Un nuevo protocolo de código abierto de Microsoft podría transformar la forma en que los usuarios interactúan con los sitios web—y cómo estos responden.

Anunciado en la conferencia Build 2025, NLWeb (Natural Language Web) marca un paso hacia experiencias web más conversacionales. En lugar de hacer clic entre capas de navegación, los usuarios pronto podrán hacer preguntas en lenguaje natural directamente en el sitio de una marca—no a través de un chatbot de terceros—y recibir respuestas relevantes y personalizadas.

No se trata solo de una nueva forma de buscar; es una posible redefinición de cómo se construyen, optimizan y miden los sitios web. NLWeb se basa en estándares web existentes, pero amplía su funcionalidad de una manera que podría cambiar cómo las personas y los agentes de IA acceden al contenido.

En este artículo, desglosamos qué es NLWeb, cómo funciona y por qué es importante. También exploramos las implicaciones para el SEO, la experiencia del usuario, las analíticas y qué deberían comenzar a hacer las empresas hoy mismo para prepararse para lo que viene.

Una interfaz de lenguaje natural para cualquier sitio web

NLWeb, abreviatura de Natural Language Web, es un protocolo de código abierto introducido por Microsoft. Su objetivo es permitir que los sitios web soporten consultas en lenguaje natural, transformando contenido estático en algo que usuarios y agentes de IA puedan buscar e interactuar de forma conversacional.

A diferencia de los menús de navegación tradicionales o de las búsquedas por palabras clave, NLWeb permite a los usuarios escribir o enunciar preguntas completas directamente en un sitio web. Las respuestas se generan a partir del contenido estructurado del sitio, incluyendo el marcado de Schema.org, mapas del sitio y feeds RSS. Es decir, aprovecha el contenido que muchos sitios ya tienen, pero añade una nueva forma de acceder a él mediante un lenguaje más cotidiano.

La verdadera innovación está en cómo este modelo trata a un sitio web. Con NLWeb, un sitio deja de ser solo un destino para explorar. Se convierte en una fuente de información que puede ser consultada de forma programática, tanto por personas como por sistemas de IA. Estos agentes de IA ahora pueden descubrir e interpretar contenido web usando los mismos protocolos que los usuarios humanos.

Esto posiciona a NLWeb como algo más que una mejora de UX. Es un paso hacia una web más interactiva e inteligente, donde el contenido estructurado se convierte en la base de experiencias digitales más ricas e intuitivas.

¿Cómo funciona NLWeb en la práctica?

NLWeb se basa en un nuevo marco llamado Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, por sus siglas en inglés). Este protocolo conecta contenido web estructurado con grandes modelos de lenguaje, permitiendo que tanto personas como agentes de IA interactúen con un sitio usando lenguaje natural.

Una función clave del MCP es el endpoint de “ask”, una ubicación específica en el sitio donde se pueden enviar e interpretar consultas. En lugar de esperar a ser indexado por motores de búsqueda, el contenido del sitio se vuelve accesible en tiempo real, permitiendo a los modelos de IA recuperar información precisa a partir de la metadata y estructura existentes.

El MCP está diseñado para ser abierto y flexible. Funciona con una variedad de sistemas de IA, incluyendo modelos de OpenAI, Google y Anthropic, sin depender de un proveedor específico. Esta flexibilidad permite a los sitios web formar parte de un ecosistema más amplio y en evolución. Para las empresas, esto significa mayor visibilidad potencial. El contenido puede ser accesible no solo a través de motores de búsqueda tradicionales, sino también me

Qué significa NLWeb para el SEO

Los datos estructurados han sido durante mucho tiempo una base clave para el SEO. Ayudan a los motores de búsqueda a comprender lo que hay en una página y con frecuencia habilitan resultados enriquecidos, como listados de productos, vistas previas de eventos o recetas. Con NLWeb, esos mismos datos estructurados juegan un papel aún más importante—no solo ayudan a clasificar sitios en búsquedas, sino que los hacen legibles y útiles para agentes de IA y modelos conversacionales.

Al implementar un endpoint de NLWeb, un sitio permite que herramientas impulsadas por modelos de lenguaje interactúen directamente con su contenido estructurado. Estos modelos dependen en gran medida de información estructurada para interpretar y responder con precisión a las consultas. Cuanto mejor organizada esté la metadata, más probable será que el sitio proporcione respuestas claras y relevantes.

Esto aumenta la presión sobre el SEO técnico para garantizar que el marcado (markup) esté implementado de manera coherente y sea fácil de interpretar. Tipos de contenido como recetas, especificaciones de productos, preguntas frecuentes o guías paso a paso deben estar completamente marcadas con Schema.org u otros estándares. Evitar soluciones que dependan de JavaScript para inyectar el esquema es clave, ya que pueden impedir que los modelos procesen la información adecuadamente.

NLWeb también cambia la idea de visibilidad. En lugar de optimizar solo para los SERPs tradicionales, los equipos deberán pensar cómo se descubre y entiende el contenido en esta nueva capa de la web centrada en IA. Es una visión más amplia del SEO, que requiere precisión, estructura y colaboración entre contenido, desarrollo y equipos técnicos.

Cómo NLWeb cambia la experiencia del usuario

NLWeb introduce una nueva forma para que los usuarios interactúen con sitios web, pasando de clics estructurados a conversaciones abiertas. Como resultado, es posible que los patrones familiares de navegación, engagement y medición comiencen a evolucionar.

En lugar de navegar por menús, los usuarios podrán hacer preguntas específicas o complejas en lenguaje natural. Esto hace que la experiencia sea más fluida y personalizada. Este cambio pone presión sobre el diseño UX para priorizar la accesibilidad, el contenido modular y una arquitectura de la información clara que soporte recorridos no lineales.

El rendimiento también podría verse afectado. Las respuestas en tiempo real, especialmente las impulsadas por modelos de lenguaje o búsqueda semántica, introducen procesamiento adicional. Esto puede impactar los tiempos de carga y la capacidad de respuesta, factores clave en la experiencia del usuario.

Finalmente, las métricas tradicionales de engagement podrían no reflejar cómo los usuarios interactúan en un entorno conversacional. Los equipos de UX y analítica deberán considerar nuevos indicadores, como la profundidad de las consultas o la coherencia de los flujos conversacionales, para entender el comportamiento de los usuarios.

Estos cambios no ocurrirán de la noche a la mañana, pero sí apuntan hacia un modelo más adaptativo y centrado en la intención en el diseño UX y la experiencia digital.

¿Qué deben hacer las marcas ahora?

Businesses don’t need to overhaul everything immediately, but there are clear steps they can take now to prepare for what’s coming—especially across content, infrastructure, and Las empresas no necesitan reinventar todo de inmediato, pero hay pasos claros que pueden tomar hoy para prepararse—especialmente en cuanto a contenido, infraestructura y medición.

• Empieza por tus datos estructurados. Audita el esquema, los mapas del sitio y los feeds RSS para asegurarte de que estén completos, sean precisos y completamente accesibles para los modelos de IA. Evita implementaciones dependientes de JavaScript y asegúrate de que los tipos de contenido de alto valor—como productos, recetas, preguntas frecuentes o páginas de ubicación—estén totalmente marcados.
• Evalúa si tu contenido está listo para presentarse en un formato conversacional. Piensa más allá de las palabras clave: ¿la información está bien organizada?, ¿responde las  preguntas con claridad?, ¿el contenido es modular?
• Los equipos técnicos deberían explorar lo que implicaría implementar un endpoint de “ask”. Aunque no todas las empresas lo necesitarán de inmediato, entender el protocolo y seguir su adopción permitirá anticiparse.

Por último, alinea tus estrategias de UX y analítica. Define qué significa el éxito en una experiencia basada en consultas y empieza a identificar nuevas métricas que reflejen la intención y profundidad de interacción, no solo clics.

Estos primeros pasos mejorarán el rendimiento de tu sitio hoy y lo mantendrán relevante a medida que evoluciona la web.