Речь пойдет про всю мощь недавно расширенной графы знаний и как использовать семантическую технологию для лучшей видимости поиска.

knowledge-graph-brain-ss-1920

Поиск меняется — и он меняется быстрее, чем когда-либо. Все чаще мы видим, что органические элементы в результатах поиска смещаются дисплеями, исходящими из Графа знаний.

Однако переход от поиска по документам (например, веб-страницы) для поиска по данным (например, Knowledge Graph) все еще находится в зачаточном состоянии.

Помните заявление миссии Google?

Миссия Google заключается в организации мировой информации, чтобы сделать ее общедоступной и полезной.

График знаний был создан для помощи в этой миссии. Он содержит информацию об объектах и ​​их взаимоотношениях друг с другом — это означает, что Google все чаще распознает поисковый запрос как отдельный объект, а не просто строку ключевых слов. Когда мы отступаем от поиска по ключевым словам и больше к поиску на основе сущностей, внутреннее качество данных становится все более императивным.

Другими словами, если вы хотите найти в результатах поиска в будущем, Поисковые системы должны быть способны понять, какие объекты находятся на вашей веб-странице.

Поисковая технология может извлекать информацию о сущности из вашего контента двумя способами — явно (с использованием структурированной разметки данных) или неявно (с использованием естественного языка).

Extractingentitiesfromwebpage

Schema.org определяет (между прочим) отношения

Другими словами, стать авторитетным ресурсом на чем-то и разметкой вашей страницы с соответствующей разметкой структурированных данных может увеличить ваши шансы «попасть в График знаний». Ниже приведен пример того, как получить ваши события в Google График знаний с использованием Schema.org и JSON-LD.

Как получить ваши события в диаграмме знаний Google

Примечание. Это пошаговое руководство / пример берется непосредственно из учебника по вводу / выводу Google (который можно найти здесь), а также один или два скриншота из учебника «Кэли» из Google I / O 2014 (который можно найти здесь).

Как я уже упоминал, понимающие сущности помогают Google понять, что такое «вещи» в мире и что ищут пользователи. График знаний использует информацию из авторитетных источников, таких как Wikipedia, Freebase, Google Maps, FDA и т. Д.

В случае событий лучшим и наиболее авторитетным источником информации о событиях являются сами организаторы мероприятия. Поэтому поисковая система поощряется, чтобы получить авторитетный ответ с официального сайта организатора мероприятия.

Как вы можете видеть из приведенной ниже иллюстрации, результаты Графа знаний для «Keith Urban» содержат список предстоящих шоу. Структурированные данные с официального сайта расходуются поисковой системой, и эта информация затем хранится непосредственно в Google Knowledge Graph.

structured-data-keith-urban

Организаторы мероприятий, таким образом, просят взять на себя ответственность за свои события и соответствующим образом размещать свои веб-сайты. Когда Google сканирует веб-сайт, он может читать разметку и показывать результаты пользователям, когда они ищут эту информацию.

Как вы можете видеть, График знаний содержит много информации и результатов, связанных с событиями. В этом случае, в частности, мы видим, что питание на основе Знания:

  • Записи Графа Значения в SERP
  • Список событий на Картах Google
  • Уведомления в Google Now
  • structured-data-events

    Schema.org — это словарь или онтология выбора для указания этой информации, поскольку она поддерживается основными поисковыми системами, а именно Яндекс, Yahoo, Microsoft и, конечно же, Google.

    В терминах синтаксиса, который вы используете для разметки списков событий, это можно сделать либо в микроданных, либо в JSON-LD, в зависимости от того, что вы предпочитаете. Определите, какой синтаксис вы хотите использовать, и придерживайтесь его. (По моему личному мнению, JSON-LD проще.) После того, как вы выберете свой синтаксис, сделайте его согласованным на всей веб-странице (и желательно на веб-сайте, в зависимости от того, какую информацию вы отмечаете).

    microdatajsonldevents

    JSON-LD на официальном сайте художника

    Для информации о «предложении» добавьте URL-адрес веб-страницы продавца билетов. На этом этапе Google попытается посетить продавца билетов и проверить соответствующую информацию. Ниже приведен пример того, как эта веб-страница должна быть помечена.

    jsonldforofficialticketorsite

    JSON-LD для официального сайта продавца билетов

    Как вы можете ясно видеть, предложение отмечено, наряду с информацией о ценах, датами, действительными, наличием билета («InStock») и веб-сайтом, предлагающим билет.

    После того, как вы внедрили свою разметку, следующий шаг — убедиться, что она действительна. Для событий вы можете сделать это с помощью страницы тегов разметки событий Google. (Для других типов структурированных данных ознакомьтесь с инструментом структурированных данных Google.)

    EventMarkupTester

    Инструмент тестирования разметки Google

    Итак, у вас это есть. Таким образом, Google сканирует официальный сайт, проверяет сайт для официального продавца билетов на мероприятие, сохраняет эту информацию в Графе знаний и затем может отображать его в результатах поиска, когда пользователи ищут эти данные.

    Для тех из вас, у кого есть события для разметки, нравится это делать; для тех из вас, кто работает в доменах, которые не связаны с событиями, понимание процесса по-прежнему полезно, поскольку оно аналогично для других типов реализации разметки структурированных данных.

    Вещи, не строки

    Как дополнительный взнос, я бы порекомендовал думать об объектах так же, как и они: «вещи, а не строки», как это делает Google. Будущее поиска отходит от идеи «ключевых слов», а понятия о «плотности ключевых слов» не имеют места в будущем SEO. Обратите внимание на следующее недавнее заявление исследовательского блога Google

    Теперь, с Графом Знания, мы начинаем думать в терминах сущностей и отношений, а не ключевых слов. «Баскетбол» — это больше, чем последовательность символов; это ссылка на что-то в настоящем слове, о котором мы уже знаем немного. Справочная информация об объектах должна помочь нам решить, какие из них наиболее важны. В конце концов, автор статьи предполагает, что ее читатели имеют общее понимание мира и, вероятно, немного о спорте. Используя фоновые знания, мы могли бы сделать вывод о том, что WNBA является выдающейся сущностью в статье Бекки Хаммона, хотя она появляется только один раз. Исследователь-исследователь Дэн Джиллик и менеджер по продуктам Дейв Орр

    Другими словами, по мере того как семантическая технология становится более сложной, вам может потребоваться только один раз упомянуть концепцию, а остальная часть может быть выведена поисковыми системами. Таким образом, естественный язык будет становиться все более и более нормой, поскольку Поисковые системы становятся лучше идентифицировать неявные сущности. Набивка ключевого слова будет — и на самом деле уже есть — техника прошлого.

    Основные выходы

    Таким образом, вы можете многое сделать для оптимизации веб-страницы для диаграммы знаний. Моя основная стратегия, описанная в этом фрагменте, описана здесь:

  • Определите, для каких объектов вы хотите настроить таргетинг.
  • Определите, какие темы представляют интерес для вашей аудитории.
  • Отправьте сильный сигнал, который ваш сайт пишет об этой теме в поисковых системах, используя структурированную разметку (явные объекты).
  • Подтвердите информацию и укрепите этот сигнал с содержимым, которое вы размещаете на своем сайте (неявные объекты).
  • Помните: объекты не являются ключевыми словами, поэтому не рассматривайте их как таковые. Простое упоминание в соответствующем контексте может быть мощным сигналом.