Cómo implementar datos estructurados en las colecciones de Shopify paso a paso

En este tutorial vamos a implementar desde cero los datos estructurados más importantes para las colecciones de una tienda Shopify.

Veremos qué son, por qué pueden ayudar al SEO y al GEO, cómo generar el código dinámicamente con Liquid y cómo comprobar que Google puede interpretarlo correctamente.

Datos estructurados en categorías de Shopify

Muchas colecciones de Shopify no tienen datos estructurados específicos o dependen únicamente del marcado básico que incluye el theme.

Esto provoca que Google y otros sistemas tengan menos contexto para interpretar qué representa la página, qué productos contiene y cómo encaja dentro de la arquitectura del eCommerce.

En este tutorial vamos a añadir desde cero:

1. CollectionPage
2. BreadcrumbList
3. ItemList
4. FAQPage
5. AggregateRating

Lo haremos dinámicamente con Liquid para que funcione en todas las colecciones de Shopify y finalmente comprobaremos que el código está correctamente implementado.

Si quieres ver todos los datos estructurados aprobados por Google aquí los tienes

¿Qué son los datos estructurados?

Los datos estructurados son una forma estandarizada de describir el contenido de una página mediante código.

El usuario no ve este código, pero los buscadores y otros sistemas pueden utilizarlo para entender de forma más precisa qué están analizando.

Ejemplo:

Sin datos estructurados, Google encuentra:

• Un título.
• Una descripción.
• Imágenes.
• Enlaces a productos.
• Precios.

Con datos estructurados le indicamos explícitamente:

• Esta página es una colección de productos.
• Este es su nombre.
• Esta es su descripción.
• Esta es su posición dentro de la arquitectura web.
• Estos son los productos incluidos en el listado.

Ejemplo: https://search.google.com/test/rich-results/result?id=IuiqqakUukS7vWgV4CxbqQ&hl=es

Google define los datos estructurados como un formato estandarizado que ayuda a proporcionar información explícita sobre una página y a clasificar su contenido

¿Por qué son importantes para SEO / GEO?

Los datos estructurados no garantizan que una colección vaya a posicionar mejor.

Su función principal es reducir la ambigüedad y ayudar a los motores de búsqueda a interpretar el contenido de la página.

Pueden ayudar a:

• Identificar la página como una categoría o colección.
• Entender su posición dentro de la arquitectura.
• Reconocer el listado de productos que contiene.
• Relacionar mejor la colección con las páginas de producto.
• Detectar breadcrumbs elegibles para aparecer en los resultados.
• Facilitar el procesamiento automático de la información.

El marcado debe representar contenido que realmente aparece en la página.

Añadir propiedades ocultas, engañosas o que no coinciden con el contenido visible puede incumplir las directrices de Google.

¿Qué datos estructurados necesita una colección de Shopify?

Estos son los principales 👇

CollectionPage

Describe la naturaleza principal de la URL.

Le estamos indicando que esta página no es un producto, un artículo o la home, sino una página que agrupa una colección de elementos.

Schema.org define CollectionPage como un tipo de página que contiene una colección de elementos.

Propiedades recomendadas:

• @type
• @id
• url
• name
• description
• inLanguage
• isPartOf
• breadcrumb
• mainEntity

BreadcrumbList

Representa la jerarquía de navegación.

Ejemplo:

Inicio → Zapatillas → Zapatillas de running

Es especialmente importante porque Google sí dispone de documentación específica para resultados enriquecidos de breadcrumbs. Para ser elegible, el marcado debe incluir una cadena con al menos dos elementos y las propiedades requeridas.

Propiedades:

• position
• name
• item

ItemList

Representa el conjunto ordenado de productos que aparecen en la colección.

No estamos diciendo que la categoría sea un producto. Estamos declarando que su contenido principal es una lista de productos.

Propiedades:

• itemListElement
• numberOfItems
• ListItem
• position
• url
• name
• image

Matiz técnico importante

ItemList puede ayudar a describir semánticamente el listado, pero no debemos prometer que vaya a generar un resultado enriquecido específico en Google.

FAQPage

Representa un bloque de preguntas frecuentes incluido dentro de la colección.

Puede ser especialmente útil en categorías en las que el usuario necesita resolver dudas antes de comprar.

Por ejemplo, en una colección de zapatillas de running podríamos responder preguntas como:

• ¿Cómo elegir unas zapatillas de running?
• ¿Qué diferencia hay entre zapatillas de trail y de asfalto?
• ¿Qué zapatillas son recomendables para pronadores?
• ¿Cómo elegir correctamente la talla?

Propiedades:

• mainEntity
• Question
• name
• acceptedAnswer
• Answer
• text

Matiz técnico importante

Solo debemos implementar FAQPage cuando las preguntas y respuestas aparecen de forma visible dentro de la colección.

No tendría sentido añadir preguntas únicamente dentro de los datos estructurados sin mostrarlas al usuario.

Además, implementar correctamente FAQPage no garantiza que Google muestre las preguntas directamente en los resultados de búsqueda.

Aunque la aparición de resultados enriquecidos de FAQ es actualmente muy limitada, este marcado sigue siendo útil para describir de manera explícita las preguntas y respuestas de la página y facilitar su comprensión por parte de buscadores y sistemas de inteligencia artificial.

AggregateRating

Representa la valoración media obtenida a partir de múltiples reseñas.

En una colección podemos encontrar dos posibles situaciones.

La primera es que cada producto de la categoría muestre sus propias estrellas, nota media y número de reseñas.

En ese caso, podemos incluir AggregateRating dentro del objeto Product correspondiente a cada elemento del ItemList.

Propiedades:

• ratingValue
• reviewCount
• ratingCount
• bestRating
• worstRating

La segunda posibilidad es que la propia colección tenga valoraciones específicas.

Por ejemplo, una página que agrupa productos de una gama concreta y que dispone de reseñas reales sobre esa selección.

En este caso, el marcado solo tendría sentido si:

• Las reseñas valoran realmente la colección.
• La nota media aparece de forma visible.
• El número de reseñas es verificable.
• El usuario puede consultar esas opiniones.
• La valoración no se ha calculado artificialmente mezclando productos diferentes.

Matiz técnico importante

No debemos añadir una valoración inventada a la colección ni calcular una media general de todos sus productos únicamente para intentar conseguir estrellas en Google.

Cuando las reseñas pertenecen a productos concretos, lo correcto es asociar cada valoración con su correspondiente entidad Product.

Además, aunque el marcado sea válido, Google no garantiza que una colección muestre estrellas en los resultados de búsqueda.

El objetivo debe ser describir correctamente las reseñas visibles, no forzar la aparición de un resultado enriquecido.

Datos estructurados globales de una tienda online

También existen otros datos estructurados importantes para un eCommerce, pero no los implementaremos en profundidad dentro de este tutorial:

• Organization u OnlineStore
• WebSite
• SearchAction
• Políticas de devolución
• Métodos y condiciones de envío
• Datos de contacto

Estos datos estructurados deberían formar parte del marcado global de la tienda y no repetirse de manera independiente dentro de cada colección.

Por tanto, dentro de una categoría de Shopify trabajaríamos principalmente con 👇

• CollectionPage
• BreadcrumbList
• ItemList

Y, cuando el contenido de la página lo justifique, también podríamos añadir:

• FAQPage
• AggregateRating

Comprobar qué tiene actualmente Shopify

Antes de tocar el código:

1. Abrir una colección.
2. Pulsar Ctrl + U o “Ver código fuente”.
3. Buscar:

application/ld+json

También buscar:

CollectionPage
BreadcrumbList
ItemList
Product

Explicación del proceso

Antes de añadir nada debemos comprobar si el theme o alguna aplicación ya está generando datos estructurados.

Uno de los errores más frecuentes es duplicar el marcado porque el theme genera un schema y una aplicación añade otro diferente.

Shopify ofrece un filtro structured_data, pero su documentación indica que se utiliza con objetos de producto y artículo; no genera automáticamente todo el marcado específico que podríamos necesitar para una colección.

Buen ejemplo de implementación >https://givemefit.com/collections/pesas

Crear una copia de seguridad del theme

Ruta:

Tienda online → Temas → Tres puntos → Duplicar

Nunca recomiendo hacer esta implementación directamente sobre el theme publicado.

Primero duplicamos el tema y trabajamos sobre la copia.

Crear el snippet de datos estructurados

Ruta aproximada:

Tienda online → Temas → Editar código → Snippets → Añadir nuevo snippet

Nombre:

structured-data-collection.liquid

Después explicaría que vamos a construir un único @graph con los 3 elementos relacionados:

• CollectionPage
• BreadcrumbList
• ItemList

Esto permite conectar las entidades mediante identificadores @id.

Conclusión

Con esta implementación hemos conseguido que Shopify describa de manera explícita:

Que la URL es una colección.

Dónde se encuentra dentro de la arquitectura.

Qué productos contiene.

Esto no sustituye la optimización SEO de la colección, pero sí añade una capa técnica que facilita la interpretación del contenido por parte de buscadores y otros sistemas.

Si quieres aprender más de SEO para Shopify, aquí tienes un curso gratis de SEO para Shopify

Recursos

• https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/search-gallery?hl=es
• https://www.visibilidadon.com/entrevista-con-andrea-castaneda-como-givemefit-com-transforma-la-venta-de-equipos-deportivos/
• https://search.google.com/test/rich-results?hl=es
• Skill SEO claude
• https://www.visibilidadon.com/curso-de-geo-para-ecommerce/