Yapılandırılmış verilerle çalışmaya ilişkin eksiksiz kılavuz. Yapılandırılmış veriler SEO'ya nasıl yardımcı olur? Yapılandırılmış Veri Öğeleri

İşaretleme ve mikro formatlar, yerel sıralamanın inanılmaz derecede önemli unsurları haline geliyor. Schema.org geçen yıl tam olarak şunu oluşturmak için oluşturuldu: ortak dil Web siteleri tarafından arama motoruna sağlanan içerik türünün belirlenmesine olanak tanıyan en büyük arama motorlarının (Google, Bing ve Yahoo) etkileşimi. Şemanın gücünü yeni keşfetmeye başlıyoruz, ancak gerçek şu ki, eğer şimdi bize katılmazsanız geride kalma riskiyle karşı karşıya kalırsınız.

Temel bilgilerle başlayalım: web sitenizin veya blogunuzun adresine şema işaretlemesi ekleme. İşletmeniz belirli bir coğrafi konuma veya hizmet sektörüne bağlıysa sitede mutlaka fiziksel adresinizi belirtmelisiniz.

Arama motorunun sizi tanımlayabildiğinden emin olun tam konum bazen oldukça zor olabiliyor. Ancak anlamsal işaretlemeyi kullandığınızda, bir arama motoruna sokak adının yanı sıra enlem ve boylam da dahil olmak üzere topografik adresinizi kolayca söyleyebilirsiniz.

Kendi konumunuza ilişkin bilgileri, varsa irtibat telefon numarasıyla birleştirmek şu andaÖte yandan enstrümanlar önemsiz olmayan yetenekler gerektirebilir. Aşağıda, sağlanan kodun tutarlılığının yanı sıra doğruluğundan ve geçerliliğinden emin olacak şekilde verilerin nasıl işaretleneceğine ayrıntılı olarak bakacağız.

İle başlayalım posta adresi. Schema-Creator.org'u kullanın ve ilk birkaç adımı atın. Burada kuruluşun kendisini belirtebileceğiniz gibi, eğer listedekiler arasında yer alıyorsa, faaliyetlerinin kapsamını da daha spesifik olarak belirtebilirsiniz.

Yer kazanmak için açıklama satırını kaldırabilirsiniz. Şirket adını, URL'sini ve fiziksel adresini olduğu gibi bıraktığınızdan emin olun. Ayrıca stillerle biraz sihir de yapabilirsiniz, ancak kullanmadan önce kodu test edin. Google yapılandırılmış işaretleme test sayfası.

Schema-Creator.org ayrıca koda satır satır kesmeler ekleyerek adresin "doğal olmayan" görünmesine neden olur. Şehri, bölgeyi ayıran kod parçalarından kurtulun, posta kodu ve ülke. Yukarıdaki örnekte, eğer bunu yapmazsanız adresin okuyucuya ne kadar "tuhaf" görüneceğini görebilirsiniz.

Uygulama şirketinizin kodunu oluşturduktan sonra, girilen bilgilerin formatını ve doğruluğunu tekrar kontrol ederek kodu web sitenize ekleyebilirsiniz. Büyük ihtimalle adresi altbilgiye veya kenar çubuğuna, hatta “hakkımızda” bölümüne ve sayfaya yerleştireceksiniz. geri bildirim. Çekinmeyin, kodu istediğiniz kadar gönderebilirsiniz.
Aşağıdakileri içeren işaretleme oluşturmaya karar verirseniz: iletişim numarası Schema-Creator.org kuruluş bilgisi olarak telefon numarası eklemenize izin vermediğinden başka bir araç kullanmanız gerekecektir. Microtdatagenator.com'u kullanın.

Yerel işletmelere yönelik veri şeması burada bir satır içermektedir: telefon numarası. Hücreleri doldurduktan sonra kodu web sitenize yapıştırabilirsiniz. Ancak bu sürüm şirket bilgi satırını ve bağlantılarını içermediğinden, ihtiyacınız olan diyagramı oluşturmak için muhtemelen her iki uygulamadaki kod parçacıklarını birleştirmeye karar vereceksiniz.

Unutmayın: Buradaki şirket adı ve telefon numarası Yerel İşletme Şemasının bir parçasıdır, fiziksel mağaza adresi ise Posta Adresi şemasının bir parçasıdır. Bana göre Schema'nın en kafa karıştırıcı yanı farklı şemaların bir araya getirilmesidir. Bunları birleştirmek oldukça kolaydır ancak bu tür kombinasyonların doğru yorumlanmasına dikkat edilmelidir. Bir ihmal ve tamamen okunamayan bir parça elde edeceğiz.

Ancak kendinizi sınırlamanıza gerek yok; işaretlemenize enlem ve boylam bilgilerini ekleyin. GPS ölçümlerini veya Google Haritalar verilerini kullananlar da dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda yararlı olabilir.

Zaten sahip olduğumuz kodun üzerinde tefle biraz dans etmemiz gerekecek, ancak sonuç buna değer! İşimiz bittiğinde, sitenizde kullanabileceğiniz, yalnızca şirket bilgilerini kendi bilgilerinizle değiştirebileceğiniz bir koda sahip olacağız.

Elimizdeki kod aşağıdaki örneğe benziyor. Parçayı kopyalayıp Not Defteri'ne yapıştırın, orada kolayca düzenleyebilirsiniz - Word kodu çöpe atacak ve sonunda onunla çalışmak daha zor olacaktır.

Mindy's Kitten Film Mağazası

123 Kızgın Kedi Yolu
Glenwood Yayları
CO
81601

Telefon:< span itemprop="telephone«>970-555-CATZ

Daha sonra Schema.org'a gitmeli ve enlem ve boylam sözdizimini bulmalıyız. Bu veriler, schema.org'da "Şey > Intangible > StructuredValue > GeoCoorders" altında bulunabilecek başka bir şemanın parçasıdır.

Bu bilgiyi kodumuza doğru şekilde yerleştirdiğimizden emin olmalıyız. Bunu LocalBusiness ve PostalAddress şemalarının farklı yapılandırılması ve farklı div etiketlerine sahip olmasıyla görebilirsiniz. Daha önce öğrendiklerimizi kullanabilir ve Enlem ve Boylam için yeni bir div (enlem ve boylam) ekleyebiliriz. Bundan sonra kodumuz şöyle görünecek Aşağıdaki şekilde

Mindy's Kitten Film Mağazası

123 Kızgın Kedi Yolu
Glenwood Yayları
CO
81601

Telefon: 970-555-CATZ

38.8977 N
77.0366K

Burada herkesin bildiği bir kural geçerlidir. ilkokul: Kırmızı kötüdür!

Artık Schema.org'u kullanarak işletme adresiniz ve konumunuz için işaretlemeyi nasıl oluşturacağınızı, düzenleyeceğinizi, düzenleyeceğinizi ve inceleyeceğinizi biliyorsunuz. Daha uygun bir yöntem kullanırsanız veya herhangi bir sorunuz varsa aşağıya mesaj bırakmaktan çekinmeyin. Yeni işaretleme özelliklerine bayılıyorum ve her türlü soruyu yanıtlamaktan veya sorunların çözülmesine yardımcı olmaktan memnuniyet duyarım.

Editörden

Lütfen dikkat beyler, makale 2012'den. O zamandan beri köprünün altından ne kadar su aktı, ne kadar trend değişti, ne kadar yeni araç ve fırsat ortaya çıktı.

Yalnızca tüm yenilikleri takip eden değil, aynı zamanda ufkun ötesine nasıl bakılacağını da bilen bir geliştiriciye mi ihtiyacınız var?

Web stüdyolarının objektif ve bağımsız derecelendirmesinde katılımcılarla iletişime geçmenizi öneririz!

Basit veri türleri: değişkenler ve sabitler.

Programlama dilleri.

Ders 4.

Programın işlediği gerçek veriler sayılar (tamsayılar ve gerçekler), semboller ve mantıksal değerlerdir. Bu veri türlerine denir temel. Bilgisayar tarafından işlenen tüm veriler, her birinin kendi adresi olan hafıza hücrelerinde saklanır. Verilerin hangi adrese yazılacağını takip etmemek için programlama dilleri bu kavramı kullanır. değişken, bu, bir bellek hücresinin adresinden kaçmanıza ve adını kullanarak onunla iletişim kurmanıza olanak tanır ( tanımlayıcı).

Değişken– değerini değiştirebilen adlandırılmış bir nesne (bellek hücresi) var. İsim değişken şunu gösterir Anlam ve saklama yöntemi ve adresi programcıdan gizli kalır. Bir değişkenin adı ve değerinin yanı sıra tip, hangi bilgilerin bellekte olduğunu belirler.

Değişken türü şunları belirtir:

Bilginin hafıza hücrelerine kaydedilmesinde kullanılan yöntem;

Depolamak için gereken bellek miktarı.

Bir programda değişkenler programın tüm çalışma süresi boyunca mevcutsa bunlara denir. statik. Program yürütmenin farklı aşamalarında oluşturulan ve yok edilen değişkenlere denir. dinamik.

Programın çalışması boyunca değerleri değişmeyen diğer tüm verilere denir. sabitler veya kalıcı. Değişkenler gibi sabitlerin de bir türü vardır.

Verimliliği ve iş kalitesini artırmak için gerçek analoglara mümkün olduğunca yakın verilere sahip olmak gerekir. Birden fazla değişkenin tek bir isim altında bir arada saklanmasına olanak sağlayan veri tipine ne ad verilir? yapılandırılmış. Her programlama dilinin kendine has yapısal türleri vardır. Aynı veri tipindeki elemanları birleştiren yapılardan biri sıralamak.

Sıralamak sahip olan aynı türden sıralı büyüklükler kümesidir. yaygın isim, öğeleri ele alınan (farklı) seri numaraları(endeksler).

Bilgisayar belleğindeki dizi öğeleri yakınlarda depolanır, tek öğeler basit tip Bellekteki verilerin bu şekilde düzenlenmesi varsayılmaz. Diziler, elemanlarını tanımlayan indekslerin sayısına göre farklılık gösterir.

Tek boyutlu bir dizi, her öğenin yalnızca bir dizine sahip olduğunu varsayar. Tek boyutlu dizilerin örnekleri, sonlu sayı serilerini tanımlayan aritmetik ve geometrik dizilerdir. Bir dizideki eleman sayısına denir boyut. Tek boyutlu bir dizi tanımlanırken boyutu şöyle yazılır: parantez, adının yanında. Örneğin a1, a2...a10 elemanlarından oluşan bir dizi A(10) şeklinde yazılır. Tek boyutlu bir dizinin elemanları, çözüm için gereken sıraya göre eleman eleman girilir. Özel görev. Dizi elemanlarının girilmesi süreci aşağıdaki gibi bir akış şeması şeklinde gösterilebilir:

Örneğin, A(10) sayısal dizisinin pozitif elemanlarının aritmetik ortalamasını hesaplamak için kullanılan algoritmayı düşünün. Sorunu çözmeye yönelik algoritma, dizinin pozitif elemanları (ai>0) ve terimlerinin sayısı (N ile gösterilir) dahil olmak üzere toplamın (S ile gösterilir) hesaplanmasını içerecektir.

Algoritmanın sözde koda kaydedilmesi:

1. 10 kez tekrarlayın (i=1,10,1 için)

1.1.Giriş ai.

2. Toplamın başlangıç ​​değeri: S=0.

3.İlk sayaç değeri: N=0.

4.10 kez tekrarlayın (i=1,10,1 için):

4.1.Eğer ai>0 ise S=S+ai ve N=N+1.

5.Eğer N>0 ise aritmetik ortalamanın hesaplanması SA=S/N; çıkış SA'sı. Aksi takdirde: çıktı “Dizide pozitif öğe yok.”

Algoritmanın blok diyagram biçiminde kaydedilmesi:

İki boyutlu bir dizi, her öğenin iki dizine sahip olduğunu varsayar. Matematikte iki boyutlu bir diziye (veya sayılar tablosuna) matris denir. Her elemanın iki indeksi aij vardır; ilk indeks i, elemanın bulunduğu satır numarasını (yatay koordinat) ve ikinci j ise sütun numarasını (dikey koordinat) belirler. İki boyutlu bir dizi, sırasıyla satır ve sütun sayısını belirleyen iki boyut N ve M ile karakterize edilir.

Öğelerin girilmesi iki boyutlu dizi satır satır gerçekleştirilir, her satıra öğe öğe girilir, böylece döngülerin iç içe geçmesini uygulayan döngüsel bir yapı tanımlanır. İki boyutlu bir diziye girmek için algoritmanın blok diyagramı:

Dış döngü giriş satırının (i) numarasını belirler, iç döngü ise sütundaki (j) elemanın sayısını belirler.

Hemen hemen tüm web yöneticileri, sitelerini uygun hizmetler aracılığıyla arama motoru indekslemesine ekleyerek bunu sağladıklarına inanırlar. tam promosyon bu arama motorunda. Ama orada değildi.

Google, yapılandırılmış veri oluşturmanızı önerir. Bu hizmet, arama sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirir ve aynı zamanda ziyaretçinin bulma olasılığını da artırır. gerekli malzeme. Bu da kaynağınıza olan talebi artırır ve adresinizi gerçekten ihtiyacı olan kullanıcılara verir.

Yapılandırılmış veriler nasıl çalışır?

Bunun nasıl çalıştığını ve size ne gibi faydalar sağlayacağını anlamak için her zamanki gibi canlı bir örneğe dönelim.

Yoldan geçen User adlı kişinin çikolatalı gofret arayan bir kişi olduğunu hayal edin. Örnekte ayrıca Google adında yabancı bir yolcu ve Site ve Site2 adında şekerciler de var.

Yoldan geçen biri Google'a çikolatalı gofreti nereden satın alabileceğimi soruyor. Ve ona Site1 mağazasının yolunu gösteriyor. Ancak Site1 mağazasında sadece vanilyalı waffle var ve Site2'de çikolatalı olanlar satılıyor. Google belli ki mağaza çeşitlerini öğrenmiş, ancak yabancı olduğu için her şeyi doğru anlamamış.

Yoldan geçen biri elbette vanilyalı gofret satın alabilir çünkü onlar da waffle'dır. Ancak çikolata aldığında tatmin olacağı kadar tatmin olmayacaktır. Bu nedenle Site1 mağazası hakkında kötü bir inceleme bırakacak ve buraya bir daha gelmesi pek olası değil ve muhtemelen Site2'den hiçbir zaman haberi olmayacak.

Örnekten, arama motorunun Google arabası siteniz hakkında bilgi toplarken anlayamayan bir yabancıdır. Ve bir kişiye bariz görünen tüm veriler Google tarafından doğru şekilde değerlendirilmeyecektir. Bu nedenle bazen hatalar meydana gelebilmektedir.

Yapılandırılmış veriler, site sayfalarında Google'ın daha anlaşılır hale geldiği ve arama motorunun sitenizi daha doğru bir şekilde döndüreceği işaretlemelerdir. Bu araç ücretsizdir. Bundan yararlanma fırsatını nasıl kaçırırsınız?

Google yapılandırılmış verilerini kullanmaya nasıl başlanır?

Yapılandırılmış verilerle çalışmaya başlamak için uygun Google hizmeti ve orada site sayfasını sihirbaza yükleyin. Bu sihirbazda Google'ın anlayacağı açıklayıcı etiketler atayabilirsiniz.
Bu, Site2 mağazasında yabancı bir Google'ın ana dilinde çikolatalı waffle sattıklarını söyleyen bir tabela yapmakla aynı şeydir. O zaman kesinlikle hata yapmaz.

Tüm etiketleri atadıktan sonra şunları alacaksınız: HTML Kodu indirip web sitenize kaydedebilirsiniz.
Temeline kadar her şey basit ve geri dönüş iyi olacak.

26.05.2017 Okuma süresi: 30 dakika

Web sitesi sahiplerinin ve SEO uzmanlarının en derin arzularından biri, web sitelerinin arama sonuçlarında öne çıkmasını sağlayarak rakiplerinden öne çıkmasını ve kullanıcıların daha sık tıklamasını sağlamaktır. Bu hedefe ulaşmanın en etkili yöntemi yapılandırılmış verilerle çalışmaktır. Bu yazımızda yapılandırılmış verinin ne olduğunu ve web sitenize nasıl uygulayabileceğinizi anlamaya çalışacağız.

Her şey nerede başladı?

Artık hepimizin bildiği ve kullandığı semantik site işaretlemesi için birleşik format şeması, Google, Yahoo! gibi devlerin desteğiyle 2011 yılında ortaya çıktı. ve Microsoft (daha sonra dördüncü bir oyuncu olan Yandex katıldı). Bundan önce veri işaretleme farklı formatlarda mevcuttu ve tek bir yapı yoktu. Örneğin Yahoo! 2008'de zaten bir sayfadaki verileri işaretlemenize ve arama motorunuzun arama sonuçlarında benzersiz parçacıklar oluşturmanıza olanak tanıyan "SearchMonkey" adında bir hizmet vardı.

Şirketlerin küresel bir hedefi vardı: gelişmek genel format sitelerin görüntülenmesini iyileştirecek yapılandırılmış veriler arama motorları ve arama kalitesi iyileştirildi. Başlatıcılar hedeflerine ulaştılar ve bunun sonucunda sitede mikro veri işaretlemesi için çok sayıda kuralı birleştiren schema.org sözlüğü doğdu.

Yapılandırılmış veri nedir?

Yapılandırılmış veri, belirli kurallara uygun olarak, birleştirilmiş ve doğru biçimde sunulan bilgilerdir.

Her sözlükle çalışmanın ilkelerini açıklamayacağız, yalnızca üçünü daha ayrıntılı olarak analiz edeceğiz: Json-ld, Opne Graph ve schema.org.

Popüler mikro veri sözlüğü schema.org ile başlayalım. Google, Yahoo!, Microsoft ve Yandex arasındaki işbirliğinin sonucu aktif olarak gelişiyor ve bugüne kadar düzenli olarak güncelleniyor. Makalenin oluşturulduğu sırada sözlükte 589 belge türü, 860 nesne özelliği ve 114 belirli değer için açıklamalar yer alıyordu. Tüm mülklerin tam listesi bu sayfada dallara ayrılmış bir hiyerarşide listelenir.

Schema.org sözlüğündeki en yüksek varlık türü Şey'dir ve bu da diğer birçok alt türe bölünmüştür. Bazıları:

• CreativeWork - açıklamak için genel bir kurallar dizisi yaratıcı aktivite: makaleler, kitaplar, filmler, fotoğraflar, yazılım, vesaire.;
• Olay – meydana gelen veya meydana gelecek olaylar için bir dizi kural belirli bir süre zaman: toplantılar, konserler, sergiler vb.;
• Maddi olmayan, boyutlar, derecelendirmeler, açık iş pozisyonlarının tanımları, hizmetler vb. gibi çeşitli soyut şeyleri içeren bir hizmet sınıfıdır;
• Organizasyon – organizasyonları işaretlemek için bir dizi kural, tam liste farklı şekiller işletmeler localBusiness sayfasında listelenir. Bu listeyi https://yandex.ru/support/webmaster/supported-schemas/address-organization.html adresindeki Yandex yardımında da görüntüleyebilirsiniz;
• Kişi – yaşayan, ölen, kurgusal bireyleri veya karakterleri tanımlamak için kullanılan bir varlık;
• Yer – sabit bir fiziksel konumu olan (bina, park, anıt vb.) bir şey için bir dizi kural;
• Ürün, satış için yaratılan her şeydir. Örneğin bir çift ayakkabı, bir bilet veya bir araba.

Her bir alt tür şunları içerir: çok sayıda Açıklama için etiketler olduğundan neredeyse her tür işletme kendine göre bir şeyler bulacaktır gerekli tür işaretler.

Sözlükteki çoğu etiketin, örnek bir HTML kodu parçası veya bir JSON-LD komut dosyası biçiminde kullanım durumları vardır. Aşağıda makale (makale), ürün (ürün) ve organizasyon (organizasyon) içeren sayfa düzeni örneklerine bakacağız.

Schema.org'u kullanan makale işaretleme şablonu

Çoğu zaman URL, DatePublished, DateModified, başlık, resim, yazar, yayıncı vb. gibi mikro veriler işaretlenir. spesifik örnek:

Schema.org'u kullanarak makale işaretleme örnekleri İSİM SOYİSİM "PİKSEL OLARAK LOGO GENİŞLİĞİ" height= "PİKSEL OLARAK LOGO YÜKSEKLİĞİ" src= "LOGO RESİM BAĞLANTISI" alt= /> MAKALE BAŞLIĞI MAKALE AÇIKLAMA YAZAR ADI BAŞLIK H1 "PİKSEL OLARAK ÖNİZLEME GENİŞLİĞİ" height= "PİKSEL OLARAK ÖNİZLEME YÜKSEKLİĞİ" src= "ÖNİZLEME GÖRÜNTÜSÜNE BAĞLANTI" alt= "ALTERNATE ÖNİZLEME AÇIKLAMASI" /> ОСНОВНОЙ ТЕКСТ СТАТЬИ ДОЛЖЕН БЫТЬ ЗДЕСЬ !}

Etiketli makalelerin çoğu benzer bir modeli izler. şunu belirtmekte yarar var bu örnekte Bazı etiketler bölümde belirtilir (meta açıklama ve g+'daki yazara bağlantı) ve geri kalanı HTML belgesinin gövdesine yazılır. Bazı etiketleri kullanmak gerekli değildir, örneğin bir makale, makaleBody veya yayıncı etiketleriyle işaretlenmeden harika hissedilir, ancak o zaman Yandex veya Google araçlarında geçerlilik kontrolünden geçme olasılığı düşüktür.

Resim 3. Google'da makale mikro işaretlemesinin bulunduğu arama sonuçlarındaki bir sayfa örneği. Yayınlanma tarihi makalenin yanında görünür.

Resim 4. Resim 3'teki ile aynı istek için arama sonuçlarında yer alan bir sayfa örneği, yalnızca Yandex'de. Tarih sağda görünür; yayınlandığı veya oluşturulduğu tarih üstte, değiştirilme tarihi ise alttadır.

Schema.org'u kullanan ürün kartı mikro işaretleme şablonu

Dikkate alacağımız bir sonraki mikro işaretleme türü ürün veya başka bir deyişle ürün kartının anlamsal işaretlemesi olacaktır.

İÇİNDEKİLER H1 "RESME BAĞLANTI" title= "CONTENTS H1" >!}ÜRÜN KULLANILABİLİRLİĞİNİ GÖSTEREN RUBLE CİNSİNDEN FİYAT ÜRÜN AÇIKLAMASI

Dikkat etmek Özel dikkat fiyat formatı, çünkü ürün kartlarının mikro markalamasındaki hataların çoğu burada yatıyor. Herhangi bir fiyatı herhangi bir formatta metin olarak yazabiliriz ve doğrudan fiyat etiketinin kendisinde fiyatı kesinlikle parasal formatta belirtiriz, aksi takdirde arama motorları bu satırı dikkate almaz.

Resim 5. Google arama sonuçlarından fiyatı “FROM” ve “TO” formatında gösteren bir örnek.

Schema.org'u kullanan organizasyon şeması şablonu

Bakacağımız son model organizasyon işaretlemesidir. Genellikle bu işaretleme, bir iletişim sayfasındaki bilgileri yapılandırmak için kullanılır.

KURULUŞ ADI CADDE, ŞEHİR, BÖLGE. "LOGOYA BAĞLANTI" /> Telefon: TELEFON NUMARASI

schema.org'un çok geniş bir kelime dağarcığı var. Bu nedenle onunla çalışırken zorluklar ortaya çıkabilir, ancak işaretlemedeki tüm etiketler gerekli değildir ve çoğundan vazgeçilebilir. Verilen örneklerde schema.org işaretlemesi ile çalışırken kullanılabilecek en temel etiketleri belirttim ancak çok daha fazlası olabilir.

Google'ın özel bir özelliği var alet sayfaları schema.org sözlüğüne göre işaretlemek için. Sayfa düzenleri oluşturmayı çok daha kolay hale getirir.

Resim 6. Yandex'den örnek. Ek Bilgiler organizasyon hakkında sayfa açıklamasının altında görüntülenir ve manuel olarak, işaretleme kullanılarak veya Yandex.Directory hizmeti kullanılarak uygulanabilir.

Schema.org mikro işaretlemesinin artıları ve eksileri

• Sürekli güncellenen büyük sözlük;
• Tüm popüler arama motorları tarafından desteklenir;
• Kod, komut dosyaları tarafından gizlenmez ve tamamen sayfa içeriğinde yer alır;
• Arama sonuçlarında parçacıkların görünümünü iyileştirir;
• Hemen hemen her site için işaretleme bulabilirsiniz;
• Mikro işaretlemenin oluşturulmasını otomatikleştirmek için eklentiler vardır;
• Aktif olarak gelişiyor ve genişliyoruz.

• Çok sayıda işaretleme şeması hazırlıksız bir kullanıcıyı korkutabilir;
• Gerekli temel bilgi sayfaların düzeni ve kod değişiklikleri;
• Site gelişimini yavaşlatan HTML kodunu karmaşıklaştırır;
• Tüm resmi referans belgeleri İngilizcedir;
• Resmi web sitesinde tüm mülklerin kullanım örnekleri yoktur.

Schema.org mikro işaretlemesiyle çalışmaya yönelik araçlar

Schema.org mikro işaretlemesiyle çalışırken aşağıdaki gibi hizmetler sunulur:

• Google'dan Yapılandırılmış Veri Doğrulama Aracı;
• Asistan Google'ın schema.org sözlüğüne göre sayfaların mikro işaretlenmesinde. Sonuç olarak, halihazırda uygulanmış mikro işaretlemeyle sayfanın HTML kodunu alıyoruz;
• Yandex'den anlamsal işaretlemenin kontrol edilmesi;
• Resmi işaretleme web sitesi;
• Schema.org web sitesinin resmi olmayan Rusçaya çevrilmesi;
• “Hepsi Bir Arada Schema.org Zengin Parçacıkları”, “Wprichsnippets.com”, “Schema Uygulama Yapılandırılmış Verileri” - schema.org anlamsal işaretlemesini otomatik olarak oluşturan WordPress eklentileri;
• Notepad++ - veya başka bir metin düzenleyici.

Bu protokol, Facebook tarafından harici sitelerden gelen bağlantı parçacıklarının görüntülenmesini iyileştirmek için geliştirilmiştir. sosyal ağlarda. Bu muhtemelen en basit ve en küçük mikro veri sözlüklerinden biridir. İşaretlemeyi dört temel özellikle uygulamaya başlayabilirsiniz:

• og:title - sayfa başlığı.
• og:type - nesne türü, örneğin “music.album”(albüm). Tipe bağlı olarak diğer özellikler desteklenir. Tüm olası özellikler tür etiketleri resmi web sitesinde listelenmiştir.
• og:image - Resmin URL'si.
• og:url - standart URL nesne.

Tüm "Açık Grafiği" işaretleme etiketleri kapsayıcıya yazılır.

Temel özelliklere ek olarak, sosyal ağlardaki bağlantıların görüntülenmesini iyileştirecek ek özellikleri de belirtebilirsiniz:

• og:audio – Sayfa açılırken müzik çalınıyorsa ses dosyasının URL'si.
• og:determiner, bir cümlede bu nesnenin adından önce görünen kelimedir. Enum yazın (a, an, the, "", auto). Otomatik seçilirse veri tüketicisinin "a" veya "an" arasında seçim yapması gerekir. Varsayılan " " (boş) şeklindedir. Etiket, “a”, “the”, “an” vb. gibi çeşitli makalelerin kullanılması nedeniyle İngilizce konuşulan bölümle en alakalı olanıdır.
• og:description – sayfa açıklaması, 160 ila 295 karakter arasında izin verilen karakter sayısı.
• og:locale – dil ve ülke. Görüntüleme formatı language_TERRITORY'dir, varsayılan ise en_US'tir. Rusça dil segmenti için ru_RU etiketi yazılmıştır.
• og:yerel:alternatif – alternatif dil veya ülke.
• og:site_name – site adı.
• og:video – Video URL'si.

İşaretleme şablonu Sayfaları aç Grafik

Aşağıda, pratikte bazı olası özelliklerin yer aldığı bir HTML kodu örneği verilmiştir. belirtilen etiketler belirtilmemiştir ve standart dört özellik yeterlidir:

SAYFA BAŞLIĞI...

Mikronun artıları ve eksileri İşaretlemeyi aç Grafik

Bakacağımız son işaretleme ve veri yapılandırma türü JSON-LD'dir. Bu korkunç isim, “JavaScript Nesne Gösterimi Bağlantılı Veri” anlamına gelir. Formatın geliştirilmesinden “World Wide Web Konsorsiyumu” veya diğer bir deyişle “W3C” sorumludur. Bu format, schema.org ile aynı işlevi yerine getirir, ancak biraz farklı bir şekilde: verileri JavaScript kullanarak yapılandırır, bu da işi birkaç kez kolaylaştırır.

Bu formatın avantajlarından biri de verileri tanımlamak için schema.org sözlüğünün kullanılmasıdır. Böylece, JSON-LD komut dosyalarını kullanarak her türlü varlığı tanımlayabilir ve sitemizin arama sonuçlarındaki görünümünü iyileştirebilir ve buna minimum miktarda zaman harcayabiliriz. Üstelik bu, HTML etiketlerini sayfanın gövdesine yerleştirmeden de yapılabilir; yalnızca kapsayıcıda belirtmeniz ve ardından her şeyi yazmanız yeterlidir. gerekli koşullar betiği işaretleyin ve kapatın.

Anlaşılır olması açısından schema.org ile JSON-LD işaretlemesini karşılaştıralım:

Spor ayakkabı

Spor Ayakkabılar ("@context" : "https://schema.org/" , "@type" : "Ürün" , "fiyat" : "100,00") ) Spor Ayakkabılar

JSON-LD kullanan makale işaretleme şablonu

Yukarıdaki aynı materyalden schema.org'daki bir makalenin mikro işaretlemesine dayanarak JSON-LD kullanarak bir işaretleme örneği aldım. Aynı özelliklerin tümü kullanılır.

MAKALE BAŞLIĞI //Script türü belirtilir, bizim durumumuzda ld+json ("@context" : "https://schema.org" ,//Sayfayı işaretlemek için kullanılacak kütüphane belirtildi " @type" : "Makale" ,/ /Varlık türünü belirtin "mainEntityOfPage" : ( //Makalenin kimliği belirtilir, genellikle makaleye olan bağlantı basitçe belirtilir "@type" : "WebPage" , "@id " : "MAKALEYE BAĞLANTI") ), "url" : "MAKALEYE BAĞLANTI " , // Makalenin kanonik bağlantısını belirtin "tarihYayınlandı" : "YAYINLANMA TARİHİ" , // Yayınlanma tarihini belirtin "tarihModified" : "DEĞİŞİM TARİHİ" , // Değişiklik tarihini belirtin "başlık" : "HEADING H1" , // Başlığı belirtin "image" : ( "@type" : "ImageObject" , "url" : "LINK ÖNİZLEME İÇİN" , //Makale önizlemesi için görsele bir bağlantı ekler "height" : PİKSEL OLARAK ÖNİZLEME YÜKSEKLİĞİ , //Görüntünün yüksekliğini ve genişliğini piksel cinsinden belirtir "width" : PİKSEL OLARAK ÖNİZLEME GENİŞLİĞİ), "articleBody" : "" , "yazar" : ("@type" : "Kişi" , "name" : "YAZAR ADI" , //Yazarın adını belirtin "url" : "YAZAR PROFİLİNE BAĞLANTI (G+, SİTEDEKİ KİŞİSEL SAYFA) )" //Yazarın profiline bir bağlantı yazılır Google artı veya web sitesindeki kişisel bir sayfaya), "yayıncı" : ( "@type" : "Kuruluş", "name" : "ORGANİZASYON ADI", // Kuruluşun adını belirtin "logo" : ( "@type" : "ImageObject", "url" : "LOGO'YA BAĞLANTI" ,//Şirket logosuna bağlantıyı belirtir "height" : LOGO HEIGHT , //Logonun yüksekliğini ve genişliğini belirtir "width" : LOGO WIDTH ) )) MAKALE BAŞLIĞI

Doğal bir soru ortaya çıkıyor: schema.org mu yoksa JSON-LD mi daha iyi? Burada kesin bir cevap vermek mümkün değil. JSON-LD formatında mikro işaretlemeyle çalışmak, aynı schema.org sözlüğüyle HTML formatında çalışmaktan daha kolay ve keyiflidir ancak aynı zamanda dezavantajları da vardır. Örneğin, Google arama motorunun sayfalarını işaretlemek için bu teknolojiyi kullanması tavsiye edilir. Ancak Yandex'de sorunlar var: JSON-LD işaretlemesine sahip sayfaların geçerliliği kontrol edilmesine rağmen, bu tür işaretleme komut dosyaları nedeniyle henüz arama sonuçlarında görüntülenmiyor.

Yandex arama motoru, arama sonuçlarında JSON-LD meta dili kullanılarak işaretlenen bilgileri görüntülemez.

Resim 8. JSON-LD planlarına ilişkin Yandex teknik destek mektubu. Ekran görüntüsü için kullanıcıya teşekkürlerOleh Holovkin .

İÇİNDE bu durumdaönceliklerinizi doğru belirlemeniz gerekiyor. Yandex ve Google'da genişletilmiş snippet'lere ihtiyacınız varsa, eski güzel schema.org işaretlemesini kullanırız; eğer Batı'yı hedefliyorsak ve ana arama motorumuz yalnızca Google ise, o zaman JSON-LD işaretlemesinin gecikmeden alınıp uygulanması gerekir.

JSON-LD işaretlemesinin artıları ve eksileri

• Format, schema.org'a kıyasla biraz daha basittir;
• Google tarafından önerildi;
• İçin WordPress motoru iş için yüksek kaliteli eklentiler var;
• JavaScript sayesinde işaretleme, HTML'den farklı olarak ortalama kullanıcı için "görünmez";
• Komut dosyası, sitenin gövdesine ek kod satırları eklenmeden yalnızca kapsayıcıya yerleştirilir;
• Resmi Yandex ve Google doğrulama araçlarında doğrulanmıştır.

Sitenizi başka nasıl işaretleyebilirsiniz?

Yukarıda listelenen işaretleme yöntemleri, sayfanın kaynak koduna doğrudan müdahaleyi ifade eder, ancak verileri yapılandırmanın başka yöntemleri de vardır. Bunlar Google'dan Veri İşaretleyici (İşaretleyici) ve Yandex'den “Ürünler ve Fiyatlar”dır. Bu araçları kullanarak, arama sonuçlarındaki sayfa snippet'lerini doğrudan web yöneticisi panelinden genişletebilirsiniz.

Resim 9. “İşaretçi” Arama Konsolu ve Yandex'in “Ürünler ve Fiyatlar” hizmeti.

Google işaretçisi

İşaretlemeye başlamak için şunlara ihtiyacınız vardır:

Git enstrüman ve işaretleme için veri türünü seçin. Şu anda bunlardan sadece 9 tanesi var:

• Olaylar
• Yerel kuruluşlar
• Kitap eleştirileri
• Uygulamalar
• Ürünler
• Restoranlar
• Nesne
• TV dizileri
• Filmler

Resim 10. Search Console'da işaretleme için bilgi türünü seçme paneli.

Daha sonra Google, otomatik işaretlemenin doğruluğu için beş sayfayı kontrol etmeyi teklif edecek. Doğrulama işlemi sırasında işaretlemede hatalar bulunursa bunlar düzeltilebilir. Ürün kartlarını işaretliyorsanız fiyatlara özellikle dikkat edin; çünkü araç, maliyeti işaretlemede sıklıkla hata yapar. Araç farklı bir konuyla ilgili bir sayfayı işaretlemişse (örneğin, ürün kartlarını işaretliyorsanız ve kişiler sayfasını işaretlemenizi önerdiyse), sağ üst köşedeki düğme kullanılarak bu sayfa silinebilir.

Resim 12. Search Console'da yanlış tanımlanmış bir işaretleme sayfasını silmeye yönelik düğme.

Örnekleri kontrol ettikten sonra işaretlenen sayfaların listesini tekrar kontrol edip yayınlıyoruz. Tamamlandığında Search Console, sitedeki düzenlenebilecek veya tamamen silinebilecek tüm etiketli sayfa gruplarının bir listesini görüntüler.

Resim 13. Google Marker kullanılarak önceden işaretlenmiş sayfaların listesine örnek.

Bu, Google Marker'ı kullanarak işaretlemeyi sonlandırır. Bu durumda, HTML veya JavaScript bilmenize kesinlikle gerek yoktur; yalnızca her sayfayı manuel olarak işaretlemeniz gerekir; Google'ın kendisi verileri işleyecek ve arama snippet'lerinde ayarlamalar yapacaktır. Ancak Marker'ın da artıları ve eksileri var.

Google Marker'ı kullanarak işaretlemenin artıları ve eksileri

• Sayfaların kaynak koduna müdahale etmeden işaretleme;
• Araç doğrudan Google Search Console'da bulunur;
• Sayfalar yarı otomatik olarak işaretlenir;
• Sayfaları türe göre gruplandırabilirsiniz;

• İşaretleme yalnızca arama motorunda görüntülenecektir Google sonuçları;
• Araç, bilgileri her zaman doğru şekilde işaretlemez;
• Büyük bir web sitesini işaretlerken çok fazla manuel çalışma vardır.

Yandex'in "Ürünler ve fiyatlar" hizmeti

Bu aracın kendisi, sayfa işaretlemenin genel anlayışıyla pek ilgili değildir, çünkü Yandex'de genellikle bir ürün hakkındaki bilgileri YML formatında Yandex.Market'e yüklemek için kullanılır. Garip bir şekilde Yasha, bir ürünle ilgili bu tür bilgiler için bir kullanım alanı bulmayı başardı ve artık bu hizmetle işaretlenen siteler genellikle organik arama sonuçlarında bulunuyor. ana özellik“Ürünler ve fiyatlar”, bir ürünün/hizmetin fiyatının Yandex arama sonuçlarında siteye verilen bağlantının sağında görüntülenmesidir.

Resim 14. “Ürünler ve Fiyatlar” hizmeti bağlıyken Yandex arama sonuçlarında bir hizmetin fiyatının görüntülenmesine bir örnek.

“Ürünler ve Fiyatlar” hizmeti yalnızca çevrimiçi mağazalar tarafından değil, hizmet veren kuruluşlar tarafından da kullanılabilir. Bu durumda YML belgesini manuel olarak oluşturmanız gerekecektir.

Dolayısıyla, Yandex'deki “Ürünler ve Fiyatlar” hizmetini bağlamak için şunları yapmanız gerekir:

Sitenizi Yandex Webmaster'a ekleyin ve “Ürünler ve Fiyatlar” hizmetine gidin;

Daha sonra bu hizmet siteye daha önce bağlanmadıysa sözleşme şartlarını kabul etmeniz gerekir.

Resim 15. Yandex'in tekliflerialışmak İle YML biçimi Veyönetmek bağlantı yoluyla.

Yandex Ürün ve Fiyatlar aracının artıları ve eksileri

• Siteyi aramada diğer rakiplerden büyük ölçüde ayırır ve TO'yu artırır;
• Kullanıcı, siteye gitmeden önce hizmetin/ürünün maliyetine ilişkin bilgi alır;
• YML belgesi, fiyatın yanı sıra snippet oluşturulurken dikkate alınan diğer parametreleri de belirtir;
• Çoğu popüler web sitesi motorunda dosya oluşturma otomatik veya yarı otomatik olarak gerçekleşir.

• Fiyat içeren sonuçlar yalnızca Yandex sonuçlarında görünecektir;
• YML belgesinin yüklenmesi tüm CMS'lerde sağlanmaz;
• Sitedeki fiyatlar sık ​​sık değişiyorsa düzenli belge oluşturulması gerekir;
• Çok sayıda sayfayı manuel olarak işaretlemeniz gerekiyorsa yoğun emek gerektirir.

Yandex Ürünleri ve Fiyatları hizmetiyle çalışmaya yönelik araçlar

Google Marker'ın aksine, YML dosyasıyla çalışmak için aşağıdaki araçlara ihtiyacınız olacak:

• YML belgelerini yükleme özelliğine sahip web sitesi motorlarının listesi;
• Manuel olarak bir dosya oluşturmak için YML belge oluşturucu;

Sonuç olarak

Yapılandırılmış veri işaretlemenin uygulanması önemli adım Bu, daha sonra sitenin aramadaki TO'sunu artırabilir ve içeriğin arama sonuçlarında görüntülenmesini iyileştirebilir. Web sitenizi işaretlemenin birkaç yolu vardır, ancak şu anda en kanıtlanmış olanı schema.org işaretlemesinin uygulanmasıdır, çünkü diğer yöntemler ya sınırlı işlevselliğe sahiptir ya da aynı arama motorunda işaretlenmiştir.

Her veri işaretleme yönteminin kendi avantajları ve dezavantajları vardır; uygulamaya başlamadan önce yeteneklerinizi ayık bir şekilde değerlendirmeli ve seçmelisiniz. en iyi seçenek. Bireysel işaretleme yöntemleri birbiriyle birleştirilebilir; örneğin, schema.org'daki Open Graph ve Yandex'deki “Ürünler ve Fiyatlar”. Ve unutmayın: Sitede mikro işaretlemenin bulunması, sonuçlardaki arama snippet'inde bir değişiklik olacağını garanti etmez; her şeyden önce, arama motorlarının siteyi taramasını kolaylaştırır.

Makaleyi hazırlayan: Abdullin Konstantin, web sitesi şirketinin teknoloji uzmanı SEO uzmanı

Bu bir çevirinesne Ahrefs blogu için Nate Harris. Yazar hakkında daha fazla bilgiyi sayfasından öğrenebilirsinizFacebook .

Bilgiler web yöneticileri ve ileri düzey SEO uzmanları için faydalıdır. Yeni başlayanlar, modern SEO'da yapılandırılmış verilerin önemini anlayabilirler.

Hakkında bilgi edineceksiniz

• Schema.org kullanmanın özellikleri,
• JSON-LD'nin incelikleri,

• Google Search Console'daki ilginç özellikler (eski moda yol - Google Web Yöneticisi),

• yapılandırılmış işaretleme efsaneleri.

Arama motorları şunu açıkça ortaya koydu: son derece önemli rol geleceğin arayışında güzel parçalar olacak.

Google'ın her birkaç ayda bir bir şeyler eklediğini biliyoruz yeni blok Google Arama Galerisi'nde.

Google, bir web sitesindeki içeriği çok iyi anlıyor. Ne zaman Hakkında konuşuyoruz makalelerdeki nüanslar ve her sayfanın özellikleri hakkında - burada arama motoru robotunun zaten yardıma ihtiyacı var. Bu nedenle yapılandırılmış veriler iyi bir sıralamaya girmenize yardımcı olacaktır.

Yapılandırılmış Veri belirli bir formattaki herhangi bir organize veriyi ifade eden genel bir terimdir.

Bu bir SEO terimi değildir. İlişkisel veritabanları Tüm bilgisayarların temel çekirdeği olan veri bilimi, yapılandırılmış verilere dayanır. SQL- yapılandırılmış dil sorgular - sıralı verileri yönetir.

Bir site oluşturucusu bir sayfayı kullanıcı profili, etkinlik sayfası veya iş listesi olarak sunmak istediğinde koda belirli işaretlerin yerleştirilmesi gerekir.

Sitede arama robotunun XML veya JSON nesneleri olarak algılayacağı sayfa sayısı ne kadar fazla olursa, içeriğiniz arama sonuçlarında o kadar iyi sıralanır.

İnternetteki yapılandırılmış verileri tanımlamak için kullanılan fiili ana dil schema.org'dur. Örneğin, bir havayolu uçuşunu temsil etmek için schema.org, uçuş türünü, kapı numarasını ve menüyü açıklayan kurallar içerir.

Proje Google, Microsoft, Yahoo ve Yandex'in işbirliğiyle kuruldu. Açık kalıyor kaynak kodu ve teknik olarak herkes tarafından düzenlenir. Ancak her W3C projesi gibi değişiklik yapma süreci de o kadar basit değil. Yeni bir tür yapılandırılmış veri eklemek istiyorsanız teknik ve bürokratik gecikmelere katlanın. Sonuçta Schema.org kütüphanesine eklenen yeni bir işaretleme türü ortaya çıktı.

4 veri yapılandırma seçeneği

Micromarking JSON-LD, yeni yapılandırılmış veri formatlarından biridir ve Google'ın düzenli olarak önerdiği formatlardan biridir. JSON-LD, her html öğesine etiket koymak yerine, Googlebot'a şunları söyleyen büyük bir bilgi kodu bloğudur: "Uçak türü, kalkış saati, menü vb."

JSON-LD de iyidir çünkü sayfaya bilgi içeren herhangi bir görsel içerik elemanı yerleştirmeye gerek yoktur.

RDFa+GoodRelation başka bir sözdizimseldir HTML uzantısı. RDFa özü itibariyle JSON'dan farklıdır. Yapılandırılmış verileri tek bir bloğa koymak yerine, HTML uzantısı belgenin her yerine dağıtılır ve verilerinizi anında yapılandırır.

Bu sözdizimi başka bir özellik olarak düşünülebilir. Mesela sınıf gibi. Bu format, dinamik öğeleri (incelemeleri) işaretlemek için yararlı olabilir. Bu gibi durumlarda JSON kullanmaktan daha hızlı ve kullanışlıdır.

Mikro veriler HTML5 formatında bir dil uzantısıdır. Nadiren kullanılmış.

Mikro format, diğer adıyla μF, en yaygın olarak hAtom/hentry formunda bulunan bir mikro formattır.

İşaretleme Google verileri Arama Konsolu

Bunu yapmayan siteler için çok sayıda Google'ın sunduğu etiketleme öğeleri kullanışlı araç GSC'de site sahiplerinin yapılandırılmış verileri hızlı bir şekilde uygulamasına olanak tanır. Ancak Veri İşaretleyici'yi kullanmamak için birkaç neden var

• Sayfalarınızın biçiminde herhangi bir değişiklik olması durumunda veri etiketi işaretlemeniz bozulacaktır.
• İşaretleme yalnızca aşağıdakiler için kullanılabilir: arama robotu Google.

Yapılandırılmış veriler SEO'ya nasıl yardımcı olur?

Genişletilmiş snippet'ler (Zengin Snippet'ler olarak da bilinir), TO'yu artırdıkları için tüm web yöneticileri için en çok tercih edilenlerdir. Örneğin, ürün derecelendirmelerini doğrudan bir çevrimiçi mağazanın sayfa pasajında ​​görüntülemek.

• Bilgi grafiği bir marka veya kişiliğe ilişkin bir bloktur, örneğin:

• AMP, Google Haberler vb. - Google Haberler'e girebilmek veya AMP olarak işaretlenebilmek için sitenin çok sayıda olması gerekir çeşitli türler olaylar gibi mikro işaretlemeler.

• İçerik indeksleme ve sıralama. Arama motorları, açıkça görülebilen sonuçlar olmasa bile, işaretlemeyi kullanırsanız sayfa içeriğinin bağlamını ve anlamını daha iyi anladıklarını iddia eder.
• Diğer arama motorları. Her arama motoru yapılandırılmış verileri farklı şekilde işler. Yandex, başarılı bir işlem için Google'ın ihtiyaç duymadığı gerekli alanlara sahiptir. Baidu'nun ilk sayfa sonuçları büyük ölçüde yapılandırılmış verilere bağlıdır.

Sıralama Faktörlerine İlişkin Efsaneler Mikro veriler bir sıralama faktörü değildir.

Geçmişte Google'ın mikro verileri dikkate alan bir tür hilesi görmüştük. Google, arama sonuçlarındaki markalı sorguları anladı. Örneğin, Brooklyn'deki Tim's Pizzeria'nın sahibiyseniz ve birisi "tims pizzeria brooklyn" sorgusunu yazarsa siteniz, bağlantı profili olmasa bile arama sonuçlarında ilk sırada görünecektir.

Google, sitenizin "Tim`s Pizzeria"nın bir benzeri olduğunu henüz anlamadıysa, mikro işaretleme, yukarıda açıklanan bilgi grafiğinin yanı sıra bu konuda da yardımcı olabilir.

Mikro işaretleme sihir değildir ve arama motorlarının gözünde siteye kalite katmaz. Avantajlarını unutmadan bunun hatırlanması gerekir.

Yapılandırılmış veri kullanımına örnekler

JSON-LD'yi kullanmak en basit şekilde Yapılandırılmış verilerin sitede uygulanması. Bu işaretleme, sitenizin "genellikle tek bir alanda barındırılan ve belirli URL'lerden erişilebilen, ilgili web sayfaları ve diğer öğelerden oluşan bir koleksiyon olduğunu" belirtir.

Bu kodu, örneğin GA koduyla aynı şekilde, siteniz.com'u URL'nizle değiştirerek sitenize yapıştırın.

("@type": "WebSitesi", "url": "https://ahrefs.com/" )

Google aracını başlatın ve “Testi Çalıştır”a tıklayın.

Bunun gibi bir şey görmelisiniz:

İşte etkinleştirebileceğiniz bir ahrefs blogu örneği: sonraki blok JSON-LD.

("@context": "https://schema.org", "@type": "BlogPosting", "url": "https://ahrefs.com/blog/bla-bla-bla", "başlık" : "Yapılandırılmış Veri Nedir? Ve Neden Uygulamalısınız?", "alternativeHeadline": "Yapılandırılmış Veri 101", "description": "Yapılandırılmış veri bla bla bla bla", "datePublished": "4 Temmuz 2017" , "datemodified": "5 Temmuz 2017", "mainEntityOfPage": ( "@type": "WebPage", "url": "https://ahrefs.com/blog/bla-bla-bla" ), " image": ( "@type": "imageObject", "url": "http://example.com/images/image.png", "height": "600", "width": "800" ), "yayıncı": ( "@type": "Kuruluş", "ad": "ahrefs", "logo": ( "@type": "imageObject", "url": "http://example.com/images /logo.png") ), "yazar": ( "@type": "Kişi", "name": "Nate Harris"), "editör": ( "@type": "Kişi", "name": "Tim Soulo"), "ödül": "Şimdiye Kadarki En İyi ahrefs Konuk Gönderisi Ödülü, 2017", "tür": "Teknik SEO", "accessMode": ["metinsel", "görsel"], "accessModeSufficient": [ "textual", "visual"], "discussionUrl": "https://ahrefs.com/blog/bla-bla-bla/#disqus_thread", "inLanguage": "İngilizce", "articleBody": "Arama motorları şunu açıkça ortaya koydu: Aramanın geleceğinin hayati önem taşıyan bir kısmı zengin sonuçlardır. Tartışmalı olsa da..." )

Birçok kişinin bir çevrimiçi mağaza için mikro işaretleme uygulaması gerekecektir. Aşağıda e-ticaret siteleri için örnek kod verilmiştir.

("@context": "http://schema.org", "@type": "Ürün", "url": "https://timspizzeria.com/goat-cheese-pizza", "aggregateRating": ( "@type": "AggregateRating", "ratingValue": "3,5", "reviewCount": "2", "bestRating": "5", "worstRating": "1" ), "description": "Tim"ler pizzacının en lezzetli en lezzetli peynirli pizzası. Maviye dönmüş %100 keçi peynirinden yapılmıştır.", "name": "Tim"s Keçi Peynirli Pizza", "image":["https://timspizzeria.com/goat-cheese -pizza-hero.jpg,"https://timspizzeria.com/goat-cheese-pizza-olives.jpg,"https://timspizzeria.com/goat-cheese-pizza-pineapple.jpg"], " teklifler": ( "@type": "Teklif", "uygunluk": "http://schema.org/InStock", "image":"https://timspizzeria.com/goat-cheese-pizza-hero. jpg", "price": "26,00", "priceCurrency": "USD", "sku":"1959014", "seller":( "@type":"Organizasyon", "name":"Tim"s Pizzeria "), "availability": "http://schema.org/InStock"), "inceleme": [ ( "@type": "İnceleme", "yazar": "Nate", "datePublished": "2017- 07-041", "reviewBody": "Harika bir kasabayı aydınlattı! Lezzetli pizza.", "name": "n8 sa", "reviewRating": ( "@type": "Rating", "bestRating": "5", "ratingValue": "5", "worstRating": "1 " ) ), ( "@type": "İnceleme", "yazar": "Dmitry", "datePublished": "2016-05-22", "reviewBody": "Bu tanık olduğum en iğrenç şey, bırak tek başına tadı.", "name": "Aman Tanrım bu pizza iğrenç", "reviewRating": ( "@type": "Rating", "bestRating": "5", "ratingValue": "1", "worstRating" : "1" ) ) ] ))

Öğeleri eşzamansız olarak oluşturulsa bile Google'ın JSON-LD'yi anladığını, dolayısıyla işaretlemenin Google Etiket Yöneticisi, AJAX vb. aracılığıyla kolayca uygulanabileceğini belirtmekte fayda var.

Yapılandırılmış Veri Araçları

WordPress web sitesi sahipleri için hızlı ve kolay bir çözüm olarak Schema eklentisini önerebiliriz. kolay kurulum mikro işaretleme. WordPress için çoğu işaretleme eklentisinin birçok sorunu ve eksikliği vardır. Bu eklentilerin çoğu, yazar, Yayınlanma tarihi, Öne Çıkan Resim vb. gibi ekstra WP site tasarımı tema verilerini işaretleme öğeleri olarak iletir.

Ancak eklentileri kullanmak, Google'ın desteklediği tüm Schema özelliklerini kapsamanıza izin vermez. İnce ve yüksek kaliteli ayarlama mikro veriler Google arama sonuçlarında başarıya giden yoldur. Sephora'nın sıra dışı ürün kartı kurulumuna bir göz atalım. Ayrıca ilginç mikro işaretleme kullanılmaktadır.

Ve işte makalenin yazarının müşterilerinden biri için uyguladığı deneysel etkinlik sayfası işaretlemesinin bir örneği.

Bu mikro işaretleme, yazarın müşterisinin sitesini birkaç siteden biri yapar (örneğin, önerilenMinAge yalnızca 100 ila 1000 alan adı tarafından kullanılır)

Mikro veriler için SEO eklentileriyle ilgili bir başka sorun da, bunların kullanımının sıklıkla kopyalara yol açmasıdır. Bu, örneğin ürün kartları için bir sorun olabilir: Google, aynı ürünün iki işaretleme öğesini iki farklı ürün olarak değerlendirebilir.

Makalenin yazarı şu anda sitelerden birinde bu sorunla çalışıyor: Shopify, Schema ürünleri için, toplu derecelendirmeleri ve inceleme bölümlerini içeren genişletilmiş snippet'ler için yazar tarafından uygulanan mikro işaretlemeyi kopyalayan yerleşik bir mikro işaretlemeye sahiptir.

Birisi https://www.schemaapp.com/ adresini önerebilir ... Makalenin yazarı bununla karşılaşmadı ve artılarını veya eksilerini önermeyecek. Ancak burada şunu belirtmekte fayda var:

Schema Uygulaması, İnternet pazarlamacılarının Scherma.org dili ve programlaması hakkında derin bilgi sahibi olmasalar bile Schema işaretlemesi oluşturmalarına ve yönetmelerine olanak tanıyan bir dizi araçtır.

Her şey çok karmaşık görünüyor

Anında sonuçlar elde etmek için temel işaretleme yetenekleri kesinlikle SEO'ya yardımcı olacaktır. Temel yapılandırılmış veriler eklentiler kullanılarak uygulanabilir. Eklenti kullanmayı tercih ederseniz yukarıda açıklanan zorluklara hazırlıklı olmalısınız.

Birlikte çalışan herkes büyük projeler, ödemeli daha fazla ilgi genişletilmiş mikro işaretleme. Yapılandırılmış verileri iyi anlamanın, arama sonuçlarıyla denemeler yapmak için "altın biletiniz" olduğu gerçeğini göz önünde bulundurun. Bu, sitenizin arama motoru tarafından “anlaşılmasını” sağlar.

VE iyi haberler Mesele şu ki, mikro işaretlemeyle düzenli olarak çalışmak zorunda değilsiniz. Bu konuyu bir kez yetkin bir şekilde ele almanız yeterlidir ve tekrar ona dönmenize gerek yoktur.

Mikro verilerin uygulanması programlamayla ilişkili olduğundan, bu bir tür “korku hikayesidir” ve SEO uzmanları tarafından sıklıkla göz ardı edilir. Yazar, bazı teknik SEO uzmanlarının bundan hoşlanmayabileceğinden emin ve Schema'nın tüm optimize ediciler tarafından tam olarak kullanılmadığına inanıyor.

sonuçlar

Teknik SEO sonsuz çeşitlilikte ve geniş kapsamlıdır ve yapılandırılmış verileri anlamak esastır. Aslında Anlamsal Web, SEO'ların ölümü olabilir: Google'a ne kadar çok veri beslersek, trafiği organik sonuçlardan uzaklaştıran o kadar çok uzantı oluşturulur.

Yapılandırılmış verileri bir web sitesine doğru şekilde uyguladığımızda, arama motorlarına gelecekte biz olmadan daha iyisini yapmayı öğretmiş oluruz. Veri etiketleme, bir yandan faydalı olması nedeniyle Google için başarılı bir kendi kendine öğrenme aracıdır.

Ancak yapılandırılmış verinin faydaları o kadar büyüktür ki mikro veriler göz ardı edilemez. Artan trafik potansiyelinin yanı sıra, iyi yürütülen veri etiketleme, bir sitenin Google'ın sürekli gelişen eklemeleri ve organik arama uzantıları için değerlendirilme şansını artırır.