En Schema App, estamos orgullosos de nuestros conocimientos y amplia experiencia en aprovechar el poder de la semántica. Dirigido por nuestro cofundador, Mark van Berkel, que posee más de una década de conocimiento invaluable en tecnología semántica y con el respaldo de un equipo con una experiencia combinada de más de 60 años en este campo, nos identificamos con confianza como una empresa líder en tecnología semántica.
Desde nuestros inicios, hemos ayudado a organizaciones de todo el mundo a implementar Schema Markup conectado en sus sitios web para fortalecer su estrategia de SEO.
Implementando Marcado de esquemas, nuestros clientes pueden lograr resultados enriquecidos en las páginas de resultados de los motores de búsqueda (SERP) y aumentar el tráfico a sus sitios. Sin embargo, las ventajas de Schema Markup van más allá de la simple obtención de resultados enriquecidos. Schema Markup es una tecnología semántica con numerosos beneficios.
En este artículo, exploraremos qué es la tecnología semántica y cómo Schema App la aprovecha para proporcionar un contexto significativo y una comprensión de los datos.
Comprender la tecnología semántica
La tecnología semántica es un conjunto de tecnologías, metodologías y estándares que proporcionan significado (semántica) a los datos. Lo logra representando relaciones entre diferentes categorías de entidades, transformando datos sin procesar en conocimiento.
Al proporcionar contexto, la tecnología semántica permite que las máquinas comprendan e interpreten mejor los datos, lo que lleva a procesos de toma de decisiones más inteligentes.
Antecedentes y terminología
Antes de analizar cómo es semántica Schema App, es esencial familiarizarnos con los términos clave en el campo de la tecnología semántica.
A continuación se incluye un glosario de términos a los que se hará referencia a lo largo de este artículo.
RDF (marco de descripción de recursos)
Un marco utilizado para expresar datos como un gráfico dirigido usando sujeto-predicado-objeto declaraciones conocidas como triples.
Combinando estos triples, se pueden crear vastos gráficos de recursos interconectados. Esto se hace mediante identificadores uniformes de recursos (URI).
Identificador uniforme de recursos (URI)
Un URI es una cadena de caracteres que identifica un recurso. Proporciona una forma coherente de identificar recursos en diferentes sistemas y protocolos.
Una URL es una cadena de caracteres que identifica un recurso y su ubicación en la web. Por tanto, una URL es un tipo de URI.
Notación de objetos JavaScript para datos vinculados (JSON-LD)
JSON-LD es un formato de serialización para expresar datos RDF. En términos simples, es una forma de describir las declaraciones sujeto-predicado-objeto. También resulta ser de Google. Formato preferido para consumir Schema Markup/datos estructurados.
Ontología
Una ontología define los tipos de entidades que pueden existir dentro de un conjunto de datos y las propiedades que describen y conectan estas entidades. Schema.org es un ejemplo de una ontología flexible, que sirve como vocabulario en lugar de imponer restricciones lógicas estrictas como otras ontologías formales.
Conocimiento Gráfico
A gráfico de conocimiento Es una representación estructurada de información que captura el contexto y las conexiones entre entidades, sus atributos y las relaciones entre ellas.
Schema App utiliza JSON-LD para expresar cómo la "ontología" de Schema.org define las conexiones en sus datos (en nuestro caso, su contenido).
Como resultado, el contenido de su página que dice cosas como "esta sierra de mano DeWalt es de la marca DeWalt" y puede expresarlo en JSON-LD para ayudar a los motores de búsqueda a comprender esa afirmación.
Cuando conectas varias entidades utilizando estas tecnologías, estás construyendo un gráfico de conocimiento.
Luego, los motores de búsqueda pueden interpretar las relaciones entre entidades a través de estas conexiones de gráficos de conocimiento, mejorando su comprensión del contenido de su sitio. Más recientemente, los gráficos de conocimiento también se están explorando como un medio de LLM de puesta a tierra para prevenir alucinaciones en la IA generativa.
Como puede ver, estas tecnologías son poderosas fuentes de significado (semántica) para máquinas como los motores de búsqueda.
El recurso más fundamental que utiliza y es, en sí mismo, una tecnología semántica es Schema.org. La aplicación Schema utiliza el vocabulario de Schema.org para ayudar a nuestros clientes a traducir su contenido a un idioma comprendido por los motores de búsqueda.
¿Qué hace que Schema.org sea una tecnología semántica?
Schema.org fue fundada en 2011 por Google, Bing, Yahoo y Yandex como una forma de traducir el lenguaje humano confuso a un lenguaje estructurado y legible por máquina. Este lenguaje ahora es compatible con todos los principales motores de búsqueda, lo que mejora su capacidad para hacer coincidir las consultas de búsqueda con resultados relevantes.
Los motores de búsqueda han pasado a utilizar SEO semántico para proporcionar resultados más precisos y relevantes a los usuarios. En lugar de hacer coincidir las palabras clave de un artículo con las consultas de búsqueda, los motores de búsqueda ahora comprenden el significado (semántica) del contenido de una página e identifican si el contenido coincide con la intención y la consulta del buscador.
A la luz de esto, Schema.org se desarrolló como un vocabulario de tipos y propiedades para describir claramente las cosas en un sitio y proporcionar contexto sobre cómo estas cosas están conectadas entre sí.
Tipos
Los tipos de Schema.org están organizados en una jerarquía, comenzando con Thing y luego proporcionando subtipos más específicos a partir de ahí. Ejemplo: Cosa, que tiene el subtipo Persona, que tiene el subtipo Paciente.
Propiedades
Cada tipo tiene una lista de propiedades disponibles para describirlo con más detalle. En la imagen de abajo podemos ver que el Persona El tipo se puede describir con más detalle con propiedades como dirección, alumniOf y fecha de nacimiento.
Tipos esperados de propiedades
La mayoría de las propiedades también tienen tipos específicos a los que pueden conectarse. Por ejemplo, una persona puede tener un dirección propiedad que indique la dirección física de donde se encuentra la persona. Esta información se puede agregar como texto sin formato o se puede utilizar para vincular al Direccion postal tipo que tiene su propia página en Schema.org.
By la conexión diferentes tipos de Schema.org en su sitio a través de las propiedades, usted define las relaciones entre las entidades descritas en el contenido de su sitio y ayuda a las máquinas a comprenderlo.
En Schema App, aplicamos el vocabulario de Schema.org (una ontología flexible) al contenido del cliente, expresado en JSON-LD (una tecnología semántica) para que los motores de búsqueda puedan comprender explícitamente las conexiones entre cosas (¡semántica!).
Representaciones legibles por máquina de Schema.org
Debajo del capó, los términos individuales en el sitio web Schema.org también tienen "definiciones legibles por máquina…disponible como JSON-LD, incrustado en el HTML de la página de términos”.
Si los desarrolladores están interesados en implementar el vocabulario para sus propios fines, Schema.org proporciona "archivos de definición de vocabulario" descargables disponibles en "formatos RDF comunes" como JSON-LD, Turtle, Triple o RDF/XML. Aquí hay un enlace a cómo se ve el vocabulario de Schema.org como Archivo JSON-LD.
Schema.org tiene dos interfaces: una para que los humanos naveguen y comprendan, y otra para que las máquinas comprendan el contenido de su base de datos. Este es un gran ejemplo de cómo funciona la tecnología semántica para cerrar la brecha entre el lenguaje humano y el aprendizaje automático.
Al comprender las tecnologías semánticas, empresas como Schema App pueden crear aplicaciones y sistemas que aprovechen los mejores aspectos de estas tecnologías. En Schema App, utilizamos estos archivos en la construcción de nuestras herramientas de creación y en la implementación de Schema Markup, que nos permite organizar la información del cliente de manera significativa para las máquinas.
La experiencia de Schema App en tecnologías semánticas es evidente en nuestras numerosas herramientas y funciones.
Herramientas y características de la aplicación Schema que nos hacen semánticos
Estas son algunas de nuestras herramientas y características que nos hacen semánticos.
Editor y resaltador de aplicaciones de esquemas
Schema App Editor y Highlighter son dos herramientas de creación de Schema Markup creadas por nuestro equipo. El editor de aplicaciones de esquemas permite a los equipos de SEO generar Schema Markup en JSON-LD e implementarlo automáticamente en una página web individual sin escribir una sola línea de código.
Todas las páginas optimizadas con Schema Markup se pueden actualizar y publicar en el sitio en minutos con esta herramienta, lo que facilita su administración. El Editor contiene todo el vocabulario de Schema.org y crea Schema Markup conectado a través de elementos de datos integrados para permitir a nuestros clientes desarrollar sus gráficos de conocimiento.
El resaltador de la aplicación Schema También es una herramienta de creación de marcado de esquemas sin código, pero es para páginas con plantillas y contenido dinámico en lugar de URL individuales. Con esta herramienta, puede aplicar automáticamente el marcado de esquema descriptivo a escala de miles de páginas y actualizar dinámicamente su marcado de esquema en función del contenido de su página.
¿Qué hace que nuestras herramientas de autor sean semánticas?
Tanto el Editor como el Resaltador tienen las mismas características semánticas, sólo que se aplican de una manera ligeramente diferente.
Usando el vocabulario de Schema.org
La característica principal que hace que nuestras herramientas de creación sean semánticas es cómo crean marcas utilizando el vocabulario de Schema.org para expresar tripletas RDF (declaraciones sujeto-predicado-objeto) en JSON-LD.
Estas declaraciones (también conocidas como tripletas semánticas) se pueden combinar para crear enormes gráficos de recursos interconectados utilizando URI (identificadores uniformes de recursos). Anteriormente en el artículo, vimos una versión simplificada de los triples. La siguiente imagen es una representación más precisa de los triples, donde los URI son las entidades que se describen en el gráfico.
Al hacerlo, aprovechan los medios de Schema.orgs para traducir contenido legible por humanos a contenido legible por máquinas, apoyando la extracción de significado (semántica) del contenido web.
Todas las herramientas de creación de Schema App son aplicaciones basadas en ontología. Por lo tanto, cualquier actualización o modificación de los vocabularios de Schema.org se reflejará en las herramientas. Por ejemplo, si Schema.org introduce una nueva propiedad para un tipo específico, la nueva propiedad estará disponible en las herramientas de creación de la aplicación Schema.
Funciones de vinculación de entidades
El resaltador utiliza una función automatizada de reconocimiento de entidades vinculadas para identificar entidades en la página y vincularlas al gráfico de conocimiento de Google y a las definiciones de Wikidata, mientras que el editor emplea una función aplicada manualmente. Método de vinculación de entidades. Luego, ambas herramientas anidan las entidades dentro del marcado de esquema.
Al utilizar métodos de vinculación de entidades, como el reconocimiento de entidades vinculadas, nuestras herramientas de creación pueden ayudar a los motores de búsqueda a contextualizar mejor los temas de su sitio y alinearlos con la consulta del buscador.
Reconocimiento de entidades vinculadas
Como se dijo anteriormente, Reconocimiento de entidades vinculadas (LER) es una característica poderosa que se puede aplicar a una plantilla de Resaltador para mejorar el análisis de contenido.
Una vez aplicado, este proceso automatizado identifica entidades nombradas (como personas, lugares, cosas y conceptos) en el contenido y luego las vincula a identificadores externos de bases de conocimiento autorizadas (como Wikipedia y Google Knowledge Graph). Estos identificadores se integran automáticamente en su marcado de esquema.
Mediante la incorporación automática de estos identificadores en el marcado de esquema, las entidades aportan información semántica valiosa a los metadatos. En consecuencia, Google y otros rastreadores web obtienen una comprensión más profunda del contenido, gracias a la inclusión de entidades vinculadas bien definidas. Esto reduce la ambigüedad en la interpretación del contenido y permite una correspondencia más precisa con las consultas de los usuarios.
Por ejemplo, podemos decir que la sierra de mano DeWalt es de la marca DeWalt, que es la misma que la DeWalt descrita. en esta entidad de Wikipedia.
Al vincular DeWalt Handsaw a la entidad DeWalt correspondiente en Wikipedia, los motores de búsqueda pueden entender claramente a qué DeWalt se refiere.
Complemento avanzado de WordPress
Al igual que nuestras otras herramientas de creación, nuestra Complemento avanzado de WordPress proporciona marcado utilizando el vocabulario de Schema.org. El complemento puede generar automáticamente Schema Markup para páginas y publicaciones, y proporciona a los usuarios acceso a nuestro Schema App Editor para realizar más personalizaciones de Schema Markup.
El complemento avanzado de WordPress también tiene la capacidad de asignar etiquetas y categorías de WordPress a Wikipedia y entidades de Wikidata para ayudar a los motores de búsqueda a relacionar mejor el contenido con consultas de búsqueda relevantes sobre esos temas.
Herramienta Rutas de esquema
La Herramienta Rutas de esquema es una herramienta gratuita creada por el equipo de la aplicación Schema para ayudar a los usuarios a identificar la mejor manera de conectar y organizar diferentes tipos de esquemas dentro de su marcado de esquema. Esto es especialmente útil cuando no está seguro de qué propiedades están disponibles para conectar dos tipos diferentes de Schema.org.
El equipo de Schema App identificó la necesidad de esto dentro de su conjunto de herramientas porque Schema Markup es más beneficioso cuando es altamente descriptivo. Una de las mejores formas de hacerlo es conectando sus tipos con la propiedad más descriptiva. La herramienta Rutas de esquema le ayuda a limitar las propiedades que tiene cada tipo que les permiten conectarse entre sí (como un "tipo esperado").
Por ejemplo, Schema.org Tipo de organización Tiene más de 50 propiedades únicas. Si desea conectar una organización a un servicio que proporciona, puede ingresar ambos tipos en la herramienta Rutas de esquema y luego recibir una lista de propiedades que se pueden usar para conectar estos tipos.
La naturaleza semántica de la aplicación Schema
Al adoptar tecnologías semánticas, Schema App permite a las máquinas comprender e interpretar mejor el contenido de su sitio web. Cuando los motores de búsqueda comprenden claramente de qué se trata su página, pueden proporcionar a los buscadores resultados más precisos y relevantes.
Nuestra pasión por las tecnologías semánticas no termina con las herramientas y funciones actualmente disponibles para nuestros usuarios. También nos enorgullecemos de trabajar hacia una arquitectura centrada en datos para nuestros datos internos (consulte Manifiesto de arquitectura centrada en datos de Semantic Arts) e invertir mucho tiempo considerando las posibilidades de la tecnología semántica y cómo podemos respaldarlas.
¿Está interesado en saber más sobre cómo nuestras herramientas pueden respaldar sus iniciativas de SEO semántico? Comience aquí.
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- Fuente: https://www.schemaapp.com/schema-app-tools/what-makes-schema-app-semantic/
