Strukturirani podaci: definicija i svrha

Strukturirani podaci odnose se na bilo koju vrstu informacija koja se nalazi u fiksnom polju u zapisu ili datoteci. Oni uključuju materijale sadržane u relacijskim bazama podataka i proračunskim tabelama.

Karakteristike tipova strukturiranih podataka

Takav materijal prvenstveno zavisi od stvaranja različitih poslovnih modela koji će biti snimljeni. Takođe je važno kako će se čuvati, obrađivati i koristiti. Ovo uključuje određivanje, koja polja oni će biti pohranjeni i kako će to učiniti: skup strukturiranih podataka, tipa (numerički, valutni, abecedni, ime, datum, adresa i tako dalje) i sva ograničenja za unos podataka. Na primjer, broj znakova je lokaliziran određenim uslovima, kao što su gospodin ili gospođa, muškarac ili žena, dijete ili odrasla osoba.

Strukturirani materijali imaju takvu prednost: jednostavni su za unos, čuvanje, ispitivanje i analizu. Svojevremeno, zbog visokih troškova i ograničenja performansi memorije i obrade relacionih baza podataka i proračunskih tablica, korišteni strukturirani materijali bili su jedini način za efikasno upravljanje. Sve što se nije uklapalo u čvrsto organizovanu strukturu moralo je da se čuva na papiru u ormaru.

Upravljanje podacima

Rad sa strukturiranim resursima često se izvodi pomoću jezika upita (SQL). Ovo je općeprihvaćeni programski slog kreiran za upravljanje i pozivanje na strukturiranu validaciju podataka u sistemima relacijskih baza podataka.

Strukturirani materijali bili su ogroman napredak u odnosu na nestrukturirane sisteme na strogo papirnoj osnovi, ali život se ne uklapa uvijek u uredne male kutije. Kao rezultat toga, Prvi tip podataka uvek je morao biti dopunjen skladištem papira ili mikrofilma. Kako su se performanse tehnologije nastavile poboljšavati, a cijene opadale, postalo je moguće uvesti nestrukturirane i polustrukturirane materijale u računarske sisteme.

Različite vrste

Nestrukturirani podaci su sve one stvari koje se ne mogu lako klasifikovati i staviti u urednu kutiju ili biblioteku. To su, na primjer, fotografije i grafike, videozapisi, alati za streaming podataka, web stranice, PDF datoteke, PowerPoint prezentacije, e-poruke, unosi na blog, wikiji i dokumenti za obradu teksta.

Polustrukturirani materijali su nešto između. Ovaj tip predstavlja vrstu strukturirane analize podataka, ali mu nedostaje stroga struktura informacionog modela. U slučaju polustrukturiranih varijanti, oznake ili druge vrste markera se koriste za identifikaciju određenih elemenata, ali informacije nemaju krut sistem.

Kako strukturirati podatke, primjer: softver za obradu teksta sada može uključivati metapodatke koji prikazuju ime autora i , istovremeno, glavni deo dokumenta je nestrukturirani tekst.

E-poruke imaju pošiljaoca, primaoca, datum, vrijeme i druga fiksna polja dodana sadržaju poruke e-pošte i svih priloga. Fotografije ili drugi grafički objekti mogu se označiti ključnim riječima, kao što su kreator, Datum, lokacija itd., što vam omogućava da organizujete i postavljate grafiku. Datum kreiranja XML-a i drugi jezici za označavanje često se koriste za upravljanje polustrukturiranim podacima.

Tehnološki standardi

SQL, jezik upita, model je Nacionalnog instituta od 1986. godine. Određuje ga Tehnički komitet međudržavne Uprave za Informacije Tehnološki Standardi. Vrijedi napomenuti da strukturirani podaci uključuju materijale i njihovu razmjenu. Komisija ima dvije radne grupe: jednu za baze podataka, a drugu za metapodatke. Učestvuju HP, CA, IBM, Microsoft, Oracle, Sybase (SAP) i Teradata, kao i nekoliko federalnih vladinih agencija. Oba projektna dokumenta odbora imaju veze do dodatnih informacija o svakom od njih. SQL je postao standard Međunarodna Organizacija 1987.

A također strukturirani podaci pomažu, na primjer, Googleu da bolje razumije sadržaj. Ovo je važno signal ako biznismen želi da sajt bude vidljiv u funkcijama pretrage.

Ali trebaju li svi brendovi koristiti strukturirane podatke? Da li vrijedi? Kratak odgovor je, naravno, da.

Ali prije nego što pređete na potpuni odgovor, morate riješiti zabludu: strukturiranje podataka je samo izgradnja SEO strategije. Ovo se mora razumjeti.

Strukturirani podaci su osnova za mašine za razumijevanje svih sadržaja.

Ovo je slično odnosu između korisnika i dobavljača: što više informacija o kupčevim SEO problemima, to se oni bolje mogu riješiti. Da biste to uradili, morate znati koje su probleme imali ranije. Ovo je glavna tajna stvaranja strategije za uspjeh.

Brendovi se nadaju da će mašine kao što su Google, Alexa i Siri efektivno i efikasno čitati i razumjeti sadržaj.

Upotreba oznake šeme, međutim, daje im mogućnost da kontrolišu kako su njihove informacije definisane, kako bi, zauzvrat, kontrolisali mašinsko razumevanje cele strukture.

Višestruka upotreba strukturiranih podataka

Ova vrsta informacija postoji već decenijama.

Prije nekog vremena bilo je ograničenije, ali sada ga ovdje možete pronaći za gotovo sve, uključujući recepte, radna mjesta i restorane i još mnogo toga.

Zapravo, Richard Wallis, konsultant koji radi na podršci Shema projects u Google-u, sumira da je ova vrsta materijala predstavljena u svakom objavljenom postu na web stranici bilo koje marke.

Ključni zaključak: upotreba koncepta "strukturiranih podataka" raste i trenutno čini oko trećinu ukupnog broja skeniranih web stranica.

To je zbog činjenice da su veliki brendovi testirali resurse koristeći svoje vrijeme, te su uspjeli uskladiti rezultate sa poslovnim vrijednostima, kao što su poboljšanje saobraćaja ili kreiranje konverzija.

Strukturiranje podataka ne samo da pruža velike prednosti u pretraživanju, kao što je ponovna upotreba informacija za poboljšanje analitike ili boravak na licu mjesta — već pruža i glasovne prednosti, kao što je informisanje chatbotova.

Strukturiranjem informacija, vlasnici pomažu u identifikaciji sadržaja kako bi povećali šanse da mašine ispravno usklade njegov sadržaj sa odgovarajućim glasovnim upitima. U stvari, na primjer, Amazon kaže da koristi šemu za određivanje namjera lokalnog preduzeća.

Uticaj

nedavno je testiran od strane jednog od klijenata u ugostiteljstvu da vidi puni uticaj strukturiranih podataka.

Za početak, lokalna šema lista i "krušne mrvice" na glavnoj stranici je implementiran.

Kao rezultat toga, ocjena klikova za mobilne uređaje neznatno se poboljšala sa 2,7 posto u Q1 na 2,8 u Q2.

Do sada je to bio kratak test, ali se očekuje da će se u narednih devet mjeseci broj klikova na ovaj projekat povećati za 5-10%.

Pored toga, ovo iskustvo dovelo je do nekih rezultata:

• Klikovi su porasli za 43 posto.
• Utisci su porasli za skoro 1.
• Prosječna pozicija je također porasla za 12 posto.

Vrijednost strukturiranih podataka nekada je bila samo za dobijanje bogatih rezultata od Googlea ili "Yandex". Sada se vrijednost dalje proteže na kvalitetu mjera kretanja.

Stranice za pretragu objavile su nekoliko studija slučaja koje pružaju primjere korištenja šeme za neke velike brendove.

5 glavnih razloga zašto mnoge kompanije ne koriste šablone

Posmatrajući mnoge stranice, Možda ćete primijetiti da neki nosioci, iz više razloga, nemaju strukturirane podatke. Ovo su glavni problemi:

• Oni nemaju resurse.
• Oni nisu tehničari (i nemaju pravo specijalista) i ne razumiju kod i kako označiti stavke.
• Sajt nije podržan od strane njihovog CMS-a.
• Oni ne vide i ne razumiju prednosti.
• Iza vremena i zaglavljen u prošlosti.

Srećom, na tržištu postoji nekoliko izvrsnih rješenja koja vam omogućavaju skaliranje i jednostavno stvaranje, upravljanje i mjerenje strukturiranih podataka.

Glavne prednosti korištenja

Postoji mnogo pozitivnih aspekata ovog proizvoda, posebno za brendove e-trgovine. Evo nekih od glavnih prednosti.

Viši CTR

Prisutnost bogatih fragmenata za proizvode u rezultatima pretraživanja odličan je način za povećanje ocjene klika i privlačenje više pažnje na oglase. Ovo je posebno očigledno, ako postoje odlične recenzije proizvoda.

Više konverzija

Imati bogate isječke također može povećati koeficijent, jer ako puno ljudi vidi oglase i oni su pozitivni, vjerovatnoća da će ljudi kupiti na potrebnoj platformi će se povećati.

Što se tiče sajtova za zapošljavanje, otkako je Google pokrenuo Jobs, a kompanije poput ZipRecruiter implementirale su strukturirane podatke o poslovima, njihovi članci dobijaju više informacija i konverzija pokazujući relevantne upite.

Dobijanje preporučenih fragmenata je "Sveti Gral" za SEO. Sajt će biti prikazan na vrhu stranice sa rezultatima pretrage, ispred organskih oglasa. Strukturirani podaci nisu neophodni, ali ponekad mogu pomoći da se dobije preporučeni fragment. Ovo može povećati ocjenu klikanja i privući veći promet.

Preporuke

Nažalost, web lokacije sa SEO-om često zloupotrebljavaju neke stvari.

Ne biste trebali postati spam messenger kada koristite strukturirane podatke. Potrebno je koristiti samo takve materijale koji su relevantni za sadržaj.

Ako vlasnik ne slijedi ovo pravilo, možete dobiti "ručna radnja od Google-a ili" Yandex sa spam strukturiranim podacima, kao rezultat od kojih svi komanda sajta ili pojedinačni članci neće biti prikazani u rezultatima pretrage. To će trajati dok se sve informacije ne očisti.

Također je vrijedno osigurati da su svi strukturirani podaci ažurirani. Sve se stalno mijenja, pa se stoga stalno pojavljuju novi trendovi, uključujući i širenje informacija.

Sažetak

Ne zanemarujte strukturirane podatke. Organska potraga postaje sve konkurentnija. Sve dodatne informacije koje se mogu obezbijediti pretraživačima pomažu:

• Povećajte ocjenu klika.
• Poboljšati vidljivost pretraživača.
• Prikazivanjem odabranih fragmenata na grafikonu znanja možete pomoći mašinama u rješavanju korisničkih zadataka.

Više strukturiranih resursa podataka:

Google i "Yandex" potvrđuje da ova vrsta informacija poboljšava ciljanje.

Oni također određuju koliko je strukturiranih podataka dovoljno za određene modele.