Структурированные данные относятся к любым типам сведений, которые находятся в фиксированном поле в записи или файле. Они включают материалы, содержащиеся в реляционных базах и электронных таблицах.
Характеристики структурированных типов данных
Такой материал в первую очередь зависит от создания различных бизнес-моделей, которые будут записываться. И также важно и то, как они будут храниться, обрабатываться и использоваться. Это включает определение того, какие поля будут храниться и как они будут это делать: совокупность структурированных данных, тип (числовой, валютный, буквенный, имя, дата, адрес и так далее) и любые ограничения на ввод сведений. Например, количество символов локализовано определенными условиями, такими как господин или госпожа, мужчина или женщина, ребенок или взрослый.
Структурированные материалы имеют такое преимущество: их легко вводить, хранить, запрашивать и анализировать. В свое время из-за высокой стоимости и ограничений производительности сохранения памяти и обработки реляционных баз данных и электронных таблиц, использующиеся структурированные материалы были единственным способом эффективного управления. Все, что не укладывалось в плотно организованной структуре, нужно было хранить на бумаге в шкафу.
Управление данными
Работа со структурированными ресурсами часто осуществляется с помощью языка запросов (SQL). Это общепринятый слог программирования, созданный для управления и вызова проверки структурированных данных в системах работы с реляционными базами.
Структурированные материалы были огромным улучшением по сравнению с неструктурированными системами на строго бумажной основе, но жизнь не всегда вписывается в аккуратные маленькие коробочки. В результате всего, первый вид данных всегда должен был дополняться хранилищем бумаги или микрофильмов. Поскольку производительность технологий продолжала улучшаться, а цены снижались, стало возможным вводить в вычислительные системы неструктурированные и полуструктурированные материалы.
Различные виды
Неструктурированные данные — это все те вещи, которые не могут быть легко классифицированы и помещены в аккуратную коробку или библиотеку. Это, например, фотографии и графические изображения, видео, потоковые данные инструментов, веб-страницы, файлы PDF, презентации PowerPoint, электронные письма, записи в блогах, вики и документы для обработки текстов.
Полуструктурированные материалы — это нечто среднее между ними. Данный вид представляет тип анализа структурированных данных, но в нем отсутствует строгое строение модели информации. В случае полуструктурированных вариантов, теги или другие типы маркеров используются для идентификации определенных элементов, но сведения не имеют жесткой системы.
Как структурировать данные, пример: программное обеспечение для обработки текстов теперь может включать метаданные, показывающие имя автора и дату создания, при этом основная часть документа представляет собой неструктурированный текст.
Электронные письма имеют отправителя, получателя, дату, время и другие фиксированные поля, добавленные к содержимому сообщения электронной почты и любых вложений. Фотографии или другие графические объекты могут быть помечены ключевыми словами, такими как создатель, дата, местоположение и прочее, что позволяет упорядочивать и размещать графику. XML и другие языки разметки часто используются для управления полуструктурированными данными.
Стандарты технологии
SQL, язык запросов, является образцом национального института с 1986 года. Его определяет Технический комитет Межгосударственного управления по стандартам информационных технологий. Стоит отметить, что к структурированным данным относятся материалы и обмен ими. Комитет имеет две рабочие группы: одна для баз сведений, а другая для метаданных. Участвуют HP, CA, IBM, Microsoft, Oracle, Sybase (SAP) и Teradata, а также несколько федеральных государственных учреждений. Оба проектных документа комитета имеют ссылки на дополнительную информацию по каждому из них. SQL стал стандартом Международной организации в 1987 году.
И также структурированные данные помогают, например, Google лучше понять контент. Это важный сигнал, если бизнесмен хочет, чтобы сайт был виден в функциях поиска.
Но должны ли все бренды использовать структурированные данные? Стоит ли оно того? Короткий ответ — конечно же, да.
Но прежде чем перейти к полноценному ответу, нужно разобраться с неправильным представлением: структурировать данные — это всего лишь выстраивать стратегию SEO. Это необходимо понимать.
Структурированные данные — основа для машин, чтобы осознать весь контент.
Это похоже на отношения между клиентом и поставщиком: чем больше информации о проблемах SEO покупателя, тем лучше можно их решать. Для этого необходимо знать, какие проблемы у них были ранее. В этом и заключается главный секрет создания стратегии успеха.
Бренды надеются, что такие машины, как Google, Alexa и Siri будут эффективно и результативно читать, и понимать содержание.
Использование разметки схемы, однако, дает им возможность контролировать то, как определяется их информация, чтобы, в свою очередь, контролировать машинальное понимание всей структуры.
Многократное использование структурированных данных
Данный вид сведений существует уже много десятков лет.
Некоторое время назад он был более ограниченным, но теперь здесь можно найти его практически для чего угодно, включая рецепты, рабочие места и рестораны, и многое другое.
Фактически, Ричард Уоллис, консультант, работающий над поддержкой проектов Schema в Google, резюмирует, что такой тип материала представлен в каждом опубликованном посте на сайте любого бренда.
Ключевой вывод: использование понятия «структурированные данные» увеличивается, и в настоящее время оно составляет примерно треть от общего количества просканированных веб-сайтов.
Это связано с тем, что крупные бренды тестировали ресурсы с помощью своего времени, и они смогли сопоставить результаты с ценностями бизнеса, такими как улучшение трафика или создание конверсий.
Структурирование данных не только дает большие преимущества поиска, например, повторное использование информации для улучшения аналитики или нахождения на месте — оно также предоставляет голосовые преимущества, такие как информирование чат-ботов.
Структурируя информацию, владельцы помогают определить контент, чтобы повысить шансы машин правильно сопоставить его содержание с соответствующими голосовыми запросами. На самом деле, например, Amazon говорит, что использует схему для определения намерений местного бизнеса.
Влияние
Недавно было проведено тестирование одного из клиентов в сфере гостеприимства, чтобы увидеть полное воздействие структурированных данных.
Для начала была реализована локальная схема списков и "хлебных крошек" на главной странице.
В результате мобильный рейтинг кликов немного улучшился с 2,7 процента в 1 квартале до 2,8 во 2.
Пока это был короткий тест, но ожидается, что в ближайшие девять месяцев число кликов на данном проекте увеличится на 5–10%.
К тому же, этот опыт привел еще к некоторым результатам:
- Клики увеличились на 43 процента.
- Показы выросли почти на 1.
- Средняя позиция также увеличилась на 12 процентов.
Значение структурированных данных раньше было только для того, чтобы получить богатый результат от Google или "Яндекса". Теперь ценность распространяется дальше на качество мер по движению.
Поисковые страницы опубликовали несколько тематических исследований, в которых приводятся примеры использования схемы для некоторых крупных брендов.
5 главных причин, по которым многие компании не применяют шаблоны
Наблюдая за многими страницами, можно заметить, что некоторые держатели, по ряду причин, не имеют структурированных данных. Вот основные проблемы:
- У них нет ресурсов.
- Они не являются техниками (и у них нет нужного специалиста) и не понимают код, и как маркировать предметы.
- Сайт не поддерживается их CMS.
- Они не видят и не понимают преимуществ.
- Отстали от времени и застряли в прошлом.
К счастью, на рынке есть несколько отличных решений, которые позволяют разметить в масштабе и легко создавать, управлять и измерять структурированные данные.
Основные преимущества использования схемы
Есть много положительных сторон данного продукта, особенно для брендов электронной коммерции. Вот несколько главных преимуществ.
Выше CTR
Наличие богатых фрагментов для товаров в результатах поиска — отличный способ повысить рейтинг кликов и привлечь больше внимания к объявлениям. Особенно это проявляется, если есть отличные отзывы о продукции.
Больше конверсий
Наличие богатых фрагментов также может повысить коэффициент, потому что, если много людей увидят объявления, и они будут положительными, вероятность того, что люди купят на необходимой платформе, увеличится.
Что касается сайтов по трудоустройству, с тех пор как Google запустил Jobs, а такие компании, как ZipRecruiter внедрили структурированные данные о вакансиях, их статьи получают больше информации и конверсий, показывая соответствующие запросы.
Получение рекомендуемых фрагментов — это "Святой Грааль" для SEO. Сайт будет отображаться в верхней части страницы результатов поиска, перед органическими списками. Структурированные данные не являются необходимостью, но иногда они могут помочь получить рекомендуемый фрагмент. Это может повысить рейтинг кликов и привлечь больше трафика.
Советы
К сожалению, сайты с SEO некоторыми вещами часто злоупотребляют.
Не стоит становиться рассыльным спама при использовании структурированных данных. Нужно применять только такие материалы, которые имеют отношение к контенту.
Если владелец не будет следовать этому правилу, можно получить от Google или "Яндекса" ручное действие со спам-структурированными данными, в результате которого весь сайт или отдельные статьи не будут отображаться в поисковой выдаче. Продлиться это до тех пор, пока вся информация не будет почищена.
И также стоит убедиться, что были обновлены все структурированные данные. Все постоянно меняется, и поэтому неизменно возникают новые тенденции, в том числе и в распространении информации.
Резюме
Не стоит игнорировать структурированные данные. Органический поиск становится все более конкурентным. Любая дополнительная информация, которую можно предоставить поисковым системам, помогает:
- Увеличить рейтинг кликов.
- Улучшить видимость поисковой системы.
- Показав в графе знаний избранные фрагменты, можно помочь машинам решать задачи пользователя.
Более структурированные ресурсы данных:
Google и "Яндекс" подтверждают, что данный тип информации улучшает таргетинг.
И также они уточняют, сколько структурированных данных достаточно для определенных моделей.
