Uso de datos estructurados para mejorar la optimización de los motores de búsqueda

El SEO a menudo se considera el aceite de serpiente de la web. ¿Cuántas veces has leído titulares que llaman la atención sobre cómo mejorar tu SEO? Todos y su tío parecen tener alguna cura “mágica” para llegar alto en los resultados de búsqueda y convertir las impresiones en conversiones. Examinar tanto ruido sobre el tema puede hacer que nos perdamos verdaderas joyas que podrían estar justo delante de nuestras narices.

En este artículo veremos una de esas joyas: los datos estructurados .

Hay una lista de verificación de elementos imprescindibles de SEO que sabemos que son necesarios cuando se trabaja en un sitio. Incluye cosas como una lista fuerte title, una larga lista de metaetiquetas y el uso altde atributos descriptivos en las imágenes (lo cual es una doble ventaja para la accesibilidad). Realizar una verificación superficial en cualquier sitio que utilice Lighthouse mostrará aún más consejos y mejores prácticas para aprovechar al máximo el SEO del contenido.

Sin embargo, los motores de búsqueda se están volviendo más inteligentes y están comenzando a dejar atrás las técnicas de raspado algorítmico de antaño. Se sabe que Google, Amazon y Microsoft están invirtiendo una cantidad considerable en aprendizaje automático y, por lo tanto, necesitan datos limpios para alimentar su inteligencia artificial de búsqueda.

Ahí es donde entra en juego el concepto de esquemas. De hecho, fue la financiación de Google y Microsoft (junto con Yahoo y Yandex) lo que llevó al establecimiento de Schema.org, un sitio web y una comunidad para impulsar su formato (más común conocido como datos estructurados ) para que ellos y otros buscadores Los motores pueden ayudar a mostrar el contenido de maneras más útiles y atractivas.

Entonces, ¿qué son los datos estructurados?

Los datos estructurados describen el contenido de los documentos digitales (es decir, sitios web, correos electrónicos, etc.). Se utiliza en toda la web y, al igual que metalas etiquetas, es una capa invisible de información que los motores de búsqueda utilizan para leer el contenido.

Los datos estructurados vienen en tres versiones: Microdatos , RDFa y JSON-LD. Los microdatos y RDF se inyectan directamente en los elementos HTML de un documento, salpicando cada elemento relevante de una página con punteros legibles por máquina. Por ejemplo, un ejemplo del uso de atributos de microdatos en un producto, tomado directamente de los documentos de Schema.org:

div itemscope itemtype="http://schema.org/Product"  span itemprop="name"Kenmore White 17" Microwave/span  img itemprop="image" src="kenmore-microwave-17in.jpg" alt='Kenmore 17" Microwave' /  div itemprop="aggregateRating"    itemscope itemtype="http://schema.org/AggregateRating"   Rated span itemprop="ratingValue"3.5/span/5   based on span itemprop="reviewCount"11/span customer reviews  /div  div itemprop="offers" itemscope itemtype="http://schema.org/Offer"    !--price is 1000, a number, with locale-specific thousands separator    and decimal mark, and the $ character is marked up with the    machine-readable code "USD" --    span itemprop="priceCurrency" content="USD"$/spanspan          itemprop="price" content="1000.00"1,000.00/span    link itemprop="availability" href="http://schema.org/InStock" /In stock  /div  Product description:  span itemprop="description"0.7 cubic feet countertop microwave.  Has six preset cooking categories and convenience features like  Add-A-Minute and Child Lock./span  Customer reviews:  div itemprop="review" itemscope itemtype="http://schema.org/Review"    span itemprop="name"Not a happy camper/span -    by span itemprop="author"Ellie/span,    meta itemprop="datePublished" content="2011-04-01"April 1, 2011    div itemprop="reviewRating" itemscope itemtype="http://schema.org/Rating"      meta itemprop="worstRating" content = "1"      span itemprop="ratingValue"1/span/      span itemprop="bestRating"5/spanstars    /div    span itemprop="description"The lamp burned out and now I have to replace    it. /span  /div  div itemprop="review" itemscope itemtype="http://schema.org/Review"    span itemprop="name"Value purchase/span -    by span itemprop="author"Lucas/span,    meta itemprop="datePublished" content="2011-03-25"March 25, 2011    div itemprop="reviewRating" itemscope itemtype="http://schema.org/Rating"      meta itemprop="worstRating" content = "1"/      span itemprop="ratingValue"4/span/      span itemprop="bestRating"5/spanstars    /div    span itemprop="description"Great microwave for the price. It is small and    fits in my apartment./span  /div  !-- etc. --/div

Si eso parece un marcado inflado, más o menos lo es. Pero ciertamente es una ventaja si prefieres consolidar todos sus datos en un solo lugar.

JSON-LD, por otro lado, generalmente se encuentra en una scriptetiqueta y describe las mismas propiedades en un solo bloque de datos. Nuevamente, de los documentos:

script type="application/ld+json"{  "@context": "http://schema.org",  "@type": "Product",  "aggregateRating": {    "@type": "AggregateRating",    "ratingValue": "3.5",    "reviewCount": "11"  },  "description": "0.7 cubic feet countertop microwave. Has six preset cooking categories and convenience features like Add-A-Minute and Child Lock.",  "name": "Kenmore White 17" Microwave""
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