Los Schema o datos estructurados son una forma estandarizada de etiquetar y categorizar información en una página web, de manera que los motores de búsqueda como Google puedan comprender mejor la estructura y el contenido de las páginas. Schema.org es una iniciativa colaborativa fundada por Google, Microsoft, Yahoo y Yandex, que proporciona un vocabulario común para describir estos datos estructurados. Los datos estructurados ayudan a que los motores de búsqueda no solo indexen los datos, sino que también comprendan las relaciones y significados entre diferentes piezas de contenido.
¿Por qué son tan importantes?
Los datos estructurados son cruciales porque mejoran la visibilidad y la relevancia de las páginas web en los resultados de búsqueda. Cuando se implementan correctamente, estos datos pueden llevar a la aparición de «Rich Snippets» (fragmentos enriquecidos), «Knowledge Panels» (paneles de conocimiento) y otras formas de resultados enriquecidos en los SERPs(páginas de resultados de búsqueda). Esto, a su vez, puede incrementar la tasa de clics (CTR) y atraer más tráfico orgánico a tu sitio web.
Beneficios de los Datos Estructurados
- Mejor comprensión por parte de los motores de búsqueda: Facilita que los motores de búsqueda comprendan de qué trata tu página.
- Aumento en la visibilidad: Mejores posibilidades de aparecer en resultados enriquecidos, como reseñas y recetas.
- Mejora en la tasa de clics: Al ofrecer información más completa, es más probable que los usuarios hagan clic en tu enlace.
Tipos comunes de Schema (Con ejemplos de código)
Existen varios tipos de marcado de Schema que pueden ser implementados en tu sitio web dependiendo del contenido que deseas describir. Aquí hay algunos ejemplos comunes:
Marcado de Logotipo
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"url": "https://www.tuempresa.com",
"logo": "https://www.tuempresa.com/logo.png"
}
</script>Marcado de Negocios Locales
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "LocalBusiness",
"name": "Nombre de tu Negocio",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "Dirección de tu Negocio",
"addressLocality": "Ciudad",
"addressRegion": "Región",
"postalCode": "Código Postal",
"addressCountry": "País"
}
}
</script>Marcado de Reseñas
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Product",
"name": "Nombre del Producto",
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4.4",
"reviewCount": "89"
}
}
</script>Marcado de Sitelink
Los sitelinks no requieren un marcado específico, pero usar datos estructurados bien implementados ayuda a que los motores de búsqueda los generen automáticamente.
Marcado de Producto
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Product",
"name": "Nombre del Producto",
"image": "https://www.tuempresa.com/producto.jpg",
"description": "Descripción del producto",
"sku": "12345",
"offers": {
"@type": "Offer",
"priceCurrency": "USD",
"price": "99.99",
"itemCondition": "https://schema.org/NewCondition",
"availability": "https://schema.org/InStock"
}
}
</script>Formatos de Schema con ejemplos
Los datos estructurados pueden ser implementados en varios formatos, incluidos JSON-LD, Microdata, y RDFa. A continuación, se presentan ejemplos de cada uno.
JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data)
JSON-LD es el formato recomendado por Google y es más fácil de implementar y mantener.
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Person",
"name": "Kelly"
}
</script>Microdata
Microdata se incrusta directamente en el HTML y es más difícil de leer y mantener.
<div itemscope itemtype="https://schema.org/Person">
<span itemprop="name">Kelly</span>
</div>RDFa (Resource Description Framework in Attributes)
RDFa también se incrusta en el HTML y es más complejo, pero puede ser útil para aplicaciones extendidas.
<div vocab="https://schema.org/" typeof="Person">
<span property="name">Kelly</span>
</div>Relación con entidades y Knowledge Graph de Google
Los datos estructurados también juegan un papel fundamental en la construcción del Knowledge Graph de Google, una base de datos que almacena información sobre entidades y las relaciones entre ellas. Al utilizar datos estructurados, estás proporcionando a Google información clara y precisa sobre tu contenido, lo que facilita que este sea asociado con entidades específicas en el Knowledge Graph.
Consejos para Optimizar con Schema
- Usa JSON-LD: Es el formato recomendado y más fácil de mantener.
- Valida tu marcado: Utiliza herramientas como el Validador de esquema de Google para asegurarte de que no haya errores.
- Mantén tus datos actualizados: Revisa y actualiza regularmente los datos estructurados para reflejar cambios en tu contenido.
