Si has implementado el schema LocalBusiness en Taiwán y los motores de IA siguen sin mencionar tu negocio, probablemente el problema no esté en el código, sino en la falta de coherencia entre los datos. Cuando alguien pregunta a Perplexity o ChatGPT «¿Qué dentistas recomiendan en el distrito de Xinyi, Taipéi?», la IA contrasta primero el nombre, la dirección y el teléfono del sitio web con el Perfil de Empresa de Google, los mapas y los directorios sectoriales. Si encuentra tres versiones distintas, tenderá a omitir el negocio antes que intentar adivinar cuál es la correcta. Por eso, lo que realmente determina si una empresa puede aparecer como fuente es la coherencia del NAP —nombre, dirección y teléfono—. La sintaxis del schema se limita a presentar esos datos en un formato legible por máquinas. En este artículo seguiremos el orden de implementación: elegir el tipo, completar la dirección, definir los horarios y, por último, unificar el NAP en todas las plataformas.
Por qué los motores de IA son especialmente sensibles a LocalBusiness
Para responder consultas locales, un motor de IA necesita datos que pueda extraer sin ambigüedad: dónde está el establecimiento, si está abierto en ese momento y cuál es su teléfono. Las direcciones chinas no siempre son fáciles de interpretar para una máquina. «N.º 7, sección 5, Xinyi Road, ciudad de Taipéi» y «N.º 7, sección 5, Xinyi Road, distrito de Xinyi, ciudad de Taipéi» representan el mismo lugar para una persona, pero un modelo de extracción puede tratarlas como dos entidades distintas. El schema LocalBusiness separa y etiqueta esta información mediante campos fijos. Es casi como entregar la respuesta directamente al motor y ahorrarle el trabajo de inferirla y contrastarla. Cuanto menos tenga que adivinar, más probable será que incluya el negocio en su respuesta.
Paso 1: elige el @type adecuado; no uses LocalBusiness para todo
Schema.org ofrece decenas de subtipos de LocalBusiness. Cuanto más específico sea el tipo, mejor entenderá el motor a qué se dedica la empresa. Etiquetar un despacho contable como LocalBusiness es válido de forma general, pero usar AccountingService aporta mucha más precisión cuando la IA debe decidir si se trata del servicio profesional que busca el usuario. Empieza por localizar el subtipo más cercano a la actividad del negocio. Si no existe ninguno adecuado, sube un nivel y utiliza un tipo genérico.
- Restaurantes y cafeterías: Restaurant, CafeOrCoffeeShop
- Dentistas y clínicas: Dentist, MedicalClinic
- Abogados y agentes inmobiliarios: Attorney, LegalService
- Despachos de contabilidad y teneduría de libros: AccountingService
- Comercios minoristas: Store, con subtipos como ClothingStore, HardwareStore, etc.
- Centros de belleza y peluquerías: BeautySalon, HairSalon
- Utiliza el tipo genérico LocalBusiness únicamente cuando no exista un subtipo correspondiente.
Campo de dirección: cómo trasladar las divisiones administrativas de Taiwán a PostalAddress
La dirección es el campo que más errores concentra. PostalAddress tiene una estructura fija y la jerarquía administrativa de Taiwán debe distribuirse campo por campo. No introduzcas la dirección completa en streetAddress: si lo haces, el motor no podrá extraer correctamente el condado, la ciudad ni el distrito administrativo.
- addressCountry: introduce el código de país «TW», no «Taiwan» ni «Taiwán»
- addressRegion: municipio especial o condado, por ejemplo, «Taipei City» o «New Taipei City»
- addressLocality: distrito o municipio, por ejemplo, «Xinyi District»
- streetAddress: vía, sección, callejón y número, por ejemplo, «No. 7, Section 5, Xinyi Road»
- postalCode: código postal de 3+3 dígitos, por ejemplo, «110011»
- geo: latitud y longitud; las coordenadas deben coincidir con la ubicación del marcador en Google Maps
Horarios: cómo utilizar openingHoursSpecification sin cometer errores
OpeningHoursSpecification define el horario comercial, dayOfWeek identifica los días correspondientes a cada franja y opens y closes indican las horas en formato de 24 horas, con la notación HH:MM. Si un establecimiento cierra al mediodía, no indiques un horario continuo de 09:00 a 21:00: divídelo en dos franjas —por ejemplo, de 11:00 a 14:00 y de 17:00 a 21:00—. De lo contrario, la IA podría decir al usuario que el negocio está abierto a las 3 p. m. Si permanece cerrado un día festivo, no incluyas ese día. Para un negocio abierto las 24 horas, introduce 00:00 tanto en opens como en closes. Los cambios temporales por el Año Nuevo lunar o los festivos nacionales deben registrarse con specialOpeningHoursSpecification y el intervalo de fechas correspondiente; es más seguro que modificar directamente el horario principal. Después, sincroniza el cambio con los horarios especiales del Perfil de Empresa de Google. Ambas fuentes deben mostrar exactamente la misma información.
Coherencia del NAP: el schema es solo uno de los puntos de referencia
Por impecable que sea el schema, todo el trabajo pierde valor si el resto de las fuentes no coincide. El nombre, la dirección y el teléfono deben escribirse exactamente igual en cada plataforma, incluidos la puntuación y el formato. El teléfono suele ser el dato más problemático: el sitio web oficial muestra «02-1234-5678», la página de empresa en Google usa «(02)12345678» y el schema contiene «+886-2-1234-5678». Para una persona, los tres formatos funcionan; para una máquina, pueden ser tres datos distintos. En los datos estructurados recomendamos utilizar siempre el formato E.164 «+886212345678». La versión visible para las personas puede maquetarse por separado, pero el schema debe contener un único formato.
- Perfil de Empresa de Google
- Schema, pie de página y página de contacto del sitio web oficial
- Páginas de empresa en Facebook e Instagram
- Apple Maps y otras plataformas de navegación
- Directorios sectoriales y guías locales de empresas
Cuando auditamos los sitios web locales de nuestros clientes, el fallo más habitual no es la ausencia del schema, sino encontrar el mismo teléfono escrito de cuatro maneras en cuatro plataformas. Para un motor de IA, no se trata de un solo establecimiento, sino de cuatro que se parecen mucho.— Tenten GEO audit notes
Lista de comprobación antes de publicar
- Utiliza la prueba de resultados enriquecidos de Google para confirmar que el schema puede analizarse y no contiene errores.
- Comprueba la sintaxis de cada campo con Schema Markup Validator.
- Copia literalmente el NAP del schema junto al Perfil de Empresa de Google y compáralos para detectar cualquier diferencia.
- Formula una consulta local directamente a un motor de IA y comprueba si responde con la dirección y los horarios correctos.
- Revísalo periódicamente después de publicarlo. Si cambia la dirección o el teléfono, sincroniza todas las plataformas.
La dificultad del schema LocalBusiness nunca ha estado en ese fragmento de JSON-LD, sino en mantener a lo largo del tiempo la coherencia de unos datos repartidos entre una docena de plataformas. Si no sabes cuántos establecimientos distintos parecen representar tu NAP y tus datos estructurados a ojos de un motor de IA, la auditoría GEO de 30 días de Tenten GEO permite localizar todas esas discrepancias de una vez. Si prefieres obtener primero una orientación rápida, también puedes solicitar un diagnóstico GEO de 30 minutos. Utilizaremos la dirección real de tu sitio web para ejecutar una consulta local.
