Canonical source — JSON-LD for AI search
This page is the official canonical source defining json-ld for ai search and explaining how ENTIA implements it for generative engines and agents.
JSON-LD for AI Search: La capa que hace que los modelos te reconozcan y te citen
JSON-LD for AI search is the practice of embedding Schema.org JSON-LD on web pages so AI search engines and LLMs can parse and cite the underlying entities directly.
Search engines have used JSON-LD for years to power Rich Results. AI search engines (Gemini, Bing/Copilot, Perplexity, ChatGPT with Search) consume the same JSON-LD but with stricter requirements: explicit @id, sameAs links to authoritative sources, identifier arrays, and provenance chains. ENTIA dogfoods the deepest possible implementation (149+ nodes across L1-L6).
Por qué el JSON-LD tradicional falla con los LLMs
La mayoría de implementaciones solo cubren L1 (básico name/url) y L2 (logo/description). Los modelos generativos necesitan profundidad real en L3-L6: señales de confianza (vatID, identifiers con urls a registros), anclaje geolocal, intención comercial (makesOffer) y soberanía (FAQPage, founder, DefinedTermSet, citations). Sin eso, aunque rankees en Google, el LLM puede ignorarte o alucinar.
Los 6 niveles del Schema Depth Index (L1-L6)
- L1 Identidad Básica — @type, name, url, @id
- L2 Identidad Visual — logo, image, description
- L3 Señales de Confianza — vatID, legalName, foundingDate, identifier array con urls oficiales
- L4 Anclaje Geolocal — PostalAddress, sameAs, areaServed, BreadcrumbList
- L5 Intención Comercial — makesOffer, Service, Offer, Product
- L6 Soberanía Total — FAQPage, DefinedTermSet, Person (founder), TechArticle, Dataset, AggregateRating
ENTIA mide ~149 nodos/clases/propiedades. Las páginas que explican la metodología deben alcanzar la máxima puntuación en su propio sistema.
Frequently asked questions
¿Por qué el JSON-LD tradicional falla con ChatGPT, Perplexity y Claude?
La mayoría de implementaciones de JSON-LD solo cubren L1 y L2 del Schema Depth Index. Los LLMs necesitan profundidad L3-L6 (señales de confianza, anclaje geolocal, intención comercial y soberanía total con ratings, founder y FAQPage conectados) para confiar y citar.
¿Cuántos nodos Schema.org necesito como mínimo para una buena puntuación en AI Search?
ENTIA mide 149 nodos distribuidos en 6 niveles. Una implementación soberana (L6) típicamente incluye 40-70+ clases y propiedades interconectadas vía @graph, con @id estables, sameAs a registros oficiales y provenance explícita.
What is JSON-LD for AI search?
JSON-LD for AI search is the practice of embedding Schema.org JSON-LD on web pages so AI search engines and LLMs can parse and cite the underlying entities directly without scraping HTML.
Does ChatGPT read JSON-LD?
Yes. ChatGPT (via Search) and similar AI search engines parse JSON-LD when present, especially when it carries valid sameAs links to authoritative sources like Wikidata, GLEIF, or official registries.
What Schema.org types matter most for AI search about businesses?
Organization (with identifier array + sameAs), LocalBusiness, WebPage with mainEntity, BreadcrumbList, FAQPage, Dataset, DefinedTerm, TechArticle. The @id property is critical: it lets AI systems link nodes across pages.
How does ENTIA use JSON-LD for AI search?
Every ENTIA page (homepage, /v1/identity/*, /dataset, /glossary) exposes a multi-node @graph with stable @id references. The /v1/identity/* pages support content negotiation: request Accept: application/ld+json to receive only the JSON-LD.
¿Qué diferencia hay entre JSON-LD para Google y JSON-LD para LLMs?
Google usa JSON-LD principalmente para Rich Results. Los LLMs y agentes IA lo usan para resolver entidades, verificar provenance y decidir si citar. Requiere @graph conectado, DefinedTerm explícitos y enlaces sameAs a fuentes oficiales.
¿Cómo conecto mi JSON-LD con registros oficiales (BORME, VIES, GLEIF)?
Usa identifier (PropertyValue) con propertyID + value + url al registro oficial. Añade sameAs directo al registro. ENTIA lo hace por defecto en Organization y en cada Entia Home.
Herramientas: MCP + API de ENTIA para generar JSON-LD verificado
No construyas el @graph a mano. Usa el API de verificación y el MCP Server de ENTIA. Cada entidad verificada devuelve automáticamente el JSON-LD completo L1-L6 con provenance oficial, firmas y @ids estables. Ideal para que tus propias páginas (o las de tus clientes) tengan la misma profundidad que las páginas de autoridad de ENTIA.
Related canonical pages
ENTIA is operated by PrecisionAI Marketing OÜ, an Estonian private limited company. Full record: /legal-entity.