Strukturirani podatki: opredelitev in namen

Strukturirani podatki se nanašajo na vse vrste informacij, ki so v fiksnem polju v zapisu ali datoteki. Vključujejo gradivo iz relacijskih podatkovnih zbirk in preglednic.

Značilnosti strukturiranih podatkovnih vrst

To gradivo je odvisno predvsem od oblikovanja različnih poslovnih modelov, ki bodo evidentirani. Pomembno je tudi, kako bodo shranjeni, obdelani in uporabljeni. Pri tem je treba opredeliti, katera polja bodo shranjeni in kako bodo shranjeni: agregatni strukturirani podatki, vrsta (številčni, valutni, abecedni, ime, datum, naslov itd.) in morebitne omejitve pri vnosu informacij. Število znakov je na primer lokalizirano glede na določene pogoje, kot so gospod ali gospa, moški ali ženska, otrok ali odrasla oseba.

Prednost strukturiranega gradiva je, da ga je enostavno vnašati, shranjevati, pridobivati in analizirati. Včasih so bila zaradi visokih stroškov in omejitev zmogljivosti pomnilniškega shranjevanja in obdelave relacijskih podatkovnih zbirk in preglednic uporabljena strukturirana gradiva edini način za učinkovito upravljanje. Vse, kar ni ustrezalo strogo organizirani strukturi, je bilo treba hraniti na papirju v omari.

Upravljanje podatkov

Strukturirani viri se pogosto obdelujejo z uporabo poizvedovalnega jezika (SQL). To je skupni programski zlog, ustvarjen za upravljanje in preverjanje strukturiranih podatkov v sistemih relacijskih podatkovnih zbirk.

Strukturirano gradivo je velik napredek v primerjavi z nestrukturiranimi sistemi, ki temeljijo izključno na papirju, vendar se življenje ne prilega vedno majhnim škatlam. Zato je bilo treba prvo vrsto podatkov vedno dopolniti s shranjevanjem na papirju ali mikrofilmu. Ker se je zmogljivost tehnologije še naprej izboljševala, cene pa zniževale, je bilo mogoče v računalniške sisteme uvesti nestrukturirano in polstrukturirano gradivo.

Različne vrste

Nestrukturirani podatki so vsi tisti, ki jih ni mogoče enostavno razvrstiti in spraviti v urejeno škatlo ali knjižnico. Sem spadajo na primer fotografije in grafike, videoposnetki, podatki iz pretočnih orodij, spletne strani, datoteke PDF, predstavitve PowerPoint, e-poštna sporočila, objave na spletnih dnevnikih, wikiji in dokumenti za urejanje besedil.

Polstrukturirani materiali - je nekaj Srednja pot med obema možnostma. Ta vrsta predstavlja vrsto analize strukturiranih podatkov, vendar nima stroge strukture informacijskega modela. Pri polstrukturiranih različicah se za identifikacijo določenih elementov uporabljajo oznake ali druge vrste žetonov, vendar informacije niso strogo.

Kako strukturirati podatke, primer: programska oprema za obdelavo besedil lahko zdaj vključuje metapodatke, ki prikazujejo ime avtorja in datum ustvarjanja, pri čemer je glavni del dokumenta nestrukturirano besedilo.

Vsebini e-poštnih sporočil in morebitnim priponkam so dodana polja pošiljatelja, prejemnika, datuma, časa in druga fiksna polja. Fotografije ali druge grafične objekte lahko označite s ključnimi besedami, kot so avtor, datum, lokacija in podobno, kar omogoča urejanje in umeščanje grafike. XML in drugi označevalni jeziki se pogosto uporabljajo za upravljanje polstrukturiranih podatkov.

Tehnološki standardi

SQL, poizvedovalni jezik, je od leta 1986 vzorčni nacionalni inštitut. Določil ga je tehnični odbor Medvladnega organa za standardi informacijske tehnologije tehnologije. Treba je omeniti, da strukturirani podatki vključujejo gradiva in izmenjavo. Odbor ima dve delovni skupini: za podatkovne zbirke in za metapodatke. Sodelujejo HP, CA, IBM, Microsoft, Oracle, Sybase (SAP) in Teradata ter več zveznih vladnih agencij. Oba projektna dokumenta odbora vsebujeta sklicevanja na dodatne informacije za vsako. SQL je postal standard Mednarodna organizacija leta 1987.

Poleg tega strukturirani podatki pomagajo Googlu na primer bolje razumeti vsebino. To je pomemben signal, če podjetnik želi, da je spletno mesto vidno v iskalnih funkcijah.

Toda ali morajo vse blagovne znamke uporabljati strukturirane podatke? Ali je vredno? Kratek odgovor je seveda da.

Preden pa se lotimo celotnega odgovora, moramo razjasniti napačno prepričanje: strukturirani podatki so namenjeni le oblikovanju strategije SEO. To je treba razumeti.

Strukturirani podatki - podlaga za stroji, ki se zavedajo vseh vsebin.

To je podobno odnosu med kupcem in dobaviteljem: več kot je informacij o kupčevih težavah SEO, bolje jih je mogoče rešiti. Pri tem je treba vedeti, kakšne težave so imeli v preteklosti. To je ključna skrivnost pri oblikovanju strategije za uspeh.

Blagovne znamke upajo, da bodo stroji, kot so Google, Alexa in Siri, učinkovito in uspešno brali in razumeli vsebino.

Uporaba označevanja shem pa jim omogoča nadzor nad tem, kako so njihove informacije opredeljene, tako da lahko nadzorujejo strojno razumevanje celotne strukture.

Več načinov uporabe strukturiranih podatkov

Tovrstne informacije so na voljo že več desetletij.

Pred časom je bila bolj omejena, zdaj pa jo lahko najdete za skoraj vse, vključno z recepti, delovnimi mesti in restavracijami ter še več.

Richard Wallis, svetovalec, ki pri Googlu podpira projekte Schema, je povzel, da je tovrstno gradivo vključeno v vsako objavljeno objavo na spletni strani vsake blagovne znamke.

Glavna ugotovitev: uporaba "strukturiranih podatkov" se povečuje in zdaj predstavlja približno tretjino vseh skeniranih spletišč.

Velike blagovne znamke namreč preizkušajo sredstva s svojim časom in lahko rezultate uskladijo s poslovnimi vrednotami, kot sta izboljšanje prometa ali ustvarjanje konverzij.

Strukturiranje podatkov ne zagotavlja le velikih prednosti pri iskanju, kot je ponovna uporaba informacij za izboljšanje analitike ali hitrega iskanja, temveč tudi glasovne prednosti, kot je obveščanje klepetalnih robotov.

S strukturiranjem informacij lastniki pomagajo opredeliti vsebino in tako povečajo možnosti, da bodo stroji pravilno ujemali vsebino z ustreznimi glasovnimi poizvedbami. Amazon, na primer, pravi, da uporablja shemo za določanje namere lokalnega podjetja.

Učinek

Nedavno smo pri eni od gostinskih strank preizkusili, kako strukturirani podatki v celoti učinkujejo.

Najprej je bila uvedena shema lokalnih seznamov in "drobtine" na domači strani.

Zato se je stopnja klikov na mobilne naprave nekoliko izboljšala z 2,7 odstotka v prvem četrtletju na 2,8 odstotka v drugem četrtletju.

Zaenkrat je bil to kratek preizkus, vendar se pričakuje, da se bo v naslednjih devetih mesecih število klikov na ta projekt povečalo za 5-10 %.

Poleg tega so te izkušnje prinesle še nekaj rezultatov:

• Število klikov se je povečalo za 43 odstotkov.
• Število ogledov se je povečalo za skoraj 1.
• Tudi povprečni položaj se je povečal za 12 odstotkov.

Vrednost strukturiranih podatkov je bila včasih le za pridobivanje bogatih rezultatov od Googla ali "Yandex". Vrednost se zdaj razširi še na kakovost prometnih ukrepov.

Na portalu Search Pages je bilo objavljenih več študij primerov, v katerih so navedeni primeri uporabe vzorca za nekatere večje blagovne znamke.

5 glavnih razlogov, zakaj številna podjetja ne uporabljajo predlog

Če opazujete številne strani, lahko vidite, da nekateri imetniki iz različnih razlogov nimajo strukturiranih podatkov. Tu so glavne težave:

• Nimajo sredstev.
• Niso tehniki (in nimajo pravega strokovnjaka) in ne razumejo kode ter načina označevanja elementov.
• Spletno mesto ni podprto z njihovim sistemom CMS.
• Ne vidijo ali ne razumejo koristi.
• Nazaj v času in obtičali v preteklosti.

Na srečo je na trgu nekaj odličnih rešitev, ki omogočajo obsežno označevanje ter enostavno ustvarjanje, upravljanje in merjenje strukturiranih podatkov.

Glavne prednosti uporabe sheme

Ta izdelek ima veliko pozitivnih lastnosti, zlasti za blagovne znamke e-trgovine. Navajamo nekaj glavnih prednosti.

Večji CTR

Z bogatimi vrsticami za izdelke v rezultatih iskanja lahko povečate število klikov in pritegnete več pozornosti na svoje oglase. To je še posebej očitno, če obstaja odlične reference o izdelkih.

Več konverzij

Z bogatimi izrezki lahko tudi povečate količnik, saj se, če oglas vidi veliko ljudi in je pozitiven, poveča verjetnost, da bodo ljudje kupovali na zahtevani platformi.

Odkar je Google uvedel storitev Jobs in so podjetja, kot je ZipRecruiter, uvedla strukturirane podatke o delovnih mestih, njihovi članki pridobivajo več informacij in konverzij s prikazovanjem ustreznih poizvedb.

Pridobivanje priporočenih utrinkov je "Sveti gral" za SEO. Stran bo prikazana na vrhu strani z rezultati iskanja, pred organskimi seznami. Strukturirani podatki niso potrebni, vendar lahko včasih pomagajo pri pridobivanju priporočenega odlomka. To lahko poveča stopnjo klikov in pritegne več prometa.

Nasveti

Na žalost spletna mesta SEO pogosto zlorabljajo nekatere stvari.

Pri uporabi strukturiranih podatkov ne postanite pošiljatelj neželene pošte. Uporabiti morate le vsebino, ki je povezana z vsebino.

Če lastnik ne upošteva tega pravila, lahko od Googla ali "Yandex" ročno ukrepanje s strukturiranimi podatki o neželeni pošti, kar je povzročilo katerega celoten spletno mesto ali posamezni članki niso prikazani v rezultatih iskanja. To se bo nadaljevalo, dokler ne bodo očiščene vse informacije.

Prav tako je treba preveriti, ali so posodobljeni vsi strukturirani podatki. Stvari se nenehno spreminjajo, zato se vedno pojavljajo novi trendi, tudi na področju razširjanja informacij.

Povzetek

Ne prezrite strukturiranih podatkov. Organsko iskanje postaja vse bolj konkurenčno. Vse dodatne informacije, ki jih lahko posredujete iskalnikom, so v pomoč:

• Povečanje stopnje klikov.
• Izboljšanje prepoznavnosti iskalnik.
• S prikazom izbranih izsekov v grafu znanja je mogoče pomagati strojem pri reševanju uporabnikovih.

Več virov strukturiranih podatkov:

Google in "Yandex" potrjujejo, da tovrstne informacije izboljšujejo ciljno usmerjanje.

Določajo tudi, koliko strukturiranih podatkov zadostuje za določene modele.