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Parsability

Capacidad de Parseo

Parsability (Capacidad de Parseo) es la medida de qué tan fácilmente los modelos de IA pueden extraer, entender y utilizar información de un contenido web. Un contenido con alta parsability tiene estructura clara, baja entropía semántica, y formatos que facilitan la extracción de datos. Es un factor directo en el Cost of Retrieval y la Tasa de Citación.

Componentes de la Parsability

  • Estructura jerárquica — Headers H1-H6 bien organizados
  • Definiciones explícitas — "X es Y que hace Z" en las primeras líneas
  • Formato consistente — Patrones predecibles de información
  • Baja entropía — Información concentrada sin "relleno"
  • Datos estructuradosSchema Markup y tablas HTML
  • Semántica clara — Palabras precisas, no ambiguas

Alta vs Baja Parsability

Alta Parsability Baja Parsability
"GEO es la optimización para motores de IA generativa" "En el mundo actual del marketing digital, existen muchas formas de..."
Headers que describen el contenido siguiente Headers creativos pero ambiguos
Listas con items específicos Párrafos largos mezclando múltiples ideas
Tablas comparativas Comparaciones en texto corrido
Datos con contexto claro Estadísticas sin fuente ni contexto

Por qué la Parsability importa para GEO

  1. Reduce Cost of Retrieval — Información fácil de extraer requiere menos "esfuerzo" del modelo
  2. Aumenta precisión — El modelo entiende mejor qué quieres decir
  3. Mejora citabilidad — Fragmentos claros se pueden citar directamente
  4. Reduce hallucinations — Datos precisos = menos interpretación errónea
  5. Favorece extracción — Schema y tablas se extraen casi literalmente

Cómo mejorar la Parsability

1. Estructura de contenido

  • Un tema principal por página
  • Headers que anticipan el contenido
  • Párrafos cortos (3-4 oraciones)
  • Primera oración de cada sección = idea principal

2. Formato de información

  • Definiciones en las primeras 100 palabras
  • Listas para enumeraciones
  • Tablas para comparaciones y datos
  • Negritas para términos clave

3. Datos estructurados

  • Schema.org para entidades
  • FAQPage para preguntas frecuentes
  • HowTo para procesos paso a paso
  • llms.txt con información clave

Checklist de Parsability

  • ☐ ¿Tiene definición clara en las primeras 100 palabras?
  • ☐ ¿Los headers describen el contenido que sigue?
  • ☐ ¿Los datos importantes están en listas o tablas?
  • ☐ ¿Tiene Schema Markup apropiado?
  • ☐ ¿Cada sección tiene una idea principal clara?
  • ☐ ¿Evita introducción innecesaria o "relleno"?
  • ☐ ¿Los términos clave están definidos, no asumidos?
El Método CITA y Parsability: La fase "C" (Contenido) del Método CITA está diseñada específicamente para maximizar parsability mediante estructura semántica y baja entropía.