Неисправности 

Работа со структурированными данными в Google

Тема 4.7

Программирование алгоритмов
формирования и обработки
одномерных массивов

Структурированные данные

Часто приходится обрабатывать не одиночные данные, а совокупность данных одного типа. Например, задача табулирования функции , которая состоит в получении последовательности значений заданной функции при нескольких значениях аргумента. Для промежуточного хранения каждого значения полученных данных требуется объявить собственную переменную с уникальным именем.

Обращение к каждой переменной последовательности по имени превращается в длинную вереницу однотипных операций с каждой переменной. Программный код становится плохо обозримым. Для размещения такой программе требуется много памяти.

Для устранения указанных проблем в алгоритмических языках используются структурированные данные. Самыми простыми структурированными данными являются массивы данных .

Массив – это совокупность однотипных переменных (элементов массива ). Имя у всех переменных одно и то же, а для доступа к конкретному элементу массива используется дополнительный идентификатор – его порядковый номер (индекс), который начинается с 0.

Кроме массивов в программировании для построения эффективных алгоритмов могут использоваться и другие стандартные структуры данных, такие структуры данных, как стеки, очереди, связанные списки и другие.

Наряду со стандартными структурами данных, могут использоваться структуры данных, определяемые пользователем. Эти структуры данных определяются средствами объектно-ориентированного программирования с помощью классов .

4.7.2. Средства описания и работы с одномерными
массивами данных

Массив – последовательность переменных одинакового типа, объединенных общим именем . Например: одномерный массив а(9) состоит из 10 элементов с общим именем а: a(0), a(1), a(2), a(3),..., a(9), упорядоченных по индексу i, который принимает значения от 0 до 9:

a(i)
i

Массив в программе VBобъявляется точно так же, как объявляются простые переменные. Если массив объявлен локальным , его можно использовать только в той процедуре, в которой он объявлен. Если массив объявлен как глобальный , он может быть использован в любом месте программы.

При объявлении массива оператор объявления должен включать следующую информацию:

· имя массива – имя (идентификатор), которое используется для представления массива в программе;

· тип данных – тип данных, который имеют элементы массива;


· размерность (ранг) – количество измерений объявляемого массива (т.е. количество индексов при объявлении; одномерные массивы имеют одно измерение);

· количество элементов – количество элементов, которые будут содержаться в массиве.

Рассмотрим примеры некоторых описаний массивов:

В этих примерах объявлены следующие массивы:

· одномерный массив d , состоящий из 31 элемента типа Integer с индексами от 0 до 30;

· одномерный массив a, состоящий из 11 элементов типа Double с индексами от 0 до 10;

· двумерный массив b , состоящий из 14х11=151 элемента типа Single с индексами по строкам от 0 до 13 и по столбцам от 0 до 10.

Обратите внимание, что значением нижней границы массива в VB может быть только 0 .

Таким образом, массив состоит из элементов, которые могут быть доступны при помощи индексов . При обращении к элементам массива индексы записываются вслед за именем в круглых скобках и могут представлять собой любое допустимое целочислен­ное выражение. Например, d(24), a(2*i+1).

Обратите внимание, что количество индексов указывает на размерность массива. Так, в приведенном выше примере размерность массива a(10) равна единице. Массив b(2,3) имеет размерность 2.

В отличие от размерности , размер массива – это количество элементов в массиве. В нашем примере размер массива, а(10) равен 11.

Перед использованием массива в программе его необходимо объявить с помощью оператора Dim , а элементам массива присвоить конкретные значения. Оператор Dim выделяет место в памяти компьютера для размещения элементов массива, обнуляет элементы числовых массивов или заполняет элементы строковых массивов пустыми строками ("""").

Как и для простых типов, данных, при объявлении массивов, которые являются структурированными типами данных, различают два способа распределения памяти: статическое – на этапе компиляции до выполнения программы, и динамическое – в ходе выполнения программы. По умолчанию массив, границы которого заданы константными выражениями, считается статическим. Память для размещения такого массива выделяется на этапе компиляции и сохраняется за ним на весь период выполнения.

Заполнить элементы массива конкретными значениями можно с помощью ввода значений элементов массива, с помощью оператора присваивания или с помощью инициализации элементов массива.

Инициализация элементов массива – это поэлементное присваивание значения в операторе объявления массива. В этом случае размер массива не указывается в круглых скобках после имени массива, а определяется неявно размером списка значений. Список значений начинается с элемента с индексом 0 и заключается в фигурные скобки , например:

Следует отметить, что независимо от конкретной задачи, алгоритмы формирования и обработки массивов обычно строятся с использованием регулярных циклических структур:

Чтобы облегчить работу с массивами в процедурах, для определения верхней границы массива используется встроенная функция
Bound (ИмяМассива ).

Эта функция возвращает (определяет) номер последнего элемента массива и позволяет обрабатывать массивы в процедурах, не передавая в них в качестве параметра количество элементов массива. Например,

Кроме того, для определения верхней границы одномерного массива можно использовать методGetUpperBound(). Поскольку массив одномерный, то в скобках следует указывать значение 0. Например:

Кроме того, известно, что ключевое слово ByVal указывает передачу аргумента-массива по значению, а ключевое слово ByRef указывает, что аргумент-массив передается по ссылке. Заметим, что если ключевые слова ByVal или ByRef опущены, то аргумент-массив переда­ется по ссылке.

Таким образом, при описании формальных параметров любой процедуры после ИмяМассива не­обходимо всегда включать пустые круглые скобки, так как они указывают, что этот параметр являет­ся одномерным массивом.

Обратите внимание на то, что после имени массива, который является фактическим параметром, скобки отсутствуют .

Как известно, передача аргументов по значению (с помощью ключевого слова ByVal) приводит к тому, что VB передает копию данных процедуре. Поэтому не следует передавать массивы по значению, если в этом нет особой необходимости.

Наименование параметра Значение
Тема статьи: Структурированные типы данных
Рубрика (тематическая категория) Программирование

Данные структурированного типа состоят из данных других типов. Переменные этих типов могут в каждый момент времени иметь только одно значение. К данным структурированного типа относятся:

o Строки;

o Массивы;

o Множества;

o Записи;

o Файлы;

o Классы.

Строки (строковые типы) : представлены тремя физическими и одним общим типами.

Данные типа ShortString представляют из себястроку, которая фактически является массивом из 256 элементов – array . Нулевой байт этого массива указывает длину строки. Строка - ϶ᴛᴏ последовательность символов кодовой таблицы.

Данные типов AnsiString и Wide String представляют из себядинамичсекие массивы, максимальная длина которых фактически ограничена размером основной памяти компьютера. Данные типа AnsiString м кодируются в коде ANSI , а типа Wide String – в коде Unicode .

Общим является тип String , который может соответствовать типу ShortString илиAnsiString , что определяется директивой компилятора $H .

Так как строки фактически являются массивами, то для обращения к отдельному символу строки можно указать название строковой переменной и номер (позицию) этого символа в квадратных скобках.

Формат описания строкового типа:

Type = string [ max длина строки];

Иначе: var : string [ max длина строки];

В случае если значение максимально допустимой длины строки не указано, по умолчанию длина 255 символов. При использовании в выражениях строка состоит в апострофы. Строковые данные можно использовать в качестве констант. Недопустимо использование строковых переменных в качестве селœектора в операторе Case .

Пример: const Adres = ’ul. Korolenco, 5’;

type Stroka = string;

var Str: Stroka; St1: string; St2, St3: string;

Массивы : массив - ϶ᴛᴏ упорядоченная индексированная совокупность однотипных элементов, имеющих общее имя. Элементами массивов бывают данные любого типа, включая структурные. Каждый элемент массива однозначно определяется именем массива и индексом (номером этого элемента в массиве) или индексами, в случае если массив многомерный. Для обращения к отдельному элементу массива указывают имя этого массива и номер (номера) элемента͵ заключенный в квадратные скобки, к примеру, arr1 или arr2.

Количество индексных позиций определяет размерность массив (одномерный, двумерный и т.д.), при этом размерность массива не ограничивается. В математике аналогом одномерного массива является вектор, а двумерного массива – матрица. Индексы элементов массива должны принадлежать порядковому типу.

Различают массивы статические и динамические . Статический массив представляет собой массив, границы индексов и, соответственно, размеры которого задаются при объявлении, ᴛ.ᴇ. они известны до компиляции программы. Формат описания типа статического массива:

Type = Аггау [] of ;

Иначе: var : Аггау [] of ;

Пример.
Размещено на реф.рф
type Matrix = a ггау of integer;

Znak = array of char;

Day =(Mon, Tue, Wed, Thu, Fri, Sat, Sun);

var m1, m2: Matrix; a: Znak;

Week: array of Day; r: array of real;

Динамический массив представляет собой массив, для которого при объявлении указывается только тип его элементов, а размер массива определяете при выполнении программы. Формат описания типа динамического массива:

Type = Аггау of ;

Задание размера динамического массива во время выполнения программы производится процедурой SetLength (var S; NewLength:integer ), которая для динамического массива S устанавливает новый размер, равный NewLength . Выполнять операции с динамическим массивом и его элементами можно только после задания размеров этого массива.

После задания размера динамического массива для определœения его длины, минимального и максимального номеров элементов используются функции Length(), Low() и High() соответственно. Нумерация элементов динамиче­ского массива начинается с нуля, в связи с этим функция Low() для него всœегда возвращает значение ноль.

Пример.
Размещено на реф.рф
Var n: integer;

m: array of real;

SetLength(m, 100);

for n:=0 to 99 do m[n]:=n;

SetLength (m , 200);

После описания динамического массива, состоящего из вещественных чи­сел, определяется размер этого массива, равный 100 элементам. Каждому элементу присваивается значение, равное его номеру в массиве. Так как ну­мерация элементов массива начинается с нуля, то номер последнего из них равен не 100, а 99. После цикла размер массива увеличивается до двухсот.

Для описания типа многомерного динамического массива (к примеру, дву­мерного) используется конструкция:

Type = Аггау of Аггау of ;

Действия над массивом обычно выполняются поэлементно, в т.ч. операции ввода и вывода. Поэлементная обработка массивов производится, как правило, с использованием циклов. Массив в целом (как единый объ­ект) может участвовать только в операциях отношения и в операторе при­сваивания, при этом массивы должны быть полностью идентичными по структуре, то есть иметь индексы одинаковых типов и элементы одинаковых типов.

Множества: множество представляет собой совокупность элементов, выбранных из пред­определœенного набора значений. Все элементы множества имеют порядко­вый тип; количество элементов множества не может превышать 256. Формат, описания множественного типа:

Type = Set of ;

Переменная множественного типа может содержать от нуля до максимального числа элементов своего множества. Значения множественного типа заключаются в квадратные скобки. Пустое множество обозначается . Операции, допустимые над множествами, приведены в таблице.

Вместе с тем, имеется операция in (проверка членства), которая определяет принадлежность выражения порядкового типа (первого операнда) множест­ву (второму операнду). Результат операции будет типа boolean и иметь зна­чение True в случае соблюдения принадлежности значения множеству.

Записи : записи объединяют фиксированное число элементов данных других типов. Отдельные элементы записи имеют имена и называютсяполями . Имя поля должно быть уникальным в пределах записи. Различают фиксированные и вариантные записи . Фиксированная запись состоит из конечного числа полей, ее объявление имеет следующий формат:

Type = record ;

: ;

: ;

Вариантная запись , так же как и фиксированная, имеет конечное число по­лей, однако предоставляет возможность по-разному интерпретировать об­ласти памяти, занимаемые полями. Все варианты записи располагаются в одном месте памяти и позволяют обращаться к ним по различным именам. Отметим, что термин ʼʼвариантная записьʼʼ не имеет ничего общего с терми­ном ʼʼвариантный типʼʼ (variant ). Формат объявления вариантной записи:

Type = record ;

Case : of ;

: ()

: ();

Для обращения к конкретному полю крайне важно указывать имя записи и имя поля, разделœенные точкой. Τᴀᴋᴎᴍ ᴏϬᴩᴀᴈᴏᴍ, имя поля является состав­ным. С полем можно выполнять те же операции, что и с переменной этого типа.

Пример.
Размещено на реф.рф
var Man: record;

Man.Name:=’Ivanov M.A.’;

Man .Salary:=5000;

Переменная Man - фиксированная запись, которая содержит поля имени (Name), оклада (Salary) и примечания (Note), причем каждое поле имеет свой тип.

Файлы : Файл представляет собой имеющую имя последовательность однотипных элементов, размещенных на внешнем устройстве, чаще всœего, на диске. Файл имеет много общего с одномерным динамическим массивом, но размещает­ся не в оперативной, а во внешней памяти, и не требует предварительного указания размера.

Для выполнения операций с конкретным файлом, размещенным на диске, в программе обычно используется так называемая файловая переменная (логический файл). Файловая переменная после ее описания связывается с некоторым файлом, благодаря чему операции, выполняемые над ней, при­водят к соответствующим изменениям в данном файле. После завершения всœех операций связь между файловой переменной и файлом разрывается. Теперь файловую переменную можно связать с другим файлом этого же типа.

Учитывая зависимость оттипа элементов различают текстовые, типизированные и нетипизированные файлы . Текстовый файл содержит строки символов пе­ременной длины, типизированный файл составляют элементы указанного типа (кроме файлового), внетипизированном файле находятся элементы, тип которых не указан. Описание файловой переменной, предназначенной для работы с файлом, должно соответствовать типу элементов файла.

Пример.
Размещено на реф.рф
var f1: TextFile;

f2: File of integer;

f3: File of real;

здесь переменная f1 предназначена для работы с тек­стовыми файлами, переменные f2 и f3 – с типизированными файлами, со­держащими целые и вещественные числа, соответственно, а переменная f4 – с нетипизированными файлами.

Структурированные типы данных - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Структурированные типы данных" 2017, 2018.

Это перевод статьи Нейта Харриса для блога Ahrefs. Больше об авторе можно узнать из его страницы Facebook .

Информация полезна для вебмастеров и SEO-специалистов продвинутого уровня. Хотя и начинающие могут оценить важность структурированных данных в современном SEO.

Вы узнаете про

  • особенности применения Schema.org,
  • тонкости JSON-LD,
  • интересные фишки в Google Search Console (по старинке — Google Webmaster),
  • мифах структурированной разметки.

Поисковые системы дали ясно понять: крайне важную роль в поиске будущего будут иметь хорошие сниппеты.

Нам известно, что Google добавляет каждые пару месяцев новый блок в Google Search Gallery .

Google отлично понимает содержание контента на сайте. Когда же речь идет о нюансах в статьях и специфике каждой страницы – тут роботу поисковика уже нужна помощь. Именно поэтому структурированные данные помогут вам хорошо ранжироваться.

Структурированные данные – это общий термин, который относится к любым организованным данным определенного формата.

Это не SEO-термин. Реляционные базы данных - основополагающее ядро ​​всех вычислений – полагаются на структурированные данные. SQL - структурированный язык запросов - управляет упорядоченными данными.

Когда создатель сайта хочет представить страницу как профиль пользователя, страницу события или список вакансий, в коде нужно поместить определенную маркировку.

Чем больше страниц на сайте, которые поисковый робот будет воспринимать как XML или JSON объекты, тем лучше ваш контент будет ранжироваться в выдаче.

Де-факто в интернете основным языком описания структурированных данных является schema.org. Например, для представления авиаперелета schema.org содержит правила для описания типа авиаборта, номера выхода на посадку, меню.

Проект был основан в сотрудничестве между Google, Microsoft, Yahoo и Яндекс. Он остается открытым исходным кодом и технически редактируется кем-либо. Однако, как и любой проект W3C, процесс внесения изменений не так прост. Если вам хочется добавить новый тип структурированных данных, смиритесь с техническими и бюрократическими проволочками. В итоге вы получите новый тип разметки, включенный в библиотеку Schema.org.

4 варианта структурирования данных
  • Микроразметка JSON-LD - один из новых форматов структурированных данных, - именно его регулярно рекомендует Google. Вместо того, чтобы расставлять теги для каждого html элемента, JSON-LD представляет собой большой блок информационного кода, который сообщает роботу Google: «Тип воздушного судна, время отправления, меню и т. п.».

    • JSON-LD также хорош тем, что на странице нет необходимости размещать какие-либо визуальные элементы контента, содержащие информацию.

  • RDFa+GoodRelation - это еще одно синтаксическое расширение HTML. RDFa отличается от JSON по сути. Вместо того, чтобы помещать структурированные данные в один блок, HTML-расширение разбросано по всему документу и структурирует ваши данные «на лету».

    • Данный синтаксис можно представить как еще один атрибут. Например, как class. Этот формат может быть полезен для маркировки динамических элементов (отзывы). В таких случаях он быстрее и удобнее, чем использование JSON.

  • Microdata - расширение языка в формате HTML5. Используется редко.
  • Microformat aka μF - микроформат, наиболее часто встречающийся в форме hAtom/hentry.
    • Маркировка данных Google Search Console

    Для сайтов, на которых нет большого числа элементов для маркировки, Google предлагает полезный инструмент в GSC, позволяющий владельцам сайтов быстро применять структурированные данные. Однако приведем несколько причин не использовать Data Highlighter

    • Разметка ярлыка ваших данных будет нарушена, если что-либо изменится в форматировании ваших страниц.
    • Маркировка доступна только для поискового робота Google.
    Как структурированные данные помогают SEO

    Расширенные сниппеты (т. н. Rich Snippets ) - наиболее желанные для всех вебмастеров, как повышающие CTR. Например, вывод рейтинга товаров непосредственно в сниппете страницы для интернет-магазина.

    • Граф знания - блок о бренде или личности, например:

    • AMP, Google News и т. д. - для того, чтоб попасть в Google News или иметь пометку AMP, сайт должен иметь множество различных типов микроразметки, например события .

    • Индексация и ранжирование контента. Поисковики заявляют, что лучше понимают контекст и смысл содержимого страницы, если вы применяете микроразметку, даже если нет явно заметных результатов.
    • Другие поисковые системы. Каждая поисковая система обрабатывает структурированные данные по-разному. У Yandex есть поля, необходимые для успешной обработки, которых Google не требует. Результаты первой страницы Baidu в значительной степени зависят от структурированных данных.
    Мифы факторов ранжирования Микроразметка не является фактором ранжирования.

    В прошлом мы наблюдали некий трюк со стороны Google, учитывающий микроразметку. Google понимал в выдаче брендовые запросы. Например, если вы владелец пиццерии «Tim`s Pizzeria» в Бруклине и кто-то набирает запрос «tims pizzeria brooklyn», то ваш сайт появится на первом месте в выдаче, даже не имея ссылочного профиля.

    Если Google еще не понял, что ваш сайт является аналогом «Tim`s Pizzeria», то микроразметка может в этом помочь, впрочем как и с графом знаний, который был описан выше.

    Микроразметка - это не магия, и не добавляет качества сайту в глазах поисковых систем. Это нужно помнить, не забывая о её преимуществах.

    Примеры применения структурированных данных

    Использование JSON-LD является наипростейшим способом внедрения структурированных данных на сайт. Эта разметка сообщает, что ваш сайт «представляет собой набор связанных веб-страниц и других элементов, которые обычно размещаются на одном домене и доступны по определенным URL-адресам».

    Вставьте данный код на ваш сайт так же, как, например, код GA, заменив yoursite.com вашим URL.

    { "@type": "WebSite", "url": "https:// ahrefs.com/" }

    Запустите инструмент Google и кликните на «Run Test».

    Вы должны увидеть примерно следующее:

    Приведем пример для блога ahrefs, где можно включить следующий блок JSON-LD.

    { "@context": "https://schema.org", "@type": "BlogPosting", "url": "https://ahrefs.com/blog/bla-bla-bla", "headline": "What is Structured Data? And Why Should You Implement It?", "alternativeHeadline": "Stuctured Data 101", "description": "Structured data is bla bla bla bla", "datePublished": "July 4, 2017", "datemodified": "July 5, 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" }, "publisher": { "@type": "Organization", "name": "ahrefs", "logo": { "@type": "imageObject", "url": "http://example.com/images/logo.png" } }, "author": { "@type": "Person", "name": "Nate Harris" }, "editor": { "@type": "Person", "name": "Tim Soulo" }, "award": "The Best ahrefs Guest Post Ever Award, 2017", "genre": "Technical SEO", "accessMode": ["textual", "visual"], "accessModeSufficient": ["textual", "visual"], "discussionUrl": "https://ahrefs.com/blog/bla-bla-bla/#disqus_thread", "inLanguage": "English", "articleBody": "Search engines have made it clear: a vitally important part of the future of search is rich results. While controversial..." }

    Многим понадобится внедрить микроразметку для интернет-магазина. Ниже приведен пример кода для сайтов eCommerce.

    { "@context": "http://schema.org", "@type": "Product", "url":"https://timspizzeria.com/goat-cheese-pizza", "aggregateRating": { "@type": "AggregateRating", "ratingValue": "3.5", "reviewCount": "2", "bestRating": "5", "worstRating": "1" }, "description": "Tim"s pizzeria"s most delicious cheesiest cheese pizza. Made with 100% goat cheese turned blue.", "name": "Tim"s Goat Cheese 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"], "offers": { "@type": "Offer", "availability": "http://schema.org/InStock", "image":"https://timspizzeria.com/goat-cheese-pizza-hero.jpg", "price": "26.00", "priceCurrency": "USD", "sku":"1959014", "seller":{ "@type":"Organization", "name":"Tim"s Pizzeria"}, "availability": "http://schema.org/InStock"}, "review": [ { "@type": "Review", "author": "Nate", "datePublished": "2017-07-041", "reviewBody": "Dope lit funkytown! Delicious pizza.", "name": "n8 h", "reviewRating": { "@type": "Rating", "bestRating": "5", "ratingValue": "5", "worstRating": "1" } }, { "@type": "Review", "author": "Dmitry", "datePublished": "2016-05-22", "reviewBody": "This is the grossest thing I"ve witnessed, let alone tasted.", "name": "OMG this pizza is abhorrent", "reviewRating": { "@type": "Rating", "bestRating": "5", "ratingValue": "1", "worstRating": "1" } } ] } }

    Стоит отметить, что Google понимает JSON-LD, даже если ее элементы рендерятся асинхронно, поэтому микроразметку можно легко внедрить через Google Tag Manager, AJAX и т. д.

    Инструменты структурированных данных

    Владельцам сайтов на WordPress можно порекомендовать плагин Schema для быстрой и легкой настройки микроразметки. Большинство плагинов микроразметки для WordPress имеют множество проблем и недоработок. Многие из этих плагинов передают в качестве элементов микроразметки лишние данные дизайн-темы WP-сайта, такие как: author, date Published, Featured Image и т. д.

    Однако использование плагинов не позволит вам охватить все возможности Schema, которые поддерживает Google. Тонкая и качественная настройка микроразметки - это путь к успеху в выдаче Google. Давайте посмотрим на необычную настройку карточек товаров Sephora . Также интересная микроразметка применена на .

    А вот пример экспериментальной разметки страницы события, которую автор статьи внедрял для одного из своих клиентов.

    Данная микроразметка делает сайт клиента автора одним из немногих (например, suggestedMinAge используется всего лишь от 100 до 1000 доменами)

    Еще одна проблема SEO-плагинов для микроразметки в том, что их использование часто приводит к дублям. Это может быть проблемой, например, для карточек товаров: Google может считать два элемента микроразметки одного товара как два разных товара.

    С данной проблемой автор статьи работает в настоящее время на одном из сайтов: Shopify имеет внедренную микроразметку товаров Schema, которая дублирует внедренную автором микроразметку для расширенных сниппетов, содержащую секции aggregate ratings и review (отзывы и рейтинг).

    Кто то может предложить https://www.schemaapp.com/ … Автор статьи не сталкивался и не станет рекомендовать «за» или «против». Однако вот, что стоит отметить:

    Schema App это набор инструментов, позволяющий интернет маркетологам создавать и управлять микроразметкой Schema даже не имея глубоких знаний в языке Scherma.org и программировании.

    Все это кажется слишком сложным

    Для мгновенного результата базовые возможности микроразметки несомненно помогут SEO. Основные структурированные данные могут быть внедрены с помощью плагинов. Если Вы выбрали применение плагинов, то стоит быть готовыми к сложностям, описанным выше.

    Все те, кто работает с крупными проектами, должны уделить больше внимания расширенной микроразметке. Задумайтесь над тем, что, хорошее понимание структурированных данных - это ваш «золотой билет» в экспериментирование с поисковой выдачей. Это гарантирует, что ваш сайт будет «понятен» поисковой системой.

    И хорошая новость в том, что работу с микроразметкой не надо делать регулярно. Достаточно проработать этот вопрос грамотно один раз, и можно больше к нему не возвращаться.

    Поскольку внедрение микроразметки связано с программированием, то является своеобразной «страшилкой», и очень часто игнорируется SEO-специалистами. Автор уверен, что некоторым техническим SEO-специалистам это может не понравится и считает, что Schema не используется в полной мере всеми оптимизаторами.

    Выводы

    Техническое SEO бескрайне многообразно и широко по своим возможностям, и понимание структурированных данных является фундаментальным. Фактически Semantic Web может стать погибелью для SEO специалистов: чем больше данных мы скармливаем Google, тем больше создается расширений, которые уводят трафик из органической выдачи.

    Когда мы грамотно внедряем структурированные данные на сайт, то мы обучаем поисковые системы все лучше обходиться без нас в будущем. Р азметка данных, с одной стороны будучи полезной, является удачным самообучающимся инструментом Google.

    Однако, польза структурированных данных настолько велика, что микроразметку нельзя игнорировать. Не говоря о потенциальном росте трафика, хорошо выполненная маркировка данных повышает шансы сайта быть учтенным постоянно развивающимися дополнениями и расширениями органической выдачи со стороны Google.

    Разметка и микроформаты становятся невероятно важными элементами локального ранжирования. Schema.org был создан в прошлом году именно для того, чтобы создать общий язык взаимодействия крупнейших поисковых систем — Google, Bing и Yahoo — который позволял бы идентифицировать тип контента, предоставляемого поисковой системе веб-сайтами. Мы лишь начинаем открывать для себя все возможности schema, однако факты таковы, что если вы не присоединитесь к нам сейчас, вы рискуете остаться в хвосте.

    Начнем с основ: добавления schema-разметки к адресу вашего веб-сайта или блога. Если ваш бизнес завязан на конкретной гео-локации или сфере услуг, вам непременно следует указывать на сайте свой физический адрес.

    Сделать так, чтобы поисковая система могла определить ваше точное местоположение, временами бывает достаточно нелегко. Но при использовании семантической разметки вы легко можете сообщить поисковику ваш топографический адрес, включая название улицы, а также широту и долготу.

    Совмещение информации о собственном местоположении с номером контактного телефона при имеющихся в настоящий момент инструментах, с другой стороны, может потребовать нетривиальных талантов. Ниже мы подробно разберем, как осуществить разметку данных таким образом, чтобы быть уверенным как в точности и валидности, так и в последовательности предоставляемого кода.

    Давайте начнем с почтового адреса. Воспользуйтесь Schema-Creator.org и сделайте несколько первых шагов. Здесь вы можете указать саму организацию, а также более конкретно задать сферу ее деятельности, если таковая найдется среди имеющихся в списке.

    Можете удалить строку с описанием, чтобы сэкономить место. Убедитесь лишь, что вы не тронули название компании, URL и физический адрес. Можете также поколдовать со стилями, однако перед использованием протестируйте код на странице проверки структурированной разметки в Google .

    Schema-Creator.org также добавляет в код построчную разбивку, из-за чего адрес начинает выглядеть «неестественно». Избавьтесь от тех фрагментов кода, что разделяют город, регион, почтовый индекс и страну. В примере выше вы можете видеть, насколько «странно» адрес будет выглядеть для читателя, если вы этого не сделаете.

    После того как приложение создаст код для вашей компании, вы можете добавить его на свой сайт, вновь проверив оформление и точность введенной информации. Скорее всего, вы вставите адрес в футер или разместите в боковой панели, а может еще в разделе «о нас» и на странице для обратной связи. Не стесняйте себя, вы можете разместить код сколь угодное число раз.
    Если же вы решите создать разметку, включающую ваш контактный телефон, вам придется воспользоваться другим инструментом, поскольку Schema-Creator.org не позволяет добавлять номер телефона в качестве данных об организации. Воспользуйтесь Microtdatagenerator.com .

    Схема данных для локальных предприятий здесь включает строку с телефонным номером. Заполнив ячейки, вы сможете вставить код на свой сайт. Однако эта версия не включает строку информации о компании и ссылки, так что вы, вероятно, решите совместить фрагменты кода, полученного в обоих приложениях так, чтобы собрать нужную вам схему.

    Не забывайте: Название компании и Телефон здесь являются фрагментами Local Business Schema, в то время как физический адрес магазина входит в Postal Address schema. По моему мнению, наиболее запутанным аспектом Schema является комбинирование различных схем. Их очень легко объединять, однако следует соблюдать осторожность и следить за правильностью интерпретации подобных комбинаций. Один пропукщенный и мы получем абсолютно нечитабельный фрагмент.

    Но вы не должны ограничивать себя — добавьте к своей разметке информацию о широте и долготе. Она может пригодиться во множестве приложений, включая использующие показатели GPS или данные Google Maps.

    Нам придется слегка потанцевать с бубном над уже имеющимся у нас кодом, однако результат того стоит! Когда закончим, у нас будет код, который вы сможете использовать на своём сайте, лишь заменив данные о компании на свои собственные.

    Имеющийся у нас код выглядит примерно так, как в образце ниже. Скопируйте и вставьте фрагмент в Блокнот, там вы сможете легко его править — Word замусорит код и в конце с ним будет сложнее работать.

    Mindy\’s Kitten Movie Store

    123 Angry Cat Lane
    Glenwood Springs ,
    CO
    81601

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

    Далее мы должны отправиться на Schema.org и найти синтаксис для широты и долготы. Эти данные являются частью другой схемы, которую можно найти в разделе «Thing > Intangible > StructuredValue > GeoCoordinates» на сайте schema.org.

    Следует убедиться, что мы правильно вставляем эту информацию в наш код. Вы можете видеть это на примере схем «LocalBusiness» и «PostalAddress» структурированных по-разному и имеющих отличающиеся div-теги. Мы можем использовать то, чему уже научились ранее и добавить новый div для Latitude и Longitude — широты и долготы. После этого наш код будет выглядеть следующим образом

    Mindy\’s Kitten Movie Store

    123 Angry Cat Lane
    Glenwood Springs ,
    CO
    81601

    Phone: 970-555-CATZ


    38.8977 N
    77.0366 W

    Здесь действует правило известное всем с начальной школы: красный цвет — это плохо!

    Итак, теперь вы знаете, как создавать, редактировать, править и проверять разметку для адреса и местоположения вашей компании с помощью Schema.org. Если вы пользуетесь более удобным методом или у вас есть какие-нибудь вопросы — не стесняйтесь, оставляйте сообщения ниже. Я без ума от новых возможностей разметки и буду рада ответить на любые вопросы или помочь в решении проблем.

    От редакции

    Обратите внимание, господа, статья - 2012-го года. Сколько воды утекло с тех пор, сколько тенденций сменилось, сколько появилось новых инструментов и возможностей.

    Вам нужен разработчик, который не только в курсе всех нововведений, но и умеет смотреть за горизонт?

    Рекомендуем обратиться к участникам объективного и независимого рейтинга веб-студий !

    26.05.2017 Время прочтения: 30 минут

    Одно из самых сокровенных желаний владельцев сайтов и SEO-специалистов - это выделить свой сайт в результате поиска, чтобы он отличался от конкурентов, и пользователи чаще переходили на него. Самый действенный метод достижения этой цели – работа со структурированными данными. В этой статье мы постараемся разобраться, что же такое структурированные данные и как их можно внедрить на свой сайт.

    С чего все началось?

    Единая схема форматов семантической разметки сайтов, которую мы сейчас все знаем и применяем, появилась в 2011 году при поддержке таких гигантов, как «Google», «Yahoo!» и «Microsoft» (позже присоединился четвертый игрок – «Яндекс»). До этого разметка данных существовала в разных форматах и не было единой структуры. К примеру, у «Yahoo!» был сервис под названием «SearchMonkey», который уже в 2008 г. позволял размечать данные на странице и формировать уникальные сниппеты в поисковой выдаче своего поисковика.

    Перед корпорациями стояла глобальная цель – разработать общий формат структурированных данных, которые бы улучшали отображение сайтов в поисковых машинах и повышали качество поиска. Поставленных задач инициаторы добились, в результате чего на свет появился словарь schema.org, который объединяет в себе огромное количество правил для микроразметки данных на сайте.

    Что такое структурированные данные?

    Структурированные данные – это информация, которая представлена в единой и корректной форме с соблюдением определенного комплекса правил.

    Расписывать принципы работы с каждым словарем мы не будем, разберем подробнее лишь три из них: Json-ld, Opne Graph и schema.org.

    Начнем с популярного словаря по микроразметке schema.org. Результат коллаборации Google, Yahoo!, Microsoft и Яндекса активно развивается и регулярно обновляется и по сей день. На момент создания статьи в словаре имеются описания для 589 типов документов, 860 свойств объектов и 114 специфичных значений. Полный список всех свойств перечислен в виде разветвленной иерархии на этой странице.

    Основной высший тип сущности в словаре schema.org - Thing , который, в свою очередь, делится на несколько других подтипов. Некоторые из них:

    • CreativeWork – общий набор правил для описания творческой деятельности: статьи, книги, фильмы, фотографии, программное обеспечение, и т.д.;
    • Event – набор правил для событий, которые произошли или произойдут в определенный период времени: встречи, концерты, выставки и т.д.;
    • Intangible - сервисный класс, который включает в себя несколько нематериальных вещей, таких как размеры, рейтинги, описания рабочих вакансий, услуг и т.д.;
    • Organization – набор правил для разметки организаций, полный список разных видов бизнеса перечислен на странице localBusiness . Также можно посмотреть этот список в справке Яндекса https://yandex.ru/support/webmaster/supported-schemas/address-organization.html ;
    • Person – сущность используется для описания живых, умерших, вымышленных личностей или персонажей;
    • Place – набор правил для чего-то, что имеет фиксированное физическое положение (здание, парк, памятник и т.д.);
    • Product – это все, что создается для продажи. Например, пара обуви, билет или автомобиль.

    Каждый подтип включает в себя большое количество тегов для описания, поэтому практически любой вид бизнеса найдет для себя необходимый вид разметки.

    У большинства тегов в словаре есть варианты применения в виде примерного куска HTML-кода или JSON-LD скрипта. Ниже мы рассмотрим примеры разметок страницы со статьей (article), товаром (product) и организацией (organization).

    Шаблон микроразметки статьи с помощью schema.org

    Чаще всего размечаются такие микроданные как URL, datePublished, dateModified, headline, image, author, publisher и др. Рассмотрим на конкретном примере:

    Примеры микроразметки статьи с помощью schema.org "ШИРИНА ЛОГО В ПИКСЕЛЯХ" height= "ВЫСОТА ЛОГО В ПИКСЕЛЯХ" src= "ССЫЛКА НА ИЗОБРАЖЕНИЕ ЛОГОТИПА" alt= /> НАЗВАНИЕ СТАТЬИ ОПИСАНИЕ СТАТЬИ ИМЯ АВТОРА ЗАГОЛОВОК H1 "ШИРИНА ПРЕВЬЮ В ПИКСЕЛЯХ" height= "ВЫСОТА ПРЕВЬЮ В ПИКСЕЛЯХ" src= "ССЫЛКА НА ИЗОБРАЖЕНИЕ ПРЕВЬЮ" alt= "АЛЬТЕРНАТИВНОЕ ОПИСАНИЕ ПРЕВЬЮ" /> ОСНОВНОЙ ТЕКСТ СТАТЬИ ДОЛЖЕН БЫТЬ ЗДЕСЬ

    Подобной схемы придерживаются большинство размеченных статей. Стоит обратить внимание, что в данном примере часть тегов указываются в разделе (мета-описание и ссылка на автора в g+), а остальная часть прописывается в теле HTML-документа. Некоторые теги использовать не обязательно, к примеру, статья отлично будет себя чувствовать и без разметки тегами articleBody или publisher , но тогда вряд ли пройдет проверку на валидность в инструментах Яндекса или Google .

    Изображение 3. Пример страницы в выдаче с микроразметкой статьи в Google. Рядом со статьей отображается дата публикации.



    Изображение 4. Пример страницы в выдаче по тому же запросу, что и на изображении 3, только в Яндексе. Дата отображается справа, сверху указывается дата публикации или создания, а ниже дата изменения.

    Шаблон микроразметки товарной карточки с помощью schema.org

    Следующий вид микроразметки, который мы рассмотрим, будет product или, другими словами, семантическая разметка товарной карточки.

    СОДЕРЖАНИЕ H1 "ССЫЛКА НА ИЗОБРАЖЕНИЕ" title= "СОДЕРЖАНИЕ H1" > СТОИМОСТЬ В РУБЛЯХ УКАЗЫВАЕМ ДОСТУПНОСТЬ ТОВАРА ОПИСАНИЕ ТОВАРА

    Уделяйте особое внимание формату цен, так как большинство ошибок в микроразметке товарных карточек кроется именно там. Текстом мы можем писать любую стоимость в любом формате, а непосредственно в самом теге price цену указываем строго в денежном формате, иначе поисковики проигнорируют эту строку.


    Изображение 5. Пример из выдачи Google с указанием цены в формате «ОТ» и «ДО».

    Шаблон микроразметки организации с помощью schema.org

    Последний шаблон, который мы рассмотрим, – это разметка организации (organization). Обычно эту разметку применяют для структурирования информации на странице контактов.

    НАЗВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИИ УЛИЦА , ГОРОД , ОБЛАСТЬ . "ССЫЛКА НА ЛОГОТИП" /> Телефон: НОМЕР ТЕЛЕФОНА

    У schema.org весьма объемный словарь. Из-за этого во время работы с ним могут возникать трудности, но далеко не все теги в разметке обязательны и от большинства можно отказаться. В приведенных примерах я указал самые основные теги, которые могут использоваться во время работы с разметкой schema.org, однако их может быть намного больше.

    У Google есть специальный инструмент для разметки страниц по словарю schema.org. С его помощью создавать разметку страниц намного проще.


    Изображение 6. Пример из Яндекса. Дополнительная информация об организации отображается под описанием страницы и может быть внедрена как вручную, с помощью разметки, так и с помощью сервиса Яндекс.Справочник.

    Плюсы и минусы микроразметки schema.org
    • Большой словарь, который постоянно обновляется;
    • Поддерживается всеми популярными поисковыми системами;
    • Код не скрыт скриптами и целиком находится в контенте страницы;
    • Улучшает отображение сниппетов в поисковой выдаче;
    • Можно найти разметку практически для каждого сайта;
    • Существуют плагины для автоматизации формирования микроразметки;
    • Активно развивается и дополняется.
    • Большое количество схем микроразметки может отпугнуть неподготовленного пользователя;
    • Нужны начальные знания верстки и изменения кода страниц;
    • Усложняет HTML-код, что замедляет разработку сайта;
    • Вся официальная справочная документация на английском языке;
    • Не для всех свойств есть примеры использования на официальном сайте.
    Инструменты для работы с микроразметкой schema.org

    В работе с микроразметкой schema.org пригодятся такие сервисы, как:

    • Инструмент для проверки структурированных данных от Google;
    • Помощник по микроразметке страниц по словарю schema.org от Google. По итогу получаем HTML-код страницы с уже внедренной микроразметкой;
    • Проверка семантической разметки от Яндекса;
    • Официальный сайт разметки;
    • Неофициальный перевод сайта schema.org на русский язык;
    • «All In One Schema.org Rich Snippets », «Wprichsnippets.com », «Schema App Structured Data » - плагины для WordPress, которые формируют семантическую разметку schema.org автоматически;
    • Notepad++ - или любой другой текстовый редактор.

    Данный протокол разработал «Facebook» для улучшения отображения сниппетов ссылок с внешних сайтов в социальных сетях. Это, наверное, один из самых простых и небольших словарей микроразметки. Начать внедрение разметки можно с четырех основных свойств:

    • og:title - заголовок страницы.
    • og:type - тип объекта, например, «music.album»(альбом). В зависимости от типа поддерживаются и другие свойства. Все возможные характеристики тега type перечислены на официальном сайте .
    • og:image - URL изображения.
    • og:url - канонический URL объекта.

    Все теги разметки «Open Graph» прописываются в контейнере .

    Помимо основных свойств также можно указать дополнительные, которые улучшат отображение ссылок в социальных сетях:

    • og:audio – URL на аудиофайл, если при открытии страницы воспроизводится музыка.
    • og:determiner - слово, которое появляется перед названием этого объекта в предложении. Тип enum (a, an, the, "", auto). Если выбрано auto, потребитель данных должен выбирать между "a" или "an". По умолчанию - " " (пусто). Тег наиболее актуален для англоязычного сегмента в связи с использованием различных артиклей вида «a», «the», «an» и т.д.
    • og:description – описание страницы, разрешенное количество символов от 160 до 295 знаков.
    • og:locale – язык и страна. Формат отображения language_TERRITORY, по умолчанию стоит en_US. Для русскоязычного сегмента прописывается тег ru_RU.
    • og:locale:alternate – альтернативный язык или страна.
    • og:site_name – название сайта.
    • og:video – URL видео.
    Шаблон разметки страницы Open Graph

    Ниже представлен пример HTML-кода со всеми возможными свойствами, на практике часть из указанных тегов не указывается и хватает стандартных четырех свойств:

    ЗАГОЛОВОК СТРАНИЦЫ ...


    Плюсы и минусы микроразметки Open Graph

    Последний вид разметки и структурирования данных, который мы рассмотрим, – JSON-LD. Расшифровывается это страшное название как «JavaScript Object Notation Linked Data». За разработку формата ответственен «Консорциум Всемирной Паутины» или, другими словами, «W3C». Данный формат выполняет все ту же функцию, что и schema.org, но немного другим способом: он структурирует данные помощью JavaScript, что в несколько раз облегчает работу.

    Один из плюсов этого формата в том, что для описания данных используется словарь schema.org. Таким образом, с помощью скриптов JSON-LD мы можем описать любой вид сущностей и улучшить отображение своего сайта в поисковой выдаче, затратив на это минимальное количество времени. Причем сделать это можно без внедрения HTML-тегов в тело страницы, нужно лишь указать в контейнере , а затем расписать все необходимые условия разметки и закрыть скрипт .

    Для наглядности сравним разметку schema.org и JSON-LD:

    Кроссовки


    Кроссовки { "@context" : "https://schema.org/" , "@type" : "Product" , "price" : "100.00" } Кроссовки

    Шаблон разметки статьи с помощью JSON-LD

    Пример разметки с помощью JSON-LD я взял на основе микроразметки статьи в schema.org из этого же материала выше. Использованы все те же свойства.

    НЗАГОЛОВОК СТАТЬИ //Указывается тип скрипта, в нашем случае это ld+json { "@context" : "https://schema.org" ,//Прописывается библиотека, которой будет размечена страница "@type" : "Article" ,//Указывается тип сущности "mainEntityOfPage" : { //Прописывается ID статьи, обычно просто указывается ссылка на статью "@type" : "WebPage" , "@id" : "ССЫЛКА НА СТАТЬЮ" }, "url" : "ССЫЛКА НА СТАТЬЮ" ,//Прописывается каноничная ссылка на статью "datePublished" : "ДАТА ПУБЛИКАЦИИ" ,//Указывается дата публикации "dateModified" : "ДАТА ИЗМЕНЕНИЯ" , //Указывается дата изменения "headline" : "ЗАГОЛОВОК H1" , //Прописывается заголовок "image" : { "@type" : "ImageObject" , "url" : "ССЫЛКА НА ПРЕВЬЮ" , //Вставляется ссылка на изображение для превью статьи "height" : ВЫСОТА ПРЕВЬЮ В ПИКСЕЛЯХ , //Прописывается высота и ширина изображения в пикселях "width" : ШИРИНА ПРЕВЬЮ В ПИКСЕЛЯХ }, "articleBody" : "" , "author" : { "@type" : "Person" , "name" : "ИМЯ АВТОРА" ,//Указывается имя автора "url" : "ССЫЛКА НА ПРОФИЛЬ АВТОРА (G+, ПЕРСОНАЛЬНАЯ СТРАНИЦА НА САЙТЕ)" //Прописывается ссылка на профиль автора в Google Plus или на персональную страницу на сайте }, "publisher" : { "@type" : "Organization " , "name" : "НАЗВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИИ" ,//Указывается название организации "logo" : { "@type" : "ImageObject" , "url" : "ССЫЛКА НА ЛОГОТИП" ,//Указывается ссылка на логотип компании "height" : ВЫСОТА ЛОГОТИПА , //Прописывается высота и ширина логотипа "width" : ШИРИНА ЛОГОТИПА } } } ЗАГОЛОВОК СТАТЬИ

    Возникает закономерный вопрос: что же лучше schema.org или JSON-LD? Тут нельзя дать однозначный ответ. Работать с микроразметкой в формате JSON-LD проще и приятнее, чем все с тем же словарем schema.org в HTML-формате, но и у него есть свои минусы. Например, поисковик Google советуют использовать эту технологию для разметки своих страниц. А вот с Яндекс ом есть проблемы: данный вид разметки пока не отображается в результатах поиска из-за скриптов, хотя страницы с разметкой JSON-LD и проходят проверку на валидность.

    Поисковая система Яндекс не показывает в поисковой выдаче информацию, размеченную с помощью мета-языка JSON-LD.

    Изображение 8. Письмо из техподдержки Яндекса по поводу планов насчет JSON-LD. За скриншот спасибо пользователю Oleh Holovkin .

    В данном случае нужно правильно расставить приоритеты. Если нужны расширенные сниппеты в Яндексе и Google, то используем старую добрую разметку schema.org; если мы ориентируемся на Запад и наша основная поисковая система только Google, то разметку JSON-LD нужно брать и внедрять без промедлений.

    Плюсы и минусы микроразметки JSON-LD
    • Формат несколько проще по сравнению с schema.org;
    • Рекомендуется Google;
    • Для движка WordPress есть качественные плагины для работы;
    • Благодаря JavaScript разметка «невидима» для рядового пользователя в отличие от HTML;
    • Скрипт помещается только в контейнер без внедрения дополнительных строчек кода в тело сайта;
    • Проходит валидацию в официальных инструментах проверки Яндекса и Google.
    Как еще можно разметить сайт?

    Те способы разметки, что перечислены выше, относятся к непосредственному вмешательству в исходный код страницы, однако есть и другие методы структурирования данных. Это Data Highlighter (Маркер) от Google и «Товары и цены» от Яндекса. С помощью этих инструментов можно напрямую из панели веб-мастеров расширить сниппеты страниц в поисковой выдаче.

    Изображение 9. «Маркер» в Search Console и сервис «Товары и цены» от Яндекса.

    Маркер Google

    Для того, чтобы начать разметку, нужно:

  • Перейти к инструменту и выбрать тип данных для разметки. На данный момент их всего 9 штук:
    • Мероприятия
    • Местные организации
    • Обзоры книг
    • Приложения
    • Продукты
    • Рестораны
    • Статьи
    • Телесериалы
    • Фильмы

    • Изображение 10. Панель выбора типа информации для разметки в Search Console.


  • Далее Google предложит проверить пять страниц на корректность автоматической разметки. Если в процессе проверки будут найдены ошибки в разметке, их можно будет исправить. Уделите особое внимание ценам, если размечаете товарные карточки, так как инструмент довольно часто ошибается именно в разметке стоимости. Если инструмент разметил страницу другой тематики (например, вы размечали карточки товаров, а он предложил разметить страницу контактов), то эту страницу можно удалить с помощью кнопки в правом верхнем углу.

    • Изображение 12. Кнопка для удаления неверно определённой страницы для разметки в Search Console.

  • После проверки образцов проверяем еще раз список размеченных страниц и публикуем. По завершению в Search Console появится список всех размеченных групп страниц на сайте, которые можно редактировать или вовсе удалить.

    • Изображение 13. Пример списка уже размеченных страниц с помощью Маркера Google.

    На этом разметка с помощью Маркера Google заканчивается. В данном случае абсолютно не нужно знать HTML или JavaScript, достаточно вручную разметить каждую страницу, и Google сам обработает данные и внесет корректировки в поисковые сниппеты. Но и у Маркера есть свои плюсы и минусы.

    Плюсы и минусы микроразметки с помощью Маркера от Google
    • Разметка без вмешательства в исходный код страниц;
    • Инструмент находится непосредственно в Google Search Console;
    • Страницы размечаются полуавтоматически;
    • Можно группировать страницы по типам;
    • Разметка будет отображаться только в поисковой выдаче Google;
    • Инструмент не всегда корректно размечает информацию;
    • При разметке крупного сайта много ручной работы.
    Сервис «Товары и цены» Яндекса

    Сам по себе этот инструмент не совсем относится к привычному понимаю микроразметки страниц, так как обычно в Яндексе он применяется для загрузки информации о товаре в Яндекс.Маркет в YML-формате. Как ни странно, Яша смог найти применение данному виду информации о товаре, и сейчас в органической выдаче часто встречаются сайты, размеченные с помощью этого сервиса. Главная особенность «Товаров и цен» – это отображение в поисковой выдаче Яндекса цены на товар/услугу справа от ссылки на сайт.


    Изображение 14. Пример отображения цены услуги в выдаче Яндекса с подключенным сервисом «Товары и цены».

    Применять сервис «Товары и цены» могут не только интернет-магазины, но и организации, которые предоставляют услуги. В данном случае придется создавать YML-документ вручную.

    Итак, для того, чтобы подключить сервис «Товары и цены» в Яндексе, нужно:

  • Добавить свой сайт в веб-мастер Яндекса и перейти в сервис «Товары и цены»;
  • Затем нужно принять условия соглашения, если ранее на сайте не был подключен данный сервис.


    • Изображение 15. Яндекс предлагает ознакомиться с форматом YML и руководством по подключению.


    Плюсы и минусы инструмента «Товары и цены» Яндекса
    • Сильно отличает сайт от других конкурентов в поиске, увеличивает CTR;
    • Пользователь до перехода на сайт получает информацию о стоимости услуги/товара;
    • Помимо цены в YML-документе указываются другие параметры, которые также учитываются при формировании сниппета;
    • В большинстве популярных движков сайтов генерация файла происходит в автоматическом или полуавтоматическом режиме.
    • Результаты с ценами будут видны только в выдаче Яндекса;
    • Выгрузка YML-документа предусмотрена не во всех CMS;
    • При частой смене цен на сайте требуется регулярная генерация документа;
    • Трудозатратно, если нужно разметить большое количество страниц вручную.
    Инструменты для работы с сервисом «Товары и цены» Яндекса

    В отличие от Маркера Google для работы с YML-файлом потребуется следующие инструменты для работы:

    • Список движков сайтов с возможностью выгрузки YML-документов;
    • Генератор YML-документа для формирования файла вручную;
    Итог

    Внедрение разметки структурированных данных – это важный шаг, который впоследствии может повысить CTR сайта в поиске и улучшить отображение контента в поисковой выдаче. Существует несколько способов разметить свой сайт, но на сегодняшний момент самым проверенным считается внедрение разметки schema.org, так как остальные методы имеют либо ограниченный функционал, либо размечаются в пределах одной поисковой системы.

    У каждого способа разметки данных есть свои достоинства и недостатки, перед началом внедрения следует трезво оценить свои возможности и выбрать наилучший вариант. Отдельные методы разметки можно комбинировать друг с другом, к примеру, Open Graph с schema.org и «Товарами и ценами» от Яндекса. И помните: наличие микроразметки на сайте не гарантирует изменение поискового сниппета в выдаче, в первую очередь это облегчает сканирование сайта поисковиками.

    Статью подготовил: Абдуллин Константин, Технолог SEO-эксперт компании сайт



    Есть вопросы?

    Сообщить об опечатке

    Текст, который будет отправлен нашим редакторам:

    Отправить