schema-markup
por alirezarezvaniLa skill schema-markup ayuda a los agentes a planificar, escribir, auditar y validar JSON-LD para resultados enriquecidos. Úsala para marcado Article, FAQPage, HowTo, Product, LocalBusiness, Organization y BreadcrumbList, con patrones de implementación, orientación sobre tipos de schema y un script validador en Python para flujos de trabajo de SEO técnico.
Esta skill obtiene 84/100, lo que la convierte en una candidata sólida para usuarios del directorio que quieren que un agente implemente, audite o valide schema markup con menos incertidumbre que con un prompt SEO genérico. El repositorio ofrece criterios de activación claros, plantillas reutilizables, orientación por tipo de schema y un script de validación, aunque la adopción sería más sencilla con instrucciones de instalación explícitas y límites más claros sobre lo que el validador local puede y no puede demostrar.
- Guía de activación muy clara en el frontmatter, con disparadores positivos como structured data, JSON-LD, rich results, FAQ/Product/HowTo schema, y exclusiones para SEO general o auditorías de rastreo.
- Contenido operativo sólido: SKILL.md define la recopilación de contexto, los casos de uso de implementación, auditoría y validación, y cuándo consultar el contexto de marketing de producto antes de hacer preguntas.
- Materiales de apoyo útiles, incluidos criterios por tipo de schema, patrones de implementación JSON-LD listos para copiar y pegar, y un script en Python que extrae y valida JSON-LD desde HTML.
- No hay un comando de instalación ni un README en la ruta de la skill, por lo que los usuarios del directorio deben deducir la instalación a partir de las convenciones generales del repositorio.
- El validador incluido puntúa localmente la cobertura de campos obligatorios y recomendados, pero las referencias siguen indicando que se debe probar en Google Rich Results; no sustituye la validación oficial de resultados enriquecidos.
Descripción general de la skill schema-markup
Qué hace schema-markup
La skill schema-markup ayuda a un agente de IA a planificar, redactar, auditar y validar datos estructurados JSON-LD para páginas que necesitan una elegibilidad más clara para los rich results de Google y un mejor contexto legible por máquinas para la búsqueda con IA. Está pensada para trabajos de SEO técnico en los que el entregable no es una auditoría amplia, sino marcado schema concreto: Article, BlogPosting, FAQPage, HowTo, Product, LocalBusiness, Organization, BreadcrumbList y otros tipos relacionados de schema.org.
Cuándo conviene usar esta skill
Usa esta skill schema-markup cuando ya conoces el tipo de página o el problema: falta schema de FAQ, errores en el marcado Product, elegibilidad para rich results de Article, advertencias de datos estructurados en Search Console o la necesidad de estandarizar JSON-LD en un CMS. Es especialmente útil para equipos de marketing, especialistas SEO, desarrolladores y equipos de contenido que necesitan JSON-LD listo para implementar junto con orientación de validación, no una explicación genérica de schema.org.
Qué la diferencia de un prompt normal
El repositorio incluye referencias prácticas, patrones de implementación listos para copiar y un script validador en Python. Eso importa porque el trabajo con schema suele fallar en los detalles: URLs absolutas de imágenes, propiedades obligatorias, coherencia con el contenido visible, logos del publisher, fechas ISO y límites de inyección en el CMS. La skill le da al agente un proceso estructurado de recopilación antes de generar el marcado, lo que reduce la probabilidad de obtener JSON-LD plausible pero inválido.
Cuándo no usarla
No instales schema-markup como reemplazo de un rastreo técnico completo, un diagnóstico de renderizado JavaScript, una revisión de enlazado interno o una auditoría de arquitectura del sitio. Si el problema real es la indexabilidad, los canonicals, la profundidad de rastreo o el renderizado de plantillas, usa primero un flujo más amplio de SEO o arquitectura del sitio y vuelve a schema cuando las páginas y plantillas objetivo estén estables.
Cómo usar la skill schema-markup
Instalación de schema-markup y archivos que conviene revisar primero
Instala la skill con:
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill schema-markup
Después de instalarla, lee primero marketing-skill/skills/schema-markup/SKILL.md para entender las reglas de activación y el flujo de recopilación. Luego revisa references/schema-types-guide.md para la selección de tipos y campos obligatorios, references/implementation-patterns.md para ejemplos de JSON-LD y scripts/schema_validator.py si quieres hacer una comprobación local básica frente a campos obligatorios y recomendados.
Datos que la skill necesita antes de generar JSON-LD
Para sacar buen partido de schema-markup, dale al agente datos a nivel de página, no solo “añade schema”. Incluye:
- URL de la página y URL canónica
- Tipo de página, como producto, artículo, FAQ, negocio local, how-to o categoría
- Título visible, autor y fechas de publicación y modificación
- URL de la imagen principal con dimensiones
- Nombre de la organización, URL del logo y perfiles sameAs
- Precio del producto, disponibilidad, SKU, reseñas u ofertas cuando corresponda
- CMS o método de implementación, como plugin de WordPress, código personalizado en Webflow, tema de Shopify o acceso directo a
<head> - Errores existentes de Search Console o mensajes de pruebas de rich results
Un prompt débil sería: “Create schema for this page.”
Un prompt más sólido sería: “Use the schema-markup skill to create JSON-LD for this BlogPosting page. URL: https://example.com/blog/schema-guide. H1: Schema Markup Guide. Author: Jane Smith. Published: 2026-02-10. Modified: 2026-03-01. Image: https://example.com/images/schema-guide.jpg, 1200x630. Publisher logo: https://example.com/logo.png, 250x60. Match visible page content and flag any missing fields before writing final JSON-LD.”
Flujo práctico de implementación
Empieza con una auditoría del marcado existente. Revisa el código fuente de la página, consulta los informes de datos estructurados en Search Console o guarda el HTML renderizado y ejecuta python3 scripts/schema_validator.py page.html. Después, pídele a la skill que clasifique el tipo de página y elija el tipo de schema válido más específico. Por ejemplo, una entrada de blog normalmente debería usar BlogPosting, mientras que una página transaccional de producto necesita Product con offers.
Luego genera el JSON-LD, compara cada propiedad con el contenido visible de la página y pruébalo en Google Rich Results Test antes de desplegarlo. Después del despliegue, vuelve a probar la URL activa y monitorea Search Console. La skill puede ayudar a interpretar mensajes de validación, pero no puede garantizar rich results; la elegibilidad en Google depende de la calidad del contenido, el cumplimiento de políticas, la rastreabilidad y la demanda de búsqueda.
Consejos para mejorar la calidad del resultado
Pide “implementation-ready JSON-LD plus missing-field notes”. Esto evita que el agente invente datos no disponibles sin avisar. Para plantillas, pide un patrón reutilizable con variables, como {{ product.title }} o {{ article.published_at }}. Para páginas reguladas o con alta exigencia de confianza, solicita una versión conservadora que solo marque contenido visible en la página. Para páginas con varios schemas, pide a la skill que conecte las entidades con valores @id estables, de modo que los datos de Organization, WebPage, BreadcrumbList y Article no parezcan desconectados.
FAQ de la skill schema-markup
¿schema-markup es apta para principiantes?
Sí, si puedes recopilar los datos de la página y probar el resultado. Las referencias explican para qué sirven los tipos de schema más comunes, qué campos importan y qué errores bloquean la elegibilidad. Quienes empiezan deberían comenzar con un solo tipo de página, como Article o FAQPage, validarlo y luego extenderlo a plantillas una vez que el patrón esté comprobado.
¿Puede corregir errores de datos estructurados en Search Console?
Puede ayudar a interpretar y corregir muchos errores de datos estructurados, especialmente propiedades obligatorias faltantes, JSON-LD mal formado, tipo de schema incorrecto y campos incompletos de Product o Article. No corregirá errores causados por páginas inaccesibles, scripts bloqueados, plantillas rotas o contenido que Google no puede renderizar. En esos casos, resuelve primero el problema técnico.
¿En qué se diferencia de los plugins de schema?
Los plugins pueden inyectar schema rápidamente, pero a menudo usan valores genéricos por defecto, omiten detalles de entidad específicos del negocio o crean marcado duplicado entre temas y extensiones. La skill schema-markup resulta más útil cuando necesitas criterio editorial, JSON-LD personalizado, estrategia de plantillas o una auditoría de lo que el plugin ya está generando.
¿schema-markup es solo para equipos de SEO técnico?
No, pero funciona mejor en flujos de SEO técnico donde los datos estructurados deben ser precisos, comprobables y desplegables. Los equipos de contenido pueden usarla para planificar Article, FAQ y HowTo. Los desarrolladores pueden usarla para convertir schema aprobado en plantillas. Los equipos de ecommerce pueden usarla para revisar marcado Product, Offer, disponibilidad y reseñas antes del lanzamiento.
Cómo mejorar la skill schema-markup
Aporta evidencia de origen más sólida
La mejor forma de mejorar los resultados de schema-markup es proporcionar la misma evidencia que Google puede verificar: texto renderizado de la página, encabezados visibles, detalles del producto, páginas de autor, imágenes, fechas, breadcrumbs y perfiles de la organización. Si un campo no es visible o no se puede verificar, dile al agente que lo marque como faltante en lugar de fabricarlo.
Vigila los fallos habituales de schema-markup
Los fallos habituales incluyen usar URLs relativas de imágenes, añadir marcado FAQ para preguntas que no son visibles en la página, marcar texto promocional como reseñas, omitir offers en schema Product, usar nombres de autor que no coinciden, aplicar formatos de fecha inválidos y generar JSON-LD duplicado desde varios plugins. Otro problema frecuente es el exceso de marcado: añadir todos los tipos de schema posibles en lugar de los pocos que representan la página con precisión.
Itera después del primer resultado
Después del primer borrador de JSON-LD, pide una revisión de validación: “Check required fields, recommended fields, visible-content alignment, Google rich result eligibility, and implementation risks.” Luego ejecuta el script validador o las herramientas de prueba de Google y pega los errores exactos de vuelta en el agente. Iterar a partir de errores específicos produce resultados mucho mejores que pedir una reescritura general.
Adapta la skill a tu CMS y tus plantillas
Para una adopción repetible, convierte una página validada en una implementación a nivel de plantilla. Pide a la skill que mapee los campos de schema a variables del CMS, identifique el comportamiento de respaldo cuando haya campos vacíos y defina dónde debe inyectarse el JSON-LD. Aquí es donde schema-markup aporta más valor que un prompt puntual: puede ayudar a crear un flujo controlado de datos estructurados que editores, SEOs y desarrolladores puedan mantener.