Aprovecha la Entropía de Plantillas para exponer el boilerplate que merma los ingresos, recuperar el presupuesto de rastreo y escalar páginas únicas que aumentan la visibilidad en doble dígito.
La entropía de plantilla cuantifica la proporción entre elementos únicos y elementos boilerplate dentro de un conjunto de páginas con plantilla; monitorizarla durante las auditorías del sitio o la generación masiva de páginas permite detectar diseños ligeros o casi duplicados que perjudican el posicionamiento y los ingresos, y orienta dónde inyectar contenido diferenciador, recursos multimedia o marcado schema para restaurar la eficiencia de rastreo y el alcance de palabras clave.
Entropía de plantilla es la proporción cuantitativa de elementos específicos de página (tokens de texto, medios, propiedades de datos estructurados) frente al boilerplate heredado de una plantilla maestra. Piénsalo como un “puntaje de unicidad” para cualquier lote de URLs basadas en plantillas—fichas de producto, páginas de ubicación, categorías facetadas, briefs generados por IA, etc. Una entropía baja (<30 %) le dice a Google “otra página del montón”, inflando los costes de rastreo, diluyendo el link equity e invitando a filtros de thin content. Una entropía alta señala valor diferenciado, facilita la captura de keywords long-tail y mantiene viables arquitecturas web de gran escala.
boilerpipe de Diffbot para separar el marcado de plantilla.Unique_Tokens / Total_Tokens × 100. Para mayor granularidad, ejecutar entropía de Shannon en n-gramas por página.E-commerce: Un minorista de moda reconstruyó su plantilla de categoría añadiendo guías de estilo curadas por IA y tasas de devolución según talla. La entropía saltó de 26 → 56 %, impulsando un 19 % de subida en keywords “posiciones 10-30 → 1-5” en cuatro semanas.
OTA de viajes: 90 k guías de ciudad compartían un 85 % de marcado idéntico. Al autogenerar widgets de clima, schema de eventos locales e intros reescritas con GPT, la entropía subió al 48 %, reduciendo los clusters duplicados en Search Console un 72 %.
Baja entropía de la plantilla significa que Googlebot descarga repetidamente código prácticamente idéntico, malgastando el presupuesto de rastreo (crawl budget) y haciendo que las páginas parezcan contenido genérico. Esto puede retrasar la indexación de nuevos productos y aumentar el riesgo de ser clasificado como thin content o contenido duplicado. Para incrementar la entropía, exponga atributos únicos del producto (por ejemplo, FAQs dinámicas, reseñas generadas por usuarios, datos estructurados), varíe los módulos de enlazado interno según la taxonomía del producto y aplique lazy-load a los recursos compartidos para que el crawler vea cuanto antes el HTML del contenido principal único. Mantenga los elementos de marca en archivos CSS/JS externos, de modo que la plantilla siga siendo visualmente coherente mientras el DOM ofrece mayor variabilidad.
Una alta entropía de plantilla indica a los rastreadores que cada URL en niveles más profundos ofrece contenido fresco y único, digno del presupuesto de rastreo. Al reducir los bloques de boilerplate, recortar la navegación redundante e incorporar enlaces internos y metadatos específicos del contexto, el editor aumenta la percepción de unicidad de las páginas profundas. Esto anima a Googlebot a rastrear capas aún más profundas con mayor frecuencia, ya que cada solicitud sucesiva aporta nueva información, mitigando eficazmente los problemas de profundidad de rastreo.
(1) Variación Flesch–Kincaid o diversidad léxica en el HTML renderizado capturada mediante el informe Word Count/Similarity de Screaming Frog. Una variación baja indica que el boilerplate compartido domina el DOM. (2) Similitud a nivel de bytes mediante la función «Near Duplicates» de Sitebulb o un script de comparación de hash n-gram. Si las puntuaciones de similitud superan el 80 % en la mayor parte de las URL, la entropía de la plantilla es críticamente baja. Las páginas con los índices de duplicidad más altos deben priorizarse para incorporar componentes personalizados —p. ej., fragmentos de código dinámicos, CTAs contextuales— y así aumentar la entropía primero donde sea más problemático.
Insertar el mismo CSS inline infla cada archivo HTML con código idéntico, reduciendo la entropía de la plantilla al aumentar la proporción de bytes duplicados por página. Los rastreadores emplean más recursos en descargar marcado repetitivo, lo que puede opacar el contenido único. Compromiso: inyectar inline solo el CSS above-the-fold independiente de la plantilla que varíe según el tipo de página (p. ej., artículo vs. producto), mantener los estilos compartidos en un archivo externo cacheable y aplicar extracción de CSS crítico que excluya las clases exclusivas de la página. Así se conservan las ganancias de rendimiento y, al mismo tiempo, se mantiene suficiente variación estructural para preservar una entropía saludable.
✅ Better approach: Ejecuta un rastreo DOM-diff (p. ej., Screaming Frog + extracción personalizada) para cuantificar los bloques de código idénticos entre plantillas. Consolida los componentes compartidos en includes del lado del servidor (SSI), añade contenido único a nivel de módulo (FAQ, reseñas, schema) por tipo de página y comprueba que la puntuación de entropía disminuye con un nuevo rastreo.
✅ Better approach: Parametriza los campos dinámicos (ubicación, especificaciones del producto, modificadores de intención) en la lógica de la plantilla. Genera una matriz de variaciones para que cada página obtenga un conjunto de title/H1/anchor text distinto. Prueba con un subconjunto de URLs, monitorea las impresiones por consulta única en GSC y luego despliega a todo el sitio.
✅ Better approach: Asigna cada plantilla a una regla de indexación: canonical, noindex o bloqueada al rastreo. Utiliza la herramienta «Inspección de URL» de Search Console para confirmar que las directivas se están respetando. Para las facetas de alto valor, añade contenido único y datos estructurados para que se ganen su lugar en el índice.
✅ Better approach: Realiza pruebas A/B de cualquier ajuste de entropía con los objetivos de analítica definidos. Prioriza la diferenciación significativa—imágenes únicas, comentarios de expertos, tablas comparativas—sobre la aleatoriedad superficial. Si la tasa de rebote o los ingresos disminuyen, revierte y itera en la profundidad del contenido en lugar de provocar caos en el diseño.
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