Уважаемые пользователи Голос!
Сайт доступен в режиме «чтение» до сентября 2020 года. Операции с токенами Golos, Cyber можно проводить, используя альтернативные клиенты или через эксплорер Cyberway. Подробности здесь: https://golos.io/@goloscore/operacii-s-tokenami-golos-cyber-1594822432061
С уважением, команда “Голос”
GOLOS
RU
EN
UA
genna1801
6 лет назад

Структурированные данные -- Что это и зачем оно нужно

1485175055_1.jpgЕсли Ваша деятельность связана с веб-сайтами, Вы скорее всего уже слышали такие термины как "структурированные данные", "JSON-LD" и "Schema.org".

Что же это такое, зачем оно нужно и кому?

Что это такое?

В этой части мы попытаемся объяснить, что означают все эти термины.
И постараемся сделать это не сильно погружаясь в технические детали.

Структурированные данные

Прежде всего, разберёмся, с самим термином "структурированные данные".

Для примера представим страницу товара на каком-то сайте.

Что мы на ней увидим?

Скорее всего название товара, его цену и описание.
При этом каждая часть информации будет как-то визуально отделена от другой,
что вполне логично, т.к. человек должен какая информация к чему относится.
Иначе вместо понимаемой информации мы получим кучу текста, для понимания которого необходимо будет приложить определённые усилия.
А скорее всего, увидев эту мешанину, мы просто перейдём на другой сайт, где казалось бы та же информация выражена в более понятной форме.

То, что мы сейчас описали и является основной для понимания термина "структурированные данные".
В нашем примере - не разделённые визуально данные являются примером данных неструктурированных, а вот данные в которых части информации визуально разделены - некий аналог "структурированных для человека данных".

Самим же термином "структурированные данные" обычно обозначают данные, различные части информации в которых разделены не визуально (для человека), а при помощи различных меток и структур, т. е. для облегчения понимания их машиной (компьютером).

Отсюда следует и основное назначение таких данных - максимальное упрощение восприятия их системами автоматической обработки (программами).

JSON-LD

А что же такое JSON-LD?

Всего лишь один из наиболее распространённых и перспективных форматов описания структурированных данных.
Между прочим, не единственный. Есть ещё как минимум 2 распространённых формата: Microdata и RDFa.

Но именно формат JSON-LD является на сегодня наиболее перспективным.
Хотя бы потому, что всем известный поисковый гигант (Google) рекомендует использовать именно этот формат.
А почему это важно и какое отношение ко всему этому имеет Google, мы разберёмся чуть позже.

Schema.org

Из терминов нам осталось понять что же такое Schema.org.

Грубо говоря, это вариант стандартизированного описания самой структуры данных, в зависимости от того, что эти данные описывают.

Возьмём, например, данные, описывающие некое "место".
В Schema.org для таких данных есть специальный класс "Place".
Он описан на странице https://schema.org/Place (но не спешите на неё переходить, описание на этой странице носит весьма "технический" характер).
В переводе на обычный язык, там описано, что у "места" может быть: название, адрес, географические координаты, номер телефона, фотография и так далее.

Теперь возьмём данные, описывающие некий "товар" (https://schema.org/Product).
Тут мы увидим другой набор свойств: название, производитель, цена, категория, цвет, вес, материал и так далее.

Всё вместе это позволяет программам:

  1. Определить принадлежность данных к классу ("место", "товар" и так далее).
  2. Определить основные свойства описываемых данных.

Зачем оно нужно?

Если Вы прочли и поняли описанное выше, ответ вроде очевиден.

Структурированные данные нужны для того, чтобы облегчить из понимание программами
при автоматической обработке.

Если бы эта статья была рассчитана на технических специалистов, можно было бы сделать вид, что этого определения более чем достаточно.

Но мы постараемся объяснить немного подробнее.

Начнём с того, что вариантов применения таких данных очень много, но есть среди них один,
пожалей наиболее ценный из всех остальных.

Дело в том, что применение структурированных данных на сайте, позволяет поисковым системам связать определённую страницу сайта не просто с неким безликим (для машин) текстом, а с конкретными данными.

То есть, благодаря использованию структурированных данных, поисковые системы могут "понять" о чем идёт речь на такой-то странице.
А учитывая, что это существенно облегчает работу поисковой системы, такой вариант данных для неё выгоднее.

Но как поисковым системам заставить людей, делающих сайты, использовать "структурированные данные"?

Ответ простой — стимулировать их. А что является для таких людей лучшим стимулом?
Верно - улучшение позиций в поисковых системах.

Теперь вернёмся к Google. Попробуйте ввести в поиске "apple inc".
Справа от результатов поиска Вы увидите блок с данными о компании.
Откуда он взялся? Из тех самых "структурированных данных".

А если попытаться поискать по названию популярного товара, мы можем увидеть галерею из предложений по этому товару.
Естественно, что любой продавец захочет попасть в эту галерею.
Как? Используйте "структурированные данные" для описаний товара на сайте.

Но это ещё не всё.
Если для описания товара используются структурированные данные, у Вас появляется шанс попасть в огромное количество специфических запросов.
Например, если Вы продаёте некий розовый телефон и в структурированных данных указаны категория "телефон" и цвет "розовый" - Вы с большой вероятностью попадёте в результаты поиска.

Вообще использование на сайте структурированных данных - одна из важнейших составляющих так называемого "технического SEO".

Казалось бы плюсов уже более чем достаточно.

Но и это ещё не всё.

Думаю, нельзя не заметить насколько широкое распространение получают всевозможные варианты голосовых помощников и систем искусственного интеллекта.
А как Вы думаете, откуда такие системы берут информацию, необходимую для ответа на вопрос?
Конечно, из какой-то своей базы данных. Но откуда берутся данные, которые в неё попадают?
В том числе и с сайтов, на которых используются структурированные данные.

Подведём итог - плюсы от использования структурированных данных уже сегодня весьма существенны, причём затраты на их использование несравнимо ниже рекламных бюджетов, позволяющих достичь того же результата.
И это при том, что на сегодня мы находимся только в начале массового использования таких данных, и в будущем использование тех же данные принесёт пользу в областях о которых мы сегодня ещё и не подозреваем.

Где взять структурированные данные?

Осталось решить только один вопрос.
Где взять структурированные данные?

Изначально ответ был один - создавать их самому.

Но, для некоторых типов данных, таких, как данные по товарам, которые используются повсеместно, логично было бы создать общую базу таких данных.

Именно это мы и решили сделать в нашем проекте https://OpenProductDb.com

Причём Вы не только сможете использовать эти данные в любых, в том числе и коммерческих целях бесплатно (по условиям лицензии CC-BY), но и заработать на этом.

Именно так, Вы можете заработать на создании таких данных (да, мы делимся доходом с авторами), или купить токены и получать часть дохода от проекта, или зарабатывать на голосовании за лучшее описание товара.

Присоединяйтесь!

73
0.000 GOLOS
На Golos с February 2018
Комментарии (0)
Сортировать по:
Сначала старые