Datos estructurados: Definición y tipos de marcados Schema

El lenguaje de marcado Schema es muy importante para el SEO. Debemos tener muy en cuenta su correcta implementación para el posicionamiento en los motores de búsqueda y la consecuente lectura del contenido de tu página web.

En este artículo te explicamos qué es y para qué sirve Schema, cómo utilizarlo correctamente para mejorar el posicionamiento de tu site en Google y los diferentes tipos de marcado en los que puedes hacer uso de este lenguaje.

¿Qué es el marcado Schema?

Schema (schema.org) es un vocabulario estructurado de datos que define entidades, acciones y relaciones en Internet (webs, emails, etcétera). 

Este vocabulario hace posible que los motores de búsqueda entiendan el significado que hay detrás de diferentes temas (entidades) en la web y, como consecuencia, sirve para proporcionar una mejor experiencia para los usuarios de Internet. 

A medida que Google construye una web más semántica estos marcados se hacen más valiosos para la comunicación en la red. 

Como resultado de añadir etiquetas Schema a tu web, Google puede completar en los resultados de búsqueda información adicional en forma de rich snippets, algo que ha demostrado mejorar la tasa de click-through (CTR) en los resultados orgánicos. 

Más abajo vas a poder ver capturas de pantalla de ejemplos que muestran el aspecto de los resultados enriquecidos. 

Tipos de marcados Schema

El vocabulario schema.org incluye formatos para estructurar datos sobre toda clase de personas, lugares y cosas de la web. 

El listado completo de ítems que los marcados de Schema pueden definir y que puedes encontrar en la web de schema es muy extenso y variado.

El marcado Schema se utiliza comúnmente para identificar:

• Artículos

• Eventos

• Productos

• Personas

• Organizaciones

• Negocios Locales

• Reseñas

• Recetas

• Condiciones médicas

Al añadir este marcado a cada tipo de contenido de tu web, permites a los motores de búsqueda entender de qué tratan de forma más precisa. 

De esta manera, los motores de búsqueda son capaces de mostrar esta información mediante los resultados enriquecidos.

Por ejemplo, este es el resultado de una página que ha implementado un marcado Schema de eventos, donde podemos ver fechas y localizaciones para varios eventos que han sido convenientemente marcados.

Y aquí tienes un ejemplo de un resultado enriquecido con reseña, fruto de un marcado Schema: 

Schema para trabajos creativos 

Una importante rama del vocabulario Schema son los trabajos creativos, una librería de marcados para contenido creativo como películas, libros, videojuegos y música, entre otros. 

Aquí tienes un ejemplo de un resultado de marcado de “película”. 

Observa cómo tiene detalles específicos de una película, como puntuación, género o la fecha de estreno.

Estos marcados pueden ser implementados utilizando diferentes lenguajes de código, incluyendo RDFa, microdata y JSON-LD.

¿Qué son RDFa, Microdatos y JSON-LD?

Son lenguajes de código que pueden ser añadidos al HTML para incrustar metadatos (Schema, por ejemplo) en un documento web.

RDFa significa “resource descriptive framework in attributes”. 

Es una forma de código que puede ser añadido a cualquier documento basado en HTML, XHTML y XML.

Los atributos RDFa incluyen:

• about - para especificar la fuente de los metadatos.

• rel y rev - para especificar la relación directa e inversa con otra fuente.

• src, href y resource - para especificar un recurso asociado.

• content - para anular el contenido del elemento cuando se usa el atributo de propiedad.

• datatype - para especificar el tipo de dato de texto a utilizar con el atributo adecuado.

• typeof - para ordenar elementos en una categoría o tipo.

La implementación de Microdatos es similar a la de RDFa y sus atributos incluyen:

• itemscope - para crear el elemento e indicar que el resto contienen información relacionada.

• itemtype - para describir el elemento y sus propiedades con una URL válida de un vocabulario (por ejemplo, “https://schema.org”).

• itemprop - para indicar que la etiqueta incluida tiene el valor de una propiedad específica del elemento (ej, itemprop=”name”).

• itemid - para indicar un identificador único del elemento.

• itemref - para referencias de propiedades de un elemento que no estén contenidos en la etiqueta itemscope. Así, proporciona un listado de ids de elementos con más propiedades en otra parte del documento.

JSON-LD significa “Javascript object notation for linked objects”. 

Con este estilo de anotación se puede implementar Schema pegando directamente en las etiquetas de <head> o <body> de un documento web. 

La anotación utiliza los atributos “@context” y “@type” para especificar el vocabulario (schema.org). 

Como puede ser colocado directamente en la etiqueta <head>, JSON-LD es considerada la forma más sencilla de implementar Schema para los que empiezan.

Aquí tienes una la descripción original de Google, que recomienda utilizar JSON-LD “siempre que sea posible”.

Ejemplos

Este es un ejemplo básico de cómo se crearía un tipo de marcado de “libro” en una web utilizando microdatos:

Sin marcado

Con marcado de Microdatos 

Y aquí puedes ver el mismo ejemplo con JSON-LD

Cómo generar tu propio Schema para tu HTML

Hay un buen puñado de herramientas como el Asistente de Marcado de Datos Estructurados de Google (enlazado más abajo) que hacen fácil generar e implementar Schema en JSON-LD o Microdatos en tus páginas existentes. 

Así es como trabaja la herramienta:

Lo único que tienes que hacer es resaltar aquellos elementos de tu página que desees marcar, etiquetarlos de forma consecuente y después hacer clic en Crear HTML. 

Se generará un código (puedes elegir entre JSON-LD o Microdatos) para que lo coloques en tu web.

A continuación puedes ver el script autogenerado JSON-LD que puede ser copiado y pegado al código de este artículo para marcar los elementos importantes.

Generadores de Schema 

Por lo tanto, si estás preparado para empezar a añadir Schema a tu web, aquí tienes algunas de las mejores herramientas gratuitas que generan Schema para que las pruebes.

1. Hall analysis Schema markup generator - te permite introducir información sobre negocios locales, personas, productos, eventos, organizaciones o webs para crear una porción de código JSON-LD para pegar en el HTML de tu web. Este generador es simple y fácil de usar, perfecto para propietarios de webs de todo tipo.

2. Asistente para el marcado de datos estructurados - una herramienta interactiva que te permite hacer clic en tu web o email y seleccionar y etiquetar cualquier ítem en la página que desees marcar.

3. Microdata generator.com - otro buen ejemplo de una herramienta simple, especialmente para negocios locales.

4. Merkle Schema markup generator - permite exportar en formato JSON-LD o microdatos

Herramientas de testeo de Schema

Si quieres comprobar si estás haciendo bien las cosas, hay un montón de herramientas útiles para probar Schema y peinar tu web en busca de cualquier alerta sobre un mal uso del marcado.

• Validador de marcado schema

Una vez que has añadido Schema a tu HTML, puedes testear los marcados con la herramienta de Google de prueba de datos estructurados. 

Simplemente, arrastra y suelta tu página web o una línea de código para testar cualquier error o aviso.

• Semrush Site Audit

La herramienta de Semrush Site Audit comprueba los marcados y te ofrece el porcentaje de tu web que utiliza Schema (microdatos únicamente), Open graph, Twitter cards y Microformatos.

Más herramientas

• Guía de marcado de contenido

Google tiene una guía de marcado de contenido para implementar el tipo de Schema trabajo creativo para conseguir resultados enriquecidos. 

Estos marcados se aplican a “cualquier contenido producido para leer, visualizar o escuchar”.

Cosas como vídeos, recetas o música pueden ser marcados con este tipo de lenguaje schema.

• Nuevos desarrollos Schema

Para estar al día sobre todo lo relacionado con el marcado Schema, puedes seguir su página de lanzamientos, donde publican un listado de actualizaciones y nuevo vocabulario en un índice. 

El lanzamiento más reciente, el 3.1 (agosto de 2016), añade un vocabulario sustancial sobre hoteles y alojamiento.

Datos estructurados y búsqueda semántica: ¿por qué Schema es tan importante?

La importancia de estructurar los datos de una web radica en comunicarte mejor con los motores de búsqueda como Google. 

Cuando Google entiende las entidades a un nivel más profundo, ofrece mejores resultados a los usuarios. 

Elementos como los fragmentos enriquecidos, las tarjetas enriquecidas y el gráfico de conocimiento aparecen en los resultados de búsqueda después de recopilar información sobre los datos estructurados. 

¿Cómo funciona Schema?

Piensa en ello de esta manera, mientras tu contenido le dice a Google lo que hay en tu web, Schema ayudará a decirle a Google lo que significa el contenido de tu sitio. 

¿Y cómo le dice lo que significa tu contenido? 

Pues mediante el lenguaje de marcado que indica relaciones entre conceptos y entidades en un documento o web.

¿Consigue Schema que posiciones mejor?

Esta es una de esas preguntas que los SEOs realizan inevitablemente y la respuesta corta, en este caso, es algo como “bueno, no exactamente, pero…” Search Engine Journal concluyó a finales de 2019 que hay evidencias claras de que los microdatos tienen un impacto directo en el posicionamiento orgánico.

Sin embargo, esto no significa que los microdatos no tengan impacto en la visibilidad. 

Los fragmentos enriquecidos permiten a tu web un poco más de visibilidad en los resultados de página y se ha probado que ayudan a mejorar la tasa de click-through (CTR). 

Por eso, a pesar de que no puedas ver un impacto directo positivo en el posicionamiento orgánico de tu página como resultado de añadir Schema, sí puedes ver más resultados de búsqueda, que es lo que estás buscando de todas formas.

Beneficios de los datos estructurados

Google ha declarado que los datos estructurados adecuadamente implementados pueden mejorar tu apariencia en los resultados de búsqueda. 

Por ejemplo, mediante las reseñas estructuradas, Google puede mostrar recetas con las mejores calificaciones en la parte superior de sus resultados.

O, con datos estructurados de canciones y álbums, Google puede mostrar las canciones de un cantante en una serie de tarjetas enriquecidas.

Esto no solo ayudará a mejorar tu presencia visual en los resultados, sino que, además, añadir datos estructurados es una acción “a futuro” a medida que se cree más tecnología relacionada con la búsqueda. 

Por ejemplo, la publicación Search Engine Roundtable explica que los dispositivos de voz están fuertemente relacionados con los datos estructurados para identificar y recoger información relevante para búsquedas habladas.

Para los SEOs y los profesionales, esto significa marcados más estructurados y mejores. 

Tomar la delantera de esta tendencia implementando datos estructurados se considera como “SEO semántico”.

¿Qué es la búsqueda semántica?

La búsqueda semántica o “SEO semántico” es un término utilizado por los usuarios para hablar de cómo optimizar una página para la búsqueda que complete todo un tema, en lugar de una sola palabra clave. "Semántica" es una rama de la lingüística y la lógica relacionada con el significado.

La búsqueda semántica se refiere al contenido que es más profundo, con un enfoque más amplio y un significado detrás, ya que ayuda a las personas a comprender un concepto y Google prefiere ese estilo a publicaciones de blog más cortas que se centren en una sola palabra clave.

¿Por qué los datos estructurados/Schema son tan importantes para la búsqueda semántica?

Añadir datos estructurados a tu contenido de extensión larga proporciona a los motores de búsqueda otro nivel de contexto para que pueda comprender las relaciones entre los conceptos de la página, de la misma manera que las personas encuentran conexiones a medida que aprenden nuevos conceptos relacionados.

Cuanto más puede operar Google a nivel semántico, más se puede comunicar con los usuarios de una forma lógica.

A medida que las empresas tecnológicas continúan haciendo que la experiencia web sea más ágil para los usuarios (tiempos de carga más rápidos, más respuestas instantáneas, sugerencias más relevantes), los motores de búsqueda preferirán ofrecer contenido que brinde un mayor nivel de comprensión.

Crear contenido más largo y profundo, que en una sola página ofrezca múltiples conceptos o niveles de comprensión, es genial.

Las personas serán capaces de leer y releer la página para comprender en profundidad el concepto, y Google podrá entender el tema desde diversos puntos de vista al mismo tiempo.

Hittail.com describe la web semántica como un cambio hacia un “flujo coherente de información”.

Para Google ya no se trata simplemente de descubrir información - se trata de ordenar la web en un flujo coherente de información; cómo los temas, las ideas, el texto, el vídeo, el audio, todo, está conectado y se relaciona entre sí.

— Damian Thompson, What the Heck is Semantic SEO & Should You Care at All?

A medida que Internet continúa creciendo, la necesidad de un flujo más coherente de esta información crecerá de forma natural.

Web semántica, EAT y YMYL

¿Tiene tu web algo que ver con usuarios de pago (venta de productos online y manejo de transacciones) o con salud (información médica, consejos, conocimiento, etc.)? 

Si es así, sigue las indicaciones que encontrarás a continuación sobre EAT y YMYL para integrar el marcado Schema en tu contenido, algo crucial para que tu web consiga más visibilidad.

EAT significa experiencia, autoridad y confiabilidad: tres cualidades que Google ha resaltado sus propias guías de calidad, más importantes que nunca según su criterio.

YMYL significa “your money, your life” e indica aquellas páginas que lidian con información relacionada con la salud de las personas y su dinero.

Aprende más en el siguiente enlace sobre EAT y YMYL.

Según Google, un inadecuado EAT es el mayor indicador de una web de baja calidad.

Ahora es responsabilidad de los profesionales SEO y los propietarios webs estar al día, así como implementar los correctos datos estructurados en sus webs.

Específicamente, Google recomienda añadir marcado de datos estructurados en dos tipos de cosas:

• Elementos de contenidos, como artículos, recetas o películas.

• Listados de elementos, como recetas y eventos.

Por lo tanto, ¿cuánto utilizan Schema los negocios más importantes del mundo?

El uso del marcado Schema entre las empresa del Fortune 500

Hemos realizado un estudio rápido entre las empresas del Fortune 500 utilizando los datos de Semrush mediante la herramienta Site Audit para ver qué porcentaje de las webs utilizan el marcado Schema.

Una vez que Site Audit rastreó un total de 20.000 páginas en cada sitio, encontramos que 286 de los 500 dominios (un 57,2%), no utilizaron ningún tipo de marcado Schema. 

Por otro lado, 214 dominios (un 42,8%) utilizan un marcado Schema al menos en una página de su sitio.

A continuación, tomamos los 214 dominios que utilizan Schema y medimos el porcentaje de marcado con presencia en sus webs.

Fuera de este grupo, encontramos 86 dominios en la lista Fortune 500 que utilizan Schema en menos del 1% de sus páginas y solo 12 dominios lo utilizan en el 80-100% de sus webs.

Los 5 dominios donde encontramos un mayor porcentaje de Schema fueron Progressive.com, BedBathandBeyond.com, Nordstrom.com, Dish.com y HomeDepot.com, todos ellos utilizaron marcado Schema en al menos un 90% de las páginas rastreadas.

Por último, comparamos la popularidad de Schema frente a otras formas de marcado para las que Semrush Site Audit realiza comprobaciones; Twitter cards, Open graph y Microformatos. 

Entre estos marcados, Schema fue el segundo más popular (encontrado 214 veces), por detrás únicamente del marcado Open Graph (341).

¿Qué herramientas utilizas para añadir Schema a tu sitio? Cuéntanos en los comentarios.