Se dice que van a ser importantes para el futuro de Internet, pero tú puedes sacarles partido desde hoy. En este artículo vamos a hablar de los desconocidos y valiosos datos estructurados, un recurso de SEO técnico que puede transformar tus resultados en Google. ¡No pierdas detalle!
¿Qué son los datos estructurados?
Son etiquetas de código que insertamos adicionalmente en nuestras páginas con información extra para los buscadores. Esta información extra ayuda a los motores de búsqueda a entender y clasificar mejor nuestros contenidos.
Y sí: los datos estructurados permiten mejorar la apariencia de nuestras páginas en los resultados de búsqueda. Hablamos de los famosos rich snippets o fragmentos enriquecidos, como el que puedes ver aquí abajo.
En este artículo aprenderemos cómo se consiguen los ansiados rich snippets, pero eso será un poco más adelante: antes tenemos que entender cuál es la función de los datos estructurados y cómo implementarlos siguiendo las directrices de Google.
¿Por qué usamos datos estructurados?
Los datos estructurados son necesarios porque los buscadores, a pesar de invertir millones en mejorar sus algoritmos de búsqueda, no dejan de ser robots con limitaciones. Y la semántica, el significado de las palabras, es uno de sus puntos débiles.
A día de hoy los buscadores pueden entender que una palabra guarda relación con una serie de búsquedas, pero desconocen su significado y esto les impide mostrar resultados más relevantes. Lo entenderás mejor con esta explicación:
Las etiquetas HTML determinan cómo se visualizan los contenidos de una página en el navegador. La etiqueta <h1>Avatar</h1> ordena al navegador mostrar el texto “Avatar” como un encabezado h1, pero no proporciona ninguna información sobre el significado de “Avatar”, que podría ser una película de animación o una imagen de perfil.
Vamos, que los buscadores son capaces de memorizar todo el contenido de Internet y recitártelo del derecho y del revés, pero luego van y te suspenden un examen de Lenguaje de primero de Primaria.
Así son las cosas: estos chicos (Google, Bing, Yandex…), a los que todo el mundo toma por empollones, necesitan clases de refuerzo. Para que hagan mejor su trabajo, hay que enseñarles que las palabras que leen a diario hacen referencia a objetos, lugares, acciones, personas…
Y tú y yo, como webmasters, podemos convertirnos en sus profesores particulares. Lo bueno es que no necesitaremos ninguna pizarra, y el “libro de estudio” será nuestro propio sitio web.
¡Que empiece la lección!
El vocabulario Schema
Si queremos enseñar a los buscadores qué significan nuestros contenidos, debemos etiquetarlos utilizando un vocabulario que ellos puedan entender. Aquí entra en acción Schema.org.
Schema.org es un proyecto colaborativo de Google, Bing, Yahoo y Yandex. Su finalidad es mejorar Internet logrando que los buscadores ofrezcan mejores resultados a los usuarios.
Y para conseguirlo, Schema.org promueve un vocabulario de datos estructurados. Este vocabulario tiene más de 600 “schemas” con los que identificar eventos, lugares, artículos, negocios, recetas, productos, precios, reseñas…
A nivel técnico, los schemas siguen una jerarquía: se clasifican en tipos (type) a los que se les puede asociar una serie de propiedades (property). Por ejemplo, al schema del tipo “negocio local” (LocalBusiness), le podemos asociar propiedades de dirección, horario de apertura, teléfono, logotipo…
El vocabulario Schema.org es una tecnología para potenciar la «web semántica», una Internet más inteligente que entienda sus propios contenidos.
Si te ha entrado curiosidad, entra en Schema.org, navega hasta “Schemas” y elige si quieres visualizar todos los schemas en una sola página (locura máxima) o un tipo por página. Al final de cada página encontrarás ejemplos de implementación:
Y precisamente de eso vamos a hablar ahora: de cómo implementar los datos estructurados en nuestro sitio web. ¡Sigue leyendo que llegamos al cogollo!
El marcado de datos
Este concepto suena muy técnico, pero no hay que asustarse. Marcar datos es indicar a los buscadores qué son los diferentes elementos de una página: una persona, una fecha, un producto, una puntuación, etc.
Efectivamente, los datos estructurados se implementan a través del marcado de datos (¡tachán!).
Existen 3 métodos para macar datos, llamados lenguajes de marcado de datos: JSON-LD, RDFa y microdatos. Vamos a ver cómo se utiliza cada uno y después revisaremos las recomendaciones de Google.
Marcado de datos con JSON-LD
El marcado de datos mediante JSON-LD es el método recomendado por Google, y también el más sencillo: solo requiere añadir una etiqueta a la página. Hablamos de una etiqueta <script> que contiene los datos estructurados.
En este ejemplo de marcado de datos mediante JSON-LD identificamos datos sobre la película «Joker» utilizando el vocabulario de Schema.org (tipos «Movie» y «Person» con propiedades «name», «image» y «actor»).
<script type="application/ld+json">
{
"@context" : "http://schema.org",
"@type" : "Movie",
"name" : "Joker",
"image" : "https://ejemplo.com/joker.jpg",
"actor" : {
"@type" : "Person",
"name" : "Joaquin Phoenix"
}
}
</script>
Este script podría ir en cualquier parte del <body> o incluso en el <head> de la página, y sería una etiqueta invisible para los usuarios. Si usas WordPress, bastaría con pegarlo en la pestaña HTML del editor de tu página o entrada.
Ya ves que, aunque utilizamos JavaScript (JSON-LD son las siglas de “JavaScript Object Notation for Linked Data”), en realidad solo hay que copiar y pegar un bloque de código. Fácil, ¿verdad?
Igual te están entrando cosquillas y quieres probar a etiquetar tus propios contenidos. Te aconsejo que tengas un poco de paciencia: más abajo, en el apartado «Datos estructurados y Google», veremos las directrices de este buscador para marcar cada tipo de contenido y conseguir rich snippets.
Marcado de datos con RDFa
RDFa (Resource Description Framework in attributes) es otro método que podemos utilizar para marcar nuestros datos y conseguir fragmentos enriquecidos. A diferencia de JSON-LD, con este método utilizamos varias etiquetas que integran los datos estructurados con el contenido visible de la página.
Siguiendo el ejemplo anterior, aquí puedes ver el mismo marcado de datos de antes, utilizando RDFa:
Al marcar datos con RDFa utilizamos nuevos atributos HTML:
- Vocab: es el vocabulario con el que marcamos los datos, en este caso Schema.org.
- Typeof: hace referencia al type que vamos a marcar (movie).
- Property: especifica cada property del type. En este ejemplo hemos utilizado las propiedades name, image y actor.
Aunque trabajar con RDFa no es tan cómodo como utilizar JSON-LD, es el método recomendado por el W3C (World Wide Web Consortium). Si quieres saber más, aquí encontrarás documentación oficial.
Marcado de datos con microdatos
Al igual que con RDFa, los microdatos HTML se implementan mediante varias etiquetas que se integran con el contenido visible de la página.
Lo vemos más claro marcando de nuevo la película Joker, esta vez mediante microdatos:
Al trabajar con microdatos empleamos 3 nuevos atributos HTML:
- Itemscope: indica que en la etiqueta se va a hablar de un item en particular.
- Itemtype: define el type (usamos uno especificado en Schema.org).
- Itemprop: cada property de ese type.
¿Cuál es el mejor lenguaje de marcado de datos?
Aunque los tres sirven por igual, JSON-LD es el más rápido y sencillo de implementar. Además es el recomendado por Google y hay muchas herramientas gratuitas para validar código (al final del artículo he incluido las mejores).
Y por si te lo estás preguntando, utilizar RDFa o microdatos no disminuye tus posibilidades de obtener rich snippets. Son diferentes formas de conseguir lo mismo.
¿Cuál es la diferencia entre marcado de datos, datos estructurados y Schema?
Los datos estructurados son un formato con el que se proporciona información extra a los buscadores. Schema es un vocabulario que potencia ese formato. El marcado de datos es la forma de integrar los datos estructurados en un sitio web.
Datos estructurados y Google
Esta parte del artículo da una vuelta de tuerca a todo lo anterior, así que empezaremos aclarando varias cosas…
Lo primero es que utilizar datos estructurados no garantiza aparecer con un rich snippet. Esta decisión la toman los algoritmos de búsqueda de Google… pero si no ayudas al buscador a entender tu contenido, lo tendrás aún más crudo.
En segundo lugar, los datos estructurados no impactan directamente en los rankings. No cuentes con subir posiciones solo por utilizarlos. John Mueller dixit:
Naturalmente, si apareces con un rich snippet puedes mejorar tu CTR y tus posiciones… pero siendo estrictamente técnicos, los datos estructurados no son un factor SEO.
En tercer lugar, la posición 0 y datos estructurados son cosas diferentes. Podemos alcanzar la posición cero sin recurrir a Schema.org, proporcionando a Google un contenido bien formateado y muy orientado a resolver la intención de búsqueda, como en este ejemplo.
A propósito, ¿sabías que desde enero de 2020 si tu página aparece en la posición 0, no se repetirá como resultado de la página 1?
Por último, no cualquier marcado de datos sirve para generar un rich snippet en Google. En Schema.org hay más de 600 tipos y 900 propiedades, pero a Google solo le sirven unas combinaciones concretas.
Están en la llamada “galería de búsqueda”.
La galería de búsqueda de Google
Detrás de este nombre tan poco descriptivo Google esconde una guía con todos los tipos de rich snippets y los marcados de datos necesarios para conseguirlos. El Santo Grial.
Actualmente Google cuenta con 28 tipos de rich snippets diferentes en su galería de búsqueda.
- Artículo. Los contenidos marcados como artículos puede aparecer como noticias destacadas con titular y miniatura.
- Libro. Este marcado facilita detalles como autor, editorial, etc. y da la opción de comprar el libro desde el buscador.
- Ruta de navegación. Son los breadcrumbs o migas de pan, incorporados a nuestro resultado de búsqueda. Aparecen bajo el título.
- Carrusel. Este formato de presentación de resultados es compatible con el marcado de artículos, recetas, cursos y restaurantes.
- Contacto comercial. Con estos datos estructurados facilitamos información de contacto de una empresa. Esta información puede aparecer en el gráfico de conocimiento (panel izquierdo) al hacer búsquedas sobre la empresa.
- Curso. Agrega un listado de cursos con una descripción breve.
- Reseña de crítico. Incluye una breve crítica sobre un libro, película o negocio, así como datos del autor de la reseña.
- Conjunto de datos. Este marcado ayuda a Google a detectar conjuntos de datos en Google Datasets.
- Calificación total del empleador. Hace pública, con las famosas estrellitas, la valoración de una empresa como empleador.
- Evento. Los eventos pueden aparecer en los resultados de búsqueda y en otros servicios, como Maps. Google está probando en algunos países una función buscadora de eventos.
- Verificación de datos. Genera un snippet de «fact check» al buscar sobre determinadas afirmaciones populares.
- Preguntas frecuentes. Despliega un acordeón con preguntas y respuestas. Este marcado de datos está pensado para páginas de FAQ.
- Instructivo. Se utiliza para identificar el «paso a paso» de una tarea. Puede incluir texto, imágenes o vídeos.
- Publicación de empleos. Este marcado hace posible que las ofertas de empleo aparezcan como resultados de búsqueda.
- Capacitación laboral. Despliega información sobre cursos orientados a conseguir empleo. Esta función está en fase beta.
- Ficha de empresa local. Genera una tarjeta de la empresa relacionada con la búsqueda.
- Logotipo. Este marcado especifica a Google qué logo debe mostrar cuando muestre resultados de búsqueda relacionados con la compañía.
- Películas. La información de este tipo ayuda a crear fichas y carruseles sobre películas.
- Profesión. Estos datos estructurados hacen referencia información promedia sobre profesiones, y sirven para mejorar la búsqueda de empleos en Google.
- Producto. Con este marcado especificamos precio, disponibilidad y reseñas de un producto.
- Preguntas. Genera un resultado de búsqueda que incluye la página con la pregunta y varias respuestas en formato tarjeta.
- Receta. Las recetas pueden aparecer como resultado individual o en formato carrusel. Se pueden marcar ingredientes, tiempos de preparación, datos nutricionales…
- Fragmento de reseña. El famoso snippet de las estrellitas. Google ya no valora las reseñas de artículos, así que no verás tus post con este tipo de rich snippet. Sí puedes utilizarlo con libros, películas, empresas locales, música, productos, recetas y apps.
- Cuadro de búsqueda de vínculos a sitios. Este marcado genera una caja de búsqueda dentro de nuestro resultado.
- App de software. Integra la información de una app (calificaciones, precio, sistema operativo…) en el buscador.
- Speakable. Este marcado sirve para indicar las secciones de una página más adecuadas para la reproducción de texto a voz, de cara a altavoces inteligentes como Google Mini.
- Suscripciones y contenido de pago. Estos datos estructurados sirven para diferenciar contenidos de pago.
- Vídeo. Permite integrar vídeos enteros o fragmentos en los resultados de búsqueda de Google.
Si buscas ejemplos de datos estructurados en Google, visita ya mismo la galería de búsqueda. Pulsando en “Comenzar” verás las recomendaciones para implementar los datos que generan ese rich snippet y ejemplos de código que puedes personalizar.
Aunque Schema.org contempla múltiples propiedades (property) para cada tipo (type), Google considera algunas propiedades obligatorias y otras opcionales. De hecho, verás que muchas propiedades aparecen en Schema.org y no en la galería de búsqueda de Google.
Por ejemplo, según Schema el tipo “NewsArticle” admite la propiedad “Articlebody” para incluir el contenido de la noticia, pero para Google esta propiedad no es ni opcional. No la utilizará, pero puedes incluirla para el resto de buscadores.
También es importante leerse bien las directrices de Google sobre datos estructurados, porque un mal uso del marcado de datos puede conllevar una penalización manual. Hablamos de intentos de manipulación más próximos al black hat que a errores de implementación.
Si tienes miedo de meter la pata con el código, quédate tranquilo: Google Search Console te ayuda a comprobar los datos estructurados y te avisa si detecta algún error de marcado.
Y si has llegado hasta aquí leyendo desde el principio, ¡enhorabuena! Ya conoces un nuevo recurso para mejorar tu posicionamiento web. ¿A qué esperas para empezar a implementar datos estructurados en tu sitio web? Aquí te dejo unas herramientas que te facilitarán la tarea.
Herramientas para trabajar con datos estructurados
Generadores de datos estructurados
- Schema Markup Generator de Technical SEO es una herramienta gratuita y muy completa. En la parte de arriba seleccionas el tipo que vas a marcar (artículo, receta, producto…) y debajo rellenas los campos. A la derecha obtienes tu etiqueta JSON-LD, lista para copiar y pegar.
- El asistente para marcado de datos estructurados de Google es muy intuitivo. Primero eliges el tipo que vas a marcar y su URL, y ya en la página seleccionas cada elemento y lo marcas con clic derecho. En “crear HTML” obtienes el código en formato JSON-LD o microdatos.
- El marcador de datos estructurados de Google no es lo mismo que el asistente. Aquí no se genera ningún código para copiar y pegar, sino que Google “aprende” la información que marcas. En la práctica, los datos marcados con esta herramienta solo los reconoce Google. Utilízala si no puedes tocar el código del sitio web.
Validadores de datos estructurados
- La herramienta de prueba de datos estructurados de Google te permite probar los datos estructurados de una etiqueta JSON-LD y detectar datos estructurados en una URL ya publicada.
- El validador de marcado de Bing trabaja con los tres lenguajes de marcado: JSON-LD, RDFa y microdatos, por lo que es una de las herramientas más completas. Puedes entrar a Bing Webmaster Tools utilizando tu cuenta de Google.
- El validador de datos estructurados de Yandex es otra opción compatible con todos los lenguajes de marcado. Para utilizarlo es necesario registrarse en Yandex.
- Screaming Frog SEO Spider incorpora desde la versión 11 una función para probar datos estructurados. Se activa en Configuration > Spider > Advanced (marcamos extraer la información JSON-LD, RDFa y microdatos y validamos con Google o Schema.org). Cuando rastreemos un sitio web veremos sus datos estructurados y errores/advertencias en la pestaña Structured Data.
- Structured Data Test of Current URL es una extensión de Chrome muy práctica. Ejecuta el test de datos estructurados de Google en la página que estamos visitando. Nos ahorra tener que copiar y pegar la URL.
- Structured Data Testing Tool es otra extensión de Chrome para extraer los datos estructurados de cualquier página y comprobar si hay errores. Me gusta porque presenta la información de forma ordenada.
Plugins de datos estructurados para WordPress
- Rank Math es el campeón de los plugins gratuitos, ofreciéndonos 14 opciones de etiquetado automático Schema. Puedes configurarlas en el módulo Rich Snippets o en el apartado Títulos y meta.
- Yoast SEO, en su versión gratuita, etiqueta automáticamente páginas y entradas. Es una solución básica que funciona. Recuerda completar toda la información del apartado Apariencia del buscador > General.
- All in One SEO Pack nos facilita un etiquetado Schema estándar, no tan potente como el de Rank Math ni tan básico como el de Yoast. Se configura en Ajustes Generales > Ajustes del schema. La versión premium promete soporte para Schema.
- All in One Rich Snippets es un plugin gratuito centrado solamente en datos estructurados. Permite etiquetar 9 tipos Schema, aunque no siempre ofrece todas las propiedades recomendadas por Google.
- Schema Pro, de los creadores de Astra, es una opción de pago muy completa, con soporte para 13 tipos de Schemas, más opciones de etiquetado y un asistente de configuración.
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