Beneficios del uso de datos estructurados para tu marca

La presentación pretende hacer hincapié en cómo el uso de datos estructurados en nuestras páginas webs nos ayuda a ganar visibilidad en los motores de búsqueda y refuerza nuestra presencia digital.

Se tratan temas como que son los datos estructurados y el linked data, Knowledge Graph y Knowledge Vault, como usar datos estructurados en una web, Schema.org y algunos schemas interesantes para las empresas, marcas y profesionales.

  • Datos estructurados y linked data
  • Google Hummingbird, Knowledge Graph y Knowledge Vault
  • Cómo usar datos estructurados en una web
  • Schema.org: un vocabulario para dominarlos a todos
  • Schemas importantes para las empresas y las marcas

DATOS ESTRUCTURADOS Y LINKED DATA

Los datos estructurados son datos que residen en un campo fijo dentro de un registro o archivo. Esto incluye los datos contenidos en las bases de datos relacionales y hojas de cálculo. Segun Google, los datos estructurados son datos enlazados de forma semántica, donde se vinculan contenidos distribuidos por la web, de forma que se referencian de la misma forma que lo hacen los enlaces de las páginas web.

Principios básicos del linked data

Las entidades son cualquier cosa (objeto, persona, acontecimiento, fecha, etc.) que presenta unas propiedades que lo definen como un todo

  • Usar URIs para identificar las cosas
  • Usar URIs HTTP
  • Ofrecer información sobre los recursos usando RDF
  • Incluir enlaces a otros URIs

Y como existe mucha información de similar relevancia o característica los datos deben estar dentro de un contexto, identificados como triplets o tripletas: es decir, la representación de las propiedades y relaciones que definen una entidad, dotándola así de significado.

El knowledge Graph y el Knowledge Vault

Mientra la primera es una base de conocimiento introducida en Google en 2012 y que aporta información complementaria a los tradicionales resultados de búsqueda la segunda es una base de conocimiento probabilístico de escala web que combina extracciones de contenido web (obtenidos a través de análisis de texto, datos tabulares, estructura de página y anotaciones humanas) con conocimiento previo derivado de repositorios de conocimiento existentes. El knowldege Vault, a diferencia del Knowledge Graph, no solo extrae información, sino que la acumula y mediante ‘machine learning’ la organiza a la hora de mostrarla.

Opciones para usar datos estructurados en una web

  • Organizar el contenido en tablas (ver recurso)
  • Organizar el contenido en listas (ver recurso)
  • Marcar el contenido semánticamente (por ejemplo, HTML5)

Schema.org “un vocabulario para dominarlos a todos”

schema.org tiene la misión de crear, mantener y promover esquemas para datos estructurados en Internet, en páginas web, en mensajes de correo electrónico, y más allá… Se puede utilizar con muchas diferentes codificaciones, incluyendo RDFa, Microdatos y JSON-LD. Estos vocabularios cubren entidades, relaciones entre entidades y acciones, y pueden ser fácilmente ampliados a través de un modelo de extensión bien documentado. En la actualidad existen y están documentados 673 tipos o clases de schemas.

Schemas importantes para las empresas y las marcas:

  • ORGANIZATION http://schema.org/Organization
  • LOCAL BUSINESS http://schema.org/LocalBusiness
  • PERSON: http://schema.org/Person
  • WEBSITE http://schema.org/WebSite

Otros schema interesantes

  • PRODUCT http://schema.org/Product
  • AGGREGATE RATING http://schema.org/AggregateRating
  • RECIPE http://schema.org/Recipe
  • EVENT http://schema.org/Event

Los datos estructurados están para ayudarnos a mejorar nuestra visibilidad, no para hacer spam.

Un uso abusivo o erróneo del marcado semántico puede perjudicarnos.

Ofrece buenos contenidos que aporten valor a tus usuarios.

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