Структурирани данни: определение и цел

Структурираните данни се отнасят до всеки тип данни, които се намират във фиксирано поле в запис или файл. Те включват материали, съдържащи се в релационни бази данни и електронни таблици.

Характеристики на видовете структурирани данни

Този материал зависи преди всичко от създаването на различни бизнес модели, които ще бъдат записани. Важно е и как ще бъдат съхранявани, обработвани и използвани. Това включва определянето на, кои полета ще се съхраняват и как ще се съхраняват: агрегирани структурирани данни, тип (цифри, валута, азбука, име, дата, адрес и т.н.) и всякакви ограничения за въвеждане на информация. Например броят на символите се локализира чрез определени термини, като господар или господарка, мъж или жена, дете или възрастен.

Структурираните материали имат следното предимство: те са лесни за въвеждане, съхранение, търсене и анализ. Едно време, поради високата цена и ограниченията в производителността на паметта за съхранение и обработка на релационни бази данни и електронни таблици, използваният структуриран материал беше единственият начин за ефективно управление. Всичко, което не се вписваше в строго организираната структура, трябваше да се съхранява на хартия в шкафа.

Управление на данни

Структурираните ресурси често се обработват с помощта на език за заявки (SQL). Това е общ програмен слог, създаден за управление и извикване на проверки на структурирани данни в системи за релационни бази данни.

Структурираните материали бяха огромно подобрение в сравнение с неструктурираните системи, но животът не винаги се вписва в малки спретнати кутийки. В резултат на всичко това първият вид данни винаги е трябвало да бъде допълван с документи на хартия или микрофилми. С подобряването на технологичните характеристики и намаляването на цените стана възможно въвеждането на неструктурирани и полуструктурирани материали в компютърните системи.

Различни видове

Неструктурираните данни са всички онези неща, които не могат лесно да бъдат класифицирани и поставени в спретната кутия или библиотека. Те включват например снимки и графики, видео, данни от поточни инструменти, уеб страници, PDF файлове, презентации на PowerPoint, имейли, публикации в блогове, уикита и документи за текстообработка.

Полуструктурирани материали - е нещо средното положение между двете. Този тип представлява вид анализ на структурирани данни, но няма строгата структура на информационен модел. При полуструктурираните варианти за идентифициране на конкретни елементи се използват тагове или други видове маркери, но информацията не е строго моделирана.

Как да се структурират данните, например: софтуерът за текстообработка вече може да включва метаданни, показващи името на автора и дата на създаване, като основната част от документа е неструктуриран текст.

Имейлите имат подател, получател, дата, час и други фиксирани полета, добавени към съдържанието на имейла и всички прикачени файлове. Снимки или други графични обекти могат да бъдат маркирани с ключови думи, като например създател, дата, местоположение и т.н., което позволява графичните обекти да бъдат организирани и подредени. XML и други езици за маркиране често се използват за управление на полуструктурирани данни.

Технологични стандарти

SQL, езикът за заявки, е модел на национален институт от 1986 г. Той е определен от Техническия комитет на Междуправителствения орган по ИТ стандарти технологии. Струва си да се отбележи, че структурираните данни включват материали и споделяне на. Комитетът има две работни групи: една за бази данни и една за метаданни. HP, CA, IBM, Microsoft, Oracle, Sybase (SAP) и Teradata, както и няколко федерални правителствени агенции. И в двата документа за проектите на комисията има връзки към допълнителна информация за всеки от тях. SQL се е превърнал в стандарт Международна организация през 1987 г.

Структурираните данни помагат например на Google да разбере по-добре съдържанието. Това е важен сигнал, ако бизнесменът иска неговият уебсайт да бъде видим във функциите за търсене.

Но трябва ли всички марки да използват структурирани данни? Струва ли си? Краткият отговор е, разбира се, "да".

Но преди да стигнем до пълния отговор, трябва да изясним едно погрешно схващане: структурираните данни са само за изграждане на SEO стратегия. Това трябва да се разбере.

Структурирани данни - основа за машини, които трябва да са наясно с цялото съдържание.

Това е като взаимоотношения между клиент и доставчик: колкото повече информация имате за проблемите на клиента, толкова по-добре можете да ги разрешите. Това изисква да знаете какви проблеми са имали преди. Това е основната тайна за създаване на стратегия за успех.

Брандовете се надяват, че машини като Google, Alexa и Siri ще четат ефективно и ефикасно и ще разбират съдържанието.

Използването на маркиране на схеми обаче им дава възможност да контролират начина, по който е дефинирана тяхната информация, така че те на свой ред могат да контролират разбирането на машината за цялата структура.

Многобройни употреби на структурирани данни

Този тип данни се използват от десетилетия.

Преди време тя беше по-ограничена, но сега можете да я намерите за почти всичко, включително рецепти, работни места и ресторанти и много други.

Всъщност Ричард Уолис, консултант, който работи в подкрепа на проектите Schema в Google, обобщава, че този тип материали присъстват във всяка публикувана публикация на уебсайта на всяка марка.

Основна констатация: използването на "структурирани данни" се увеличава и вече се отнася за около една трета от всички сканирани уебсайтове.

Това се дължи на факта, че големите марки тестват ресурсите с времето си и успяват да съобразят резултатите с бизнес ценностите, като например подобряване на трафика или създаване на конверсии.

Структурираните данни осигуряват не само големи ползи при извличане, като например повторно използване на информацията за подобряване на анализите или намиране на място, но и гласови ползи, като например информиране на чатботове.

Чрез структуриране на информацията собствениците помагат да се дефинира съдържанието, за да се увеличат шансовете на машините да съпоставят правилно съдържанието с подходящи гласови заявки. Всъщност Amazon например твърди, че използва схемата, за да определи намеренията на местните фирми.

Въздействие

Един клиент от сферата на хотелиерството наскоро беше тестван, за да види пълното въздействие на структурираните данни.

Първоначално беше въведена схема за местни списъци и "галета" на началната страница.

В резултат на това процентът на кликванията върху мобилни устройства леко се е повишил от 2,7 % през първото тримесечие до 2,8 % през второто тримесечие.

Засега това е кратък тест, но се очаква през следващите девет месеца броят на кликванията по този проект да се увеличи с 5-10%.

Освен това този опит доведе до още няколко резултата:

• Увеличаване на броя на кликовете с 43%.
• Проявите са се увеличили с почти 1.
• Средната позиция също се е увеличила с 12 %.

Стойността на структурираните данни преди беше само за получаване на богати резултати от Google или "Yandex". Стойността вече се разпростира и върху качеството на мерките за движение.

Search Pages публикува няколко конкретни примера за използване на схемата от някои от големите марки.

5-те основни причини, поради които много компании не използват шаблони

Наблюдавайки много страници, можете да видите, че някои притежатели по различни причини нямат структурирани данни. Ето и основните проблеми:

• Те не разполагат с ресурсите.
• Те не са техници (и не разполагат с подходящия експерт) и не разбират кода и начина на маркиране на елементите.
• Уебсайтът не се поддържа от тяхната CMS.
• Те не виждат или не разбират ползите.
• Изоставане от времето и зацикляне в миналото.

За щастие, на пазара има някои отлични решения, които ви позволяват да маркирате в голям мащаб и лесно да създавате, управлявате и измервате структурирани данни.

Основни ползи от използването на схемата

Този продукт има много положителни страни, особено за марките за електронна търговия. Ето някои от основните предимства.

По-голям CTR

Наличието на богати фрагменти за продукти в резултатите от търсенето е чудесен начин да увеличите броя на кликванията и да привлечете повече внимание към рекламите си. Това е особено очевидно в, ако има такива Отлични прегледи на продукта.

Повече конверсии

Наличието на богати фрагменти може също така да повиши процента на реализациите, защото ако много хора видят дадена реклама и тя е положителна, вероятността хората да направят покупка в желаната платформа ще се увеличи.

Що се отнася до сайтовете за работа, откакто Google пусна услугата Jobs, а компании като ZipRecruiter въведоха структурирани данни за работата, техните статии получават повече показ и реализации чрез показване на подходящи заявки.

Получаването на препоръчани фрагменти е "Свещеният Граал" за SEO. Сайтът ще се появи в горната част на страницата с резултати от търсенето, пред органичните списъци. Структурираните данни не са задължителни, но понякога могат да помогнат за получаването на препоръчан фрагмент. Това може да увеличи броя на кликванията и да привлече повече трафик.

Съвети

За съжаление, SEO сайтовете често злоупотребяват с някои неща.

Не се превръщайте в спамър, когато използвате структурирани данни. Трябва да прилагате само съдържание, което е свързано със съдържанието.

Ако собственикът не спазва това правило, е възможно да получи спам от Google или "Yandex" Ръчно действие със структурирани данни за спам, което води до които всички сайтът или отделни статии не се показват в резултатите на търсачката. Продължава, докато цялата информация бъде изчистена.

Също така трябва да се уверим, че всички структурирани данни са актуализирани. Нещата непрекъснато се променят и затова неизменно се появяват нови тенденции, включително в разпространението на информация.

Резюме

Не пренебрегвайте структурираните данни. Органичното търсене става все по-конкурентно. Всяка допълнителна информация, която може да бъде предоставена на търсачките, помага:

• Увеличаване на процента на кликване.
• Подобряване на видимостта търсачка.
• Чрез показване на избрани фрагменти в графа на знанието е възможно да се помогне на машините да решават задачи на потребителите.

Още ресурси за структурирани данни:

Google и "Yandex" потвърждават, че този вид информация подобрява насочването.

Освен това те определят колко структурирани данни са достатъчни за определени модели.