Salario estimado

Los datos estructurados del objeto Occupation permiten a los proveedores de estimaciones de salarios definir los rangos salariales y los promedios de salario según la región para tipos de empleo, detalles sobre la profesión (como los beneficios típicos), las habilidades y los requisitos de educación, y agregarlos por factores, como organizaciones de contratación y niveles de experiencia.

Los datos estructurados del objeto Occupationpueden aparecer en la experiencia laboral, en la Búsqueda de Google y como resultados enriquecidos de estimaciones de salario para una profesión específica.

Información sobre salarios estimados en la experiencia laboral de la Búsqueda de Google

Usa los siguientes tipos de schema.org y las extensiones de Google para definir estimaciones de salarios y otros tipos de datos sobre profesiones.

Cómo agregar datos estructurados

Los datos estructurados son un formato estandarizado para proporcionar información sobre una página y clasificar su contenido. Si aún no estás familiarizado con los datos estructurados, obtén más información sobre cómo funcionan.

A continuación, presentamos una descripción general de cómo generar, probar y actualizar datos estructurados. Si quieres obtener una guía paso a paso para agregar datos estructurados a una página web, consulta el codelab de datos estructurados.

  1. Agrega las propiedades obligatorias. Para obtener información sobre dónde colocar los datos estructurados en la página, mira el video JSON-LD Structured Data: Where to insert in a page?.
  2. Sigue los lineamientos.
  3. Valida tu código con la Prueba de resultados enriquecidos.
  4. Implementa algunas páginas que incluyan tus datos estructurados y utiliza la Herramienta de inspección de URL para probar el modo en el que Google ve la página. Asegúrate de que Google pueda acceder a la página y que no esté bloqueada por un archivo robots.txt, una etiqueta noindex ni requisitos de acceso. Si la página se ve bien, puedes pedirle a Google que vuelva a rastrear tus URL.
  5. Para mantener informado a Google sobre los cambios futuros, te recomendamos que envíes un mapa del sitio. Puedes automatizar este proceso con la API del mapa del sitio de Search Console.

Ejemplos

El siguiente ejemplo de JSON-LD muestra un objeto Occupation simple con datos de estimaciones de salarios:


<html>
  <head>
    <title>Software Developer, Applications</title>
    <script type="application/ld+json">
    {
      "@context": "https://schema.org/",
      "@type": "Occupation",
      "name": "Software Developer, Applications",
      "mainEntityOfPage": {
        "@type": "WebPage",
        "lastReviewed": "2017-07-23T14:20:00-05:00"
      },
      "description": "Develops information systems by designing, developing, and installing software solutions",
      "estimatedSalary": [
        {
          "@type": "MonetaryAmountDistribution",
          "name": "base",
          "currency": "USD",
          "duration": "P1Y",
          "percentile10": "100000.5",
          "percentile25": "115000",
          "median": "120000.28",
          "percentile75": "130000",
          "percentile90": "150000"
        }
      ],
      "occupationLocation": [
        {
          "@type": "City",
          "name": "Mountain View"
        }
      ]
    }
    </script>
  </head>
  <body>
  </body>
</html>

El siguiente ejemplo JSON-LD muestra un ejemplo más complejo de OccupationAggregationByEmployer con datos de estimación de salario:

<html>
  <head>
    <title>App/Web App Developer</title>
        <script type="application/ld+json">
    {
      "@context": "http://schema.googleapis.com/",
      "@type": "OccupationAggregationByEmployer",
      "name": "App/Web App Developer",
      "mainEntityOfPage": {
        "@type": "WebPage",
        "lastReviewed": "2017-07-23T14:20:00-05:00"
      },
      "description": "Develops information systems by designing, developing, and installing software solutions.",
      "estimatedSalary": [
        {
          "@context": "https://schema.org/",
          "@type": "MonetaryAmountDistribution",
          "name": "base",
          "currency": "USD",
          "duration": "P1Y",
          "percentile10": "100000.5",
          "percentile25": "115000",
          "median": "120000.28",
          "percentile75": "130000",
          "percentile90": "150000"
        },
        {
          "@context": "https://schema.org/",
          "@type": "MonetaryAmountDistribution",
          "name": "bonus",
          "currency": "USD",
          "duration": "P1Y",
          "percentile10": "10000",
          "percentile25": "20000",
          "median": "25000",
          "percentile75": "27000",
          "percentile90": "60000"
        }
      ],
      "occupationLocation": [
        {
          "@context": "https://schema.org/",
          "@type": "State",
          "name": "Oregon"
        },
        {
          "@context": "https://schema.org/",
          "@type": "State",
          "name": "Washington"
        },
        {
          "@context": "https://schema.org/",
          "@type": "State",
          "name": "California"
        }
      ],
      "hiringOrganization": {
        "@context": "https://schema.org/",
        "@type": "Organization",
        "name": "Google LLC"
      },
      "sampleSize":1000,
      "yearsExperienceMin": 3
    }
    </script>
  </head>
  <body>
  </body>
</html>

Lineamientos

Debes seguir los lineamientos de calidad de datos estructurados generales y los lineamientos técnicos. Además, se aplican los siguientes lineamientos a los datos estructurados de Occupation:

Lineamientos técnicos

  • Los datos estructurados de Occupation son datos independientes. No es necesario que estén asociados con ningún otro dato estructurado que proporciones a Google.
  • Agrega un solo valor de Occupation, OccupationAggregation o OccupationAggregationByEmployer a una página web. No agregues más de uno de esos tipos de definiciones por página.
  • Asegúrate de que los datos estructurados sean coherentes con lo que muestras en la página. Estos son algunos ejemplos:
    • Solo muestras a los usuarios el salario medio en tu página web y los datos estructurados solo incluyen esos valores.
    • Redondeas tu salario anual al cinco mil más cercano de la página y proporcionas el mismo nivel de detalle en los datos estructurados.
  • La mayoría de las propiedades deberían ocurrir una sola vez en una definición, a menos que se especifique lo contrario.
  • Para profesiones con diferentes características basadas en la ubicación (por ejemplo, el rango salarial del Noreste de EE.UU. podría ser diferente al de la zona del Medio Oeste), crea páginas web separadas, cada una con su propia definición de Occupation que especifique un valor de occupationLocation diferente.
  • No agregues datos estructurados de estimativos de salarios a páginas de fichas (páginas que muestran una lista de profesiones).
  • Cuando tu página cambie, actualiza el mapa del sitio diariamente.

Lineamientos de contenido

  • Agrupa nombres de cargos similares cuando todos los empleos tengan rangos de salario y descripciones similares. Los títulos de las profesiones deben ser específicos, pero no demasiado como para confundir al usuario. Estos son algunos ejemplos:
    • No seas demasiado general:

      No recomendado: "Psicólogos clínicos, escolares y de asesoramiento"

      Recomendado: "Asesor escolar", "Psicólogo clínico", "Terapeuta clínico", "Doctor en psicología"

    • No seas demasiado específico:

      No recomendado: "Enfermero registrado para el cuidado en el hogar", "Enfermero registrado" y "Enfermero registrado - Cuidado en el hogar - Enfermero para viajes"

      Recomendado: "Enfermero registrado"

Definiciones de tipos de datos estructurados

En esta sección, se describen los tipos de datos estructurados relacionados con las estimaciones de salarios.

Debes incluir las propiedades obligatorias a fin de que tu contenido sea apto para mostrarse en los resultados enriquecidos de la Búsqueda. También puedes incluir las propiedades recomendadas para agregar más información sobre tu contenido, lo que podría brindar una mejor experiencia del usuario.

Puedes usar la Prueba de resultados enriquecidos de Google para validar tu lenguaje de marcado.

Occupation

El tipo Occupation define información sobre un empleo, como el salario estimado, las habilidades necesarias y las responsabilidades. La definición completa de Occupation está disponible en schema.org/Occupation.

Propiedades obligatorias
estimatedSalary

Arreglo de MonetaryAmountDistribution

Es el salario estimado para esta profesión en la occupationLocation determinada. Deberías especificar un rango salarial o estimaciones de salarios en función de la clasificación del percentil.

Para incluir el sueldo base, las bonificaciones y otras formas de remuneración monetaria, define varios sueldos con el arreglo estimatedSalary. Debes especificar el salario base. Los otros tipos de remuneración son opcionales.
name

Text

Es el nombre del cargo laboral Esta propiedad permite texto de forma libre. Por ejemplo, "Ingeniero de software".

Prácticas recomendadas:

  • La propiedad solo debe corresponder al nombre del cargo.
  • No incluyas códigos, direcciones, fechas, sueldos ni nombres de empresas relacionados con el puesto en la propiedad name.

    No se recomiendan descripciones como "Oferta de empleo para puesto en TI: hablante de francés en Bucarest".

    Sí se recomiendan cargos como "Especialista en marketing hablante de francés".

  • Incluye cargos concisos y legibles.
  • No uses demasiados caracteres especiales, como "!" y "*". El uso excesivo de estos puede provocar que se considere que el lenguaje de marcado es lenguaje de marcado estructurado con spam. Se aceptan números y caracteres, como "/" y "-".

    No se recomiendan frases como "*** ¡DEPÓSITO BUSCA EMPLEADO!" ¡EN UNA RUTA DE AUTOBÚS! ***

    Se recomienda: Socio de depósito para envíos y recepción
occupationLocation

Arreglo de City, State o Country

Es el lugar donde se aplica la descripción del puesto. Si se especifica para una sola ubicación, define la ubicación a nivel de ciudad, estado o país en la propiedad Name.

Prácticas recomendadas:

  • La ubicación no debería especificar más que la ciudad.
  • La propiedad State acepta nombres de región si tu país no especifica un estado.
  • El valor de occupationLocation es la ubicación en la que se lleva a cabo la profesión, no la ubicación en la que se creó la ficha de estimación de salario.
  • Si una sola Occupation tiene varias ubicaciones, especifícalas en el arreglo occupationLocation, como se muestra en el siguiente ejemplo.
  • Los datos como los rangos salariales, los requisitos de formación y las calificaciones para la profesión suelen variar en función de la ubicación. Para representarlo, define varias páginas, cada una con su propia definición de Occupation y un objeto occupationLocation diferente.
Propiedades recomendadas
description

Text

Es la descripción de la profesión.

La description debe representar al empleo de manera completa; es decir, debe describir las responsabilidades del puesto, las calificaciones, las habilidades, el horario laboral, los requisitos de formación y la experiencia necesaria.

Lineamientos adicionales:

  • Incluye la description en todas las páginas secundarias a las que el usuario podría llegar, no solo en la página del nivel principal.
  • La description debe identificar de manera única la profesión y proporcionar una descripción específica de lo que implica.

    No recomendado: "Pasantía: Una pasantía es una capacitación laboral para carreras administrativas y profesionales".

    Recomendado: "Pasante de análisis de datos: Pasantía en la que se trabajará con un analista de datos. Un analista de datos extrae estadísticas a partir de datos a fin de ayudar a tomar decisiones estratégicas en función de ellos".

  • El valor de description no puede ser igual al de name.
  • No incluyas la organización de contratación en el valor description. En su lugar, usa hiringOrganization.
mainEntityOfPage

WebPage

Es la fecha en la que se produjo la información del salario estimado. La propiedad lastReviewed está en formato ISO 8601; por ejemplo:


"mainEntityOfPage": {
  "@type": "WebPage",
  "lastReviewed": "2017-07-23T14:20:00-05:00"
}

MonetaryAmountDistribution

El tipo MonetaryAmountDistribution es una distribución estadística de importes monetarios. Usa MonetaryAmountDistribution para definir la distribución estadística del salario, los bonos y otros datos de compensación monetaria para la definición de Occupation.

La definición completa del objeto MonetaryAmountDistribution está disponible en schema.org/MonetaryAmountDistribution. Además de las propiedades que se muestran a continuación, este tipo hereda todas las propiedades del tipo QuantitativeValueDistribution.

Propiedades obligatorias
name

Text

Es el tipo de valor. Debes especificar el salario base. Los otros tipos de remuneración son opcionales. Por ejemplo, "Base", "Bonificaciones", "Comisiones".
Propiedades recomendadas
currency

Text

Es el código de moneda en formato de la norma ISO 4217 de 3 letras para el valor. Por ejemplo, "USD" o "CAD".

OccupationAggregation

El tipo OccupationAggregation es una extensión de Occupation que proporciona datos como una colección ad hoc de empleos. Por ejemplo, puedes especificar beneficios y la cantidad mínima de años de experiencia requerida para los empleos que se agregan con este tipo. Es una nueva extensión de schema.org propuesta por Google.

Además de las propiedades que se muestran a continuación, hereda todas las propiedades del tipo Occupation.

Propiedades recomendadas
sampleSize

Number

Es el número de datos que contribuyen a los datos salariales agregados. Por ejemplo:


"sampleSize": 42
yearsExperienceMax

Number

Es la cantidad máxima de años de experiencia que son aceptables para esta profesión. Por ejemplo, un puesto de principiante podría especificar una cantidad máxima de 5 años de experiencia, como se muestra en el siguiente ejemplo:


"yearsExperienceMax": 5
yearsExperienceMin

Number

Es la cantidad mínima de años de experiencia requerida para esta profesión. Por ejemplo, un puesto sénior podría requerir al menos 10 años de experiencia, como se muestra en el siguiente ejemplo:


"yearsExperienceMin": 10

OccupationAggregationByEmployer

El tipo OccupationAggregationByEmployer es una extensión de OccupationAggregation que proporciona datos relacionados con empleos que agrupa el empleador. Por ejemplo, puedes especificar la industria y la organización de contratación para un grupo de profesiones que el empleador agrega. Es una nueva extensión de schema.org propuesta por Google.

Además de las propiedades que se muestran a continuación, hereda todas las propiedades de los tipos Occupation y OccupationAggregation.

Propiedades obligatorias
hiringOrganization

Organization

Es la organización que ofrece un puesto para esta profesión. Establece @context como "https://schema.org/". La propiedad hiringOrganization debe ser el nombre de la empresa (como "Starbucks, Inc"), pero no la ubicación específica que hace la contratación (como "Starbucks de Main Street"). Por ejemplo: 


"hiringOrganization": {
  "@context": "https://schema.org/",
  "@type": "Organization",
  "name": "Google LLC"
}

QuantitativeValueDistribution

El tipo QuantitativeValueDistribution es una distribución estadística de valores. Usa MonetaryAmountDistribution para definir la distribución estadística de los datos estructurados de Occupation. Además de las propiedades mencionadas a continuación, este tipo hereda todas las propiedades del tipo QuantitativeValue de schema.org. La definición completa de QuantitativeValueDistribution está disponible en schema.org/QuantitativeValueDistribution.

Propiedades obligatorias
duration

Duration

Corresponde al período que lleva obtener el sueldo estimado en el formato de fecha ISO 8601. Por ejemplo, si el sueldo estimado se obtiene en el transcurso de un año, usa P1Y para duration.
Propiedades recomendadas
median

Number

Es el valor medio. Por ejemplo, la mitad de los salarios para esta profesión son iguales o inferiores a este valor.
percentile10

Number

Es el 10.° valor percentil. Por ejemplo, el 10% de los salarios de esta profesión son iguales o inferiores a este valor.
percentile25

Number

Es el 25.° valor percentil. Por ejemplo, el 25% de los salarios de esta profesión son iguales o inferiores a este valor.
percentile75

Number

Es el 75.° valor percentil. Por ejemplo, el 75% de los salarios de esta profesión son iguales o inferiores a este valor.
percentile90

Number

Es el 90.° valor percentil. Por ejemplo, el 90% de los salarios de esta profesión son iguales o inferiores a este valor.

Solución de problemas

Si tienes problemas para implementar datos estructurados, aquí tienes algunos recursos que pueden ayudarte.