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Un grafo de conocimiento es una gran colección de hechos sobre cosas del mundo y las relaciones entre ellas. En lugar de palabras en una página, almacena entidades, como personas, empresas, lugares y productos, junto con sus propiedades y conexiones. «Jaguar» puede ser un animal, una marca de coches o un equipo deportivo, y el grafo de conocimiento ayuda a un sistema a distinguir esos significados.
El más conocido es el Knowledge Graph de Google, cuyos resultados ves en el panel de conocimiento junto a los resultados de búsqueda. Pero otros grandes actores también construyen sus propias bases de conocimiento, y fuentes abiertas como Wikidata sirven de referencia compartida.
En esencia, un grafo de conocimiento se compone de tres elementos: una entidad, una propiedad y un valor. Por ejemplo: una ficticia «Panadería La Espiga» es del tipo «panadería», está en «Valladolid» y vende «pan de masa madre». Cada uno de esos valores puede ser a su vez una entidad con sus propias relaciones. Así surge una red en la que un buscador no solo reconoce texto, sino que también entiende de qué trata ese texto.
Google obtiene esos hechos de distintas fuentes: bases de datos públicas, webs fiables, perfiles de empresa y datos estructurados. Google no revela del todo qué fuentes exactamente ni cuánto pesan. Lo que sí está claro es que la información que se repite igual en varios lugares independientes se incorpora más fácilmente como hecho fiable que una afirmación aislada en una sola web.
Si tu empresa se reconoce como una entidad clara, un buscador puede vincularte mejor a las búsquedas adecuadas, distinguir tu nombre de otros parecidos y mostrar tus datos correctamente. Esto es especialmente importante para las búsquedas de marca: quien busca el nombre de tu empresa quiere ver enseguida la información correcta.
Los modelos de lenguaje detrás de ChatGPT, Gemini y otros asistentes aprenden de enormes cantidades de texto y a menudo lo complementan con resultados de búsqueda. Un LLM no funciona igual que un grafo de conocimiento, pero ambos se benefician de una información coherente e inequívoca sobre tu empresa. En AI Overviews, Google combina sus modelos de lenguaje con sus propios sistemas de búsqueda, en los que la información sobre entidades tiene un papel. Cuantas más fuentes cuenten la misma historia sobre quién eres y qué haces, menor es el riesgo de confusión en las respuestas de IA. Esa es una idea central del GEO.
Una empresa de tejados de León con el mismo nombre que una empresa de Argentina, por ejemplo, tiene todo el interés en que los buscadores distingan ambas. Unos datos coherentes y un enfoque regional claro ayudan a conseguirlo. En la plataforma de visibilidad en buscadores y sistemas de IA ves cómo se reconoce hoy a tu empresa y dónde la información sobre ti aún no coincide.
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