Google adora los datos estructurados …y prefiere el sabor JSON-LD
Rafael Verde
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Los datos estructurados y el SEO: hablar el lenguaje de Google y las IA
¿Por qué son importantes los datos estructurados para el SEO?
Cuando publicamos una página web y la indexamos, los robots de buscadores como Google y de IA generativas como Claude y ChatGPT rastrean su contenido. Lo interpretan, pero a su manera. Lo que para nosotros es más importante o evidente no tiene por qué serlo para ellos.
Por ejemplo, en EspagnExport, el principal valor de la marca viene dada por nuestro perfil profesional como responsables: Pablo y Rafael. El robot nos reconocía como autores de artículos web como este, pero no “daba por hecho” que ademas somos quienes préstamos los servicios de la marca. Tampoco lo asociaba automáticamente con nuestras muestras de trabajo como el portfolio o nuestros perfiles de LinkedIn.
Asimismo, era importante comunicar sin ambigüedad que, aunque la empresa tiene ubicaciones físicas en Galicia y París, presta servicios en línea a empresas de todo el mundo hispanohablante y francófono.
Los datos estructurados son la forma más clara de decirle a Google y las IA cómo deben interpretar el contenido de tu sitio web.
Los datos estructurados categorizan el contenido de una página. Tú controlas lo que es importante en lo que publicas.
Los ‘rich snippets’ o fragmentos enriquecidos de la búsquedas
Si te fijas, al usar un buscador como Google, verás que no todos los resultados de búsqueda son iguales. Además del título y la descripción, Google puede mostrar más de 30 tipos de contenido enriquecido que según lo que se busque.
Aunque Google puede interpretar libremente el contenido, los datos estructurados son una herramienta prácticamente imprescindible para facilitarle el trabajo y que lo haga correctamente.
Contenidos enriquecidos más frecuentes:
- Reseñas verificadas de la empresa
- Negocios locales
- Preguntas frecuentes, respondidas por fuentes de autoridad
- Recetas de cocina
- Productos de comercio electrónico
¿Los datos estructurados me pueden servir para las IAs?
Sí. Los datos estructurados ayudan a que tu web sea más fácil de entender, no solo para Google, sino también para ChatGPT, Claude y otras IAs que visiten tu sitio web. Por ello, aunque las inteligencias artificiales pueden interpretar el contenido por sí mismas, utilizar los datos estructurados les facilita identificar con mayor claridad elementos como tus productos, tu empresa y tus servicios.
¿Por dónde empezar?
Para ofrecer un marco común se creó el vocabulario Schema.org. Esta comunidad fue creada con el apoyo de Google, Yahoo, Microsoft y Yandex, con el objetivo de crear una terminología común y facilitar el trabajo de los webmasters y desarrolladores.
Schema.org
¿Qué es Schema.org?
Las páginas web utilizan el lenguaje de marcado HTML, le indican al navegador cómo mostrar la información. Por ejemplo, <h1>Avatar</h1> le indica al navegador que el texto "Avatar" es un título de rango h1. Sin embargo, la etiqueta HTML no proporciona información sobre el significado de esa cadena de texto: En efecto, "Avatar" podría referise a una foto de perfil, o también a la famosa película de James Cameron!
Para resolver este problema, Schema.org pone a nuestra disposición una colección de vocabularios compartidos que podemos utilizar para marcar nuestros contenidos de manera que los motores de búsqueda, y sobre todo las IAs, puedan entenderlas.
Schema.org se ha convertido en el vocabulario estándar de facto para etiquetar datos para buscadores e IAs. Es utilizado y reconocido por Google y la mayoría de los demás motores de búsqueda.
¿En qué consiste el vocabulario de Schema?
En Schema.org, encontrarás una lista completa de todos los tipos de objetos que se pueden describir. Schema.org utiliza un sistema de herencia para estos tipos de objetos. Es decir que tenemos un objeto de base que es "Thing" (“Cosa”) que, a su vez, se subdivide en otros objetos.
Estos objetos se subdividen, por ejemplo una organización tiene como subdivisiones una aerolínea (Airline), una corporación (Corporation) o un negocio local (LocalBusiness).
Cada uno de estos tipos de objetos tiene sus propiedades. Por ejemplo, una organización tendrá un nombre legal (legalName), un logo (logo) o un eslogan (slogan). También podrá tener otros objetos como propiedades, como por ejemplo unos empleados que serán cosas de tipo persona (Person) para una organización.
¿Cuántos tipos de propiedades se utilizan?
Algunas propiedades son simples pares clave/valor, como el nombre de una tienda online. Otras pueden ser más complejas, como las referencias a otros objetos, como los productos que tiene en venta.
¿Cuántos schemas se utilizan en una página web?
Una página web puede albergar múltiples objetos schema.org, relacionados o no.
Por ejemplo, una página puede contener un artículo sobre un tipo de producto, un vídeo tutorial sobre el uso del mismo y una apartado de oferta especial. También puede haber otros elementos que no formen parte del artículo, como por ejemplo información sobre puntos de venta de la empresa.
*Dado que no hay límite en el número de objetos que se pueden describir, existe la propiedad mainEntityOfPage, que se puede usar para indicar qué “cosa” es el principal de la página.*
¿Cómo se utiliza Schema.org en una web?
El vocabulario de Schema.org se utiliza junto con los formatos Microdata, RDFa o JSON-LD para agregar la información al contenido de nuestra web.
¿Qué son Microdata, RDFa y JSON-LD?
Hay tres métodos principales para representarlas en una página web: RDFa, Microdata y JSON-LD.
RDFa y Microdata envuelven los elementos individuales en el marcado HTML de la página web con información de identificación.
JSON-LD crea una array JSON con toda la información de Schema.org y lo coloca en un tag <script> en la cabecera de la página.
RDFa
<div vocab="http://schema.org/" typeof="Article">
<h2 property="name">Exportar a Francia</h2>
<span property="author">Rafael Verde</span>
</div>MicroData
<div itemscope itemtype="http://schema.org/Article">
<h2 itemprop="name">Vendre en Espagne</h2>
<span itemprop="author">Pablo González</span>
</div>JSON-LD
{
"@context": "http://schema.org",
"@type": "Article",
"author": "Rafael Verde",
"name": "MERCOSUR"
}¿Cuál se recomienda utilizar?
A nivel de código, Microdata y RDFa pueden añadir cierta complejidad al marcado de la página y ser menos legibles. JSON-LD es más legible, pero genera duplicación de datos.
Aunque todas son válidas, Google recomienda usar JSON-LD para los datos estructurados, ya que es la solución más sencilla de implementar y mantener.
Los datos estructurados y Google
¿Basta con basarme en Schema.org para Google?
Si, pero ten en cuenta que aunque Google se basa en schema.org, hay más atributos en schema.org que los que realmente utiliza Google.
Para mejorar tu aparición en Google, es importante incluir todas las propiedades obligatorias que ellos solicitan específicamente.
FAQ’s
¿Qué formato de datos enriquecido es el mejor?
Google admite tres tipos de formato: JSON-LD, Microdatos y RDFa; Se recomienda JSON-LD.
¿Cuántas propiedades hay que incluir en una URL?
Marca solo lo que tenga sentido y sea relevante. ¡Ojo!, marca solo contenido visible para los usuarios.
¿Cómo asegurarme de que Google detecta mis datos estructurados?
Google ofrece una herramienta de validación donde puedes pegar tu URL para ver cómo interpretan tus datos.