Микроданные


Содержание

Микроданные или как улучшить интернет магазин 12.03.2013 15:25

Что такое микроданные? Это дополнительное форматирование при помощи атрибутов тэгов. Пользователи ничего не увидят. А вот поисковые машины (далее ПМ) очень даже. Не только увидят, но еще и используют эти данные в выдаче. Надеюсь, ты знаком с этим термином. Нет?

Выдача- это список сайтов, которые ПМ показывает в ответ на запрос в поле поиска. Если ты замечаешь, поисковики, в частности Google, постоянно добавляют новые функции. Сервисы растут медленно, но уверенно. Уже можно видеть возле результатов поиска “плюсы”, которые ты и твои друзья по Google+ ставили конкретным страницам. А обещают еще больше “вкусностей”.

Что дают эти самые “микроданные”? Конкретизируют для ПМ что этот текст — это конкретно название товара, эта конкретная картинка — изображение товара. А также цена, описание, рейтинг. Представь себе, что посетитель до того, как зайдет на твой сайт, уже видит цену, может принять решение перейти по ссылке исходя из этого параметра. Я не говорю уже про рейтинг- он показан в виде 5-и звездочек.

Все это ПМ показывают в “сниппете” — дополнительном описании после ссылки на страницу. Если у вас нет на странице микроданных, ПМ берут то, что посчитают нужным. Иногда это даже верхнее меню сайта. Выглядит непрезентабельно, и с этим нужно бороться.

Вкратце как выглядит страница с микроданными:

Ноутбук Toshiba Z830

Product description:
Ноутбук нового поколения категории “ультрабуки”

Прочитать подробнее на русском языке можно на сайте Google

Микроданные

Что такое микроданные?

Микроданные работают с парой имя/значение. Каждый словарь микроданных определяет набор именованных свойств.

Наряду с именем свойства, микроданные в значительной мере опирается на концепцию «области действия». Простейший способ понять область действия микроданных, это подумать об отношениях элементов вида в DOM. Элемент обычно состоит из двух детей, и . Элемент обычно содержит несколько детей, каждый из которых может иметь свои собственные дочерние элементы. Микроданные повторно используют иерархическую структуру DOM, чтобы обеспечить себе способ сказать «все свойства внутри этого элемента взяты из этого словаря». Это позволяет использовать больше, чем один словарь микроданных на одной странице.

Модель микроданных

Для примера создаем словарь, который описывает человека. Если я владею доменом .org, то буду использовать URL http://.org/Person как пространство имен для моего словаря микроданных. Это простой способ создать глобальный уникальный идентификатор: выберите URL в. домене, которым вы управляете.

В этом словаре мне нужно определить три основных именованных свойства:

  • name (ваше полное имя);
  • photo (ссылка на ваше изображение);
  • url (ссылка на сайт связанный с вами, вроде блога или профиля Google).

Где имя, вероятно, задано в качестве заголовка как элемент

Фотография, вероятно, как элемент , для того, чтобы другим пользователям было ее видно.

URL связанный с профилем, вероятно, размечен как ссылка, потому что вы хотите чтобы люди могли перейти по ней.

Весь профиль также обернут в элемент , чтобы отделить его от остального содержимого страницы.

Элемент Значение
Атрибут content

Атрибут src
Атрибут href
Атрибут data
Атрибут datetime
Все остальные элементы Текстовое содержимое

Пример статьи, размеченной микроданными с использованием словаря schema.org

Атрибут itemscope — ключевой атрибут микроданных. Он указывает, что содержимое данного является единой структурой.

Вложенные , отмеченные атрибутом itemprop, являются свойствами этой структуры. В приведенном выше примере у структуры заданы свойства term и definition; значением свойства term является текст . Благодаря разметке робот легко распознает в этом текстовом блоке сам термин и его определение.

Тип структуры (а точнее — ссылка на спецификацию типа) указывается в значении атрибута itemtype.

). С их помощью присваиваются небольшие описательные имена свойствам и элементам.

Особенности микроразметки microdata :: Хранитель заметок

Особенности микроразметки microdata

Микроданные (microdata) становятся очень популярны для оформления структурированных данных благодаря активной поддержки формата со стороны W3C и крупнейших поисковиков, разрабатывающих словари. Сама разметка предельно проста и, в основном, осуществляется при помощи атрибутов:

Группа свойств ключ-значение.

Тип объекта. Фактически это ссылка на страницу с описанием в свободной форме всех названий ключей, которые применимы к описываемому объекту. Этот атрибут неприменим к элементам без атрибута itemscope .

Свойство объекта. Может быть строкой или другим объектом. Значение, которое будет извлечено для указанного ключа, зависит от элемента, для которого применяется этот атрибут.

А теперь расскажу о чрезвычайно полезных особенностях разметки, которые не слишком хорошо освещены в документации и примерах.


Несколько свойств у одного элемента

В атрибуте itemprop могут быть перечислены несколько свойств, разделённые пробелом, что может сократить количество дополнительных (не нужных для оформления) элементов в документе.

Ссылка на свойства

Иногда так получает, что данные, относящиеся к размечаемому объекту, находятся за пределами «корневого» элемента. Специально для этого случая предусмотрен атрибут itemref . Он применяется к элементу с itemscope и содержит id другого DOM-элемента, где находятся остальные свойства. Можно указать через пробел идентификаторы нескольких элементов.

Например, из-за особенностей оформления страницы, автор и комментарии к статье физически не могут находиться внутри .

Тем не менее, в результате получилась отлично структурированная разметка. Автор статьи и комментарии примешались в основной поток свойств статьи так как, если бы они были фактически размещены там.

Порядок следования свойств не оказывает никакого влияния на структуру. Парсер просто перечисляет их по мере обхода документа.

Примешивать свойства с помощью itemref можно даже для элементов, которые не имеют содержимого. Например,

Объект AggregateRating требует обязательного наличия свойства ratingValue, но его нельзя передать в атрибуте content . Зато можно указать ссылку на другой элемент с нужными атрибутами.

На практике, пожалуй, этот случай лучше разметить с помощью обычных вложенных элементов с соответствующими атрибутами.

Микроформаты и микроданные в Яндекс и Google

Микроформаты и микроданные позволяют не только оформить красивый сниппет в выдаче, но и повлиять на результаты выдачи в таких поисковых системах, как Яндекс и Google. Помимо этого данный стандарт позволит сделать описание привлекательным и кликабельным.

Как это сделать?

При создании сниппета можно заметить особенности его украшения, что несомненно привлекает внимание, среди прочих сайтов в выдаче. Но как мы уже выяснили — на ранжирование сайта в поисковой системе это никак не влияет и создаётся лишь для пользовательского удобства.

Для повышения качества сниппета и влияния на позицию сайта в поисковой системе, следует воспользоваться такими стандартами, как микроформаты и микроданные.

Микроформаты

Микроформаты — стандарт семантической разметки, созданный для построения структуры информации для робота-обработчика. Данный стандарт позволяет объяснить роботу — каким видом информации является сайт или страниц, будь то:

Микроформат представляет из себя сущности, в которых возможные определенные свойства ( к примеру, в контактной информации будут свойствами адрес и телефон). Таким образом, данный вид семантической разметки позволяет передать поисковой системе определенные данные с указанием их характера и принадлежности.

Яндекс

На данный момент Яндекс осуществляет поддержку 4 видов микроформата:

  1. hCard — формат разметки контактной информации компании или организации. К ним относится: адрес, телефон, электронная почта и прочие элементы.
  2. hRecipe — формат описания кулинарных рецептов. К ним относятся такие параметры как: название рецепта, инструкция, количество порций, длительность приготовления, фотография, автор, энергетическая ценность, вес. Помимо этого можно присвоить различные категории и подкатегории, в том числе и выделить определенную национальную кухню.
  3. hReview — формат разметки отзывов. Содержит краткое описание, достоинства, недостатки и сам текст отзыва. Имеет широкий ряд различных общепринятых, часто используемых критериев, такие как: уровень цен, размер бассейна, чистота заведения и прочие.
  4. hProduct — использовался для описания автомобилей в программе «Отзывы об автомобилях». Партнерская программа закрыта и размещение контента на Яндекс.Авто — запрещено.

Для проверки созданной микроразметки, у Яндекса существует специальный сервис: валидатор микроразметки . С помощью него можно увидеть свою микроразметку глазами робота.

Google

Google имеет более широкую и интересную поддержку микроформата, что позволяет выделять сниппет по многим тематикам:

  • Facebook Share & RDFa — позволяет улучшить индексацию видео.
  • Corporate Contacts — содержит информацию об организации или компании. Аналогичен с видом Яндекса — hCard.
  • Rich Snippets — позволяет вести систему рейтинга, которая непосредственно отображается в поисковой выдаче:

Данная разметка доступна для: статей, продуктов, рецептов, обзоров, событий, видео, ПО.

Enabling Rich Snippets for Events — разметка, созданная для различных событий, к примеру концертов:

Enabling Rich Snippets for Recipes — различные рецепты и быстрый доступ к ним. Аналогичен виду микроразметки Яндекса — hRecipe:

Breadcrumbs — хлебные крошки. Один из самых известных и полезных элементов микроразметки, который мы рассмотрели в данной статье.

Микроданные

Вторым видом семантической разметки является микроданные.

Микроданные — это ещё один стандарт разметки, позволяющий получить данные о контенте автоматически, без дополнительных указаний.


Яндекс

На данный момент Яндекс поддерживает лишь 2 типа микроданных:

  • определение термина
  • определение для научной статьи

Для детального изучения — советую прочитать документацию Яндекса .

Google

Google имеет более расширенную поддержку, чем Яндекс. Основным его преимуществом является — автоматическое изъятие товаров с вашего сайта: его цены, фотографий, описания и прочие сведения о товаре. Эти данные будут выведены в поисковую выдачу.

Выводы

Разница между микроформатом и микроданными является несущественной — оба эти стандарта выполняют одну операцию. Отличие лишь в том, что микроформат не может самостоятельно изъять данные с нашего сайта, а микроданные могут — потому что этот стандарт автоматизированный. Какой лучше использовать — решать только вам, но я бы доверил эту задачу только себе, а не машине.

Использование микроразметки является очень полезным в плане SEO-развития сайта и повышения кликабельности. Я советую активно использовать данную семантическую разметку — так как она ещё не совсем развита, и проекты, использующие расширенные сниппеты по пальцам можно пересчитать. А это значит, что именно ваш сайт может выделится среди других и получить максимальное количество посетителей в выдаче.

Микроразметка: микроформаты, микроданные и RDFа

Что такое микроразметка? Таким термином называют стандарт семантической оптимизации, действующий с 2011 года. Стоит добавить в html-код сайта несколько специальных тегов – и будет получена дополнительная полезная информация о ресурсе. Сейчас отличают 3 вида микроразметки: микроформат, микроданные и RDFа.

Микроформат — разметка конкретных данных, позволяющая поисковым роботам более детально и точно определять, и структурировать полученную информацию. Это реализуется как дополнение к исходному коду HTML, с использованием блоков специального типа. В блоках можно размещать данные о компании, мероприятии, товаре и многом другом. Главное удобство при применении микроформатов – информация, размещенная на официальном сайте, полностью уникальная для людей, а также высокорелевантная. Наличие в коде страницы тегов с атрибутом class, который задает имена классов и свойств называют микроформатом.

Микроданные – методика микроразметки, которую применяют для описания отдельных типов данных. Это могут быть данные о человеке или мероприятии, отзывы. Для применения этого типа используют простые атрибуты в html-тэгах.

RDFа – способ разметки, использующий атрибуты в тегах XTML. Их применяют для кратких описаний названий, а также свойств.

Поисковые системы положительно относятся к возможности считывания информации из микроформатов. Но, к слову, есть специалисты, считающие микроформат дополнительной нагрузкой на сайт. Какие преимущества у микроразметки?

Самое главное – возможность предоставить пользователю больше информации о интернет-ресурсе. Это в свою очередь позволяет увеличить трафик, так как сниппет с микроразметкой смотрится очень привлекательно – как второй вариант в примере:

Микроформаты поддерживают две ключевых для всех владельцев сайтов поисковых системы: Google и Яндекс. Дополнительным стимулом для использования микроформатов является их достаточно низкая распространенность – пока еще не все веб-мастера прибегают к ним, поэтому можно в полной мере ощутить все преимущества. SEO специалистами определён наилучший для поисковых систем schema.org. Это набор словарей с описаниями более полутысячи классов, объектов и явлений.

С внедрением понятия микроразметки в Яндексе ввели понятие «счастье пользователя». Если посетителю нравится ресурс, поисковик это оценивает и поощряет сайт более высокой позицией. В Google используется больше классов schema.org (по сравнению с Яндексом), поэтому поисковик предлагает расширенные описания по категориям: компании и организации, товары, отзывы, рецепты, люди, мероприятия, музыка.

И Google и Yandex рекомендуют использовать JSON-LD с использованием словаря schema.org К самым современным и востребованным микроформатам относят:

  • hCard– для контактных данных;
  • hReview– для отзывов;
  • hProduct– для товаров (категорий, характеристик);
  • hRecipe– для рецептов.

Использование микроразметки позволяет привлечь внимание пользователей и поисковых роботов, оценивающих привлекательность вида и содержания сайтов. Для правильной работы с классами лучше обратиться к специалисту – в этом случае крайне важен профессиональный подход.

Микроданные

Связанные понятия

В информатике трансклюзией называют включение одного электронного документа или его части в другие электронные документы посредством гипертекстовой ссылки. Трансклюзия обычно подразумевает отображение документа, на который делается ссылка. Документ (запись) отображается автоматически и доступен конечному пользователю. Кажется, что в результате трансклюзии образуется единый сложный документ, в то время как на самом деле его части были оперативно собраны из разных источников, которые могут храниться.

Условные комментарии — механизм, при помощи которого автор веб-страницы может использовать нестандартные особенности некоторых браузеров, избегая проблем несовместимости с другими браузерами.

Властелин колец: Возвращение короля

Дело в том, что человек быстро сообразит, идет ли в данном случае речь о фильме, о книге, об изображении и т.п., а вот поисковая система справится с этим не так легко и, следовательно, будет не так эффективно искать информацию, адекватную запросу пользователя. Чтобы решить проблему понимания информации поисковыми системами, используется микроразметка с помощью микроданных со словарем Schema.org.

В данной статье мы поговорим о том:

что такое микроразметка;

какие бывают виды микроразметки;

чем полезна микроразметка;

как описывать данные с помощью Schema.org;

как микроразметка влияет на поисковую выдачу и используется в поисковой оптимизации;


что такое расширенные сниппеты для Google и Yandex и как их использовать;

а также о 9 самых популярных схемах микроразметки, которые должен знать каждый вебмастер и SEO специалист.

Конечно же, будет много примеров, которые, надеемся, помогут Вам применить микроразметку и на Ваших собственных сайтах.

О микроразметке

Словарь микроданных Schema.org появился в 2011 году, когда Google, Microsoft и Yahoo! (позже к ним присоединился и российский Yandex) решили унифицировать схемы семантической разметки. Schema.org — единый словарь тегов, который может использоваться вебмастерами для разметки страниц так, чтобы поисковые системы Google, Yandex, Bing и Yahoo! могли “читать” информацию на них.

Микроразметка позволяет использовать единый стандарт, который значительно облегчает семантическую оптимизацию. В настоящее время, используются три типа микроразметки:

Микроданные. Используется с HTML и Schema.org для описания специальных данных. Например, если это фильм, то мы можем специально прописать его название, жанр, режиссера, актеров, рейтинг и т.п.

Микроформаты. Используются в качестве простых сущностей, то есть описывают тип информации на странице, задавая набор свойств. Например, если это какое-то мероприятие, то мы специально пропишем его название, дату, время начала и окончания мероприятия и т.п.

RDFa. То же используется вместе с сущностями, свойствами и элементами. Используется не так часто, как микроданные и микроформаты, так как уступает им в функциональности.

Отметим, что в данной статье мы сделаем акцент на микроданных и словаря Schema.org.

Описываем данные с помощью Schema.org

Теперь, когда Вы примерно представляете, что такое микроразметка, начнем углубляться в детали. Для начала поговорим о том, как описать данные с помощью Schema.org. Почему мы выбрали Schema.org и микроданные? Дело в том, что это наиболее популярный, надежный и эффективный способ микроразметки. Он не так сложен как RDFa и, к тому же, рекомендован Google.

Микроформаты и Schema.org

Schema.org — это словарь тегов для разметки микроданных в HTML5, в котором также присутствуют различные сущности, атрибуты и их свойства. На данном этапе, поговорим о тех основных атрибутах: itemscope, itemtype и itemprop.

Itemscope. Этот атрибут позволяет разграничивать информацию на странице, выделять отдельные блоки для каждой сущности.

Itemtype. Этот атрибут работает в паре с itemscope и определяет тип выделенной сущности с помощью иерархии типов в Schema.org.

Itemprop. Этот атрибут позволяет описать дополнительную информацию о сущности. Например, речь идет о книге, то это может быть название, автор, жанр, год издания и т.п.

Теперь рассмотрим вышеописанное на конкретном примере. Предположим, что Вы хотите внедрить микроразметку на странице уже упомянутого нами фильма “Властелин колец: Возвращение короля”. Скорее всего, часть HTML-кода без микроразметки выглядит примерно так:

Выделим блок, который посвящен фильму, с помощью itemscope.

Теперь поисковой робот будет понимать, что всю информацию между

Далее добавляем тег itemtype. Так мы сообщим поисковым ботам, какая именно информация находится в выделенном блоке. В нашем случае мы используем схему Movie.

Далее сообщаем поисковым ботам больше информации о фильме с помощью тега itemprop. В данном примере мы можем указать микроразметку названия фильма, режиссера, жанра, а также URL.

Обратите внимание, что тегами с атрибутом itemprop в большинстве случаев надо оборачивать конкретный текст. В примере выше мы добавили дополнительную пару тегов , чтобы поисковые роботы не рассматривали слово “режиссер” в качестве самого режиссера.

Что еще нужно знать о микроданных и Schema.org?

в Schema.org есть много схем с заданными свойствами (о самых популярных из них мы поговорим ниже). Их количество постепенно увеличивается.

основных свойств четыре (в реальности их гораздо больше — см. свойства Thing): name, description, URL и image. Дочерние сущности и схемы всегда получают свойства “родителей”.

с помощью Schema.org желательно делать разметку только той информации, которая видна пользователям сайта. Не делайте разметку скрытых блоков информации.

при разметке надо всегда использовать ожидаемый тип и текст, обращайте внимание на вложенные сущности, дочерние и родительские типы. Например, у Вас есть цепочка Thing — Place — TouristAttraction. Задавая схему TouristAttraction, будьте готовы использовать свойства, принятые в данной цепочке. Если этого не делать, то поисковые системы просто не смогут “понять”, что Вы им хотели сказать.

старайтесь использовать отдельную схему для каждой конкретной ссылки. Например, у Вас есть список товаров на странице. Убедитесь, что каждый из них будет помечен, как Product, а каждая ссылка на него, как URL.

Польза микроразметки и поисковая выдача. Расширенные спиппеты

Микроразметка помогает поисковым системам не только лучше отображать, но и лучше понимать, размещенную на странице информацию. Именно микроразметка дает поисковым роботам подробную “карту” того, как следует обработать и проиндексировать информацию. Именно микроразметка, в конечном счете, позволяет значительно улучшить релевантность страницы как для поисковых систем, так и для пользователей. Следовательно, улучшается и поисковая выдача. Считается, что микроразметка может увеличить поступление трафика на сайт примерно на 30%. Согласитесь, что такая поисковая оптимизация — хорошее решение!

Присутствие микроразметки на странице делает страницу более информативной и привлекательной в выдаче с помощью сниппета. Сниппет с микроразметкой позволяет вывести в выдачу более полное описание страницы, указать разделы и цены, отобразить фото, адрес и телефон компании. Сравните два примера ниже и почувствуйте разницу:

Сайт в выдаче без микроразметки

Сайт в выдаче с микроразметкой


Думаем, понятно, какой сайт привлечет пользователей и трафик. Подробный и грамотный сниппет позволяет сэкономить время и быстро понять, стоит ли заходить на сайт или нет, и, следовательно, на сайт попадут только те, кому это действительно надо. Качественный трафик гарантирован. В общем, микроразметка делает сайт более заметным как для поисковых роботов, так и для пользователей, что положительно влияет на трафик, выдачу и конечную удовлетворенность клиента сайтом.

Расширенный сниппет для Google

Google позволяет помешать небольшое описание веб-страницы (сниппет) в выдаче. Чем детальнее и информативнее сниппет, тем легче пользователю понять, насколько содержание веб-сайта релевантно его запросу. Добиться информативности сниппета можно с помощью микроразметки микроданными со Schema.org. Например, если речь идет о веб-сайте ресторана, то с помощью микроразметки можно не только указать его название, но и добавить цены, рейтинг, время работы, адрес, фотографии блюд и т.п. В общем, расширенный сниппет просто не может повредить.

Создать расширенный сниппет для Google можно:

выбрав формат разметки (в нашем случае это микроданные);

разметив содержание (см. примеры ниже);

проверив разметку с помощью специальных валидаторов (о них речь то же пойдет ниже).

Пример кода расширенного сниппета для Google

Пример расширенного сниппета для Google в выдаче

Отметим, что на настоящий момент Google поддерживает сниппеты для отзывов, людей, товаров, компаний, организаций, рецептов, мероприятий, музыки и некоторых других типов контента. Каждый тип имеет свои свойства и особенности.

Расширенный сниппет для Yandex

В Yandex так же используются расширенные сниппеты, которые дают пользователю полное представление о том, отвечает ли содержание веб-сайта его запросу или нет. Так же, как и в случае с Google, пользователь выбирает подходящие результаты выдачи, не заходя на все сайты подряд.

Расширенный сниппет от Yandex содержит заголовок, краткое описание и дополнительную информацию. Например, в сниппет можно добавить быструю ссылку на определенный раздел сайта, адрес компании, данные о товарах и услугах, отзывы, рейтинг, данные по музыкальным произведениям, фильмам, клипам, рецептам, рефератам, словарным статьям и многое другое.

В сниппетах Yandex используются так называемые навигационные цепочки. Если сайт довольно большой и имеет хорошо выраженную структуру, то навигационная цепочка может включать быстрые ссылки, что значительно облегчает доступ к разным разделам сайта, а также позволяет оценить объем контента, его тип и релевантность запросу. Из этого следует, что вебмастер обязан сделать сайт понятным и простым.

Отдельно отметим, что сниппеты Yandex могут содержать даты. Например, если речь идет о новости, публикации в блоге, новостном сообщении и т.п., то дата крайне необходима для ориентации пользователя. Чтобы сообщать поисковым роботам даты, вебмастер должен настроить формирование URL в виде шаблона.

Популярные схемы микроразметки

Теперь, когда Вы имеете представление о микроразметке, ее пользе в поисковой оптимизации и вариантах использования, поговорим о самых популярных схемах микроразметки, которые реально могут улучшить отображение контента, помочь сгенерировать больше трафика и привлечь больше посетителей.

Итак, какие же схемы микроразметки являются самыми популярными и могут помочь SEO? Если верить данным, предоставленным компанией SimilarTech, то получается, что самыми популярными в мире являются схемы:

Поговорим о каждой из них отдельно. Конкретно мы поговорим о том, где и как применяется каждая из перечисленных выше схем, приведем примеры сниппетов, а также предоставим примеры разметки.

Offer Schema

На русский язык “offer” переводится “предложение”. Фактически, суть Offer Schema состоит в предложении чего-то. Например, сайт предлагает купить такую-то книгу или фильм, арендовать квартиру, посмотреть сериал онлайн, отремонтировать машину и т.п. Одно из таких предложений Вы можете увидеть на расширенном сниппете ниже.

Offer Schema является дочерней сущностью Intangible, которая, в свою очередь, закреплена за самой общей сущностью Thing.

WebPage Schema

WebPage Schema, как можно догадаться, является схемой микроразметки для отдельной веб-страницы. В Schema.org предполагается, что эта схема может “захватывать” некоторые присущие странице свойства (например, breadcrumb — хлебные крошки). Даже если свойство не выделено в блоке микроразметки с помощью itemscope, но находится на странице, то поисковые боты все равно “поймут”, что оно относится к блоку. Отметим, однако, что лучше задавать свойства отдельно.

WebPage Schema является дочерней сущностью CreativeWork, которая, в свою очередь, закреплена за самой общей сущностью Thing.

AggregateRating Schema

AggregateRating Schema — это средний рейтинг сайта или веб-страницы, который вычисляется на основе различных оценок и отзывов, оставленных клиентами и пользователями. Отображается в виде звездочек; рядом указывается количество отзывов, на основе которых вычислен рейтинг. Из этого следует, что AggregateRating Schema всегда используется в паре с Review Schema. Смотри расширенный сниппет ниже.

AggregateRating Schema является дочерней сущностью Rating.

Product Schema

Product Schema — популярная схема, которая используется для отображения конкретного товара или услуги. Например, это может быть пара ботинок, билет на концерт, автомобиль, серия сериала или фильм и т.п. Смотри расширенный сниппет ниже.

Product Schema является дочерней сущностью Thing.

Review Schema

Review Schema — это схема для информативного отображения отзывов на товар, услугу, фильм, альбом, магазин, ресторан и т.п. Смотри расширенный сниппет ниже.

Review Schema является дочерней сущностью CreativeWork, которая, в свою очередь, закреплена за самой общей сущностью Thing.


Rating Schema

Rating Schema позволяет отобразить рейтинг сайта или веб-страницы в цифровом выражении. Например, рейтинг такого-то ресторана — 3,5 звезды, а такого-то магазина — 4 звезды. В отличие от AggregateRating, Rating вычисляется только на основе оценок и без учета отзывов.

Rating Schema является дочерней сущностью Intangible, которая, в свою очередь, закреплена за самой общей сущностью Thing. Rating — родительская схема для AggregateRating Schema.

SearchAction Schema

SearchAction Schema позволяет совершить поиск по ресурсу прямо из выдачи. Топовые сайты в США делают акцент именно на этой схеме (по данным SimilarTech). Смотри расширенный сниппет ниже.

SearchAction Schema является дочерней сущностью Action, которая, в свою очередь, закреплена за самой общей сущностью Thing. SearchAction — родительская схема для FindAction Schema.

MobileApplication Schema

MobileApplication Schema позволяет отобразить в поиске свойства мобильного приложения; содержит указание на то, что это приложение разработано для работы на мобильных устройствах.

Mobile Application Schema является дочерней сущностью SoftwareApplication, которая, в свою очередь, является дочерней сущность CreativeWork, а та закреплена за Thing.

WebSite Schema

WebSite Schema — схема для отображения набора связанных веб-страниц или других элементов, которые размещены на едином веб-домене и имеют один URL.

WebSite Schema является дочерней сущностью CreativeWork, которая, в свою очередь, закреплена за самой общей сущностью Thing.

Валидация и проверка микроразметки на Schema.org

Разметка на Schema.org нуждается в тестировании и проверке так же, как и верстка веб-страницы и код какой-либо программы. Рекомендуем всегда проводить валидацию разметки, ведь именно от нее зависит то, насколько эффективно поисковые боты “прочитают” контент сайта. Корректность разметки можно проверить с помощью следующих инструментов:

Structured Data Testing Tool. Этот инструмент от Google прост в использовании и позволяет довольно быстро проверить разметку как на целом сайте, так и в части HTML-кода.

Валидатор микроразметки. Этот инструмент от Yandex работает так же, как и вышеописанный Structured Data Testing Tool: введите URL сайта или часть HTML-кода, нажмите кнопку “Проверить” и наслаждайтесь.

Structured Data Linter. Этот инструмент в целом похож на два вышеописанных. Единственным отличием является возможность загружать файл с HTML-кодом сайта для анализа.

Надеемся, что эти инструменты принесут Вам пользу.

Вывод

Итак, что можно сказать напоследок? Микроразметка уже здесь, ей активно пользуются все больше и больше вебмастеров и SEO специалистов для более грамотной и эффективной поисковой оптимизации. Микроразметка хороша для всех: пользователь получает доступ к более релевантной и структурированной информации; поисковые боты лучше “читают” и индексируют сайт; вебмастер и SEO специалист получают удовольствие от возросшего трафика и большего количества правильных посетителей.

В микроразметке нет ничего сложного, особенно если Вы решили остановиться на микроразметке микроданными с помощью Schema.org. Все данные унифицированы на сайте schema.org, и если Вы владеете английским, то проблем у Вас точно не возникнет. На сайте есть и описания отдельных схем, и их свойства, и примеры.

С чего начать? Если Вы читаете данную статью, то, думаем, очевидно, что начать надо с 9 схем микроразметки, которые были описаны выше. Если у Вас нет времени на все 9, то остановитесь хотя бы на самых нужных для Вашего бизнеса. Например, если Вы держите Интернет-магазин, то логичнее будет начать с Offer, Product, Review, Rating и SearchAction. Если Вы владеете корпоративным сайтом, то начните с WebSite и WebPage. В общем, решать Вам.

Не забывайте проверять микроразметку валидаторами. Помните, что весь смысл в том, что поисковые роботы могли лучше понять содержание страницы или сайта, а, если в коде ошибки, то этого не произойдет.

Сегодня грамотная и успешная поисковая оптимизация во многом зависит от микроразметки, так что не теряйте времени даром. Спасибо, что были с нами!

Микроданные

Публикую вольный и, скорее всего, довольно неточный перевод главы о микроданных (способ семантически обогатить HTML код) из книги “HTML5: The Missing Manual, 2nd Edition”. Данный перевод не претендует на роль мануала и почти не несет никакой новой информации (микроданные, как стандрат, существовали уже в 2011 году и статей на эту тему написано уже очень много). И все же, может кто-то наткнется на мой перевод раньше чем прочитает про эту тему на хабре (желаю наткнутся на хабр). Ну и надо же что-то сюда писать, зря что ли регистрировался?

Микроданные — это один из 3 (Resource Description Framework, Microformats, Microdata) возможных стандартов для решения проблемы семантической разметки. Этот подход берет начало как часть спецификации HTML5 и позже становится отдельным стандартом (https://www.w3.org/TR/microdata). Подход микроданных похож на RDF, но проще. Если микроформат использует встроенные атрибуты тегов (один из классов тега используется для метаданных) и может перемешаться с атрибутами для стилей или запутать других разработчиков, то для микроданных создаются отдельные атрибуты. Благодаря этому Микроданные более логичны и легче подстраиваются под разные языки (разговорные, конечно же). Но есть и обратная сторона медали — микроданные могут очень легко разрастись.

Микроданные получили большой толчок после того как Microsoft, Google, Yahoo и Яндекс объединились для создания сайта-каталога микроданных — http://schema.org. На этом сайте вы найдете множество примеров всяческих форматов микроданных, включая Person, который будет рассмотрен ниже, а также более специфичные типы: для бизнеса, ресторанов, рецензий, продуктов, фильмов, книг, рецептов, ТВ-программ, автобусных остановок, туристических достопримечательностей и т.п. На данный момент только поисковые системы обращают внимание на семантическую разметку, но и трафик, которым они владеют имеет колоссальные размеры. (Вы сможете увидеть, как поисковые системы используют этот тип информации благодаря Google Rich Snippets).

На данный момент, можно сказать, что микроданные являются стандартом в области метаданных — спецификация более гибкая чем Microformats и не такая сложная как RDF.

Для начала секции микроданных вы должны добавить атрибуты itemscope и itemtype к любому элементу (можно использовать

Для идентификации типа данных используется заранее подготовленный, уникальный текст — пространство имен XML. В примере выше, пространство имен XML (http://schema.org/Person) — это формат микроданных для описания контактной информации человека.

Каждый формат микроданных требует пространства имен. Технично, пространство имен определяет словарь, который будет использоваться для микроданных. Зачастую XML пространство имен задается URL-адресом. Если перейти по таким URL, то можно найти описание соответствующего формата. Однако, это может быть не URL, все зависит от разработчика и то, как он решил назвать формат. Если пространство имен начинается с http://schema.org, это значит, что используется официальный словарь, который понимают такие поисковые системы как Bing, Google, Yahoo, и Яндекс, и вы можете быть уверенными, что поисковые системы распознают ваши метаданные и смогут их интерпретировать.

После того, как вы создали элемент-контейнер можно двигаться дальше. Внутри контейнера используется атрибут itemprop для выделения важных свойств сущности. Например:

В этом примере используются свойства name и url для описания имени и сайта человека. Так как микроданные используют собственные атрибуты itemscope и itemtype вместо атрибута class, который используется в микроформате шанс спутать семантическую разметку с классами для стилей намного меньше. Словарь Person содержит еще много разных свойств: email address, telephone number, birth date, photo, job title, organization name, gender, nationality и т.д. Полный лист свойств можно посмотреть здесь http://schema.org/Person.

Пример: обновляем страничку “Кратко обо мне”


Часто существует потребность в добавлении семантической разметки к уже существующей странице. Этот процесс несложен но стоить помнить о таких вещах:

    Зачастую, важная информация идет вперемешку с контентом, который не несет семантической нагрузки. В этом случае можно добавить элемент для захвата важной информации:

Вот типичный пример. Представим, что у нас уже есть страничка “кратко обо мне”:

Основы применения микроданных (microdata)

Микроданные или microdata – это новшество, которое было привнесено в мир глобальной сети с выходом новой редакции стандарта гипертекстовой разметки HTML5. Микроданные представляют собой компактную надстройку над обычной HTML-разметкой, являются логически связанными наборами пар «имя-значение» и основаны на содержимом веб-страницы.

Официальная спецификация микроданных на сайте консорциума W3C.

Назначение микроданных – сделать текст не просто набором слов, но придать ему большее семантическое значение. Это значит, что поисковый робот, изучая содержимое вашего сайта, сможет составлять и анализировать связи между объектами, на которые вы хотите ему указать. Звучит слишком сложно? Давайте рассмотрим пример, и всё сразу станет понятно.

1 Пример использованиямикроданных

Вы устраиваете мероприятие и пишите об этом на своём сайте, не используя семантическую разметку и микроданные. Конечно, поисковый робот найдёт в тексте ключевые слова, относящиеся к мероприятию, и отобразит при запросе в поисковой выдаче. Но дата, место проведения, тип мероприятия, поисковый робот, скорее всего, не сможет определить, и эти данные могут затеряться среди всей остальной информации на странице. Пользователю самому придётся искать их в тексте. При использовании же микроданных вы сами указываете, какое предстоит мероприятие, где и когда.

Вот, например, выдача поисковика для какого-то детского мероприятия. Верхний сайт не использует возможности семантической разметки, а нижний – использует.

Различие в выдаче поисковика для сайтов, не использующих и использующих микроданные

Видите разницу? В первом случае нужно вчитываться в блок информации, чтобы узнать детали, а во втором случае вы сразу находите главную информацию о мероприятии.

И это только один из примеров использования микроданных. На самом деле их применение гораздо шире, и есть все основания полагать, что количество вариантов использования и число сайтов с микроданными будут только расти. Семантическая сеть имеет большой потенциал и востребованность, т.к. количество информации в интернете ежесекундно увеличивается.

2 Использованиемикроданных

Как же работают микроданные? Очень просто. Достаточно добавить к обычной HTML-разметке несколько машиночитаемых атрибутов. Пользователю они не видны, зато поисковому роботу – да. Например, так выглядела бы наша разметка без микроданных:

А вот так – с микроданными:

Здесь, как видно, к основным html-тегам добавилось несколько новых атрибутов:

    itemscope – задаёт область действия блока микроданных; в данном случае область ограничена блочным элементом абзаца

;

  • itemtype – задаёт тип данных, которые присутствуют в этой области;
  • itemprop – задаёт свойства данных; свойств может быть несколько, что мы тут и видим.
  • В нашем случае поисковый робот, используя вышеуказанную семантическую разметку, выделит следующую информацию:

    Тип мероприятие
    Название мероприятия представление «Щелкунчик»
    Дата 22 декабря
    Место проведения СК Олимпийский

    Эти данные поисковый робот сможет обработать и преподнести пользователю в удобном виде. В зависимости от типа данных, микроданные могут позволить внести событие в календарь, добавить контакты человека в адресную книгу, заказать товар или купить билет на самолёт/поезд/автобус/в театр и т.д.

    Но откуда поисковый робот вообще узнает, что означает слово «мероприятие»? Для этого нужно соблюдать некую договорённость, чтобы все сайты использовали один и тот же т.н. «словарь», в котором даётся описание слова, его свойства и взаимоотношения с другими объектами. В настоящее время таким словарём является сайт schema.org и ещё несколько сайтов, в которых хранятся общепринятые словари микроданных.

    Эти словари разработаны группой компаний WHATWG, которая активно занимается разработкой и внедрением новых возможностей в глобальной сети, в том числе и microdata.

    Чтобы использовать эти словари, нужно сначала выбрать подходящий тип данных. Типы данных указываются в виде URI . Например, для мероприятия подходящим типом из словаря будет тип «Event» с URI «http://schema.org/Event».

    Адрес идентификатора может и не вести на реальную страницу в интернете, он используется только для идентификации типа микроданных.

    Если переписать наш пример с использованием общепринятого словаря, получим такую разметку:

    Один атрибут itemprop может иметь одновременно несколько значений, тогда они разделяются пробелами. Например:

    Здесь СК «Олимпийский» – и место проведения, и организация-исполнитель (согласен, немного некорректный пример, но суть демонстрирует).


    Микроданные могут быть размещены в нескольких раздельных блоках, разнесённых по тексту страницы. Тогда можно использовать свойства itemid и itemref, чтобы один блок ссылался на другой, и тогда они воспринимаются поисковым роботом как один itemscope. Например:

    До сих пор мы приводили примеры, когда микроданные берутся из самого текста. А как быть, например, с изображениями или гиперссылками? Конечно, для них также предусмотрена возможность семантической разметки:

    Использование микроданных с изображением:

    В таких случаях – когда значение не является только лишь текстом или совсем не является текстом – значение микроданных берётся из значения атрибута. В данном случае – атрибута href. Аналогичным образом микроданные принимают значения атрибута для следующих тегов (и ещё нескольких, более редких):

    В HTML5 появился новый тег для обозначения времени – time. Микроданные здесь также используют не значение из текста, а значение атрибута:

    Время указывается в атрибуте datetime в формате ISO-8601.

    Микроданные могут быть вложенными друг в друга, когда один объект выступает в нескольких ролях:

    Мы рассмотрели лишь часть из обширных возможностей использования микроданных. Ввиду большого количества возможностей построения взаимосвязей между объектами, несложно допустить в разметке микроданных синтаксическую или логическую ошибку, отойти от рекомендаций словаря. Поэтому для валидации разметки существует ряд технических средств, упрощающих жизнь разработчика. В частности, автоматизированное средство валидации микроданных от Гугл. Оно наглядно представляет, как «видит» разметку поисковый робот, а также выдаёт рекомендации по исправлению ошибок, если таковые имеются.

    Для валидации разметки существует автоматизированное средство валидации микроданных. Оно наглядно представляет, как «видит» разметку поисковый робот, а также выдаёт рекомендации по исправлению ошибок, если таковые имеются.

    Микроданные

    Микроданные (англ. microdata ) — способ семантически размечать сведения о событиях, организациях, людях, товарах на веб-страницах, используя стандартные элементы языка HTML. Сама разметка никак не изменит отображение страницы в браузере; когда программы-обработчики будут способны извлечь из этой же страницы структурированную информацию.

    Содержание

    Пример разметки микроданными

    Причины разработки

    Микроданные являются попыткой обеспечить более простой способ аннотирования HTML-элементов с помощью машиночитаемых тегов, чем аналогичные подходы использования RDFa и микроформатов.

    История

    В конце мая 2011 года Google, Yahoo! и Bing заявили о поддержке форматов микроданных и создали проект schema.org, в котором собрали воедино схемы разметки веб-страниц с помощью микроданных.

    Ссылки

    • schema.org — официальный сайт словаря семантической разметки schema.org
    • ruschema.org — русский перевод словаря schema.org
    • http://www.w3.org/TR/microdata/ — спецификация на сайте W3C (англ.)
    Подразделы Приложения Связанные темы
    • Синтаксис: RDF
      • RDF/XML
      • Нотация 3
      • Turtle
      • N-Triples
      • JSON-LD
    • SPARQL
    • URI
    • HTTP
    • XML
    • Схемы, онтологии: RDFS
    • OWL
    • Rule Interchange Format
    • Semantic Web Rule Language
    • Common Logic
    • Schema.org
    • Семантическое аннотирование: RDFa
    • eRDF
    • GRDDL
    • Микроформаты
    • Микроданные
    • Словари: DOAP
    • FOAF
    • SIOC
    • Дублинское ядро
    • SKOS
    • UMBEL
    • История: Plain Old Semantic HTML
    • DAML+OIL

    Что это — Wiki.earth Вики является главным информационным ресурсом в интернете. Она открыта для любого пользователя. Вики это библиотека, которая является общественной и многоязычной.

    Основа этой страницы находится в Википедии. Текст доступен по лицензии CC BY-SA 3.0 Unported License.

    Илон Маск рекомендует:  Демонстрация работы сo структурами
    Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
    Кодинг, CSS и SQL