Dane ustrukturyzowane: definicja i cel

Dane strukturalne odnoszą się do każdego rodzaju informacji, które znajdują się w stałym polu w rekordzie lub pliku. Obejmują one materiały zawarte w relacyjnych bazach danych i arkuszach kalkulacyjnych.

Charakterystyka typów danych strukturalnych

Taki materiał zależy przede wszystkim od stworzenia różnych modeli biznesowych, które będą rejestrowane. Ważne jest również to, jak będą one przechowywane, przetwarzane i wykorzystywane. Wiąże się to z określeniem, które pola będą przechowywane i jak będą to robić: zagregowane dane strukturalne, typ (numeryczny, walutowy, alfabetyczny, nazwa, data, adres i tak dalej) oraz wszelkie ograniczenia dotyczące wprowadzania informacji. Na przykład liczba znaków jest lokalizowana przez pewne warunki, takie jak pan lub pani, mężczyzna lub kobieta, dziecko lub dorosły.

Materiały ustrukturyzowane mają tę zaletę, że są łatwe do wprowadzania, przechowywania, wyszukiwania i analizowania. Swego czasu, ze względu na wysokie koszty i ograniczenia wydajności związane z zapisywaniem w pamięci i przetwarzaniem relacyjnych baz danych i arkuszy kalkulacyjnych, stosowany materiał strukturalny był jedynym sposobem na efektywne zarządzanie. Wszystko, co nie pasowało do ściśle zorganizowanej struktury, musiało być przechowywane na papierze w szafie.

Zarządzanie danymi

Zasoby strukturalne są często obsługiwane za pomocą języka zapytań (SQL). Jest to wspólny sylabus programistyczny stworzony do zarządzania i wywoływania sprawdzania danych strukturalnych w systemach relacyjnych baz danych.

Materiały ustrukturyzowane były ogromnym usprawnieniem w stosunku do systemów niestrukturyzowanych na bazie ściśle papierowej, ale życie nie zawsze pasuje do małych, zgrabnych pudełek. W związku z tym pierwszy rodzaj danych zawsze musiał być uzupełniony o zapis na papierze lub mikrofilmie. Wraz ze wzrostem wydajności technologii i spadkiem cen możliwe stało się wprowadzenie do systemów obliczeniowych materiałów niestrukturalnych i półstrukturalnych.

Różne rodzaje

Dane nieustrukturyzowane to wszystkie te rzeczy, których nie da się łatwo skategoryzować i umieścić w zgrabnym pudełku lub bibliotece. Są to na przykład zdjęcia i grafiki, filmy wideo, dane z narzędzi strumieniowych, strony internetowe, pliki PDF, prezentacje PowerPoint, wiadomości e-mail, wpisy na blogach, strony wiki i dokumenty w edytorze tekstu.

Materiały półstrukturalne - to jest coś pomiędzy. Ten widok reprezentuje rodzaj analizy danych strukturalnych, ale brakuje mu ścisłej struktury modelu informacyjnego. W przypadku wariantów półstrukturalnych tagi lub inne rodzaje tokenów są używane do identyfikacji konkretnych elementów, ale informacje nie są sztywno zorganizowane.

Jak ustrukturyzować dane, przykład: programy do edycji tekstów mogą teraz zawierać metadane pokazujące nazwisko autora i data utworzenia, główną część dokumentu stanowi tekst niestrukturalny.

Wiadomości e-mail mają nadawcę, odbiorcę, datę, czas i inne stałe pola dodane do treści wiadomości i wszelkich załączników. Zdjęcia lub inne obiekty graficzne mogą być oznaczone słowami kluczowymi, takimi jak twórca, data, lokalizacja i inne, co pozwala na uporządkowanie i umieszczenie grafiki. XML i inne języki znaczników są często używane do zarządzania danymi półstrukturalnymi.

Standardy technologiczne

SQL, język zapytań, od 1986 roku jest wzorcem instytutu narodowego. Jest on zdefiniowany przez Komitet Techniczny Międzypaństwowego Urzędu ds Normy informatyczne standardy technologiczne. Warto zauważyć, że dane ustrukturyzowane obejmują materiały i wymianę. Posiada dwie grupy robocze, jedną dla baz danych i jedną dla metadanych. Zaangażowane są HP, CA, IBM, Microsoft, Oracle, Sybase (SAP) i Teradata, a także kilka federalnych agencji rządowych. W obu dokumentach projektowych komisji znajdują się linki do dodatkowych informacji na temat każdego z nich. SQL stał się standardem Organizacja międzynarodowa w 1987 roku.

A także dane strukturalne pomagają np. Google lepiej zrozumieć treść. To ważne sygnał, jeśli firma chce, aby strona była widoczna w funkcjach wyszukiwania.

Czy jednak wszystkie marki powinny korzystać z danych strukturalnych? Czy warto? Krótka odpowiedź brzmi oczywiście tak.

Zanim jednak przejdziemy do pełnej odpowiedzi, musimy wyjaśnić pewne błędne przekonanie: Strukturyzacja danych to tylko budowanie strategii SEO. Trzeba to zrozumieć.

Dane strukturalne jest podstawą do maszyny do nadawania sensu całej zawartości.

Jest to podobne do relacji klient-dostawca: im więcej masz informacji o problemach SEO klienta, tym lepiej możesz je rozwiązać. To wymaga wiedzy o tym, jakie problemy mieli w przeszłości. To jest kluczowy sekret tworzenia strategii sukcesu.

Marki mają nadzieję, że maszyny takie jak Google, Alexa i Siri będą skutecznie i sprawnie czytać, i rozumieć treści.

Zastosowanie znaczników schematu daje im jednak kontrolę nad tym, jak definiowane są ich informacje, dzięki czemu mogą z kolei kontrolować rozumienie całej struktury przez maszynę.

Wielorakie zastosowania danych strukturalnych

Tego typu informacje są dostępne od dziesięcioleci.

Był bardziej ograniczony jakiś czas temu, ale teraz można go znaleźć dla prawie wszystkiego, w tym przepisów, miejsc pracy i restauracji, i wiele więcej.

W rzeczywistości Richard Wallis, konsultant pracujący przy wsparciu projektów Schema w Google, podsumowuje, że tego typu materiały są obecne w każdym opublikowanym poście na stronie każdej marki.

Kluczowy wniosek: wykorzystanie "danych strukturalnych" rośnie i stanowi obecnie około jednej trzeciej wszystkich skanowanych stron internetowych.

Dzieje się tak dlatego, że duże marki testowały zasoby, poświęcając swój czas, i potrafiły dopasować wyniki do wartości biznesowych, takich jak poprawa ruchu czy tworzenie konwersji.

Strukturyzacja danych zapewnia nie tylko ogromne korzyści związane z wyszukiwaniem, takie jak ponowne wykorzystanie informacji w celu poprawy analityki lub znalezienie na miejscu - zapewnia również korzyści głosowe, takie jak informowanie chatbotów.

Strukturyzując informacje, właściciele pomagają zdefiniować treść, aby zwiększyć szanse na prawidłowe dopasowanie treści przez maszyny do odpowiednich zapytań głosowych. W rzeczywistości, Amazon, na przykład, mówi, że używa schematu do określenia intencji lokalnego biznesu.

Impact

Jeden z klientów z branży hotelarskiej został niedawno poddany testowi, który miał na celu sprawdzenie pełnego wpływu danych strukturalnych.

Na początek wprowadzono system list lokalnych i "bułka tarta" na stronie głównej.

W rezultacie współczynnik klikalności dla urządzeń mobilnych wzrósł nieznacznie z 2,7 proc. w I kwartale do 2,8 proc. w II kwartale.

Jak dotąd był to krótki test, ale oczekuje się, że w ciągu najbliższych dziewięciu miesięcy projekt ten odnotuje wzrost liczby kliknięć o 5-10%.

Dodatkowo to doświadczenie zaowocowało jeszcze kilkoma innymi wynikami:

• Liczba kliknięć wzrosła o 43 procent.
• Pokazy wzrosły o prawie 1.
• O 12 proc. wzrosła też średnia pozycja.

Wartość danych strukturalnych kiedyś była tylko po to, aby uzyskać bogate wyniki z Google lub "Yandex". Teraz wartość ta rozciąga się dalej, aż do jakości środków ruchu.

Search Pages opublikowało kilka studiów przypadków, które dostarczają przykładów wykorzystania programu dla niektórych dużych marek.

5 najważniejszych powodów, dla których wiele firm nie korzysta z szablonów

Obserwując wiele stron, można zauważyć, że niektórzy posiadacze, z różnych powodów, nie posiadają danych strukturalnych. Oto główne problemy:

• Nie mają zasobów.
• Nie są technikami (i nie mają odpowiedniego specjalisty) i nie rozumieją kodu i sposobu oznaczania elementów.
• Strona nie jest obsługiwana przez ich CMS.
• Nie widzą lub nie rozumieją korzyści.
• Cofnąć się w czasie i utknąć w przeszłości.

Na szczęście na rynku jest kilka świetnych rozwiązań, które pozwalają na znakowanie na skalę i łatwe tworzenie, zarządzanie i mierzenie danych strukturalnych.

Główne korzyści wynikające z korzystania z programu

Jest wiele pozytywów tego produktu, szczególnie dla marek e-commerce. Oto kilka kluczowych korzyści.

Wyższy CTR

Posiadanie bogatych snippetów dla produktów w wynikach wyszukiwania to świetny sposób na zwiększenie współczynnika klikalności i przyciągnięcie większej uwagi do reklam. Jest to szczególnie widoczne w, jeśli są świetne recenzje produktów.

Więcej konwersji

Posiadanie rich snippets może również zwiększyć iloraz, ponieważ jeśli wiele osób widzi reklamy i są one pozytywne, prawdopodobieństwo, że ludzie będą kupować na pożądanej platformie wzrośnie.

Jeśli chodzi o strony z ofertami pracy, to odkąd Google uruchomiło Jobs, a firmy takie jak ZipRecruiter wprowadziły ustrukturyzowane dane o ofertach pracy, ich artykuły zyskują więcej informacji i konwersji, pokazując odpowiednie zapytania.

Uzyskanie polecanych snippetów to "Święty Graal" dla SEO. Strona pojawi się na górze strony wyników wyszukiwania, przed listami organicznymi. Dane strukturalne nie są koniecznością, ale czasami mogą pomóc w uzyskaniu polecanego snippetu. Może to zwiększyć współczynnik klikalności i przyciągnąć więcej ruchu.

Porady

Niestety, strony SEO często nadużywają niektórych rzeczy.

Nie stań się spamerem korzystając z danych strukturalnych. Należy wykorzystywać tylko te materiały, które są istotne dla treści.

Jeśli właściciel nie przestrzega tej zasady, można uzyskać od Google lub "Yandex" ręczne działania z danymi o strukturze spamu, co skutkuje które wszystkie strona lub poszczególne artykuły nie pojawią się w wynikach wyszukiwania. Kontynuuj to, aż wszystkie informacje zostaną wyczyszczone.

Warto też upewnić się, że wszystkie dane strukturalne zostały zaktualizowane. Wszystko się nieustannie zmienia, dlatego niezmiennie pojawiają się nowe trendy, także w rozpowszechnianiu informacji.

CV

Nie ignoruj danych strukturalnych. Organiczne wyszukiwanie staje się coraz bardziej konkurencyjne. Każda dodatkowa informacja, którą można przekazać wyszukiwarkom, pomaga:

• Zwiększenie liczby kliknięć.
• Poprawa widoczności wyszukiwarka.
• Pokazując wybrane snippety w grafie wiedzy, możesz pomóc maszynom w rozwiązywaniu problemów użytkowników.

Więcej zasobów danych strukturalnych:

Google i "Yandex" potwierdzają, że ten rodzaj informacji poprawia ukierunkowanie.

Określają one również, jaka ilość danych strukturalnych jest wystarczająca dla niektórych modeli.