چگونه سازمان شما می تواند یک استراتژی داده ساختاری را پیاده سازی کند

جمع آوری یک استراتژی عملی برای حفظ سازمان خود در چشم انداز بازاریابی در حال تغییر در حال تغییر سخت تر از همیشه است.

برای کمک به حمایت از سازمان خود در این سفر ، این راهنما بینش هایی را در مورد اینکه چرا نشانه گذاری طرحواره ضروری است و چگونه می توانید یک استراتژی نشانه گذاری ساختار یافته داده را برای پشتیبانی از اهداف سازمان خود در سال جاری اجرا کنید ، ارائه می دهد.

طرحواره (داده های ساختاری با نام مستعار) چیست؟

Schema ، همچنین با استفاده از اصطلاح داده های ساختاری به طور متقابل استفاده می شود ، به داده های قابل خواندن با دستگاه اشاره دارد که می توانید برای توصیف محتوای خود به وب سایت خود اضافه کنید.

طرحواره در واقع واژگان استاندارد صنعت است که برای نشان دادن داده های ساختاری استفاده می شود. این به موتورهای جستجو کمک می کند تا محتوای موجود در وب سایت شما را در زمینه نام تجاری شما درک کنند و محتوای شما را برای مخاطبان هدف خود مشاهده می کنند.

بهینه سازی وب سایت شما مانند ترجمه محتوای خود به زبان موتورهای جستجو و ماشین آلات است.

امکان مشاهده بالاتر در جستجو را فعال کنید

با اجرای نشانه های ساختار یافته داده ها ، شما می توانید محتوای خود را به عنوان نتایج غنی در لیست جستجوی Google ظاهر کنید.

این نتایج غنی-که اطلاعات اضافی مانند قیمت گذاری محصول ، رتبه بندی ستاره ها ، جزئیات ارسال شغل و تصاویر کوچک ویدیویی را نشان می دهد-در نتایج جستجو ، املاک و مستغلات بیشتری را به خود اختصاص می دهد ، توجه بیشتری را به خود جلب می کند و منجر به نرخ کلیک بالاتر (CTR) و ترافیک بیشتر به وب سایت شما می شود.

Schema Markup کمک می کند تا وب سایت شما بتواند به نتایج غنی برسد ، از افزایش دید و تبدیل از صفحات نتایج موتور جستجو (SERP) پشتیبانی کند و در نتیجه باعث ترافیک و منجر شود.

نکته شماره 1: نتایج غنی را در سایت خود به حداکثر برسانید

هنگام اجرای یک استراتژی داده ساختاری ، بر حداکثر رساندن تعداد نتایج غنی که می توانید به دست آورید ، تمرکز کنید. این نتایج می تواند دید و میزان تبدیل وب سایت شما را در صفحه نتیجه موتور جستجو بهبود بخشد

نتایج غنی با عملکرد برتر شامل محصولات ، بررسی ها ، سؤالات و پاسخ ها و ارسال های شغلی است.

از تیم خود بخواهید محتوای فعلی خود را بررسی کند تا فرصت های موجود برای نتایج غنی را مشخص کند.

راهنمای Google نمونه هایی را برای شروع تیم شما ارائه می دهد. همچنین ، به دنبال فرصت هایی برای به روزرسانی محتوا برای باز کردن فرصت های جدید نتیجه غنی باشید.

به عنوان مثال ، اگر یک صفحه محصول با اطلاعات قیمت گذاری دارید ، آن را با ویژگی های پیشنهادی اضافی مانند در دسترس بودن ، جزئیات حمل و نقل ، رتبه بندی و بررسی در نظر بگیرید. این می تواند به شما در دستیابی به لیست بازرگانان دقیق تر در نتایج جستجو کمک کند.

توصیه می کنیم بیش از حداقل زمینه های مورد نیاز را علامت گذاری کنید.

ویژگی های پیشنهادی Google را برای افزایش شانس دستیابی به نتایج غنی و همچنین سایر خصوصیات که منحصر به فرد بودن محتوای یا محصولات شما را نشان می دهد ، درج کنید. این به اطلاع رسانی موتورهای جستجو در مورد محتوای شما کمک می کند و آنها را با نمایش داده های خاص مطابقت می دهد.

در حالی که نتایج غنی مدتی است ، آنها در سن جستجوهای با کلیک صفر ابزاری قدرتمند برای هدایت ترافیک به سایت شما هستند. تسریع بهینه سازی محتوای شما با نشانه گذاری طرحواره برای دستیابی به این نتایج غنی باید یک اولویت باشد.

مارک خود را با یک لایه داده معنایی مدیریت کنید

با معرفی نمای کلی هوش مصنوعی در Google و همچنین ظهور سیستم عامل های تولید کننده هوش مصنوعی مانند ChatGPT ، Perplexity و Gemini ، مخاطبان هدف شما قبل از اینکه حتی از یک صفحه وب در سایت شما بازدید کنند ، به طور فزاینده ای با داده های وب سایت شما تعامل دارند.

داده هایی که این مدل های AI با آنها در تعامل هستند از محتوای موجود در سایت شما گرفته شده است. در حالی که شما کنترل محتوا در وب سایت خود را دارید ، کنترل کمی در نحوه تفسیر و درک سیستم عامل های هوش مصنوعی داده ها دارید.

هنگامی که هوش مصنوعی “توهم” می شود ، می تواند منجر به نشان دادن اطلاعات نادرست در تجربیات جستجو شود و این نادرستی ها می تواند به اعتبار برند شما آسیب برساند.

در حالی که مشخص نیست که آیا این سیستم عامل های هوش مصنوعی در حال حاضر در مورد نشانه گذاری Schema آموزش داده می شوند ، اضافه کردن نشانه گذاری طرحواره معنایی ، که منجر به یک لایه داده معنایی می شود ، منبعی را برای ماشین آلات فراهم می کند شما می خواهید محتوای شما درک شود. این لایه داده معنایی به شما یک نکته کنترل در نحوه ارائه مارک شما به این دستگاه ها می دهد.

مدل های بزرگ زبان (LLMS) و ابزارهای AI هر روز در حال پیشرفت و تغییر هستند.

از آنجا که تجربیات این مدل ها در حال تحول هستند ، محتوای وب شما ثابت خواهد ماند. شما می خواهید مطمئن باشید که داده های شما آماده خزیدن و مصرف هستند – و نشانه گذاری داده های ساختاری به شما امکان می دهد این کار را انجام دهید.

نکته شماره 2: تیم خود را از کلمات کلیدی به اشخاص با استفاده از نشانه های ساختار یافته تغییر دهید

برای ایجاد یک لایه داده معنایی ، تیم شما باید از فکر کردن در مورد کلمات کلیدی به فکر در مورد موجودات تغییر کند. در توصیف “چیزها” در وب سایت شما در متن وجود دارد.

در این دنیای موتورهای جستجوگر پیشرفته ، کلمات کلیدی را به عنوان یک بعدی و نهادهای چند بعدی فکر کنید.

به عنوان مثال ، من ، مارتا ون برکل ، یک شخص هستم و می توانم به عنوان یک موجود در صفحه نویسنده خود تعریف شوم.

کلمات موجود در این صفحه در مورد چیزهایی صحبت می کنند که افراد ممکن است بخواهند درباره من بدانند ، و نشانه گذاری طرحواره این داده ها را توسط ماشین ها درک می کند.

نشانه این طرح در صفحه نویسنده من توضیح می دهد که من کی هستم ، رابطه من با سازمان من و اطلاعات مربوط به حوزه تخصص من است.

انجام این کار ، محتوای بدون ساختار خود را به داده های قابل خواندن با دستگاه ترجمه می کند و لایه داده های معنایی شما را تقویت می کند.

بنابراین ، علاوه بر تلاش برای دستیابی به نتایج غنی ، باید از واژگان Schema.org به کمال آن برسید تا توضیح دهید که محتوای وب سایت شما در مورد چیست و یک لایه داده معنایی ایجاد می کند.

برای شناسایی و توصیف اشخاص خود – مباحث اصلی یا “چیزها” در محتوای خود ، نشانه گذاری طرحواره را به کل سایت خود اضافه کنید.

نکته شماره 3: موارد موجود در وب سایت خود را با نشانه گذاری طرحواره وصل کنید

شناسایی و توصیف اشخاص در سایت شما تنها اولین قدم است. بسیاری از نهادهای موجود در سایت شما نیز می توانند با رابطه آنها با چیزهای دیگر در سایت شما و در سراسر وب تعریف شوند.

بنابراین ، مهم است که تیم شما از نشانه های ساختار یافته برای تعریف اشخاص و مباحث موجود در سایت شما استفاده کرده و روابط آنها را توضیح دهد.

به عنوان مثال ، من ، مارتا ون بركل ، بنیانگذار برنامه Schema Armant هستم. من همچنین نویسنده چند مقاله وبلاگ در وب سایت برنامه Schema هستم.

برنامه Schema و این مقالات وبلاگ همه موجودات منحصر به فرد هستند. ما می توانیم از نشانه گذاری طرحواره برای بیان رابطه من با این نهادها استفاده کنیم.

علاوه بر این ، Markup شما را قادر می سازد تا اشخاص را در وب پیوند دهید و زمینه بیشتری را برای موتورهای جستجو و هوش مصنوعی فراهم کنید.

این فرآیند که به عنوان پیوند به عنوان پیوند شناخته می شود ، نه تنها به تعریف بیشتر موجودات شما کمک می کند ، بلکه معنای آنها را نیز روشن می کند.

در ادامه مثال ما: من ، مارتا ون بركل ، از نمودارهای دانش آگاهیم. به راحتی می توان نمودار دانش را که ما در مورد آن صحبت می کنیم به عنوان نمودار دانش Google اشتباه کنیم.

برای روشن شدن آنچه “نمودار دانش” به آن اشاره می کنیم ، می توانیم اصطلاح “نمودارهای دانش” را به موجودیت مربوطه در پایگاههای دانش معتبر مانند ویکیداتا پیوند دهیم ، جایی که اصطلاح داده های ساختار یافته قبلاً توسط ماشین های مصرف کننده محتوا تعریف و درک شده است.

علاوه بر ساخت لایه داده معنایی ، در برنامه Schema ، ما شاهد افزایش نمایش داده شدگان مرتبط پس از افزودن پیوند موجودیت هستیم.

به عنوان مثال ، پس از پیاده سازی موجودیت مبتنی بر مکان برای صفحات موقعیت مکانی ، نمایش داده شدگان “در نزدیکی من” افزایش یافته است.

با اتصال اشخاص هم در سایت خود و هم در سراسر وب با نشانگر داده های ساخت یافته ، شما به طور موثری در حال ایجاد یک نمودار دانش محتوا هستید.

این لایه داده معنایی تضمین می کند که موتورهای جستجو ، هوش مصنوعی و سایر مصرف کنندگان داده ها موجودات موجود در سایت و روابط آنها را درک کنند – بسیار فراتر از کلمات کلیدی.

آماده شدن برای هوش مصنوعی در سازمان خود

بسیاری از سازمان ها وظیفه دارند استراتژی های هوش مصنوعی را برای آماده سازی برای آینده تهیه کنند. خبر خوب این است که نمودار دانش محتوا که برای جستجو ساخته اید ، در فعال کردن نوآوری های داخلی هوش مصنوعی شما به همان اندازه ارزشمند است.

در فوریه سال 2024 ، گارتنر 30 فناوری نوظهور را ارزیابی کرد که شرکت ها برای سرمایه گذاری در این دنیای جدید هوش مصنوعی باید سرمایه گذاری کنند.

آنها “نمودارهای دانش” را به عنوان یک عامل مهم برای AI تولیدی نامگذاری کردند. نمودارهای دانش می توانند با استفاده از LLM در اطلاعات واقعی ، کاهش توهم ، از پذیرش AI تولیدی پشتیبانی کنند.

علاوه بر این ، یک تحقیق دیگر توسط Data.World نشان داد که استفاده از نمودارهای دانش برای پاسخ در شرکت ها ، دقت GPT-4 را از 16 ٪ به 54 ٪ بهبود می بخشد.

چشم انداز دیجیتال به سرعت در حال تغییر است و اکنون روش های بسیاری وجود دارد که مصرف کنندگان و مشاغل می توانند “جستجو کنند”. در قلب این تجربیات جدید محتوای وب سایت برند شما یا داده های وب سایت شما قرار دارد.

با سرمایه گذاری در بهینه سازی وب سایت خود با نشانه گذاری طرحواره و ایجاد نمودار دانش پویا محتوای ، شما داده های وب سازمان خود را برای ابتکارات داخلی هوش مصنوعی آماده می کنید.

هنگامی که شما نشانه گذاری طرحواره معنایی را انجام می دهید ، داده های وب شما قابل استفاده مجدد و سازگار با فناوری های آینده است.

نکته شماره 4: متخصصان سئو را به چالش بکشید تا از بهینه سازی صفحات به بهینه سازی داده های وب خود تغییر دهید

درست مانند تیم های محتوا باید از فکر کردن در مورد کلمات کلیدی تغییر کنند ، تیم های سئو باید در مورد بهینه سازی داده های وب خود در مقابل صفحات وب خود فکر کنند.

متخصصان سئو خود را به چالش بکشید تا در مورد اشخاص و روابط آنها در وب سایت خود با استفاده از Schema Markup فکر کنید. این تغییر به تیم ها نیاز دارد تا در مورد چگونگی ساختار داده های وب خود فکر کنند و چگونه می توانند آن را برای خزیدن و درک به راحتی در دسترس قرار دهند.

متخصصان سئو باید مانند معماران داده فکر کنند تا اطمینان حاصل کنند که داده های وب سایت برند شما برای آنچه در آینده در جستجوی و هوش مصنوعی در داخل و خارج از سازمان شما قرار دارد ، در آینده است.

مدیریت داده های وب خود برای آماده سازی برای آینده

اجرای یک استراتژی نشانه گذاری داده های ساختاری فقط مربوط به بهینه سازی برای دید در جستجو نیست. همچنین در مورد تعریف و اتصال اشخاص برای ساخت لایه داده معنایی برند شما است.

چشم انداز جستجو همیشه در حال تکامل است و فناوری های هوش مصنوعی می آیند و می روند.

بنابراین ، تیم های SEO باید از این فرصت استفاده کنند تا از نشانه های Schema برای ارزش معنایی خود استفاده کنند و یک نمودار دانش محتوا را تهیه کنند که برند شما را برای هر آنچه در مرحله بعدی آماده می شود ، تهیه کند.

منابع بیشتر:

---

تصویر برجسته: PeopleImages.com – yuri a/Shutterstock