Generador de datos estructurados JSON-LD

Comprender los datos estructurados

Tu página web se lee sin esfuerzo: un título, un precio, una puntuación sobre cinco, un autor, una fecha. Google y las IA, en cambio, ven un batiburrillo en el que nada está etiquetado. Como en las tiendas de liquidación situadas en lo más recóndito de las zonas industriales: eres tú quien tiene que rebuscar para encontrar lo que ni siquiera buscabas.

Así que se dedican a adivinar. Y un motor que adivina es un motor que se equivoca. Los datos estructurados sirven precisamente para eliminar esa fase de conjeturas.

¿Qué son los datos estructurados en SEO?

Los datos estructurados son un marcado que añades al código de tu página para describir su contenido en un lenguaje que los motores de búsqueda entienden sin necesidad de interpretarlo. A cada elemento le asignas una etiqueta estandarizada: «esto es un producto», «esto es su precio», «esto es la opinión de un cliente», «esto es el autor».

El visitante no nota ningún cambio. El código, en cambio, se vuelve legible para la máquina. En lugar de deducir que un número seguido de un «€» es probablemente un precio, el motor lo sabe, porque se lo has indicado claramente. Pasas de una web que Google interpreta a una web que Google lee.

Schema.org y JSON-LD: ¿quién habla qué idioma?

Schema.org es el vocabulario común de estas etiquetas, y JSON-LD es el formato específico para escribirlas. Ambos van de la mano, pero no son lo mismo.

Schema.org no es una simple moda pasajera de nuestro amigo Google. El estándar fue lanzado en 2011 por Google, Bing, Yahoo y Yandex de forma conjunta. Que cuatro competidores se pongan de acuerdo en un sistema común no es algo que ocurra todos los días. Por lo tanto, cuando utilizas el marcado de Schema.org, estás hablando un lenguaje que todos los motores de búsqueda ya entienden.

El JSON-LD es la forma recomendada de escribir este vocabulario: un pequeño bloque de código situado en la página, separado del contenido visible. Es el formato que prefieren los motores de búsqueda, porque es limpio y fácil de mantener. Los métodos antiguos (microdatos, RDFa) insertaban las etiquetas en medio del código HTML, lo que era un auténtico lío. El JSON-LD lo agrupa todo en un mismo lugar, aparte del resto del contenido.

¿Para qué sirven los datos estructurados en el SEO?

En SEO, los datos estructurados permiten obtener resultados enriquecidos. Esto ocurre cuando la página de resultados muestra algo más que simples enlaces azules y descripciones. Estos resultados ocupan más espacio y son más visibles: estrellas de valoración, preguntas frecuentes desplegables, precios, disponibilidad, ruta de navegación, imagen de la receta, fechas de eventos… Pueden adoptar muchas formas diferentes.

En el caso de la floristería de la esquina, por ejemplo, sin el marcado adecuado, su página web aparece como un enlace azul y dos líneas de texto. Con el Schema adecuado, Google sabe que se trata de un comercio local, que abre a las 9:00, que tiene una puntuación de 4,8 sobre 47 opiniones y que vende ramos a partir de 25 euros. Si ha hecho bien su trabajo, puede esperar que aparezcan las estrellas de las opiniones, una foto, un precio…

El resaltado no te hace necesariamente destacar un poco más. Hace que tu línea sea más llamativa y más fácil de hacer clic que la de al lado, en la misma posición. En una página de resultados en la que todos se parecen, eso es lo que hace que el clic se decante por ti.

O quizá no, cuando, como en el ejemplo, ¡las opiniones no son buenas!

Datos estructurados y GEO: por qué le encantan a la IA

Las IA razonan en términos de entidades, y los datos estructurados les proporcionan esas entidades ya segmentadas y relacionadas entre sí. Eso es lo que convierte un buen marcado en una herramienta para que ChatGPT, Perplexity o las «AI Overviews» de Google lo utilicen como referencia.

El GEO consiste en la optimización para motores de búsqueda basados en IA. Una IA no lee tu página como lo haría un humano al ojear un párrafo. Busca elementos claramente identificados: esta marca, esta persona, este libro y las relaciones entre ellos. Cuando etiquetas tu sitio web, le estás diciendo explícitamente: «esta empresa es esta entidad, dirigida por esta persona, que ha escrito este libro y publica este newsletter

Cuanto más claras sean tus entidades, mejor te entenderá la IA y más fácil le resultará identificarte sin equivocarse. Una marca mal definida es una marca que la máquina no consigue clasificar y, por lo tanto, no destaca.

¿Cuáles son los tipos de datos estructurados más habituales?

Schema.org cuenta con cientos de tipos, pero una decena de ellos cubre casi todas las necesidades reales.

• Organización y página web: la base, quién eres y qué página web tienes.
• Persona: la persona que hay detrás de la marca, clave para la credibilidad y para la IA.
• LocalBusiness: un comercio con dirección y horario de apertura.
• Producto y oferta: para la venta, con precio, moneda y disponibilidad.
• Artículo y entrada de blog: tus contenidos, con autor, fecha e imagen.
• Página de preguntas frecuentes y guías prácticas: preguntas y respuestas, y tutoriales paso a paso.
• BreadcrumbList: la ruta de navegación.
• Reseñas y valoración media: las opiniones y la puntuación media.
• Evento: para un taller, un seminario web o una conferencia.

Lo mejor es partir de tu actividad, no de la lista. Un medio de comunicación debe centrarse en «Artículo» y «Persona». Una tienda, en «Producto» y «Oferta». Un consultor, en «Persona», «Organización» y «Servicio».

Los errores de marcado que perjudican a tu sitio web

La regla de oro del marcado: debe describir lo que el visitante ve realmente; de lo contrario, Google lo penaliza o lo ignora. Hay dos errores que se repiten constantemente.

Lo primero es hacer trampa. Marcar una valoración de 4,9 estrellas que no aparece en ninguna parte de la página, inventarse opiniones, indicar un precio de oferta que no existe. Google detecta estas incoherencias y puede eliminar tus resultados enriquecidos, a veces para toda la web. El marcado refleja la realidad, no la maquilla.

Lo segundo es la sintaxis. Una llave de más, una coma olvidada, una URL mal formada… y el motor descarta todo el bloque. Es el tipo de detalle que compruebo en primer lugar cuando reviso una web, porque un solo error invalida todo el conjunto. La herramienta de prueba de resultados enriquecidos de Google permite comprobarlo en diez segundos antes de publicarlo.

Cómo generar tus datos estructurados sin programar

La herramienta de arriba escribe tu JSON-LD por ti: solo tienes que responder a unas cuantas preguntas y ella genera el bloque completo, listo para pegar. No tienes que escribir ni una sola línea de código.

Escribir JSON-LD a mano supone abrir la documentación de Schema.org, copiar una sintaxis llena de llaves y rezar para no haber olvidado esa coma que lo estropea todo. La herramienta le da la vuelta al problema. Eliges el perfil de tu sitio web, respondes con un «sí» o un «no» a unas cuantas preguntas, y ella se encarga de reunir la base «Organization» + «WebSite», tu ficha «Person» y todos los bloques específicos que se ajustan a tu actividad, incluidas las entidades menos habituales, como un libro, un podcast o un newsletter.

Copia, pega en tu página y tu sitio web dejará de ser un enigma para los motores de búsqueda. Para ver qué es lo que Google ya tiene registrado sobre tu marca, echa un vistazo al explorador de entidades. Y para entender cómo todas estas entidades encajan en una identidad que las IA mencionan, este es el programa de Next Gen SEO.