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    驴Por qu茅 ahora es el momento de adoptar el marcado de esquema?

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    No hay mejor momento para que las organizaciones prioricen el marcado de esquemas.

    驴Por qu茅 es as铆?, te preguntar谩s.

    En primer lugar, Schema Markup (tambi茅n conocido como datos estructurados) no es nuevo.

    Google ha estado premiando a los sitios que implementan datos estructurados con resultados enriquecidos. Si no has aprovechado resultados ricos en la b煤squedaes hora de obtener una mayor tasa de clics a partir de estas funciones visuales en la b煤squeda.

    En segundo lugar, ahora que la b煤squeda est谩 impulsada principalmente por la IA, ayudar a los motores de b煤squeda a comprender su contenido es m谩s importante que nunca.

    Schema Markup le permite a su organizaci贸n articular claramente lo que significa su contenido y c贸mo se relaciona con otras cosas en su sitio web.

    La 煤ltima raz贸n para adoptar Schema Markup es que, cuando se hace correctamente, se puede crear un gr谩fico 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

    esquema.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 b煤squeda 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 m谩s altas en la p谩gina de resultados del motor de b煤squeda.

    De hecho, El marcado de esquema es uno de los m谩s bien documentada T谩cticas de SEO que Google te indica que hagas. Con tantas cosas en SEO que est谩n dise帽adas hacia atr谩s, esta es sencilla y muy recomendable.

    Es posible que haya retrasado la implementaci贸n del Schema Markup debido a la falta de resultados enriquecidos aplicables para su sitio web. Eso podr铆a haber sido cierto en alg煤n momento, pero he estado haciendo Schema Markup desde 2013 y la cantidad de resultados enriquecidos disponibles est谩 creciendo.

    Aunque Google desaprob贸 los resultados enriquecidos con procedimientos y cambi贸 la elegibilidad de los resultados enriquecidos de preguntas frecuentes en agosto de 2023, introdujo seis nuevos resultados enriquecidos en los meses siguientes: 隆la mayor cantidad de resultados enriquecidos nuevos introducidos en un a帽o!

    Estos ricos resultados incluyen listado de veh铆culos, informaci贸n del curso, p谩gina de perfil, foro de discusi贸n, organizaci贸n, alquiler vacacional y variantes de productos.

    Ahora hay 35 resultados enriquecidos que puede utilizar para destacar en la b煤squeda y se aplican a una amplia gama de industrias como la atenci贸n m茅dica, las finanzas y la tecnolog铆a.

    A continuaci贸n se muestran algunos resultados enriquecidos ampliamente aplicables que deber铆a considerar utilizar:

    • Migaja de pan.
    • Producto.
    • Rese帽as.
    • Oferta de trabajo.
    • Video.
    • P谩gina de perfil.
    • Organizaci贸n.

    Con tantas oportunidades para tomar control de c贸mo aparece en las b煤squedas, es sorprendente que m谩s sitios web no lo hayan adoptado.

    Una estad铆stica del Informe de extracciones de octubre de 2023 de Web Data Commons mostr贸 que solo 50% de las p谩ginas ten铆an datos estructurados.

    De las p谩ginas con marcado JSON-LD, estos fueron los principales tipos de entidades encontradas.

    • http://schema.org/ListItem (2.341.592.788 entidades)
    • http://schema.org/ImageObject (1.429.942.067 entidades)
    • http://schema.org/Organization (907.701.098 entidades)
    • http://schema.org/BreadcrumbList (817.464.472 entidades)
    • http://schema.org/WebSite (712.198.821 entidades)
    • http://schema.org/WebPage (691.208.528 entidades)
    • http://schema.org/Offer (623.956.111 Entidades)
    • http://schema.org/SearchAction (614.892.152 entidades)
    • http://schema.org/Person (582.460.344 entidades)
    • http://schema.org/EntryPoint (502.883.892 entidades)

    (Fuente: Informe Web Data Commons de octubre de 2023)

    La mayor铆a de los tipos de la lista est谩n relacionados con los resultados enriquecidos mencionados anteriormente.

    Por ejemplo, ListItem y BreadcrumbList son necesarios para el resultado enriquecido con ruta de navegaci贸n, se requiere SearchAction para el cuadro de b煤squeda de v铆nculos a sitios y se requiere oferta para el resultado enriquecido de producto.

    Esto nos dice que la mayor铆a 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 b煤squedas, no necesariamente le dicen a los motores de b煤squeda de qu茅 trata cada p谩gina en detalle ni ayudan a que su sitio sea m谩s sem谩ntico.

    Ayude a los motores de b煤squeda de IA a comprender su contenido

    驴Alguna vez ha visto los sitios de su competencia utilizando tipos espec铆ficos de Schema.org que no se encuentran en la documentaci贸n de datos estructurados de Google (es decir, Clinica Medica, IndividualM茅dico, Servicioetc)?

    El Vocabulario de Schema.org tiene m谩s de 800 tipos y propiedades para ayudar a los sitios web a explicar de qu茅 trata la p谩gina. Sin embargo, las funciones de datos estructurados de Google solo requieren un peque帽o subconjunto de estas propiedades para que los sitios web sean elegibles para obtener un resultado enriquecido.

    Muchos sitios web que implementan 煤nicamente Schema Markup para obtener resultados enriquecidos tienden a ser menos descriptivos con su Schema Markup.

    Los motores de b煤squeda de IA ahora analizan el significado y la intenci贸n detr谩s de su contenido para brindar a los usuarios resultados de b煤squeda m谩s relevantes.

    Por lo tanto, las organizaciones que quieran mantenerse a la vanguardia deber铆an utilizar tipos de Schema.org m谩s espec铆ficos y aprovechar las propiedades apropiadas para ayudar a los motores de b煤squeda 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, art铆culo, persona, etc.) en el vocabulario de Schema.org tiene 40 o m谩s propiedades para describir la entidad.

    Las propiedades est谩n ah铆 para ayudarle a describir completamente de qu茅 trata la p谩gina y c贸mo se relaciona con otras cosas en su sitio web y en la web. En esencia, le pide que describa sem谩nticamente la entidad o el tema de la p谩gina.

    La palabra 芦sem谩ntica禄 se refiere a la comprensi贸n del significado del lenguaje.

    Tenga en cuenta que la palabra 芦comprensi贸n禄 es parte de la definici贸n. Curiosamente, en octubre de 2023, John Mueller de Google public贸 un Actualizaci贸n de b煤squeda video. En este v铆deo de seis minutos, presenta una actualizaci贸n sobre Schema Markup.

    Por primera vez, Mueller describi贸 el Schema Markup como 鈥渦n c贸digo que puede agregar a sus p谩ginas web, que los motores de b煤squeda pueden utilizar para comprender mejor el contenido. 芦

    Si bien Mueller hist贸ricamente ha hablado mucho sobre Schema Markup, generalmente lo hac铆a en el contexto de la elegibilidad de resultados enriquecidos. Entonces, 驴por qu茅 el cambio?

    Este cambio en la forma de pensar sobre el marcado de esquemas para mejorar la comprensi贸n de los motores de b煤squeda tiene sentido. Con el creciente papel e influencia de la IA en la b煤squeda, debemos facilitar que los motores de b煤squeda 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 b煤squedas no es una raz贸n suficiente para comenzar, entonces hacerlo para ayudar a su empresa a tomar el control de su contenido y prepararlo para la inteligencia artificial s铆 lo es.

    En febrero de 2024, Gartner public贸 un informe sobre 鈥30 tecnolog铆as emergentes que guiar谩n sus decisiones comerciales鈥, destacando la IA generativa y los gr谩ficos de conocimiento como tecnolog铆as emergentes cr铆ticas en las que las empresas deber铆an invertir en los pr贸ximos 0 a 1 a帽os.

    Los gr谩ficos de conocimiento son colecciones de relaciones entre entidades definidas utilizando un vocabulario estandarizado que permite obtener nuevos conocimientos mediante inferencia.

    隆Buenas noticias! Cuando implementa Schema Markup para definir y conectar las entidades en su sitio, est谩 creando un gr谩fico de conocimiento de contenido para su organizaci贸n.

    Por lo tanto, su organizaci贸n obtiene un habilitador fundamental para la adopci贸n de la IA generativa mientras aprovecha sus beneficios de SEO.

    Obtenga m谩s informaci贸n sobre c贸mo crear gr谩ficos de conocimiento de contenido en mi art铆culo C贸mo ampliar el marcado de su esquema de resultados enriquecidos a gr谩ficos de conocimiento.

    Tambi茅n podemos consultar a otros expertos en el campo de los gr谩ficos de conocimiento para comprender la urgencia de implementar Schema Markup.

    En su publicaci贸n en LinkedInTony Seale, arquitecto de gr谩ficos de conocimiento de la UBS en el Reino Unido, dijo:

    鈥淣o es necesario que la IA te suceda a ti; Las organizaciones pueden dar forma a la IA dando forma a sus datos.

    Es una elecci贸n: podemos permitir que todos los datos sean absorbidos por enormes 鈥榩ozos de gravedad de datos鈥 o podemos crear una red de redes, cada uno de nosotros conectando y consolidando nuestros datos鈥.

    Las 芦redes de redes禄 a las que se refiere Seale es el concepto de gr谩ficos de conocimiento, el mismo gr谩fico de conocimiento que se puede construir a partir de los datos de su web utilizando el marcado de esquema sem谩ntico禄.

    La revoluci贸n 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 implementaci贸n de Schema Markup.

    Utilice el marcado de esquema como catalizador de la IA

    En el panorama digital actual, las organizaciones deben invertir en nueva tecnolog铆a para seguir el ritmo de la evoluci贸n de la IA y la b煤squeda.

    Ya sea que su objetivo sea destacarse en las SERP o asegurarse de que Google y otros motores de b煤squeda comprendan su contenido seg煤n lo previsto, ahora es el momento de implementar Schema Markup.

    Con Schema Markup, los profesionales de SEO pueden convertirse en h茅roes, permitiendo la adopci贸n de IA generativa a trav茅s de gr谩ficos de conocimiento de contenido y al mismo tiempo ofreciendo beneficios tangibles, como mayores tasas de clics y una mejor visibilidad de b煤squeda.

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