Структуровані дані: визначення та призначення

Структуровані дані відносяться до будь-яких типів відомостей, які знаходяться у фіксованому полі в записі або файлі. Вони включають матеріали, що містяться в реляційних базах та електронних таблицях.

Характеристики структурованих типів даних

Такий матеріал в першу чергу залежить від створення різних бізнес-моделей, які будуть записуватися. І також важливо і те, як вони будуть зберігатися, оброблятися і використовуватися. Це включає визначення того, які поля будуть зберігатися і як вони будуть це робити: сукупність структурованих даних, тип (числовий, валютний, літерний, ім`я, дата, адреса і так далі) і будь-які обмеження на введення відомостей. Наприклад, кількість символів локалізовано певними умовами, такими як пан або пані, Чоловік або жінка, дитина або дорослий.

Структуровані матеріали мають таку перевагу: їх легко вводити, зберігати, запитувати та аналізувати. Свого часу через високу вартість і обмежень продуктивності збереження пам`яті і обробки реляційних баз даних і електронних таблиць, що використовуються структуровані матеріали були єдиним способом ефективного управління. Все, що не вкладалося в щільно організованій структурі, потрібно було зберігати на папері в шафі.

Управління даними

Робота зі структурованими ресурсами часто здійснюється за допомогою мови запитів (SQL). Це загальноприйнятий склад програмування, створений для управління і виклику перевірки структурованих даних в системах роботи з реляційними базами.

Структуровані матеріали були величезним поліпшенням у порівнянні з неструктурованими системами на строго паперовій основі, але життя не завжди вписується в акуратні маленькі коробочки. В результаті всього, перший вид даних завжди повинен був доповнюватися сховищем паперу або мікрофільмів. Оскільки продуктивність технологій продовжувала поліпшуватися, а ціни знижувалися, стало можливим вводити в обчислювальні системи неструктуровані і напівструктуровані матеріали.

Різні види

Неструктуровані дані-це всі ті речі, які неможливо легко класифікувати та помістити в акуратну коробку чи бібліотеку. Це, наприклад, фотографії та графічні зображення, відео, потокові дані інструментів, веб-сторінки, файли PDF, презентації PowerPoint, електронні листи, записи в блогах, Вікі та документи для обробки текстів.

Напівструктуровані матеріали — це щось середнє між ними. Даний вид представляє тип аналізу структурованих даних, але в ньому відсутня сувора будова моделі інформації. У разі напівструктурованих варіантів, теги або інші типи маркерів використовуються для ідентифікації певних елементів, але відомості не мають жорсткої системи.

Як структурувати дані, приклад: програмне забезпечення для обробки текстів тепер може включати метадані, що показують ім`я автора та дату створення, при цьому основна частина документа являє собою неструктурований текст.

Електронні листи мають відправника, одержувача, дату, час та інші фіксовані поля, додані до вмісту повідомлення електронної пошти та будь-яких вкладень. Фотографії або інші графічні об`єкти можуть бути позначені ключовими словами, такими як творець, дата, місце розташування та інше, що дозволяє впорядковувати і розміщувати графіку. XML та інші мови розмітки часто використовуються для управління напівструктурованими даними.

Стандарти технології

SQL, мова запитів, є зразком Національного інституту з 1986 року. Його визначає технічний комітет Міждержавного управління по стандартам інформаційних технологія. Варто відзначити, що до структурованих даних відносяться матеріали і обмін ними. Комітет має дві робочі групи: одна для баз даних, а інша для метаданих. HP, CA, IBM, Microsoft, Oracle, Sybase (SAP) та Teradata беруть участь, а також кілька федеральних державних установ. Обидва проектних документа комітету мають посилання на додаткову інформацію по кожному з них. SQL став стандартом Міжнародної організації у 1987 році.

А також структуровані дані допомагають, наприклад, Google краще зрозуміти вміст. Це важливо сигнал, якщо бізнесмен хоче, щоб сайт був видимим у функціях пошуку.

Але чи повинні всі бренди використовувати структуровані дані? Чи варто воно того? Коротка відповідь-Звичайно, так.

Але перш ніж перейти до повноцінної відповіді, потрібно розібратися з неправильним уявленням: структурувати дані-це всього лише вибудовувати стратегію SEO. Це необхідно розуміти.

Структуровані дані — основа для машин, щоб усвідомити весь контент.

Це схоже на відносини між клієнтом і постачальником: чим більше інформації про проблеми SEO покупця, тим краще можна їх вирішувати. Для цього необхідно знати, які проблеми у них були раніше. В цьому і полягає головний секрет створення стратегії успіху.

Бренди сподіваються, що такі машини, як Google, Alexa і Siri будуть ефективно і результативно читати, і розуміти зміст.

Використання розмітки схеми, однак, дає їм можливість контролювати те, як визначається їх інформація, щоб, у свою чергу, контролювати машинальне розуміння всієї структури.

Багаторазове використання структурованих даних

Даний вид відомостей існує вже багато десятків років.

Деякий час тому він був більш обмеженим, але тепер тут можна знайти його практично для чого завгодно, включаючи рецепти, робочі місця і ресторани, і багато іншого.

Насправді Річард Уолліс, консультант, який працює над підтримкою проектів Schema в Google, підсумовує, що такий тип матеріалу представлений у кожному опублікованому дописі на веб-сайті будь-якого бренду.

Ключовий висновок: використання поняття «структуровані дані» збільшується, і в даний час воно становить приблизно третину від загальної кількості просканованих веб-сайтів.

Це пов`язано з тим, що великі бренди тестували ресурси за допомогою свого часу, і вони змогли зіставити результати з цінностями бізнесу, такими як поліпшення трафіку або створення конверсій.

Структурування даних не тільки дає великі переваги пошуку, наприклад, повторне використання інформації для поліпшення аналітики або перебування на місці - воно також надає голосові переваги, такі як інформування чат-ботів.

Структуруючи інформацію, власники допомагають визначити контент, щоб підвищити шанси машин правильно зіставити його зміст з відповідними голосовими запитами. Насправді, наприклад, Amazon каже, що використовує схему для визначення намірів місцевого бізнесу.

Вплив

Нещодавно було проведено тестування одного з клієнтів гостинності, щоб побачити повний вплив структурованих даних.

Для початку була реалізована локальна схема списків і "хлібних крихт" на головній сторінці.

В результаті мобільний рейтинг кліків трохи покращився з 2,7 відсотка в 1 кварталі до 2,8 у 2.

Поки це був короткий тест, але очікується, що в найближчі дев`ять місяців число кліків на даному проекті збільшиться на 5-10%.

До того ж, цей досвід привів ще до деяких результатів:

• Кліки збільшилися на 43 відсотки.
• Покази зросли майже на 1.
• Середня позиція також збільшилася на 12 відсотків.

Значення структурованих даних раніше було лише для того, щоб отримати багатий результат від Google або "Яндекса". Тепер цінність поширюється далі на якість заходів по руху.

Пошукові сторінки опублікували кілька тематичних досліджень, в яких наводяться приклади використання схеми для деяких великих брендів.

5 основних причин, чому багато компаній не застосовують шаблони

Спостерігаючи за багатьма сторінками, можна помітити, що деякі власники, по ряду причин, не мають структурованих даних. Ось основні проблеми:

• У них немає ресурсів.
• Вони не є техніками (і у них немає потрібного фахівця) і не розуміють код, і як маркувати предмети.
• Сайт не підтримується їх CMS.
• Вони не бачать і не розуміють переваг.
• Відстали від часу і застрягли в минулому.

На щастя, на ринку є кілька чудових рішень, які дозволяють розмітити масштаб і легко створювати, керувати та вимірювати структуровані дані.

Основні переваги використання схеми

Є багато позитивних сторін даного продукту, особливо для брендів електронної комерції. Ось кілька головних переваг.

Вище CTR

Наявність багатих фрагментів для товарів в результатах пошуку-відмінний спосіб підвищити рейтинг кліків і привернути більше уваги до оголошень. Особливо це проявляється, якщо є відмінні відгуки про продукцію.

Більше конверсій

Наявність багатих фрагментів також може підвищити коефіцієнт, тому що, якщо багато людей побачать оголошення, і вони будуть позитивними, ймовірність того, що люди куплять на необхідній платформі, збільшиться.

Що стосується сайтів з працевлаштування, з тих пір як Google запустив Jobs, а такі компанії, як ZipRecruiter впровадили структуровані дані про вакансії, їх статті отримують більше інформації та конверсій, показуючи відповідні запити.

Отримання рекомендованих фрагментів-це "Святий Грааль" для SEO. Сайт відображатиметься у верхній частині сторінки результатів пошуку, перед органічними списками. Структуровані дані не є необхідністю, але іноді вони можуть допомогти отримати рекомендований фрагмент. Це може підвищити рейтинг кліків і залучити більше трафіку.

Рада

На жаль, сайти з SEO деякими речами часто зловживають.

Не варто ставати розсильним спаму при використанні структурованих даних. Потрібно застосовувати тільки такі матеріали, які мають відношення до контенту.

Якщо власник Не буде дотримуватися цього правила, можна отримати від Google або "Яндекса" ручне дію зі спам-структурованими даними, в результаті якого весь сайт або окремі статті не будуть відображатися в пошуковій видачі. Тривати це до тих пір, поки вся інформація не буде почищена.

І також варто переконатися, що всі структуровані дані були оновлені. Все постійно змінюється, і тому незмінно виникають нові тенденції, в тому числі і в поширенні інформації.

Резюме

Не варто ігнорувати структуровані дані. Органічний пошук стає все більш конкурентним. Будь-яка додаткова інформація, яку можна надати пошуковим системам, допомагає:

• Збільшити рейтинг кліків.
• Поліпшити видимість пошукової системи.
• Показавши в графі знань вибрані фрагменти, можна допомогти машинам вирішувати завдання користувача.

Більш структуровані ресурси даних:

Google і "Яндекс" підтверджують, що даний тип інформації покращує таргетинг.

І також вони уточнюють, скільки структурованих даних достатньо для певних моделей.