Cuando un modelo de IA no puede encontrar datos estructurados explícitos, induce los detalles de su negocio a partir de menciones dispersas, a veces conflictivas en la web - direcciones antiguas, horas desactualizadas, un antiguo número de teléfono recogido de una lista de directorios hace años. El esquema LocalBusiness and Organization, implementado correctamente como JSON-LD, elimina esa suposición declarando nombre, dirección, horas, área de servicio, rango de precios, fundador, y el mismoComo enlaces a perfiles verificados en un solo bloque autoritario un modelo puede analizar con certeza. La especificación corre profundamente: objetos de direcciones ancladas, geo-coordenadas, agregateRating, y relaciones de departamento o suborganización para multi-location casi todos tienen peso, pero sólo cuando los tipos y nomb
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Utilice LocalBusiness (o un subtipo más específico como Restaurant o ProfessionalService) si presta servicio a clientes en una ubicación física o en una zona de servicio definida.
No existe ninguna garantía, pero los datos estructurados precisos y bien formulados aumentan significativamente las probabilidades de que un modelo trate sus datos como auténticos, especialmente cuando se corroboran por la combinación de información en su Perfil de Negocios de Google y otras fuentes citadas.
También se omite a menudo o se deja incompleto. enlaza su esquema con perfiles externos verificados como su Perfil de Negocios de Google y cuentas sociales, lo que a menudo da a un modelo la confianza para tratar el resto de la marca como confiable.
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