GEO para EdTech: cómo lograr que la IA te cite
Las decisiones de formación pasan por la IA: «cómo ser analista», «mejor curso de Python», «vale la pena hacer X». Es casi-YMYL (carrera y dinero): los motores desconfían de las promesas, pero valoran la estructura, el marcado Course y la experiencia real.
Dónde pierdes las respuestas de IA
- La IA recomienda otros cursos y agregadores ante «qué curso elegir».
- Promesas como «un sueldo de $5.000/mes» sin datos ni pruebas bajan la confianza del motor.
- Sin marcado Course y sin el temario en HTML, el curso no se «ve» como una entidad.
Cómo la gente le pregunta a la IA
Checklist de GEO para este nicho
Schema Course/Offer con nombre, temario, formato, precio y proveedor.
Autores que ejercen, con credenciales (knowsAbout, hasCredential): señal de confianza en casi-YMYL.
Resultados concretos con datos (cuántos egresados, qué proyectos), sin promesas vacías.
Temario y preguntas frecuentes (duración, formato, inserción laboral) renderizados en el servidor, con FAQPage.
Reseñas y casos reales de egresados: los motores los citan ante «vale la pena».
¿Quieres esto para tu sitio, de principio a fin?
Preguntas frecuentes
¿Por qué las promesas de resultados perjudican?
En los temas casi-YMYL (carrera, dinero) los motores filtran con rigor: las afirmaciones sin respaldo de «sueldo X» bajan la confianza. Mejor resultados concretos con pruebas: esos se citan.
¿Qué implementar primero?
El marcado Course, perfiles expertos del profesorado y el temario en HTML con FAQ; luego pasa todo por el verificador GEO.