Strukturált adatok: meghatározás és cél

A strukturált adatok bármilyen típusú információra utalnak, amely egy rekord vagy fájl rögzített mezőjében található. Ezek közé tartoznak a relációs adatbázisokban és táblázatokban található anyagok.

A strukturált adattípusok jellemzői

Az ilyen anyag elsősorban a különböző üzleti modellek létrehozásától függ, amelyeket rögzítenek. És az is fontos, hogy hogyan tárolják, dolgozzák fel és használják őket. Ez magában foglalja a meghatározást, mely mezők tárolják, és hogyan fogják csinálni: egy sor strukturált ADATOK, Típus (numerikus, pénznem, alfabetikus, név, dátum, cím, és így tovább), és bármilyen korlátozás bevitelére vonatkozó információk. Például a karakterek számát bizonyos körülmények között lokalizálják, például Mr. vagy Mrs., férfi vagy nő, gyermek vagy felnőtt.

A strukturált anyagoknak ilyen előnye van: könnyen beírhatók, tárolhatók, lekérdezhetők és elemezhetők. Egy időben a relációs adatbázisok és táblázatok tárolásának és feldolgozásának magas költségei és teljesítménykorlátozásai miatt a strukturált anyagok voltak az egyetlen módja a hatékony kezelésnek. Mindent, ami nem illeszkedett egy szorosan szervezett struktúrába, papíron kellett tárolni egy szekrényben.

Adatkezelés

A strukturált erőforrásokkal végzett munka gyakran a lekérdezési nyelv (SQL)használatával történik. Ez egy általánosan elfogadott programozási szótag, amelyet a strukturált adatok validálásának kezelésére és meghívására hoztak létre relációs adatbázis-rendszerekben.

A strukturált anyagok óriási javulást jelentettek a strukturálatlan rendszerekhez képest, szigorúan papír alapon, de az élet nem mindig illeszkedik a szép kis dobozokba. Ennek eredményeként az első típusú adatokat mindig papír vagy mikrofilm tárolóval kellett kiegészíteni. Ahogy a technológiai teljesítmény tovább javult és az árak csökkentek, lehetővé vált a strukturálatlan és félig strukturált anyagok bevezetése a számítástechnikai rendszerekbe.

Különböző típusok

A strukturálatlan adatok mindazok a dolgok, amelyeket nem lehet könnyen osztályozni és elhelyezni egy szép dobozban vagy könyvtárban. Ezek például fényképek és grafikus képek, videók, adatfolyam-eszközök, weboldalak, PDF fájlok, PowerPoint prezentációk, e-mailek, blogbejegyzések, wikik és szövegszerkesztő dokumentumok.

Félig strukturált anyagok van valami között. Ez a típus a strukturált Adatelemzés egyik típusát képviseli, de hiányzik az információs modell szigorú felépítése. Félig strukturált változatok esetén címkéket vagy más típusú jelölőket használnak bizonyos elemek azonosítására, de az információnak nincs merev rendszere.

Az adatok strukturálása, példa: a szövegszerkesztő szoftver mostantól tartalmazhat metaadatokat, amelyek megmutatják a szerző nevét és létrehozás dátuma, ugyanakkor a dokumentum fő része strukturálatlan szöveg.

Az e-mailekben a feladó, a címzett, a dátum, az idő és más rögzített mezők hozzáadódnak az e-mail üzenet tartalmához és a mellékletekhez. A fényképeket vagy más grafikus objektumokat kulcsszavakkal lehet megjelölni, például alkotó, dátum, hely stb., amely lehetővé teszi a grafikák rendezését és elhelyezését. Az XML-t és más jelölőnyelveket gyakran használják a félig strukturált adatok kezelésére.

Technológiai szabványok

Az SQL, a lekérdezési nyelv, 1986 óta a Nemzeti Intézet modellje. Ezt az államközi Közigazgatás MŰSZAKI Bizottsága határozza meg Információ Technológiai Szabványok. Érdemes megjegyezni, hogy a strukturált adatok tartalmazzák az anyagokat és azok cseréjét. A Bizottságnak két munkacsoportja van: az egyik az adatbázisokkal, a másik a metaadatokkal foglalkozik. Részt vesz a HP, a CA, Az IBM, a Microsoft, az Oracle, a Sybase (SAP) és a Teradata, valamint számos szövetségi kormányzati ügynökség. A Bizottság mindkét projektdokumentuma linkeket tartalmaz mindegyikre vonatkozó további információkhoz. Az SQL lett a szabvány Nemzetközi Szervezet 1987-ben.

A strukturált adatok segítenek például a Google-nak a tartalom jobb megértésében. Ez egy fontos jel, ha egy üzletember azt akarja, hogy a webhely látható legyen a keresési funkciókban.

De minden márkának strukturált adatokat kell használnia? Megéri? A rövid válasz természetesen igen.

De mielőtt folytatná a teljes körű választ, meg kell rendeznie a tévhitet: az adatok strukturálása csak egy SEO stratégia felépítése. Ezt meg kell érteni.

A strukturált adatok az alapja gépek az összes tartalom megértéséhez.

Ez hasonló az ügyfél és a szállító közötti kapcsolathoz: minél több információ van a vevő SEO problémáiról, annál jobban meg lehet oldani őket. Ehhez tudnia kell, hogy milyen problémák voltak korábban. Ez a sikerstratégia létrehozásának fő titka.

A márkák remélik, hogy az olyan gépek, mint a Google, az Alexa és a Siri hatékonyan és hatékonyan olvassák és megértik a tartalmat.

A sémajelölés használata azonban lehetővé teszi számukra, hogy ellenőrizzék információik meghatározását, annak érdekében, hogy ellenőrizzék a teljes szerkezet gépi megértését.

Strukturált adatok többszörös felhasználása

Ez a fajta információ évtizedek óta létezik.

Néhány évvel ezelőtt még korlátozottabb volt, de most itt szinte bármit megtalálhat, beleértve a recepteket, a munkahelyeket és az éttermeket, és még sok más.

Valójában Richard Wallis, A Google Sémaprojektjeinek támogatásával foglalkozó tanácsadó összefoglalja, hogy az ilyen típusú anyagokat minden márka weboldalán közzétett bejegyzésben bemutatják.

Legfontosabb következtetés: a "strukturált adatok" fogalmának használata növekszik, jelenleg a beolvasott webhelyek teljes számának körülbelül egyharmadát teszi ki.

Ez annak köszönhető, hogy a nagy márkák az idejüket felhasználva tesztelték az erőforrásokat, és képesek voltak az eredményeket az üzleti értékekkel egyeztetni, például a forgalom javításával vagy a konverziók létrehozásával.

Az adatok strukturálása nemcsak nagyszerű Keresési előnyökkel jár, mint például az információk újrafelhasználása az elemzés javítása érdekében vagy a helyszínen való tartózkodás, hanem hangos előnyöket is nyújt, például a chatbotok tájékoztatását.

Az információk strukturálásával a tulajdonosok segítenek azonosítani a tartalmat, hogy növeljék annak esélyét, hogy a gépek helyesen illeszkedjenek a tartalmához a megfelelő hangkérdésekkel. Valójában, például, az Amazon azt mondja, hogy a rendszert használja egy helyi vállalkozás szándékainak meghatározására.

A hatás

nemrégiben a vendéglátóipar egyik ügyfele tesztelte, hogy lássa a strukturált adatok teljes hatását.

Először is, a listák helyi rendszere és "zsemlemorzsa" a főoldalon megvalósult.

Ennek eredményeként a mobil átkattintási besorolás kissé javult, 2, 7 százalékról a Q1-ben 2, 8-ra a Q2-ben.

Eddig rövid teszt volt, de várható, hogy a következő kilenc hónapban a projektre kattintások száma 5-10% - kal növekszik%.

Ezenkívül ez a tapasztalat további eredményekhez vezetett:

• A kattintások 43 százalékkal nőttek.
• A benyomások szinte növekedtek 1.
• Az átlagos pozíció szintén 12 százalékkal nőtt.

A strukturált adatok értéke korábban csak azért volt, hogy gazdag eredményeket szerezzen a Google-tól vagy "Yandex". Most az érték tovább terjed a mozgási intézkedések minőségére.

A keresési oldalak számos esettanulmányt tettek közzé, amelyek példákat mutatnak a rendszer használatára néhány nagyobb márka esetében.

5 fő ok, amiért sok vállalat nem használ sablonokat

Sok oldalt megfigyelve észreveheti, hogy egyes tulajdonosok számos okból nem rendelkeznek strukturált adatokkal. Itt vannak a fő problémák:

• Nem rendelkeznek az erőforrásokkal.
• Nem technikusok (és nincs megfelelő szakemberük), és nem értik a kódot és az elemek címkézését.
• A webhelyet a CMS nem támogatja.
• Nem látják és nem értik az előnyöket.
• Az idők mögött és a múltban ragadva.

Szerencsére számos kiváló megoldás létezik a piacon, amelyek lehetővé teszik a strukturált adatok méretezését és egyszerű létrehozását, kezelését és mérését.

A használat fő előnyei

Ennek a terméknek számos pozitív aspektusa van, különösen az e-kereskedelmi márkák esetében. Íme néhány fő előnye.

Magasabb CTR

A termékek gazdag töredékeinek jelenléte a keresési eredmények között nagyszerű módja annak, hogy növelje az átkattintási minősítést, és nagyobb figyelmet fordítson a hirdetésekre. Ez különösen nyilvánvaló, ha vannak kiváló termék vélemények.

Több konverzió

A gazdag kivonatok is növelhetik az együtthatót, mert ha sokan látják a hirdetéseket, és pozitívak, akkor megnő annak a valószínűsége, hogy az emberek a szükséges platformon vásárolnak.

Ami az álláshelyeket illeti, mivel a Google elindította a munkahelyeket, és a ziprecruiterhez hasonló vállalatok strukturált állásadatokat vezettek be, cikkeik több információt és konverziót kapnak a releváns lekérdezések megjelenítésével.

Az ajánlott töredékek megszerzése az "A Szent Grál" a SEO számára. A webhely a keresési eredményoldal tetején jelenik meg, az organikus listák előtt. A strukturált adatok nem szükségesek, de néha segíthetnek az ajánlott töredék megszerzésében. Ez növelheti az átkattintási minősítést és nagyobb forgalmat vonzhat.

Ajánlások

Sajnos a SEO-val rendelkező webhelyek gyakran visszaélnek néhány dologgal.

Strukturált adatok használata esetén nem szabad spam messengerré válnia. Csak olyan anyagokat kell használni, amelyek relevánsak a tartalom szempontjából.

Ha a tulajdonos nem követi ezt a szabályt, akkor kaphat "kézi művelet a Google-tól vagy" Yandex spam-strukturált adatokkal, ennek eredményeként ebből az összes a webhely vagy az egyes cikkek nem jelennek meg a keresési eredmények között. Ez addig tart, amíg az összes információt meg nem tisztítják.

Érdemes meggyőződni arról is, hogy az összes strukturált adat frissült. Minden folyamatosan változik, ezért folyamatosan új trendek jelennek meg, beleértve az információk terjesztését is.

Összefoglaló

Ne hagyja figyelmen kívül a strukturált adatokat. Az organikus keresés egyre versenyképesebbé válik. A keresőmotorok számára nyújtható további információk segítenek:

• Növelje a kattintási besorolást.
• Javítani a keresőmotor láthatósága.
• A kiválasztott töredékek megjelenítésével a Tudásgrafikon segítségével a gépek megoldhatják a felhasználói feladatokat.

Strukturáltabb adatforrások:

A Google és "Yandex" megerősíti, hogy az ilyen típusú információk javítják a célzást.

Azt is meghatározzák, hogy mennyi strukturált adat elegendő bizonyos modellekhez.