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¿Sabes qué son los datos estructurados en Google? De forma genérica es un tipo de información que se organiza en un repositorio, generalmente una base de datos, de forma que sus elementos se pueden hacer direccionables para un procesamiento y análisis efectivos. En su caso, los datos estructurados de Google son usados para saber que contiene una web y además comprender el contenido de la página, así como recopilar información sobre el site y el mundo en general.

Beneficios de los datos estructurados

Una de las organizaciones más importantes de marcado es Schema.org. Se trata de una organización colaborativa y sin ánimo de lucro que está ayudando en gran medida en este marcado de la información. Usar datos estructurados altruistamente es genial, pero ¿supone un beneficio para nuestra web usarlos? Por supuesto:

  • Estos datos ayudan a Google a comprender nuestra web mejor y más rápido, y puede ayudar a mejorar la visibilidad de nuestro sitio en las funciones de búsqueda.
  • Los resultados enriquecidos para los productos en las SERPs es una excelente manera de aumentar las tasas de clics y llamar más la atención sobre nuestras referencias, especialmente si tienes buenas reseñas de productos.
  • Además, también puede aumentar nuestras tasas de conversión. Si más personas ven nuestra web, entonces aumentará la probabilidad de que le compren.
  • Los datos estructurados son la base con la que las máquinas entienden su contenido. Por tanto, ayuda a las marcas y negocios a controlar cómo se define su información.

¿No te convence? Esta url de Google puedes encontrar algunos casos de éxito de distintas compañías que han mejorado sus resultados gracias a la inclusión de datos estructurados.

Datos estructurados soportados por Google

A la hora de hablar de los datos estructurados que soporta Google deberíamos tener en cuenta dos cosas: la primera es el tipo de <script> o archivo que debemos facilitarle en nuestra web para que los recopile.  Estos son:

JSON-LD

El JSON es el formato de archivo más recomendado. Este lenguaje de marcado no se intercala con el texto visible para el usuario, lo que facilita la expresión de los elementos de datos anidados, como el Country de una PostalAddress. Además, Google puede leer datos de JSON-LD cuando se insertan dinámicamente en los contenidos de la página; por ejemplo, a través de código JavaScript o widgets incorporados en tu CMS.

Microdata

Este formato es una especificación de HTML que se utiliza para anidar datos estructurados dentro del propio HTML. Al igual que RDFa, usa atributos de etiquetas HTML para nombrar las propiedades que quieres exponer como datos estructurados.

RDFa

En este caso es una extensión HTML5 compatible con datos vinculados mediante la introducción de atributos de etiquetas HTML que corresponden al contenido visible por el usuario. RDFa se usa comúnmente en la sección del encabezado y el cuerpo de la página HTML.

En resumen: los resultados enriquecidos aumentan el CTR y el formato JSON-LD es el recomendado para declarar datos estructurados.

 

El segundo aspecto importante se corresponde más bien con el número de propiedades y los objetos que es capaz de leer y procesar. Además de algunos propios, Google tiene la capacidad de usar los objetos incluídos en schema.org. Veamos un ejemplo del uso de un JSON-LD para definir un negocio local:

Ejemplo de formato JSON-LD

<script type=”application/ld+json”>
{
“@context”: “https://schema.org”,
“@type”: “LocalBusiness”,
“name”: “Vivra Estudio”,
“url”: “https://vivraestudio.com”,
“openingHours”: [“Mo-Fr 10:00-19:00”],
“email”: “hola@vivraestudio.com”,
“slogan”: “Empieza, rrreactiva, fideliza, despega^”,
“location”: “Madrid, Spain”,
},
</script>

A la hora de definir un objeto debemos revisar su documentación y ver qué propiedades son obligatorias y cuales son opcionales, así como la sintaxis adecuada de las mismas. Lo idóneo es ser lo más concreto posible; en el caso de LocalBusiness por ejemplo, podemos usar el “@type”: “Restaurant” si nuestro negocio es un restaurante. Aunque esto es mucho más efectivo en la definición y marcado de nuestra información, no todos los tipos de negocio están disponibles como subtipo.

Funciones interesantes para definir datos estructurados

Hasta aquí tal vez allá sido todo un poco abstracto, pero seguro que ahora te aclararemos muchas dudas. ¿Que tipo de objetos tienen interés para enriquecerlos con este marcado?. Google soporta algunos como:

Ruta de navegación, Libro, Artículo, Carrusel, Curso, Dataset, Preguntas y respuestas sobre educación, Salario estimado, Evento, Verificación de datos, Preguntas frecuentes, Actividades para hacer en casa, Instructivo, Licencia de imagen, JobPosting, Video de aprendizaje, Empresa local, Logo, Soluciones de problemas matemáticos, Película, Podcast, Problemas de práctica, Producto, Preguntas, Recetas, Fragmento de reseña, Cuadro de búsqueda de vínculos a sitios o video entre otros.

¿Y esto que significa? Esto quiere decir que si por ejemplo nuestra web se dedica a cursos de cocina, nuestras recetas pueden ser enriquecidas en los resultados de búsqueda previa definición de los datos estructurados enfocados en Google. De esta forma se verán destacadas con un formato distinto sobre otras del sector. Un ejemplo de receta sería sería:

Ejemplo de receta JSON-LD

<script type=”application/ld+json”>
{
“@context”: “https://schema.org”,
“@type”: “Recipe”,
“author”: “John Smith”,
“cookTime”: “PT1H”,
“datePublished”: “2009-05-08”,
“description”: “Receta clásica de pan de hogaza bajo en calorías”,
“image”: “pan-hogaza.jpg”,
“recipeIngredient”: [
“500 gr. de harina de fuerza ecológica”,
“300 ml de agua fra”,
“10 gr. de sal”,
“10 gr. de levadura fresca”,

],
“interactionStatistic”: {
“@type”: “InteractionCounter”,
“interactionType”: “https://schema.org/Comment”,
“userInteractionCount”: “140”
},
“name”: “Pan de hogaza casero”,
“nutrition”: {
“@type”: “NutritionInformation”,
“calories”: “440 calories”,
“fatContent”: “9 grams fat”
},
“prepTime”: “PT15M”,
“recipeInstructions”: “Mezcla el agua, la sal, la harina y amasa. Deja reposar durante 30 minutos y repite el proceso 3 veces. Añade la levadura y deja fermentar durante 8 horas. Luego mételo en el horno durante 1 hora.”,
“suitableForDiet”: “https://schema.org/LowFatDiet”
}
</script>

datos estructurados recetas

Objetos soportados para AggregatedRating

Tal vez esté aquí por las estrellas pero como te hemos enseñado en este post, destacar con las reviews no es la única razón para implantar tus propios resultados de búsqueda enriquecidos. En cualquier caso, mostrar reseñas o un agregado de ellas válidas no está disponible para todos los objetos. De hecho, en una de sus últimas modificaciones Google excluyo a las empresas locales (LocalBusiness) de esta funcionalidad salvo que sea una dedicada a la propia recopilación de reseñas de otras empresas. Algunos resultados soportados son:

  • Libro
  • Curso
  • Evento
  • Instructivo
  • Película
  • Producto
  • Receta
  • App de software

Además, también están disponibles para otro tipos y subtipos como CreativeWorkSeason, CreativeWorkSeries, Episode, Game, MediaObject, MusicPlaylist, MusicRecording y Organization (solo para organizaciones que recopilen opiniones de otras organizaciones).

¿Cómo comprobar los resultados enriquecidos?

Una vez que hemos decidido donde nos interesa desarrollar nuestros datos y que han de contener, el penúltimo paso sería comprobar que su definición es correcta. ¿Cómo lo hacemos? Google posee una herramienta para testear los resultados enriquecidos.

Datos Estructurados Google

¿Hemos acabado? Aún no… Si ya tienes tus datos generados e implantados en tu web, te aconsejamos que fuerces una indexación en Google (o reindexación) con los nuevos cambios que ahora tienen tus URLs.

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