Cómo crear metafields de Shopify y comprobar que son correctos

Un metafield de Shopify sirve para guardar información que no cabe en los campos estándar: composición, instrucciones de cuidado, país de fabricación, dimensiones técnicas, plazo de entrega, etc.

El problema es que muchas tiendas crean metafields sin ningún criterio. El resultado: tipos incoherentes, valores inutilizables, filtros que dejan de funcionar y tiempo perdido para todo el equipo.

1. Crear un metafield bien organizado en Shopify

1. En el admin de Shopify, abre Settings y luego Custom data.
2. Elige el recurso (normalmente Products).
3. Haz clic en Add definition.
4. Ponle un nombre claro (ej: Composición del material).
5. Elige el tipo adecuado (texto, número, fecha, booleano, lista, etc.).
6. Añade una descripción para orientar a tu equipo.

2. La estructura que evita errores

Sigue esta convención:

• Namespace estable: agrupado por área funcional, ej: specs, shipping, care.
• Key explícita: ej: material, wash_temperature, country_of_origin.
• Tipo estricto: no uses texto libre si en realidad necesitas un número o una fecha.

Un ejemplo sólido: care.wash_temperature con tipo number_integer.

3. Cómo saber si tus metafields son correctos

Comprueba estos 5 puntos en un producto de prueba:

1. El campo aparece correctamente en la ficha del producto en el admin.
2. El valor se acepta sin errores de formato.
3. El tipo se corresponde con el uso real (orden, filtro, visualización).
4. El tema muestra el dato correctamente (si lo usas en el frontend).
5. El dato se mantiene coherente tras una importación CSV, una app de terceros o una sincronización.

4. Errores frecuentes que debes evitar

• Mezclar varios usos en un mismo campo (ej: material + consejos de cuidado).
• Usar keys distintas para la misma información según el producto.
• Elegir el tipo texto cuando en realidad hace falta lista o número.
• Crear metafields sin una descripción interna para el equipo.

5. Mini checklist antes de publicar

• Nomenclatura validada: namespace + key estables.
• Tipo validado en 3 productos diferentes.
• Visualización validada en el tema.
• Ninguna ambigüedad para quien introduce los datos.