Schema Markup là gì?

Trình duyệt Scraping không chứa rác chạy các trang JavaScript trong trình duyệt đám mây để các nhóm kỹ thuật có thể kiểm tra dữ liệu cấu trúc được chèn trước hoặc sau khi kết xuất phía máy khách.

Định nghĩa và Phạm vi

Schema markup là dữ liệu cấu trúc được thêm vào một trang để máy móc có thể xác định các thực thể, thuộc tính và mối quan hệ với độ chính xác cao hơn so với văn bản thông thường đơn thuần. Hầu hết các triển khai tìm kiếm sử dụng từ vựng Schema.org và mã hóa nó như JSON-LD, Microdata hoặc RDFa. Một công thức có thể xác định các thành phần và thời gian nấu; một sản phẩm có thể xác định một đề nghị và tính khả dụng; một tổ chức có thể xác định tên và các thuộc tính chính thức của nó. Markup nên mô tả nội dung mà người dùng có thể tìm thấy trên trang.

Schema markup không phải là một khối khóa ẩn, một đảm bảo của kết quả phong phú, hoặc một sự thay thế cho nội dung có thể nhìn thấy. Schema.org định nghĩa một từ vựng rộng, trong khi các sản phẩm tìm kiếm riêng lẻ tài liệu loại và thuộc tính nào mà họ hỗ trợ cho các tính năng kết quả cụ thể. Từ vựng hợp lệ do đó có thể đúng mà không đủ điều kiện cho một giao diện phong phú cụ thể. Tính đủ điều kiện cũng không đảm bảo hiển thị.

Dữ liệu cấu trúc chuyển đổi ý nghĩa trang thành các trường rõ ràng. Điều đó có thể giảm thiểu sự mơ hồ khi một trang đề cập đến một số người, sản phẩm, ngày tháng, hoặc tổ chức. JSON-LD thường dễ duy trì hơn vì nó có thể nằm trong một khối mã mà không cần bọc các yếu tố có thể nhìn thấy. Việc thực hiện vẫn tin cậy chỉ khi các mẫu lấy giá trị từ cùng một hệ thống nội dung mà tạo ra trang.

Tiêu chuẩn thực tiễn là bằng chứng. Một định nghĩa hữu ích cho bạn biết điều gì cần quan sát, điều gì mà khái niệm không kiểm soát, và hành động nào theo sau từ một phát hiện. Kỷ luật đó ngăn chặn một đội biến một thuật ngữ SEO quen thuộc thành một nhãn mác mơ hồ cho mọi vấn đề hiển thị. Nó cũng dễ dàng hơn trong việc chuyển giao công việc giữa các đội biên tập, kỹ thuật, sản phẩm và phân tích vì trạng thái mong đợi có thể được kiểm tra trên một URL thực tế hoặc tập hợp kết quả.

Cách thức hoạt động của Hệ thống

Schema Markup trở nên có thể hành động khi nó được tách thành các cơ chế có thể được kiểm tra độc lập. Mỗi cơ chế bên dưới để lại các bằng chứng khác nhau, vì vậy một triệu chứng không nên được sử dụng để suy ra toàn bộ hệ thống.

Hướng dẫn từ vựng Schema.org giải thích từ vựng chung và các mã hóa có sẵn. Quy trình JSON-LD theo dõi các thông số kỹ thuật JSON-LD 1.1 của W3C. Đối với tính đủ điều kiện và kiểm tra cụ thể của Google, Giới thiệu dữ liệu cấu trúc của Google là hướng dẫn sản phẩm chính xác hơn là danh mục loại Schema.org đầy đủ.

Những lớp này tương tác, nhưng chúng nên giữ tách biệt trong quá trình chẩn đoán. Bắt đầu từ điểm sớm nhất mà trạng thái quan sát khác với trạng thái dự kiến. Một tối ưu hóa ở giai đoạn sau không thể sửa chữa một thất bại ở giai đoạn sớm hơn. Khi khiếm khuyết sớm nhất được sửa chữa, hãy xác thực giai đoạn tiếp theo với bằng chứng mới thay vì giả định toàn bộ chuỗi hiện đang hoạt động.

Nơi mà Khái niệm Quan trọng trong Thực tế

Giá trị của schema markup phụ thuộc vào trang web, loại trang, và quyết định đang được đưa ra. Các tình huống sau đây cho thấy nguyên tắc giống nhau thay đổi khi bối cảnh hoạt động thay đổi.

Đừng biến những trường hợp sử dụng này thành một danh sách kiểm tra toàn cầu. Một trang biên tập nhỏ, một chợ với hàng triệu tổ hợp có thể định tuyến, và một ứng dụng do khách hàng tạo ra phơi bày những rủi ro khác nhau. Hãy lấy mẫu các mẫu mà mang lại giá trị kinh doanh, sau đó mở rộng đánh giá chỉ khi cùng một nguyên nhân gốc xuất hiện trong nhóm.

Những Sai Lầm Thông Thường và Chẩn Đoán Tốt Hơn

Hầu hết các lỗi bắt đầu với một thuật ngữ đúng được áp dụng ở lớp không phù hợp. Phương pháp khắc phục là thay thế nhãn bằng một tuyên bố quan sát được: URL nào, phản hồi nào hoặc thành phần đã được hiển thị nào, truy vấn tìm kiếm nào, trạng thái mong đợi nào, và trạng thái thực tế nào.

• Đánh dấu nội dung vô hình hoặc sai. Dữ liệu có cấu trúc nên phản ánh trang. Một trường được phát minh chỉ cho máy móc tạo ra vấn đề về lòng tin và chính sách.
• Chọn một loại chỉ vì hình thức. Sử dụng loại mô tả chính xác thực thể. Một tính năng kết quả mong muốn không biện minh cho việc phân loại sai nội dung.
• Trộn lẫn các biến thể sản phẩm. Giá cả, khả năng có sẵn, mã định danh, và dữ liệu đánh giá phải đề cập đến cùng một sản phẩm được đại diện trên trang.
• Chỉ xác thực trước khi ra mắt. Các mẫu, nguồn cấp dữ liệu và việc hiển thị của khách hàng có thể thay đổi sau. Theo dõi các trang sản xuất được hiển thị và các báo cáo theo tính năng cụ thể.

Một Quy Trình Thực Tế

Một quy trình đáng tin cậy di chuyển từ định nghĩa đến chứng cứ đến một thay đổi có ranh giới. Nó tránh việc chỉnh sửa hàng loạt trước khi đội hiểu giai đoạn nào đã thất bại và nhóm URL nào bị ảnh hưởng.

1. Bước 1. Chọn thực thể chính và các thông tin có thể nhìn thấy của người dùng mà trang đã hỗ trợ.
2. Bước 2. Chọn một loại Schema.org và xem xét tài liệu về tính năng tìm kiếm liên quan đến bề mặt dự kiến.
3. Bước 3. Tạo JSON-LD từ các trường nguồn giống nhau đã được sử dụng bởi mẫu có thể nhìn thấy.
4. Bước 4. Cung cấp các thực thể ổn định các mã định danh bền vững và kết nối các đối tượng liên quan một cách có chủ đích.
5. Bước 5. Chạy các bộ xác thực cú pháp và theo tính năng cụ thể, sau đó kiểm tra nguồn trang đã được hiển thị.
6. Bước 6. Theo dõi các mẫu sản xuất để phát hiện trường bị thiếu, các ưu đãi lỗi thời, sự trộn lẫn biến thể, và sự thoái lui của mẫu.

Bảo tồn trạng thái trước đó. Lưu các URL đại diện, chứng cứ đã được hiển thị, thành phần kết quả, và khoảng thời gian đo lường đã biện minh cho sự thay đổi. Sau khi triển khai, chạy lại các kiểm tra tương tự đối với cùng một phạm vi. Nếu hành vi mong đợi đã thay đổi nhưng kết quả tìm kiếm không, giả thuyết kỹ thuật có thể đã đúng trong khi tác động kinh doanh là nhỏ. Điều đó vẫn là chứng cứ hữu ích và nên thông báo cho ưu tiên tiếp theo.

Tự động hóa giúp việc thu thập, chuẩn hóa, và so sánh. Xem xét của con người vẫn cần thiết cho mục đích trang, sự thật nội dung, giá trị khán giả, và các đánh đổi giữa các tín hiệu cạnh tranh. Sử dụng máy móc để làm cho chứng cứ có thể lặp lại; giữ cho quyết định cuối cùng phải chịu trách nhiệm với một người hiểu về trang web.

Từ vựng Schema.org và Hỗ trợ Kết quả Giàu Khác Nhau

Các thuật ngữ SEO liền kề thường chia sẻ dữ liệu trong khi kiểm soát các quyết định khác nhau. So sánh bên dưới là ranh giới hoạt động cho các cuộc kiểm toán và tóm tắt nội dung.

Ranh giới sẽ hữu ích nhất khi nó thay đổi hành động tiếp theo. Nếu hai nhãn dẫn đến cùng một chứng cứ và khắc phục, sự phân biệt có thể là học thuật cho nhiệm vụ đó. Nếu chúng yêu cầu những người sở hữu, công cụ hoặc xác thực khác nhau, hãy đặt tên cho các giai đoạn một cách rõ ràng. Từ vựng rõ ràng làm giảm công việc trùng lặp và ngăn đội ngũ ăn mừng một chỉ số thuộc về một phần khác của hệ thống.

Đo lường và Đánh giá

Đo lường trạng thái gần nhất với quyết định trước. Bằng chứng kỹ thuật có thể bao gồm hành vi phản hồi, chỉ thị, các phần tử hiện được hiển thị, đường dẫn liên kết nội bộ, hoặc cụm URL. Bằng chứng tìm kiếm có thể bao gồm lượt hiển thị, loại kết quả, các trang đã chọn, đoạn trích, và nhóm truy vấn. Bằng chứng kinh doanh có thể bao gồm lượt truy cập đủ điều kiện, các nhiệm vụ hoàn thành, đăng ký, khách hàng tiềm năng, hoặc doanh thu. Một bảng điều khiển hữu ích giữ những lớp này tách biệt để việc di chuyển trong một không bị báo cáo sai như một thành công trong cái khác.

Sử dụng các mẫu đại diện cho việc giám sát thường xuyên và các danh mục đầy đủ cho các cuộc di chuyển, ra mắt mẫu, hoặc các sự kiện có độ phủ rộng. Phân đoạn kết quả theo loại trang, địa phương, thiết bị, và ý định khi những chiều này thay đổi hành vi dự kiến. Các số trung bình có thể che giấu một mẫu bị hỏng bên trong tổng thể một trang web khỏe mạnh.

Chu kỳ đánh giá nên tuân theo rủi ro thay đổi. Kiểm tra lại sau khi định tuyến, hiển thị, siêu dữ liệu, mô hình nội dung, hoặc các bản phát hành điều hướng. Xem xét những giả định đối mặt với tìm kiếm khi sự kết hợp kết quả thay đổi hoặc một cụm truy vấn bắt đầu chọn một loại trang khác. Mục tiêu là một vòng phản hồi ngắn giữa bằng chứng và quyền sở hữu, không phải là một dòng liên tục các cảnh báo mà không có quyết định kèm theo.

Kết luận

Đánh dấu schema làm rõ ràng các sự thật của trang cho máy móc. Chọn loại thực thể chính xác, tạo các trường từ cùng một nguồn như trang, xác thực cả cú pháp và quy tắc tính năng, và kiểm tra kết quả đã được hiển thị. Đối xử với vẻ đẹp phong phú như là những kết quả có thể xảy ra, không phải là phần thưởng đã được hứa hẹn.

Đối với việc triển khai, Tài liệu của Trình duyệt Scraping không rác giải thích bề mặt sản phẩm được hỗ trợ, trong khi đó Tổng quan về sản phẩm Trình duyệt Scraping mô tả nơi nó phù hợp trong quy trình làm việc dữ liệu web. Giữ những sự thật về sản phẩm đó tách biệt khỏi phán đoán SEO: việc thu thập có thể cho thấy cái gì tồn tại, nhưng một người đánh giá vẫn quyết định ý nghĩa của bằng chứng.