¿Qué es el JSON-LD y por qué es importante para el SEO?
Los datos estructurados
El Schema.org markup es un vocabulario de datos estructurados con el que damos información al robot de Google sobre cómo se estructura nuestra web y sobre qué puede encontrar en ella. Google lee estos datos para recopilar información sobre nuestro sitio web y clasificar su contenido, pero también para habilitar funciones especiales y mejoras de los resultados a través de técnicas avanzadas de posicionamiento como la clasificación en los resultados de Google a través de un snippet enriquecido (o “rich snippet”).
Schema.org puede ser complejo y por eso genera aún algunas dudas, causando muchos problemas en torno a la sintaxis o incluso de sanciones de spam de por parte de Google de no seguir sus pautas. Sin embargo, utilizar este tipo de marcadores se ha vuelto en los últimos años un factor decisivo para el posicionamiento de un sitio web en los rankings de Google.
Tabla de contenidos
JSON-LD: El formato ideal para el marcado de datos
La forma más sencilla de incorporar esta información estructurada en nuestra web es implementando un JSON-LD, un formato que puede ser añadido para incrustar metadatos en el contenido web y que se añade directamente en las etiquetas <head> o <body> en forma de <script>, a diferencia de otros formatos más complejos.
El JSON-LD es la forma de dato estructurado más común en la actualidad, al ser la más limpia y no tener por qué estar asociada necesariamente al contenido visible de nuestra web. Además, Google recomienda utilizarlo siempre que sea posible para indicar datos estructurados.
Análisis
Pese a las evidentes ventajas del formato JSON-LD, lo cierto es que solo un 48% de las páginas web los utilizan de acuerdo con un estudio de “W3Techs”.
Sin embargo, existen múltiples oportunidades y una gran cantidad de datos estructurados que se pueden incorporar a un JSON-LD script. Dependiendo de la información que se incluya en el script, se hablará de diferentes Tipos (“type”) de JSON y cada tipo tiene unas Propiedades asociadas. El Tipo puede considerarse como una cosa y las Propiedades como los atributos de esa cosa.
Pasos a seguir y ejemplo práctico
Lo primero que debes hacer es comprobar qué tipos de contenido son los adecuados para obtener resultados enriquecidos. De este modo, nos interesará incluir información que no está presente en el título, la descripción y la URL, pero que proporciona valor adicional para el usuario, haciendo hincapié en la relevancia del contenido como respuesta a su intención de búsqueda.
Para ver un ejemplo práctico, veremos uno de los tipos de Schema más comunes utilizados en las páginas web, como son los marcados de Preguntas Frecuentes (FAQPage Schema).
En la imagen de la derecha vemos como la utilización de un Schema JSON genera un rich snippet enriqueciendo la información con contenido de las FAQs, como se puede ver en la imagen a la derecha de este texto.
También son muy habituales los resultados enriquecidos que salen de búsquedas relacionadas con recetas.
La implementación de fragmentos enriquecidos con las preguntas frecuentes es una técnica muy habitual en la actualidad para mejorar la visibilidad en los rankings de Google y, por lo tanto, de mejorar el posicionamiento SEO. Cabe recordar que las pautas de Google establecen que los datos estructurados de preguntas frecuentes solo deben usarse en preguntas y respuestas que están visibles en una página, como ocurre con el ejemplo expuesto.
Por otra parte, lo que realmente nos interesa no es únicamente aparecer entre los primeros resultados en los SERP de Google para las palabras clave por las que competimos, sino también, y como resultado de ello, atraer tráfico a nuestro sitio web. Por esto, no queremos mostrar toda la información que el usuario necesita a través del snippet, sino únicamente una pequeña muestra que le demuestre la relevancia del resultado para responder a su búsqueda y le invite a hacer clic a nuestro sitio para acceder a todo el contenido.
De forma básica, el Schema para una sección de preguntas frecuentes responde a la siguiente estructura:
El método más directo para utilizar este script es incluyéndolo en la sección <head> de la página.
Siguiendo con el ejemplo práctico, vemos como se utilizan estas pautas para incluir la información que se presenta en la sección de Preguntas Frecuentes de la página web analizada:
El siguiente paso para implementar los datos estructurados es utilizar un generador de marcado de esquema con este objetivo, una tarea que podrás llevas a cabo con la herramienta Tag Manager de Google y siempre siguiendo las pautas marcadas por el buscador.
Una vez hemos generado los datos estructurados deberemos validarlos para asegurarnos de que no exista ningún problema de sintaxis que invalidaría nuestro marcado a ojos de Google. Es cierto que, si has utilizado generadores de marcado, no debería de existir ningún problema, pero con todo siempre es recomendable ejecutar el código a través de la herramienta de Prueba de resultados enriquecidos de Google. Esta herramienta de prueba te indicará los campos obligatorios que faltan para ayudar a Google a comprender la página. Dependiendo del tipo de datos que se etiqueten, también puede mostrar el aspecto que tendría tu página en los resultados de búsqueda de Google.
Google puede tardar unas semanas en encontrar tu nuevo código. Si los datos se han rastreado, están completos y no contienen ningún error, podrán optar a aparecer en Google con un rich snippet en los resultados, un privilegio que no estará garantizado. Si no es así, puedes consultar los posibles motivos.
También podrás monitorear es estado de tus datos estructurados y conocer los tipos de marcado que Google detectó como válidos a través de Google Search Console:
Por supuesto, no debería de existir ningún problema si ya habías validado tu marcado con la herramienta de Prueba de Google.
Conclusión
Aunque no existe oficialmente una posición que garantice una mejor clasificación en rankings de sitios web con Schema, la optimización de una web a través de la implementación de datos estructurados facilita que esta aparezca destacada visualmente frente a sus competidores a través de resultados enriquecidos, incrementando potencialmente el CTR, o porcentaje de clics.
Además, Google utiliza estos datos para construir su Gráfico de Conocimiento (“Knowledge Graph”), un elemento de gran importancia para el SEO en la actualidad y que los seguirá siendo en los próximos años.
Por todo esto, contar con datos estructurados utilizando el formato JSON-LD siempre es recomendable si estos son implementados correctamente, como tratamos de explicar a través de esta guía de iniciación. Lo más seguro para asegurarnos de que los marcados de datos no contengan errores y poder aprovechar así sus ventajas, será contratar el servicio profesional de una agencia SEO contrastada.
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