No hay mejor momento para que las organizaciones prioricen el marcado de esquemas.
¿Por qué es así?, te preguntarás.
En primer lugar, Schema Markup (también conocido como datos estructurados) no es nuevo.
Google ha estado premiando a los sitios que implementan datos estructurados con resultados enriquecidos. Si no ha aprovechado los resultados enriquecidos en la búsqueda, es hora de obtener una mayor tasa de clics a partir de estas características visuales en la búsqueda.
En segundo lugar, ahora que la búsqueda está impulsada principalmente por la IA, ayudar a los motores de búsqueda a comprender su contenido es más importante que nunca.
Schema Markup le permite a su organización articular claramente lo que significa su contenido y cómo se relaciona con otras cosas en su sitio web.
La última razón para adoptar Schema Markup es que, cuando se hace correctamente, se puede crear un gráfico de conocimiento del contenido, que es un elemento fundamental en la era de la IA generativa. Vamos a profundizar en.
Marcado de esquema para obtener resultados enriquecidos
Schema.org existe desde 2011. En aquel entonces, Google, Bing, Yahoo y Yandex trabajaron juntos para crear el vocabulario estandarizado de Schema.org para permitir a los propietarios de sitios web traducir su contenido para que los motores de búsqueda lo entiendan.
Desde entonces, Google ha incentivado a los sitios web a implementar Schema Markup otorgando resultados enriquecidos a sitios web con ciertos tipos de marcado y contenido elegible.
Los sitios web que logran estos resultados enriquecidos tienden a obtener tasas de clics más altas en la página de resultados del motor de búsqueda.
De hecho, Schema Markup es una de las tácticas de SEO mejor documentadas que Google le indica que utilice. Con tantas cosas en SEO que están diseñadas hacia atrás, esta es sencilla y muy recomendable.
Es posible que haya retrasado la implementación del Schema Markup debido a la falta de resultados enriquecidos aplicables para su sitio web. Eso podría haber sido cierto en algún momento, pero he estado haciendo Schema Markup desde 2013 y la cantidad de resultados enriquecidos disponibles está creciendo.
Aunque Google desaprobó los resultados enriquecidos con procedimientos y cambió la elegibilidad de los resultados enriquecidos de preguntas frecuentes en agosto de 2023, introdujo seis nuevos resultados enriquecidos en los meses siguientes: ¡la mayor cantidad de resultados enriquecidos nuevos introducidos en un año!
Estos ricos resultados incluyen listado de vehículos, información del curso, página de perfil, foro de discusión, organización, alquiler vacacional y variantes de productos.
Ahora hay 35 resultados enriquecidos que puede utilizar para destacar en la búsqueda y se aplican a una amplia gama de industrias como la atención médica, las finanzas y la tecnología.
A continuación se muestran algunos resultados enriquecidos ampliamente aplicables que debería considerar utilizar:
- Migaja de pan.
- Producto.
- Reseñas.
- Oferta de trabajo.
- Video.
- Página de perfil.
- Organización.
Con tantas oportunidades para tomar control de cómo aparece en las búsquedas, es sorprendente que más sitios web no lo hayan adoptado.
Una estadística del Informe de extracciones de octubre de 2023 de Web Data Commons mostró que solo el 50% de las páginas tenían datos estructurados.
De las páginas con marcado JSON-LD, estos fueron los principales tipos de entidades encontradas.
- (2.341.592.788 Entidades)
- (1.429.942.067 Entidades)
- (907.701.098 Entidades)
- (817.464.472 Entidades)
- (712.198.821 Entidades)
- (691.208.528 Entidades)
- (623.956.111 Entidades)
- (614.892.152 Entidades)
- (582.460.344 Entidades)
- (502.883.892 Entidades)
(Fuente: Informe Web Data Commons de octubre de 2023)
La mayoría de los tipos de la lista están relacionados con los resultados enriquecidos mencionados anteriormente.
Por ejemplo, ListItem y BreadcrumbList son necesarios para el resultado enriquecido con ruta de navegación, se requiere SearchAction para el cuadro de búsqueda de vínculos a sitios y se requiere oferta para el resultado enriquecido de producto.
Esto nos dice que la mayoría de los sitios web utilizan Schema Markup para obtener resultados enriquecidos.
Aunque estos tipos de Schema.org pueden ayudar a que su sitio obtenga resultados ricos y se destaque en las búsquedas, no necesariamente le dicen a los motores de búsqueda de qué trata cada página en detalle ni ayudan a que su sitio sea más semántico.
Ayude a los motores de búsqueda de IA a comprender su contenido
¿Alguna vez ha visto los sitios de su competencia que utilizan tipos específicos de Schema.org que no se encuentran en la documentación de datos estructurados de Google (es decir, MedicalClinic, IndividualPhysician, Service, etc.)?
El vocabulario de Schema.org tiene más de 800 tipos y propiedades para ayudar a los sitios web a explicar de qué trata la página. Sin embargo, las funciones de datos estructurados de Google solo requieren un pequeño subconjunto de estas propiedades para que los sitios web sean elegibles para obtener un resultado enriquecido.
Muchos sitios web que implementan únicamente Schema Markup para obtener resultados enriquecidos tienden a ser menos descriptivos con su Schema Markup.
Los motores de búsqueda de IA ahora analizan el significado y la intención detrás de su contenido para brindar a los usuarios resultados de búsqueda más relevantes.
Por lo tanto, las organizaciones que quieran mantenerse a la vanguardia deberían utilizar tipos de Schema.org más específicos y aprovechar las propiedades apropiadas para ayudar a los motores de búsqueda a comprender y contextualizar mejor su contenido. Puede ser descriptivo con su contenido y al mismo tiempo lograr resultados valiosos.
Por ejemplo, cada tipo (por ejemplo, artículo, persona, etc.) en el vocabulario de Schema.org tiene 40 o más propiedades para describir la entidad.
Las propiedades están ahí para ayudarle a describir completamente de qué trata la página y cómo se relaciona con otras cosas en su sitio web y en la web. En esencia, le pide que describa semánticamente la entidad o el tema de la página.
La palabra «semántica» se refiere a la comprensión del significado del lenguaje.
Tenga en cuenta que la palabra «comprensión» es parte de la definición. Curiosamente, en octubre de 2023, John Mueller de Google lanzó un vídeo de actualización de búsqueda. En este vídeo de seis minutos, presenta una actualización sobre Schema Markup.
Por primera vez, Mueller describió el Schema Markup como “un código que puede agregar a sus páginas web, que los motores de búsqueda pueden utilizar para comprender mejor el contenido. «
Si bien Mueller históricamente ha hablado mucho sobre Schema Markup, generalmente lo hacía en el contexto de la elegibilidad de resultados enriquecidos. Entonces, ¿por qué el cambio?
Este cambio en la forma de pensar sobre el marcado de esquemas para mejorar la comprensión de los motores de búsqueda tiene sentido. Con el creciente papel e influencia de la IA en la búsqueda, debemos facilitar que los motores de búsqueda consuman y comprendan el contenido.
Tome el control de la IA dando forma a sus datos con marcado de esquema
Ahora bien, si ser comprendido y destacarse en las búsquedas no es una razón suficiente para comenzar, entonces hacerlo para ayudar a su empresa a tomar el control de su contenido y prepararlo para la inteligencia artificial sí lo es.
En febrero de 2024, Gartner publicó un informe sobre “30 tecnologías emergentes que guiarán sus decisiones comerciales”, destacando la IA generativa y los gráficos de conocimiento como tecnologías emergentes críticas en las que las empresas deberían invertir en los próximos 0 a 1 años.
Los gráficos de conocimiento son colecciones de relaciones entre entidades definidas utilizando un vocabulario estandarizado que permite obtener nuevos conocimientos mediante inferencia.
¡Buenas noticias! Cuando implementa Schema Markup para definir y conectar las entidades en su sitio, está creando un gráfico de conocimiento de contenido para su organización.
Por lo tanto, su organización obtiene un habilitador fundamental para la adopción de la IA generativa mientras aprovecha sus beneficios de SEO.
Obtenga más información sobre cómo crear gráficos de conocimiento de contenido en mi artículo Cómo ampliar el marcado de su esquema de resultados enriquecidos a gráficos de conocimiento.
También podemos consultar a otros expertos en el campo de los gráficos de conocimiento para comprender la urgencia de implementar Schema Markup.
En su publicación de LinkedIn, Tony Seale, arquitecto de gráficos de conocimiento de la UBS en el Reino Unido, dijo:
“No es necesario que la IA te suceda a ti; Las organizaciones pueden dar forma a la IA dando forma a sus datos.
Es una elección: podemos permitir que todos los datos sean absorbidos por enormes ‘pozos de gravedad de datos’ o podemos crear una red de redes, cada uno de nosotros conectando y consolidando nuestros datos”.
Las «redes de redes» a las que se refiere Seale es el concepto de gráficos de conocimiento, el mismo gráfico de conocimiento que se puede construir a partir de los datos de su web utilizando el marcado de esquema semántico».
La revolución de la IA apenas ha comenzado y no hay mejor momento que ahora para dar forma a sus datos, comenzando con su contenido web mediante la implementación de Schema Markup.
Utilice el marcado de esquema como catalizador de la IA
En el panorama digital actual, las organizaciones deben invertir en nueva tecnología para seguir el ritmo de la evolución de la IA y la búsqueda.
Ya sea que su objetivo sea destacarse en las SERP o asegurarse de que Google y otros motores de búsqueda comprendan su contenido según lo previsto, ahora es el momento de implementar Schema Markup.
Con Schema Markup, los profesionales de SEO pueden convertirse en héroes, permitiendo la adopción de IA generativa a través de gráficos de conocimiento de contenido y al mismo tiempo ofreciendo beneficios tangibles, como mayores tasas de clics y una mejor visibilidad de búsqueda.
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