初學者指南SEO結構化數據SEO已經談論結構化數據好幾年了，但只有17%的營銷人員使用它。關于結構化數據，它是什么，以及如何和何時實現結構化數據用于SEO目的，仍然有很多困惑。

　　**部分：SEO的結構化數據概述SEO已經談論結構化數據好幾年了，現在從谷歌、Bing、雅虎開始！和Yandex收集2011年創建的屬性和實體，它們都同意支持一個標準列表，稱為schema.org。然而，關于結構化數據是什么，是什么，以及如何和何時實現結構化數據的SEO目的，仍然有很多困惑。事實上，去年進行的一項調查發現，只有17%的營銷人員使用（或計劃使用）schema.org結構化數據商標。

　　在這個由兩部分組成的系列中，您將學習結構化數據的基礎知識：首先，我們將討論它是什么以及它與SEO的關系（第1部分），然后我將帶您完成一個簡單的過程，即確定結構化數據機會并在您自己的網站上實施結構化數據（第2部分）。

　　什么是結構化數據

　　ldquo;結構化數據rdquo; 作為一般術語，它只是指任何有組織的數據（即給定ldquo）；結構rdquo；）。例如，如果您有一堆零散的筆記，其中包含有關會議、日期、時間、人員等的電話信息，則可以將它們組織到一個表中，表中的每種信息都有行和列，以便您可以構建數據。

　　后非結構化數據例1:ldquo約翰確認我們下午3點rdquo在咖啡廳；位置2：ldquo；別忘了你的會議是在瑪麗辦公室這個星期五rdquo；

　　結構化數據可以以許多不同的方式使用，例如使用打開的圖形標記來指定臉譜網標題和描述，或者使用SQL查詢關系數據庫。在搜索引擎優化的背景下，ldquo結構化數據rdquo；通常指在網頁上實現某種類型的標記，以提供有關網頁內容的附加細節。這個標簽可以提高搜索引擎對內容的理解，可以幫助發出相關信號，還可以使網站SERPs提高結果效率（Rich Snippets，豐富卡片、轉盤、知識盒等）。由于這種類型的標記需要被搜索引擎和人們分析和理解，因此應該使用標準化的實現（稱為格式和/或語法）和概念、關系和條件的分類（稱為詞匯表）。

　　有三種語法。搜索引擎通常支持（微數據、JSON-ld和微格式）以及兩個常用詞。他們可以使用這些語法：schema.org和微格式.orgschema.org可以同時使用micro和JSON-ld語法，而微格式語法和詞匯表一起使用。如果你讀這個話題，你可能還會看到引語RDFa，這是另一種語法。

　　*所有這些都變得相當混亂，所以如果你現在感覺不太清楚，你可能想看看這個偉大詞匯AaronBradley的備忘表。

　　當我們談到SEO的結構化數據時，我們通常所說的特殊詞叫做ldquo；架構org。ldquo；schema.org是**常用的方法，結構化數據用于SEO目的的標記。但這不是唯一的一個。一些網站使用微格式.org詞匯表，通常標記產品評論（H-review標記）或定義物理位置（H-card標簽）。

　　除了能夠用不同的單詞標記你的網站，你還可以用不同的語法實現這個標記。對于schema.org詞匯表，向網站添加標記的**佳方法是使用微數據格式，或JSON-ld微數據標記，您的結構化數據集成在HTML主頁面中，而JSON-ld使用JavaScript對象將您的所有標記插入頁頭中，從發展的角度來看，這通常是一個更干凈、更簡單的實現。

　　micro-data方法**初被推薦用于SEO目的，但是谷歌JSON-ld支持在過去幾年得到了改進，如果可能的話，現在是他們推薦的方法。但是，請注意，Bing目前不支持JSON-ld（盡管希望這很快會改變）。

　　結構化數據如何支持SEO

　　谷歌、Bing等搜索引擎通過提供結構化數據，鼓勵站長使用結構化數據、使用和激勵，并正確實現網站的好處。

　　其中一些好處包括增強的搜索結果和特定于內容的功能，例如：

　　豐富：包括樣式、圖像和其他視覺增強功能

　　富卡：豐富搜索結果的變化，類似于豐富的片段，是移動user設計的結果

　　豐富：包括交互式或沉浸式功能

　　知識地圖：關于一個實體的信息，例如一個品牌

　　面包：搜索結果中的面包屑

　　Carousel：在轉盤multi豐富中設置結果

　　豐富結果：將放大器（加速度移動頁面）顯示在傳送帶上，并且豐富結果需要包括結構化數據

　　這些增強的搜索結果還可以提高點擊率（CTR），并驅動額外的流量，因為它們更具視覺吸引力，并為搜索引擎提供額外的信息。而改進后的CTR也可以間接提高你的排名作為用戶行為的信號。

　　在網站上實施結構化數據也是為未來的搜索做準備的一種方式，因為谷歌特別是繼續朝著超級個性化、問題解決和直接回答的方向發展（不久前，我就這個話題做了一個演講，這個話題是搜索的五大新趨勢。

　　常用結構化數據

　　本系列的第2部分詳細介紹了特定的結構化數據機會以及如何實現這些機會。然而，對于幾乎所有網站或能從中受益的品牌結構化數據，都有一些共同的用途：

　　知識地圖

　　如果您有個人或公司品牌，您可以編輯出現在右側谷歌的SERP品牌搜索信息，使用結構化數據填寫知識圖表框。

　　豐富的碎片和豐富的卡片

　　**常見的標記允許您提供其他上下文：

　　文章

　　食譜

　　產品

　　星級評定和產品評論

　　視頻

　　使用此標記使您的網站出現在搜索結果頁的片段或卡片豐富豐富中：

　　富卡谷歌ldquo的示例；配方rdquo；

　　如果您的網站有幾個適合查詢的項目，您也可以得到一個ldquo；主機轉臺rdquo；因此，如本期ldquo；雞肉配方rdquo；：

　　圖片來源

　　除了這些類型的內容標簽，谷歌目前正在嘗試ldquo；行動標志ldquo；允許用戶直接從搜索結果頁執行操作，例如預訂或觀看電影。如果這與您的業務相關，您可能希望表達參與的興趣。

　　AMP（加速移動頁）

　　如果您的站點使用AMP（加速移動頁面），則需要確保結構化數據標記包含在常規頁面和AMP頁面中。這將允許您處理出現在豐富結果中的頁面，包括頂層旋轉木馬和主機旋轉木馬。

　　社交卡

　　盡管從SEO的角度來看，opengraph，推特cards和其他特定于社交的標簽可能不會產生很大的影響，但搜索引擎Bing可以看到這個標簽，其中特別指出，他們的搜索引擎可以理解開放圖頁面級別的注釋（盡管目前只使用這些數據來為特定的幾個發布者進行視覺增強）。

　　如果您使用社交媒體上的任何社交網絡進行營銷，或者只是想讓您的內容看起來不錯，請確保您正確使用社交標記，并使用各種平臺的測試工具進行驗證：

　　臉譜網：開放圖形+驗證工具

　　打開圖表

　　Twitter：卡+驗證工具

　　pinterest:豐富pin+驗證工具

　　Instagram：開放地圖

　　關鍵詞廣告

　　您可以在AdWords廣告的結構化數據中使用結構段的擴展。這些可以幫助您在廣告中添加更多信息，幫助人們更多地了解您的產品或服務，還可以改進廣告點擊率（CTR）。

　　電子郵件營銷

　　如果您有Gmail，您可能會收到一封確認電子郵件。您可以看到航班上的信息欄，該欄顯示您航班的詳細信息，也可以看到您上一次Amazon訂單的類似信息框。這是可能的，因為電子郵件谷歌的結構化數據標記，并支持JSON-ld和微數據標記各種類型的訂單郵件、發票和預訂。

　　關于結構化數據和SEO的三個常見錯誤

　　誤解1：實現結構化數據意味著我得到豐富個片段。

　　盡管使用結構化數據標記對于豐富片段和富卡是必要的，但不能**簡單地將結構化數據標記添加到您的站點將立即產生豐富片段或卡片。有時它可能根本沒有出現，或者可能出現不一致。這不一定意味著你做錯了什么。

　　誤區二：結構化數據是排名信號。

　　正確使用結構化數據可以幫助搜索引擎更好地理解你的內容是什么，因此它可能有助于于增強相關信號。此外，研究表明，豐富片段可以提高點擊率（CTR），這可能導致更好的排名間接性。但是，使用結構化數據標記本身不是直接排名信號。

　　誤區三：不用額外工作就能找到。

　　有時很容易跳過額外的步驟，比如實現結構化數據，因為我們知道谷歌在解決問題和理解內容方面越來越聰明，而沒有太多幫助。但這是一種短視的觀點。是的，谷歌和其他搜索引擎可以自己理解和解決這些問題，但是如果你想讓他們理解你的內容的具體內容，你應該使用正確的標簽。它不僅有助于算法在短期內不那么善于理解，而且**了網站本身具有良好的結構和清晰的內容。此外，谷歌不會給你一些沒有正確實現的功能，這可能會隨著時間的推移而使你付出巨大的代價，特別是如果你在競爭中利基。除此之外，研究表明，豐富剪輯可以提高點擊率從5%到30%，任何地方。

　　額外資源

　　在這個由兩部分組成的系列文章的第2部分中，我們將討論結構化數據實現的實際方面：如何實際識別站點的結構化數據機會，以及如何正確地實現和測試標記。

　　但是現在，這里有一些資源可以幫助您開始：

　　谷歌綜述SEO結構化數據：來自谷歌的關于他們如何推薦SEO的信息和來自AMP的關于結構化數據的信息

　　結構化數據tag helper of谷歌：此工具可以指導您為各種常見用例創建代碼。

　　結構化數據測試工具-谷歌：此谷歌工具允許您測試標記是否正常工作。

　　Bing標記站點指南：有關Bing如何支持結構化數據的更多信息。

　　結構化數據驗證ndashYandex：來自Yandex的工具測試它們如何看到結構化數據標記。

　　schema.org：schema.org官方網站。在這里，您可以找到**新的更新、常見問題解答信息以及要添加到網站的指南schema.org標簽。

　　同時，我想聽聽你的意見：你在你的網站上實現結構化數據標記了嗎 在評論中分享你的結果！

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