«Файлы и их обработка. Структурированные данные. Что такое «структурированные данные» и почему вы должны их использовать

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.

Экзамен Информатика

Информация как ресурс. Способы хранения и обработки информации.

Информация от лат. «Information» означает разъяснение, осведомление, изложение.

В широком смысле информация – это общенаучное понятие, включающее в себя обмен сведениями между людьми, обмен сигналами между живой и неживой природой, людьми и устройствами.
Информация – это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, кот-е уменьшают имеющуюся о них степень неопределенности, неполноты знаний.

Информатика рассматривает информацию как концептуально связанные между собой сведения, данные, понятия, изменяющие наши представления о явлении или объекте окружающего мира.

Информационные ресурсы – это отдельные документы и отдельные массивы документов, документы и массивы документов в информационных системах (библиотеках, архивах, фондах, банках).
Чтобы информация могла использоваться, причем многократно, необходимо ее хранить.

Хранение информации – это способ распространения информации в пространстве и времени. Способ хранения информации зависит от ее носителя (книга - библиотека, картина - музей, фотография - альбом). ЭВМ предназначена для компактного хранения информации с возможностью быстрого доступа к ней.
Обработка информации – это преобразование информации из одного вида в другой.
Обработка информации – сам процесс перехода от исходных данных к результату и есть процесс обработки. Объект или субъект, осуществляющий обработку - исполнитель обработки.
1-ый тип обработки: обработка, связанная с получением новой информации, нового содержания знаний.
2-ой тип обработки: обработка, связанная с изменением формы, но не изменяющая содержания (например,
перевод текста с одного языка на другой).

Важный вид обработки - кодирование – преобразование информации в символьную форму,
удобную для ее хранения, передачи, обработки. Другой вид обработки информации – структурирование данных (внесение определенного порядка в хранилище информации, классификация, каталогизация данных).
Ещё один вид обработки информации – поиск в некотором хранилище информации нужных данных, удовлетворяющих определенным условиям поиска (запросу).

Понятие структурированных данных. Определение и назначение базы данных.

Создавая базу данных, пользователь стремится упорядочить информацию по различным признакам и быстро извлекать выборку с произвольным сочетанием признаком. Сделать это возможно, только если данные структурированы.

Структурирование - это введение соглашений о способах представления данных.

Структурированные данные - это упорядоченные данные.

Неструктурированные данные – это данные, записанные, например, в текстовом файле: Личное дело № 1 Сидоров Олег Иванович, дата рожд. 14.11.92, Личное дело № 2 Петрова Анна Викторовна, дата рожд. 15.03.91.

Чтобы автоматизировать поиск и систематизировать эти данные, необходимо выработать определенные соглашения о способах предоставления данных, т.е. дату рожд. нужно записывать одинаково для каждого студента, она должна иметь одинаковую длину и опред. место среди остальной информации. Эти же замечания справедливы и для остальных данных (№ личного дела, Ф., И., О.) После проведения несложной структуризации с информацией, она будет выглядеть так:

Пример структурированных данных: № Ф. И. О. Дата рожд.

1 Сидоров Олег Иванович 14.11.92

Элементы структурированных данных:

1) А – поле (столбец) – это элементарная неделимая единица организации информации

2) Б – запись (строка) – это совокупность логически связанных полей

3) В – таблица (файл) – это совокупность экземпляров записей одной структуры.

База данных – это организованная на машинном носителе совокупность взаимосвязанных структурированных данных, содержащая сведения о различных сущностях некоторой предметной области (объектах, процессах, событиях, явлениях).

В широком смысле слова база данных – это совокупность сведений о конкретных объектах реального мира в какой-либо предметной области.

Под предметной областью понимается часть реального мира, подлежащая изучению для организации управления, автоматизации, например, предприятии, ВУЗ и т.д.

Назначение базы данных:

1)Контроль за избыточностью данных. Как уже говорилось, традиционные файловые системы неэкономно рас­ходуют внешнюю память, сохраняя одни и те же данные в нескольких файлах. При использовании базы данных, наоборот, предпринимается попытка исключить избыточность данных за счет интеграции файлов, чтобы избежать хранения нескольких копий одного и того же эле­мента информации.

2)Непротиворечивость данных. Устранение избыточности данных или контроль над ней позволяет сократить риск возникновения противоречивых состояний. Если элемент данных хранится в базе только в одном экземпляре, то для изменения его значения потребуется выполнить только одну операцию обновления, причем новое значение станет доступным сразу всем пользователям базы данных. А если этот элемент данных с ведома системы хранится в базе данных в нескольких экземплярах, то такая система сможет следить за тем, чтобы копии не противоречили друг другу.

3)Совместное использование данных. Файлы обычно принадлежат отдельным лицам или целым отделам, которые используют их в своей работе. В то же время база данных принадлежит всей организации в целом и может совместно использоваться всеми зарегистрированными пользователями. При такой организации работы большее количество пользователей может работать с большим объемом данных. Более того, при этом можно создавать новые приложения на основе уже существующей в базе данных информации и добавлять в нее только те данные, которые в настоящий момент еще не хранятся в ней, а не определять заново требования ко всем данным, необходимым новому приложению.

4)Поддержка целостности данных. Целостность базы данных означает корректность и непротиворечивость хранимых в ней данных. Целостность обычно описывается с помощью ограничений, т.е. правил под­держки непротиворечивости, которые не должны нарушаться в базе данных. Ограничения можно применять к элементам данных внутри одной записи или к связям между записями. Например, ограничение целостности может гласить, что зарплата сотрудника не должна превышать 40 000 рублей в год или же что в записи с данными о сотруднике номер отделения, в котором он работает, должен соответствовать реально существующему отделению компании.

5)Повышенная безопасность. Безопасность базы данных заключается в защите базы данных от несанкционированного доступа со стороны пользователей. Без привлечения соответствующих мер безопасности интегрированные данные становятся более уязвимыми, чем данные в файловой системе. Однако интеграция позволяет определить требуемую систему безопасности базы данных, а СУБД привести ее в действие. Система обеспечения безопасности может быть выражена в форме учетных имен и паролей для идентификации пользователей, которые зарегистрированы в этой базе данных. Доступ к данным со стороны зарегистрированного пользователя может быть ограничен только некоторыми операциями (извлечением, вставкой, обновлением и удалением).

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 ИМЯ ФАМИЛИЯ "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

Cтраница 1

Структурированные данные в языке Ада могут использоваться в виде массивов и записей. Кроме того, доступ к структурированным данным в языке Ада может осуществляться с помощью указателей. Использование массивов с неуточненными границами обеспечивает возможность параметризации массивов и использования подпрограмм, в качестве параметров которых используются массивы переменного размера.  

Семантика переменных в языке PILOT / 2.

Обработка сложно структурированных данных во внешней памяти является отличительным свойством всех ЯПЗ. Но помимо этого нужны и обычные переменные. Вот почему в ЯПЗ PILOT / 2 введены регистры и стеки.  

Множества процедур, представляющие структурированные данные, обладают интересным и иногда полезным свойством: из них можно образовывать другие возможные представления. Так, например, из представления списка 2 логически следует представление списка 1, и первое из них можно было бы снабдить такими инструкциями, используя соответствующие управляющие директивы, которые позволили бы получить на выходе второе представление. В этом контексте представление списка 2 вело бы себя подобно обычному множеству процедур, порождающему выходные данные. Такая способность логических утверждений одновременно выполнять функции как обычных процедур, так и представлений структур данных показывает, что всякое предполагаемое различие между процедурами и данными носит в сущности прагматический характер, и касается оно лишь использования этих ресурсов, а не присущих им атрибутов.  

Компоненты массива представляют собой структурированные данные одного типа. Массив объединяет данные с одинаковыми свойствами. В противоположность массивам компоненты прямого (декартова) произведения могут иметь различные типы. Прямое (декартово) произведение, как и массив, является одним из основных структурированных типов данных, и его называют также записью или структурой.  

Знания - это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.  

В представлении посредством термов структурированные данные образуются при помощи функциональных символов, позволяющих собирать составляющие их части в группы. Так, например, список (10 20 30) можно было бы представить термом 10.20.30. NIL, в котором каждый функтор точка группирует элемент, расположенный слева от него, со стоящим справа хвостовым фрагментом списка. И константы, и структурированные термы можно рассматривать как по существу пассивные объекты, предназначенные для обработки процедурами.  

На класс программ обработки структурированных данных ориентирована АЛТОП-технология, созданная на основе работ по программному обеспечению АСУ. Эта разработка включает оригинальные средства составления исходных описаний , разбираемые в разделах 2.4 и 2.5, и методику проектирования (см. гл.  

Таким образом, класс структурированных данных представляет данные / для хранения которых необходимо создание фиксированных совокупностей форматов. Базы данных, хранящие такие данные, являются форматированными с детерминированной схемой, ориентируемой на предварительную фиксацию и классификацию объектов внешней среды, точного утверждения свойств и отношений, описываемых в базе данных из заранее созданной совокупности фиксированных форматов.  

Под базой данных понимается совокупность структурированных данных.  

Для размещения в линейных структурах памяти структурированных данных используются различные приемы и методы. Как правило, такие данные представляются в виде списков и от их организации прямо зависит эффективность поиска и другие характеристики систем обработки данных.  

Имена в программах используются для обозначения простых переменных, структурированных данных, элементов структурированных данных, констант, подпрограмм, операций, меток операторов, формальных параметров и других элементов программы. Имена бывают несоставные и составные.  

В основу ЯЗ положены неоператорные средства описания иерархически структурированных данных. Оно однозначно определяет траекторию движения и доступа в БД. Кроме того, в ЯЗ имеются средства, аналогичные процедурным языкам программирования.  

Формализованная анкета, предназначенная для обработки и записи структурированных данных.  

В указанной терминологии база данных может быть определена как совокупность специальным образом структурированных данных и связей между их элементами, сегментами и логическими записями. Построение баз данных в таком понимании возможно лишь для информационных объектов, обладающих общими для целого класса свойствами. При необходимости предоставления в информационной базе объектов с индивидуальными свойствами целесообразно строить базы неструктурированных данных, допускающие фиксирование информации на естественном языке.