Entity SEO: Cómo Construir la Presencia de Tu Marca en el Knowledge Graph
Última actualización: 12 March 2025
Experimento rápido: Ve a ChatGPT y pídele que describa tu empresa.
Si eres como la mayoría de negocios, pasó una de tres cosas:
- La IA te describió con precisión (felicidades — tienes fuerte presencia de entidad)
- La IA te describió vagamente o parcialmente incorrecto (necesitas trabajar en tu entidad)
- La IA dijo que no tiene información sobre ti (tu entidad apenas existe)
La verdad incómoda: para una IA, no eres un sitio web. Eres una entidad. Y si tu entidad es débil, confusa o inexistente, ninguna cantidad de optimización de keywords te salvará.
En 2012, Google anunció famosamente el Knowledge Graph con la frase "cosas, no cadenas." Una década después, los Modelos de Lenguaje Grande han llevado este concepto a su conclusión lógica. ChatGPT, Claude y Gemini no solo coinciden con tus keywords — forman modelos mentales de entidades y sus relaciones.
"Apple" no es solo una palabra de 5 letras para estos sistemas. Es una Empresa (tipo de entidad) con Atributos (fundador: Steve Jobs, productos: iPhone, Mac) y Relaciones (competidor: Samsung, propietario de: Beats).
Si quieres que la IA entienda tu marca correctamente, te recomiende con confianza y nunca alucine datos incorrectos sobre ti, necesitas dominar el Entity SEO.
Tabla de Contenidos
- Keywords vs. Entidades: El Cambio Fundamental
- Cómo la IA Entiende las Entidades
- La Anatomía de una Entidad Fuerte
- Construyendo Tu Entidad: Un Marco Estratégico
- La Estrategia "sameAs": Conectando Tu Identidad Digital
- Consistencia N-A-P: La Base
- Presencia en el Knowledge Graph: El Santo Grial
- Midiendo la Fortaleza de la Entidad
- Corrigiendo la Contaminación de Entidad
- FAQ
Keywords vs. Entidades: El Cambio Fundamental
La Era del Keyword (En Declive)
En SEO tradicional, el juego era coincidencia de keywords:
- El usuario busca "mejor software CRM"
- Optimizas tu página para "mejor software CRM"
- Google coincide las cadenas
- Posicionas
Esto aún importa para búsqueda tradicional, pero es cada vez más insuficiente.
La Era de la Entidad (En Ascenso)
En los sistemas IA modernos, el juego es comprensión de entidades:
- El usuario pregunta "¿Qué CRM funcionaría mejor para un equipo de ventas de 50 personas?"
- La IA recupera información sobre entidades CRM (Salesforce, HubSpot, Pipedrive)
- La IA evalúa atributos y relaciones de cada entidad
- La IA recomienda basándose en comprensión de entidad, no coincidencia de keywords
| SEO de Keywords | SEO de Entidades |
|---|---|
| Optimizar para cadenas | Optimizar para conceptos |
| Apuntar a consultas específicas | Construir comprensión integral |
| Enfocado en páginas | Enfocado en entidades |
| Medido por rankings | Medido por visibilidad IA |
| Backlinks como autoridad | Knowledge Graph como autoridad |
Cómo la IA Entiende las Entidades
Los Modelos de Lenguaje Grande construyen comprensión de entidades a través de tres mecanismos:
1. Asociaciones de Datos de Entrenamiento
Durante el entrenamiento, los LLMs absorben millones de menciones de entidades en la web. Aprenden asociaciones:
"Salesforce" aparece frecuentemente con:
- "CRM", "automatización de ventas", "enterprise"
- "Marc Benioff" (fundador)
- "Dreamforce" (conferencia)
- "Einstein AI", "Data Cloud" (productos)
2. Integración del Knowledge Graph
Algunos sistemas IA (especialmente los de Google) están conectados a bases de conocimiento estructuradas como Wikidata, proporcionando:
- Identificadores canónicos de entidad
- Atributos verificados (fecha de fundación, sede)
- Relaciones explícitas (fundador, posee, competidor de)
3. Parsing de Schema Markup
Cuando la IA rastrea tu sitio, el markup Schema.org proporciona definiciones explícitas de entidad:
{
"@type": "Organization",
"name": "AICarma",
"foundingDate": "2023",
"founder": {"@type": "Person", "name": "..."},
"sameAs": ["https://linkedin.com/company/aicarma"]
}
Estos datos estructurados se tratan con mayor confianza que datos inferidos de texto no estructurado.
La Anatomía de una Entidad Fuerte
¿Qué separa a una entidad fuerte (Apple, Nike, Salesforce) de una débil (la mayoría de startups B2B)?
Atributos Core de la Entidad
| Atributo | Ejemplo | Cómo Establecer |
|---|---|---|
| Nombre Canónico | "Salesforce" no "SFDC" | Naming consistente en todas partes |
| Tipo de Entidad | Organización: Empresa de Software | Schema Organization + industria |
| Descripción Definitoria | "Plataforma CRM basada en la nube" | Repetida consistentemente en fuentes |
| Información de Fundación | 1999, San Francisco | Wikipedia, Crunchbase, Schema |
| Personas Clave | Marc Benioff (CEO/Fundador) | Person Schema, LinkedIn, noticias |
| Productos/Servicios | Sales Cloud, Service Cloud | Product Schema, documentación |
Relaciones de Entidad
Las entidades fuertes tienen relaciones claras con otras entidades:
HubSpot
├── Fundador: Brian Halligan
├── Competidor: Salesforce, Zoho
├── Categoría: CRM, Marketing Automation
├── Integración: Gmail, Slack, Shopify
└── Cliente: Dropbox, Casper, Trello
Confianza de Entidad
Los sistemas IA tienen niveles variables de confianza en su conocimiento de entidades. Entidades de alta confianza:
- Aparecen en fuentes autorizadas (Wikipedia, noticias principales)
- Tienen información consistente entre fuentes
- Están verificadas en knowledge graphs
- Tienen datos estructurados ricos en sus propios sitios
Las entidades de baja confianza reciben lenguaje cauteloso: "Según su sitio web..." vs "HubSpot es..."
Construyendo Tu Entidad: Un Marco Estratégico
Fase 1: Fundación (Identidad Core)
Objetivo: Establecer tu definición canónica de entidad
-
Define tu descripción core (1-2 frases que deben aparecer en todas partes):
- Qué eres (tipo de entidad)
- Qué haces (oferta principal)
- A quién sirves (público objetivo)
Ejemplo: "AICarma es una plataforma de monitoreo de visibilidad IA que ayuda a empresas B2B a rastrear y optimizar su presencia en ChatGPT, Claude y Gemini."
-
Estandariza tu nombre: Escoge una versión canónica y úsala en todas partes.
-
Establece datos de fundación: Año, ubicación, fundadores. Inclúyelos en datos estructurados y perfiles.
Fase 2: Presencia (Fuentes de Verificación)
Objetivo: Crear presencia en fuentes autorizadas
| Fuente | Prioridad | Por Qué Importa |
|---|---|---|
| Crunchbase | Crítica | Fuertemente ponderada en datos de entrenamiento |
| Página de LinkedIn | Crítica | Referencia cruzada de identidad |
| Google Business Profile | Alta | Impulsa el Knowledge Panel |
| Wikipedia | Alta (si elegible) | Fuente de mayor autoridad |
| Wikidata | Alta | Knowledge graph estructurado |
| Directorios de Industria | Media | G2, Capterra, específicos de industria |
| Cobertura de Noticias | Media | Menciones contextuales |
Fase 3: Conexiones (Mapeo de Relaciones)
Objetivo: Establecer relaciones para fortalecer la comprensión contextual
Usa Schema sameAs para conectar tu sitio web a todos los perfiles verificados:
"sameAs": [
"https://www.linkedin.com/company/tuempresa",
"https://www.crunchbase.com/organization/tuempresa",
"https://twitter.com/tuempresa",
"https://g2.com/products/tuempresa"
]
Fase 4: Refuerzo (Continuo)
Objetivo: Fortalecer continuamente las señales de entidad
- Asegura que todo contenido nuevo referencie tu nombre canónico de entidad
- Mantén todos los perfiles actualizados con información consistente
- Genera menciones autorizadas continuas (prensa, podcasts, publicaciones invitadas)
- Monitorea y corrige la contaminación de entidad
La Estrategia "sameAs": Conectando Tu Identidad Digital
La propiedad sameAs en Schema.org es quizás la herramienta más infrautilizada en Entity SEO. Explícitamente le dice a la IA: "Estos diferentes perfiles son TODOS la MISMA entidad."
Sin sameAs
La IA ve:
- AICarma (tu sitio web)
- AICarma (página de LinkedIn)
- AICarma (perfil de Crunchbase)
- 🤷 ¿Son la misma cosa?
Con sameAs
La IA entiende:
- Son todas la misma entidad
- Combina las señales de todas las fuentes
- Mayor confianza en la comprensión de entidad
Qué Plataformas Incluir
| Plataforma | ¿Incluir en sameAs? | Por Qué |
|---|---|---|
| Siempre | Alta autoridad, ampliamente rastreado | |
| Crunchbase | Siempre | Crítico para B2B/startups |
| Twitter/X | Siempre | Frecuentemente en datos de entrenamiento |
| Si activo | Útil para marcas consumidor | |
| G2/Capterra | Para SaaS | Importante para entidades de software |
| Wikipedia | Si existe | Mayor autoridad |
| GitHub | Si relevante | Para empresas tech |
Consistencia N-A-P: La Base
N-A-P significa Nombre, Dirección, Phone — la tríada básica de identidad. La inconsistencia aquí crea confusión de entidad.
El Problema de la Inconsistencia
| Fuente | Nombre de Empresa | Resultado |
|---|---|---|
| Sitio Web | AICarma Inc. | ❌ Confusión |
| AICarma | ❌ ¿Diferente? | |
| Crunchbase | AI Carma | ❌ ¿Tercera entidad? |
| G2 | AiCarma | ❌ ¿Cuarta entidad? |
Los sistemas IA pueden tratar estos como entidades diferentes, fragmentando tu autoridad.
La Auditoría N-A-P
- Lista todos los perfiles y directorios donde aparece tu marca
- Extrae el NAP exacto de cada uno
- Identifica inconsistencias
- Actualiza a la versión canónica en todas partes
Presencia en el Knowledge Graph: El Santo Grial
Si tu empresa aparece en el Knowledge Panel de Google cuando buscas su nombre, has logrado presencia significativa de entidad.
Cómo Obtener un Knowledge Panel
- Wikipedia: Si cumples los criterios de notoriedad, un artículo de Wikipedia activa panels
- Wikidata: Incluso sin Wikipedia, las entradas de Wikidata pueden impulsar panels
- Datos estructurados consistentes: Schema completo en tu sitio
- Menciones autorizadas: Cobertura de noticias, publicaciones principales
Midiendo la Fortaleza de la Entidad
Pruebas Directas
La Prueba de Descripción de ChatGPT: Pregunta: "Describe [Tu Empresa]"
- Precisa y detallada = Entidad fuerte
- Vaga o cautelosa = Entidad débil
- "No tengo información" = Apenas existe
La Prueba de Comparación: Pregunta: "Compara [Tu Empresa] con [Competidor]"
- Comparación detallada = Entidades fuertes
- Unilateral (solo competidor) = Tu entidad es más débil
- Atributos confusos = Contaminación de entidad
Indicadores Cuantitativos
| Métrica | Cómo Medir | Buena Señal |
|---|---|---|
| Knowledge Panel | Busca tu marca en Google | El panel aparece |
| Wikipedia | Busca en Wikipedia | El artículo existe |
| Wikidata | Busca en Wikidata | Entrada con propiedades |
| Volumen de Búsqueda de Marca | Google Search Console | Creciendo con el tiempo |
| Puntuación de Visibilidad IA | AICarma o pruebas manuales | Alta tasa de mención |
Corrigiendo la Contaminación de Entidad
La contaminación de entidad ocurre cuando la IA tiene información incorrecta sobre tu marca — productos equivocados, precios equivocados, fundadores equivocados, etc.
Causas Comunes
- Información desactualizada: Tus precios de 2019 aún están en datos de entrenamiento
- Confusión con competidores: Nombres similares causan mezcla de atributos
- Fuentes inconsistentes: Información conflictiva entre perfiles
- Errores en datos de entrenamiento: Errores en fuentes usadas para entrenar
La Solución: Inundación de Señales
No puedes borrar información incorrecta de los datos de entrenamiento de la IA. Pero puedes superarla con señales correctas:
- Actualiza todos los perfiles con información correcta
- Agrega Schema rico con datos verificados
- Obtén nueva cobertura que incluya información correcta
- Crea contenido FAQ dedicado abordando datos comúnmente alucinados
- Implementa llms.txt con información correcta curada
Prevención
- Audita todos los perfiles públicos trimestralmente
- Nunca dejes que la información quede obsoleta en ninguna plataforma
- Responde a información incorrecta en reseñas/menciones
- Monitorea las respuestas IA por desviaciones
FAQ
¿Necesito una página de Wikipedia?
Ayuda significativamente, pero no es requerida. Entradas de Wikidata, perfiles completos de Crunchbase y Schema fuerte pueden establecer presencia de entidad sin Wikipedia. Sin embargo, si cumples los criterios de notoriedad, un artículo de Wikipedia aumenta dramáticamente la presencia en el Knowledge Graph.
¿Cómo afecta el Entity SEO a la Búsqueda por Voz?
Los asistentes de voz (Siri, Alexa, Google Assistant) dependen fuertemente del Knowledge Graph. Cuando alguien pregunta "¿Quién fundó [Tu Empresa]?", la respuesta viene de los atributos de tu entidad, no de rankings de páginas web.
¿Puedo corregir una descripción de entidad "alucinada"?
Si la IA describe incorrectamente tu empresa, necesitas inundar el ecosistema con señales correctas. Actualiza todos los perfiles, implementa Schema detallado, obtén cobertura de prensa fresca con información correcta. Toma tiempo — 3-12 meses — para que nuevos ciclos de entrenamiento incorporen correcciones.
¿Qué pasa si mi empresa tiene un nombre común?
Este es un desafío de desambiguación de entidad. Las estrategias incluyen:
- Usar siempre descriptores ("Acme Software" no solo "Acme")
- Construir conexiones sameAs fuertes que creen una firma única
- Apuntar a combinaciones de atributos específicos que te diferencien
- Considerar evolución de marca si la confusión es severa
¿La presencia de entidad ayuda también al SEO tradicional?
Sí. Google usa cada vez más la comprensión de entidades en búsqueda tradicional. Los sitios con presencia de entidad fuerte:
- Más probable de obtener Knowledge Panels
- Mejor oportunidad de fragmentos destacados
- Señales E-E-A-T mejoradas
- Mejor rendimiento en consultas de marca