-los-resultados-del-analisis-de-768x613.png 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-que-muestra-los-resultados-del-analisis-de-1536x1226.png 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 1600px) 100vw, 1600px\"><\/p>\n<p><strong>Nota al margen.<\/strong> C\u00f3mo interpretar este gr\u00e1fico: cada punto muestra el efecto del schema despu\u00e9s de eliminar las tendencias de la plataforma. La barra alrededor de un punto muestra el margen de error; si cruza el cero, el resultado podr\u00eda ser solo ruido. Si simplemente observ\u00e1ramos el crecimiento bruto de antes y despu\u00e9s de AI Mode, este fue del +43 %, pero este an\u00e1lisis revel\u00f3 que las URL de control ganaron casi lo mismo, lo que significa que AI Mode estaba explotando para todos. Al eliminar eso, el +43 % se reduce al +2,4 % que se muestra aqu\u00ed.<\/p>\n<p><strong>Prueba 3:<\/strong> Representamos las citas semana a semana para comprobar si las p\u00e1ginas tratadas y de control ya se estaban distanciando antes de que se a\u00f1adiera el schema (un estudio de eventos).<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1600\" height=\"1620\" class=\"wp-image-26161\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/graficos-de-lineas-que-muestran-las-tendencias-de.png\" alt=\"Gr\u00e1ficos de l\u00edneas que muestran las tendencias de citas semana a semana para los grupos tratados y de control\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/graficos-de-lineas-que-muestran-las-tendencias-de.png 1600w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/graficos-de-lineas-que-muestran-las-tendencias-de-420x425.png 420w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/graficos-de-lineas-que-muestran-las-tendencias-de-768x778.png 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/graficos-de-lineas-que-muestran-las-tendencias-de-1517x1536.png 1517w\" sizes=\"auto, (max-width: 1600px) 100vw, 1600px\"><\/p>\n<div class=\"sidenote\"><div class=\"sidenote-title\">Nota al margen.<\/div>C\u00f3mo interpretar este gr\u00e1fico: ambas l\u00edneas est\u00e1n ancladas a 1.0 en la semana \u22121, por lo que comienzan en el mismo punto por dise\u00f1o. La forma es lo que importa. Las p\u00e1ginas tratadas y de control siguieron de cerca la misma trayectoria antes de la semana 0 y aumentaron juntas despu\u00e9s, lo que apunta a un auge de AI Mode en toda la plataforma en lugar de un efecto del schema.<\/div>\n<p><strong>Prueba 4:<\/strong> Volvimos a realizar la diferencia en diferencias (DiD) con una ventana sim\u00e9trica que excluy\u00f3 el per\u00edodo de rastreo, para asegurarnos de que el resultado no fuera sensible a c\u00f3mo defin\u00edamos el \u201cantes\u201d y el \u201cdespu\u00e9s\u201d.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1600\" height=\"1300\" class=\"wp-image-26162\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-que-compara-estimaciones-de-impacto-en-dif.png\" alt=\"Gr\u00e1fico que compara estimaciones de impacto en diferentes ventanas de tiempo\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-que-compara-estimaciones-de-impacto-en-dif.png 1600w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-que-compara-estimaciones-de-impacto-en-dif-523x425.png 523w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-que-compara-estimaciones-de-impacto-en-dif-768x624.png 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/grafico-que-compara-estimaciones-de-impacto-en-dif-1536x1248.png 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 1600px) 100vw, 1600px\"><\/p>\n<div class=\"sidenote\"><div class=\"sidenote-title\">Nota al margen.<\/div>C\u00f3mo interpretar este gr\u00e1fico: cada plataforma muestra dos estimaciones una al lado de la otra, una para cada definici\u00f3n de \u201cantes\u201d y \u201cdespu\u00e9s\u201d. Las barras alrededor del punto muestran el margen de error. Ambas estimaciones aterrizan m\u00e1s o menos en el mismo lugar para cada plataforma, por lo que el resultado se mantiene independientemente de c\u00f3mo se definan el \u201cantes\u201d y el \u201cdespu\u00e9s\u201d. <\/div>\n<p>Las cuatro pruebas contaron la misma historia: ning\u00fan crecimiento de citas en AI Mode, ning\u00fan crecimiento de citas en ChatGPT y una peque\u00f1a disminuci\u00f3n en las AI Overviews que es real pero lo suficientemente peque\u00f1a como para que no podamos atribuirla definitivamente al schema.<\/p>\n<p>El hallazgo m\u00e1s consistente es que realmente no cambi\u00f3 mucho: el schema no tuvo un efecto positivo o negativo claro.<\/p>\n<div class=\"recommendation\"><div class=\"recommendation-title\">Advertencia<\/div><div class=\"recommendation-content\">\n<h3>Donde el schema a\u00fan podr\u00eda importar: p\u00e1ginas que a\u00fan no han sido citadas por la&nbsp;IA<\/h3>\n<p>Hay una cosa importante que debes saber sobre estos datos: <strong>estudiamos p\u00e1ginas que ya estaban siendo muy citadas por la IA<\/strong>.<\/p>\n<p>Cada p\u00e1gina del conjunto de datos ten\u00eda m\u00e1s de 100 citas de las AI Overviews en febrero de 2025, antes de que se a\u00f1adiera ning\u00fan schema.<\/p>\n<p>Estas p\u00e1ginas ya estaban dentro del conjunto de consideraci\u00f3n, siendo rastreadas y mostradas por los&nbsp;LLM.<\/p>\n<p>Si una p\u00e1gina ya est\u00e1 siendo detectada, nuestros datos sugieren que a\u00f1adir schema no la empujar\u00e1 m\u00e1s&nbsp;alto.<\/p>\n<p>Pero para las p\u00e1ginas que los sistemas de IA no est\u00e1n viendo <em>en absoluto<\/em>, el marcado schema podr\u00eda seguir desempe\u00f1ando un papel para ayudarlas a ser rastreadas, analizadas o indexadas en primer lugar.<\/p>\n<p>Nuestro estudio no puede hablar de ello directamente, pero un experimento reciente de <a href=\"https:\/\/www.searchviu.com\/en\/schema-markup-and-ai-in-2025-what-chatgpt-claude-perplexity-gemini-really-see\/\">searchVIU<\/a> responde a una pregunta relacionada.<\/p>\n<p>Probaron si cinco de los principales sistemas de IA (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini y Google AI Mode) usaban realmente el marcado schema al recuperar una p\u00e1gina en tiempo real.<\/p>\n<p>Spoiler: ninguno lo hizo. Durante la recuperaci\u00f3n directa, todos los sistemas extrajeron \u00fanicamente el contenido HTML visible. El JSON-LD, los Microdatos ocultos y el RDFa oculto fueron ignorados en su totalidad.<\/p>\n<p>Algunos otros puntos a destacar y algunas preguntas que vale la pena probar a continuaci\u00f3n:<\/p>\n<ul>\n<li>Las p\u00e1ginas que a\u00f1aden JSON-LD a menudo cambian otras cosas al mismo tiempo (por ejemplo, enlaces, contenido, correcciones t\u00e9cnicas). No podemos separar completamente el schema de este tipo de coincidencias.<\/li>\n<li>Agrupamos todos los tipos de schema juntos. <em>Article, FAQ, Product, HowTo, Organization<\/em>. Es posible que algunos tipos ayuden m\u00e1s que otros. Puede que valga la pena investigar esto.<\/li>\n<li>Medimos los 30 d\u00edas posteriores al tratamiento. Si el JSON-LD tiene un efecto a largo plazo, una ventana de 60 o 90 d\u00edas podr\u00eda revelar un mayor crecimiento.<\/li>\n<li>Estudiamos el JSON-LD: el formato de schema m\u00e1s utilizado. Existen otros formatos (Microdatos y RDFa), pero a\u00fan no los hemos probado.<\/li>\n<li>Solo analizamos el schema en el HTML de la p\u00e1gina, no el schema inyectado a trav\u00e9s de JavaScript. Los rastreadores de IA parecen tratar a los dos de manera diferente. <a href=\"https:\/\/www.searchviu.com\/en\/schema-markup-and-ai-in-2025-what-chatgpt-claude-perplexity-gemini-really-see\/\">\u00b9<\/a><\/li>\n<li>La peque\u00f1a disminuci\u00f3n en las AI Overviews es real pero no tiene explicaci\u00f3n. Las p\u00e1ginas tratadas cayeron un 4,6 % m\u00e1s que los controles emparejados, y no sabemos por qu\u00e9. Un estudio de seguimiento podr\u00eda analizar si tipos de schema espec\u00edficos o tipos de contenido espec\u00edficos explican la brecha.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"Prueba el schema en tus propias p\u00e1ginas\" data-section=\"prueba-schema-propias-paginas\">\n<h2>Prueba el schema en tus propias p\u00e1ginas<\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>\u00bfQuieres saber si el schema funciona para tu sitio espec\u00edficamente? Realiza t\u00fa mismo una versi\u00f3n m\u00e1s peque\u00f1a de este estudio. <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/es\/brand-radar\">Brand Radar<\/a> te puede ayudar a la hora de hacer un seguimiento del curso de las citas de&nbsp;IA:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Elige de 5 a 10 p\u00e1ginas de prueba<\/strong> en las que planeas a\u00f1adir JSON-LD. Idealmente, p\u00e1ginas que ya obtengan algunas citas de IA, para que tengas una l\u00ednea de base (las p\u00e1ginas con cero citas hacen que sea m\u00e1s dif\u00edcil saber si el schema no hizo nada, o si la p\u00e1gina simplemente no iba a ser citada de ninguna manera). Puedes comprobarlo en el informe P\u00e1ginas citadas.<\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1426\" height=\"848\" class=\"wp-image-26163\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-pantalla-de-la-herramienta-brand-radar.png\" alt=\"Captura de pantalla de la herramienta Brand Radar de Ahrefs que muestra el informe de p\u00e1ginas citadas\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-pantalla-de-la-herramienta-brand-radar.png 1426w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-pantalla-de-la-herramienta-brand-radar-680x404.png 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-pantalla-de-la-herramienta-brand-radar-768x457.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1426px) 100vw, 1426px\"><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Elige de 5 a 10 p\u00e1ginas de control<\/strong> con niveles de citaci\u00f3n similares a las que <em>no<\/em> les vayas a a\u00f1adir schema. Esto es lo que separa a \u201cel schema hizo algo\u201d de \u201clas AI Overviews cambiaron para todos ese&nbsp;mes\u201d.<\/li>\n<li><strong>Registra las citas de la l\u00ednea de base<\/strong> para ambos grupos en las AI Overviews, AI Mode y ChatGPT en Brand Radar. Simplemente aplica filtros de URL para aislar esos n\u00fameros de&nbsp;citas.<\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1137\" height=\"555\" class=\"wp-image-26164\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-pantalla-del-grafico-de-brand-radar-que.png\" alt=\"Captura de pantalla del gr\u00e1fico de Brand Radar que muestra las tendencias de visibilidad de las citas de IA\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-pantalla-del-grafico-de-brand-radar-que.png 1137w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-pantalla-del-grafico-de-brand-radar-que-680x332.png 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-pantalla-del-grafico-de-brand-radar-que-768x375.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1137px) 100vw, 1137px\"><\/p>\n<ul>\n<li><strong>A\u00f1ade schema a tus p\u00e1ginas de prueba<\/strong> y anota la fecha. No cambies nada m\u00e1s en esas p\u00e1ginas durante la ventana de prueba.<\/li>\n<li><strong>Compara ambos grupos despu\u00e9s de 30 d\u00edas<\/strong> (o m\u00e1s si puedes). La pregunta es: \u201c\u00bflas p\u00e1ginas tratadas subieron <em>m\u00e1s<\/em> que las p\u00e1ginas de control?\u201d.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si ambos grupos se movieron en cantidades similares, eso tiene m\u00e1s que ver con la tendencia de la plataforma que con el schema.<\/p>\n<p>Pero si las p\u00e1ginas tratadas superaron a los controles, es una se\u00f1al de que el schema est\u00e1 teniendo un impacto positivo en las&nbsp;citas.<\/p>\n<p>Si aplicas esto en tus propias p\u00e1ginas y obtienes un resultado diferente al nuestro, d\u00ednoslo.<\/p>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"Por qu\u00e9 el 53 % de las p\u00e1ginas citadas por la IA tienen schema (y lo que eso no demuestra)\" data-section=\"paginas-citadas-ia-schema\">\n<h2>Por qu\u00e9 el 53 % de las p\u00e1ginas citadas por la IA tienen schema (y lo que eso no demuestra)<\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>Para las p\u00e1ginas que ya eran citadas por la IA, a\u00f1adir el schema JSON-LD no aument\u00f3 las citas en Google AI Mode o ChatGPT, y mostr\u00f3 solo una peque\u00f1a disminuci\u00f3n en las AI Overviews que no podemos atribuir claramente al schema.<\/p>\n<p>Entonces, \u00bfpor qu\u00e9 el 53 % de las p\u00e1ginas citadas por la IA ejecutan schema?<\/p>\n<p>Porque los sitios que a\u00f1aden datos estructurados tienden a invertir tambi\u00e9n en SEO t\u00e9cnico, publican contenido autoritativo, <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/como-conseguir-backlinks-calidad\/\">consiguen enlaces<\/a>, mantienen sus p\u00e1ginas y posicionan bien en la b\u00fasqueda habitual.<\/p>\n<p>Los sistemas de IA tienen m\u00e1s probabilidades de recuperar este tipo de contenido, por lo que las p\u00e1ginas citadas sobreindexan todas esas se\u00f1ales a la vez. Si quitas el schema, es muy probable que el resto de las se\u00f1ales sigan llevando la p\u00e1gina a ser citada.<\/p>\n<p>Si ya est\u00e1s haciendo bien el resto del trabajo de SEO, el JSON-LD no va a ser la&nbsp;llave.<\/p>\n<p>Todav\u00eda hay, por supuesto, muchas buenas razones para usar el schema JSON-LD (resultados enriquecidos, asistentes de voz, gr\u00e1ficos de conocimiento, reconocimiento de entidades en fases posteriores).<\/p>\n<p>Pero si la \u00fanica raz\u00f3n por la que lo est\u00e1s a\u00f1adiendo es para obtener m\u00e1s citas de la IA en p\u00e1ginas que ya son visibles, nuestros datos no respaldan esa apuesta.<\/p>\n<p>\u00bfTienes preguntas?<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/ahrefs-en-espanol\/posts\/?feedView=all\"> Estamos en LinkedIn<\/a> y en<a href=\"https:\/\/twitter.com\/AhrefsES\"> X<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las p\u00e1ginas citadas por la IA ten\u00edan casi tres veces m\u00e1s probabilidades de tener JSON-LD que las p\u00e1ginas no citadas. Esa es una gran brecha, y el tipo de estad\u00edstica que se comparte en los carruseles de LinkedIn y en<span class=\"ellipsis\">\u2026<\/span><\/p>\n<div class=\"read-more\">Leer m\u00e1s \u203a<\/div>\n<p><!-- end of .read-more --><\/p>\n","protected":false},"author":53,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"wp_typography_post_enhancements_disabled":false,"footnotes":""},"categories":[340,49],"tags":[],"coauthors":[337],"class_list":["post-26153","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-busqueda-con-ia","category-data-studies","odd"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.7 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Rastreamos 1.885 p\u00e1ginas que a\u00f1adieron schema. 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