Вредоносное ПО (malware) - это назойливые или опасные программы,...
Если страницы на вашем сайте размечены специальным образом, в Google Поиске могут отображаться их расширенные описания и другая полезная информация. Например, расширенное описание для сайта ресторана может содержать сводный отзыв и информацию о ценах. Данные на странице структурируются с помощью глоссария schema.org или в таких форматах, как микроданные, RDF, микроформаты и т. д. Кроме того, в Search Console для этой цели предусмотрен инструмент Маркер .
В Search Console на странице "Структурированные данные" можно просмотреть соответствующую информацию о вашем сайте, собранную роботом Googlebot. Также здесь будут сведения обо всех ошибках в разметке, которые мешают показу расширенных описаний или другой полезной информации в результатах поиска.
На странице Структурированные данные перечислены все типы структурированных данных на вашем сайте, а также информация о наличии в них ошибок.
Указываются только объекты верхнего уровня, обнаруженные на страницах. Например, если ваша страница содержит объект schema.org/Event , в который вложены данные schema.org/Place , учитываться будет только свойство Event .
Если в списке отсутствуют структурированные данные, которые вы добавили на страницу с помощью микроформатов, микроданных или RDFa, воспользуйтесь этим инструментом . Он позволяет проверить, может ли Google получить доступ к информации на странице и распознать разметку.
Диагностика и устранение ошибок в разметке 1. Выясните, в каких типах структурированных данных есть ошибкиСтатистика по каждому из типов данных приведена в таблице под графиком. Для наглядности все типы отсортированы по количеству ошибок. Обратите внимание, что слово "элемент" в этой таблице означает один HTML-тег в исходном коде страницы. Поэтому если на сайте, к примеру, есть тип данных "Фильмы" с ошибками в 3000 элементов и тип "Места" с ошибками в 42 элементах, то начните работу по устранению ошибок с фильмов.
2. Определите тип ошибокНажмите на тип структурированных данных в таблице, чтобы увидеть подробный список всех проблемных элементов, которые к нему относятся. Появится список длиной до 10 000 URL, в котором для каждой страницы будет указано количество ошибок и их тип. Нажмите на URL, чтобы увидеть обнаруженные фрагменты разметки, например типы элементов и свойства.
Существует два типа ошибок в структурированных данных:
- Отсутствующие поля
Например, в расширенном описании веб-страницы мероприятия указаны место и исполнитель, но не указана дата проведения. - Отсутствует минимальная или максимальная оценка
Например, товар оценен по пятибалльной шкале, но свойства bestRating (5) или worstRating (1) не размечены.
Начните расследование с примеров, указанных в разделе "Структурированные данные". Меры по исправлению целиком зависят от того, как вы внедряли разметку на сайте. Например, если вы делали это с помощью системы управления контентом (CMS), скорее всего, придется откорректировать ее настройки.
Наименование параметра | Значение |
Тема статьи: | Структурированные типы данных |
Рубрика (тематическая категория) | Программирование |
Данные структурированного типа состоят из данных других типов. Переменные этих типов могут в каждый момент времени иметь только одно значение. К данным структурированного типа относятся:
o Строки;
o Массивы;
o Множества;
o Записи;
o Файлы;
o Классы.
Строки (строковые типы) : представлены тремя физическими и одним общим типами.
Данные типа ShortString представляют из себястроку, которая фактически является массивом из 256 элементов – array . Нулевой байт этого массива указывает длину строки. Строка - ϶ᴛᴏ последовательность символов кодовой таблицы.
Данные типов AnsiString и Wide String представляют из себядинамичсекие массивы, максимальная длина которых фактически ограничена размером основной памяти компьютера. Данные типа AnsiString м кодируются в коде ANSI , а типа Wide String – в коде Unicode .
Общим является тип String , который может соответствовать типу ShortString илиAnsiString , что определяется директивой компилятора $H .
Так как строки фактически являются массивами, то для обращения к отдельному символу строки можно указать название строковой переменной и номер (позицию) этого символа в квадратных скобках.
Формат описания строкового типа:
Type = string [ max длина строки];
Иначе: var : string [ max длина строки];
В случае если значение максимально допустимой длины строки не указано, по умолчанию длина 255 символов. При использовании в выражениях строка состоит в апострофы. Строковые данные можно использовать в качестве констант. Недопустимо использование строковых переменных в качестве селектора в операторе Case .
Пример: const Adres = ’ul. Korolenco, 5’;
type Stroka = string;
var Str: Stroka; St1: string; St2, St3: string;
Массивы : массив - ϶ᴛᴏ упорядоченная индексированная совокупность однотипных элементов, имеющих общее имя. Элементами массивов бывают данные любого типа, включая структурные. Каждый элемент массива однозначно определяется именем массива и индексом (номером этого элемента в массиве) или индексами, в случае если массив многомерный. Для обращения к отдельному элементу массива указывают имя этого массива и номер (номера) элемента͵ заключенный в квадратные скобки, к примеру, arr1 или arr2.
Количество индексных позиций определяет размерность массив (одномерный, двумерный и т.д.), при этом размерность массива не ограничивается. В математике аналогом одномерного массива является вектор, а двумерного массива – матрица. Индексы элементов массива должны принадлежать порядковому типу.
Различают массивы статические и динамические . Статический массив представляет собой массив, границы индексов и, соответственно, размеры которого задаются при объявлении, ᴛ.ᴇ. они известны до компиляции программы. Формат описания типа статического массива:
Type = Аггау [] of ;
Иначе: var : Аггау [] of ;
Пример.
Размещено на реф.рф
type Matrix = a ггау of integer;
Znak = array of char;
Day =(Mon, Tue, Wed, Thu, Fri, Sat, Sun);
var m1, m2: Matrix; a: Znak;
Week: array of Day; r: array of real;
Динамический массив представляет собой массив, для которого при объявлении указывается только тип его элементов, а размер массива определяете при выполнении программы. Формат описания типа динамического массива:
Type = Аггау of ;
Задание размера динамического массива во время выполнения программы производится процедурой SetLength (var S; NewLength:integer ), которая для динамического массива S устанавливает новый размер, равный NewLength . Выполнять операции с динамическим массивом и его элементами можно только после задания размеров этого массива.
После задания размера динамического массива для определения его длины, минимального и максимального номеров элементов используются функции Length(), Low() и High() соответственно. Нумерация элементов динамического массива начинается с нуля, в связи с этим функция Low() для него всегда возвращает значение ноль.
Пример.
Размещено на реф.рф
Var n: integer;
m: array of real;
SetLength(m, 100);
for n:=0 to 99 do m[n]:=n;
SetLength (m , 200);
После описания динамического массива, состоящего из вещественных чисел, определяется размер этого массива, равный 100 элементам. Каждому элементу присваивается значение, равное его номеру в массиве. Так как нумерация элементов массива начинается с нуля, то номер последнего из них равен не 100, а 99. После цикла размер массива увеличивается до двухсот.
Для описания типа многомерного динамического массива (к примеру, двумерного) используется конструкция:
Type = Аггау of Аггау of ;
Действия над массивом обычно выполняются поэлементно, в т.ч. операции ввода и вывода. Поэлементная обработка массивов производится, как правило, с использованием циклов. Массив в целом (как единый объект) может участвовать только в операциях отношения и в операторе присваивания, при этом массивы должны быть полностью идентичными по структуре, то есть иметь индексы одинаковых типов и элементы одинаковых типов.
Множества: множество представляет собой совокупность элементов, выбранных из предопределенного набора значений. Все элементы множества имеют порядковый тип; количество элементов множества не может превышать 256. Формат, описания множественного типа:
Type = Set of ;
Переменная множественного типа может содержать от нуля до максимального числа элементов своего множества. Значения множественного типа заключаются в квадратные скобки. Пустое множество обозначается . Операции, допустимые над множествами, приведены в таблице.
Вместе с тем, имеется операция in (проверка членства), которая определяет принадлежность выражения порядкового типа (первого операнда) множеству (второму операнду). Результат операции будет типа boolean и иметь значение True в случае соблюдения принадлежности значения множеству.
Записи : записи объединяют фиксированное число элементов данных других типов. Отдельные элементы записи имеют имена и называютсяполями . Имя поля должно быть уникальным в пределах записи. Различают фиксированные и вариантные записи . Фиксированная запись состоит из конечного числа полей, ее объявление имеет следующий формат:
Type = record ;
: ;
: ;
Вариантная запись , так же как и фиксированная, имеет конечное число полей, однако предоставляет возможность по-разному интерпретировать области памяти, занимаемые полями. Все варианты записи располагаются в одном месте памяти и позволяют обращаться к ним по различным именам. Отметим, что термин ʼʼвариантная записьʼʼ не имеет ничего общего с термином ʼʼвариантный типʼʼ (variant ). Формат объявления вариантной записи:
Type = record ;
Case : of ;
: ()
: ();
Для обращения к конкретному полю крайне важно указывать имя записи и имя поля, разделенные точкой. Τᴀᴋᴎᴍ ᴏϬᴩᴀᴈᴏᴍ, имя поля является составным. С полем можно выполнять те же операции, что и с переменной этого типа.
Пример.
Размещено на реф.рф
var Man: record;
Man.Name:=’Ivanov M.A.’;
Man .Salary:=5000;
Переменная Man - фиксированная запись, которая содержит поля имени (Name), оклада (Salary) и примечания (Note), причем каждое поле имеет свой тип.
Файлы : Файл представляет собой имеющую имя последовательность однотипных элементов, размещенных на внешнем устройстве, чаще всего, на диске. Файл имеет много общего с одномерным динамическим массивом, но размещается не в оперативной, а во внешней памяти, и не требует предварительного указания размера.
Для выполнения операций с конкретным файлом, размещенным на диске, в программе обычно используется так называемая файловая переменная (логический файл). Файловая переменная после ее описания связывается с некоторым файлом, благодаря чему операции, выполняемые над ней, приводят к соответствующим изменениям в данном файле. После завершения всех операций связь между файловой переменной и файлом разрывается. Теперь файловую переменную можно связать с другим файлом этого же типа.
Учитывая зависимость оттипа элементов различают текстовые, типизированные и нетипизированные файлы . Текстовый файл содержит строки символов переменной длины, типизированный файл составляют элементы указанного типа (кроме файлового), внетипизированном файле находятся элементы, тип которых не указан. Описание файловой переменной, предназначенной для работы с файлом, должно соответствовать типу элементов файла.
Пример.
Размещено на реф.рф
var f1: TextFile;
f2: File of integer;
f3: File of real;
здесь переменная f1 предназначена для работы с текстовыми файлами, переменные f2 и f3 – с типизированными файлами, содержащими целые и вещественные числа, соответственно, а переменная f4 – с нетипизированными файлами.
Структурированные типы данных - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Структурированные типы данных" 2017, 2018.
Если Google распознает контент на вашем сайте как структурированные данные, то сможет отобразить больше полезной информации о нём. Например, если ваша страница посвящена описаниям товаров или мероприятий, рецептам, отзывам и другим подобным материалам, наши алгоритмы могут улучшить результаты поиска с помощью расширенных описаний веб-страниц . Сведения о вашем сайте также могут отображаться в сети знаний или в подсказках Google Now , привлекая потенциальных клиентов.Сегодня мы представляем вам две новинки. Первая – это семь типов структурированных данных в Маркере, которые ранее не поддерживались, а вторая – инструмент под названием «Мастер разметки структурированных данных».
Маркер поддерживает сайты о товарах и компаниях, а также обзоры и многое другоеМаркер был запущен в декабре 2012 года и вышел на российский рынок в ферале 2013 . Это простой инструмент для передачи в Google шаблона структурированных данных, посвященных мероприятиям . Маркер удобен, поскольку не требует изменять код HTML на сайте. Теперь он позволяет разметить и другой контент, посвященный товарам , местным компаниям , приложениям , фильмам , ресторанам и телепередачам .Чтобы начать работу с Маркером, перейдите в Инструменты для веб-мастеров , выберите свой сайт, нажмите на ссылку «Оптимизация» слева, а затем запустите Маркер. Вам будет необходимо ввести URL одной из типичных страниц на вашем сайте (например, с описанием товара или мероприятия) и разметить данные с помощью мыши.
Разметка одной страницы занимает примерно 5 минут, а создание шаблона для множества одинаковых страниц – около 15 минут. Когда все будет готово, вы сможете проверить, распознает ли наша система ваши структурированные данные. Если ошибок не обнаружится, результаты можно будет отправить в Google. Через некоторое время мы повторно просканируем ваш сайт и начнем показывать пользователям дополнительные сведения (например, цены, отзывы и рейтинги) прямо в результатах поиска.
Новинка: Мастер разметки структурированных данных Маркер позволяет быстро передать в Google структурированные данные с вашего сайта, не меняя HTML. Однако лучше все-таки добавлять разметку прямо в код страниц, чтобы её могли распознавать любые поисковые системы. Мастер разметки структурированных данных создан с целью упростить эту задачу для владельцев сайтов.Как и в случае с Маркером, сначала вам необходимо предоставить образец веб-страницы (URL или исходный код HTML) и разметить его с помощью мыши. Когда вы закончите, Мастер сгенерирует код HTML с микроданными. Его можно загрузить и использовать как образец при внедрении структурированных данных на веб-сайт.
Информатика 2017
Учитель: Махно К.В.
Тема урока: «Файлы и их обработка. Структурированные данные»
Цель: познакомить учащихся с понятием массива, рассмотреть приемы работы с данными типами массивов.
Задачи урока:
Воспитательная – развитие познавательного интереса, логического мышления.
Учебная – познакомить с понятием массива, изучить и закрепить основные навыки работы с массивами.
Развивающая – развитие логического мышления, памяти, внимательности, расширение кругозора.
Тип урока : урок – изучение нового материала.
Вид : урок – лекция.
Технология : проблемно – исследовательская.
Оборудование : плакаты с изображением синтаксиса массивов на всех трех используемых языках программирования, интерактивная доска, проектор.
План урока
Организационный момент.
Изучение новой темы.
Этап обобщения, систематизация знаний и закрепление изученного.
Подведение итогов, домашнее задание.
Ход урока
Сегодня на уроке мы должны представить целостную картину о типах данных языка Паскаль. Приготовьтесь к внимательному восприятию информации. По ходу лекции будет демонстрироваться презентация, в которой отображены важные моменты темы. Их необходимо записать себе в тетрадь.
Функционирование любой программы связано с обработкой данных. Данные, предназначенные для обработки, называются исходными и задаются обычно в начале программы. Программа по ходу выполнения может запрашивать недостающие исходные данные.
В процессе выполнения программы исходные данные преобразуются в результаты.
Каждый элемент данных, используемый в программе, является константой или переменной.
Структурированные типы данных определяют упорядоченную совокупность скалярных переменных и характеризуются типом своих компонентов.
Структурированные типы данных в отличие от простых задают множества сложных значений с одним общим именем. Можно сказать, что структурные типы определяют некоторый способ образования новых типов из уже имеющихся.
Существует несколько методов структурирования. По способу организации и типу компонентов в сложных типах данных выделяют следующие разновидности: регулярный тип (массивы); комбинированный тип (записи); файловый тип (файлы); множественный тип (множества); строковый тип (строки); в языке Турбо Паскаль версии 6.0 и старше введен объектный тип (объекты).
В отличие от простых типов данных, данные структурированного типа характеризуются множественностью образующих этот тип элементов, т.е. переменная или константа структурированного типа всегда имеет несколько компонентов. Каждый компонент в свою очередь может принадлежать структурированному типу, т.е. возможна вложенность типов.
Все структурированные типы данных требуют отдельного рассмотрения и будут подробно изучены нами в дальнейшем, а сегодня мы только их определим.
Строки. Строка (string) – это последовательность символов кодовой таблицы персонального компьютера. Количество символов в строке может изменяться от 0 до 255.
Массивы. Простые типы определяют различные множества неразделимых значений. В отличие от них структурированные типы задают множества сложных значений, каждое из которых образует совокупность нескольких значений другого типа. В структурных типах выделяют регулярный тип (массивы - array). Название регулярный тип (или ряды) массивы получили за то, что в них объединены однотипные элементы, упорядоченные (урегулированные) по индексам, определяющим положение каждого элемента в массиве.
Множества. Множество (set) – это структурированный тип данных, представляющий собой набор взаимосвязанных по какому-либо признаку или группе признаков объектов, которые можно рассматривать как единое целое. Каждый объект в множестве называется элементом множества . Все элементы множества должны принадлежать одному из скалярных типов, кроме вещественного.
Записи. Для записи комбинации объектов разных типов в Паскале применяется комбинированный тип данных – запись (record). Например, товар на складе описывается следующими величинами: наименование, количество, цена, наличие сертификата качества и т.д. В этом примере наименование – величина типа string, количество – integer, цена – real, наличие сертификата – boolean.
Запись представляет собой наиболее общий и гибкий структурированный тип данных, так как она может быть образована из неоднотипных компонентов и в ней явным образом выражена связь между элементами данных, характеризующими реальный объект.
Файлы. Большие совокупности данных удобно иметь записанными во внешней памяти в виде последовательности сигналов. В Паскале для этих целей предусмотрены специальные объекты – файлы (file). Файлом называется совокупность данных, записанная во внешней памяти под определенным именем.
Рассмотри задачи на объявление переменных и констант скалярного типа.
Приступая к решению задач на объявление данных скалярного типа, следует помнить, что:
·каждая переменная программы должна быть объявлена;
·объявление переменных помещают в раздел, который начинается словом var; константы помещают в раздел, который начинается словом const; переменные пользовательских типов (перечисляемые и интервальные) объявляют по особой схеме;
В имени переменной можно использовать буквы латинского алфавита и цифры (первым символом должна быть буква);
·инструкция объявления констант выглядит так: ИмяКонстанты = значение константы;
Пример :
min=1; {минимальное значение}
max=54; {максимальное значение}
//инструкция объявления переменных выглядит так: имя ИмяПеременной: тип;
k1: integer; {количество тетрадей}
k2: byte; {количество карандашей}
c1: real; {цена одной тетради}
//инструкция объявления переменных интервального типа помещается в двух разделах type, var и выглядит так:
days=1..31 ; {дни месяца}
rabotday: days; {рабочие дни}
vihodday: days; {выходные дни}
//инструкция объявления переменных перечисляемого типа помещается в двух разделах type, var и выглядит так:
days=(monday, muesday, wednesday, thursday, friday, saturday, sunday) ; {дни }
day: days; {днинедели}
season: (may, april, juin); {дниотпуска}
Домашнее задание:
Подготовить сообщение о любой прикладной программе.
26.05.2017 Время прочтения: 30 минут
Одно из самых сокровенных желаний владельцев сайтов и SEO-специалистов - это выделить свой сайт в результате поиска, чтобы он отличался от конкурентов, и пользователи чаще переходили на него. Самый действенный метод достижения этой цели – работа со структурированными данными. В этой статье мы постараемся разобраться, что же такое структурированные данные и как их можно внедрить на свой сайт.
С чего все началось?Единая схема форматов семантической разметки сайтов, которую мы сейчас все знаем и применяем, появилась в 2011 году при поддержке таких гигантов, как «Google», «Yahoo!» и «Microsoft» (позже присоединился четвертый игрок – «Яндекс»). До этого разметка данных существовала в разных форматах и не было единой структуры. К примеру, у «Yahoo!» был сервис под названием «SearchMonkey», который уже в 2008 г. позволял размечать данные на странице и формировать уникальные сниппеты в поисковой выдаче своего поисковика.
Перед корпорациями стояла глобальная цель – разработать общий формат структурированных данных, которые бы улучшали отображение сайтов в поисковых машинах и повышали качество поиска. Поставленных задач инициаторы добились, в результате чего на свет появился словарь schema.org, который объединяет в себе огромное количество правил для микроразметки данных на сайте.
Что такое структурированные данные?Структурированные данные – это информация, которая представлена в единой и корректной форме с соблюдением определенного комплекса правил.
Расписывать принципы работы с каждым словарем мы не будем, разберем подробнее лишь три из них: Json-ld, Opne Graph и schema.org.
Начнем с популярного словаря по микроразметке schema.org. Результат коллаборации Google, Yahoo!, Microsoft и Яндекса активно развивается и регулярно обновляется и по сей день. На момент создания статьи в словаре имеются описания для 589 типов документов, 860 свойств объектов и 114 специфичных значений. Полный список всех свойств перечислен в виде разветвленной иерархии на этой странице.
Основной высший тип сущности в словаре schema.org - Thing , который, в свою очередь, делится на несколько других подтипов. Некоторые из них:
- CreativeWork – общий набор правил для описания творческой деятельности: статьи, книги, фильмы, фотографии, программное обеспечение, и т.д.;
- Event – набор правил для событий, которые произошли или произойдут в определенный период времени: встречи, концерты, выставки и т.д.;
- Intangible - сервисный класс, который включает в себя несколько нематериальных вещей, таких как размеры, рейтинги, описания рабочих вакансий, услуг и т.д.;
- Organization – набор правил для разметки организаций, полный список разных видов бизнеса перечислен на странице localBusiness . Также можно посмотреть этот список в справке Яндекса https://yandex.ru/support/webmaster/supported-schemas/address-organization.html ;
- Person – сущность используется для описания живых, умерших, вымышленных личностей или персонажей;
- Place – набор правил для чего-то, что имеет фиксированное физическое положение (здание, парк, памятник и т.д.);
- Product – это все, что создается для продажи. Например, пара обуви, билет или автомобиль.
Каждый подтип включает в себя большое количество тегов для описания, поэтому практически любой вид бизнеса найдет для себя необходимый вид разметки.
У большинства тегов в словаре есть варианты применения в виде примерного куска HTML-кода или JSON-LD скрипта. Ниже мы рассмотрим примеры разметок страницы со статьей (article), товаром (product) и организацией (organization).
Шаблон микроразметки статьи с помощью schema.orgЧаще всего размечаются такие микроданные как URL, datePublished, dateModified, headline, image, author, publisher и др. Рассмотрим на конкретном примере:
Примеры микроразметки статьи с помощью schema.org ИМЯ ФАМИЛИЯ "ШИРИНА ЛОГО В ПИКСЕЛЯХ" height= "ВЫСОТА ЛОГО В ПИКСЕЛЯХ" src= "ССЫЛКА НА ИЗОБРАЖЕНИЕ ЛОГОТИПА" alt= /> НАЗВАНИЕ СТАТЬИ ОПИСАНИЕ СТАТЬИ ИМЯ АВТОРА ЗАГОЛОВОК H1 "ШИРИНА ПРЕВЬЮ В ПИКСЕЛЯХ" height= "ВЫСОТА ПРЕВЬЮ В ПИКСЕЛЯХ" src= "ССЫЛКА НА ИЗОБРАЖЕНИЕ ПРЕВЬЮ" alt= "АЛЬТЕРНАТИВНОЕ ОПИСАНИЕ ПРЕВЬЮ" /> ОСНОВНОЙ ТЕКСТ СТАТЬИ ДОЛЖЕН БЫТЬ ЗДЕСЬ
Подобной схемы придерживаются большинство размеченных статей. Стоит обратить внимание, что в данном примере часть тегов указываются в разделе (мета-описание и ссылка на автора в g+), а остальная часть прописывается в теле HTML-документа. Некоторые теги использовать не обязательно, к примеру, статья отлично будет себя чувствовать и без разметки тегами articleBody или publisher , но тогда вряд ли пройдет проверку на валидность в инструментах Яндекса или Google .
Изображение 3. Пример страницы в выдаче с микроразметкой статьи в Google. Рядом со статьей отображается дата публикации.
Изображение 4. Пример страницы в выдаче по тому же запросу, что и на изображении 3, только в Яндексе. Дата отображается справа, сверху указывается дата публикации или создания, а ниже дата изменения.
Шаблон микроразметки товарной карточки с помощью schema.orgСледующий вид микроразметки, который мы рассмотрим, будет product или, другими словами, семантическая разметка товарной карточки.
СОДЕРЖАНИЕ H1 "ССЫЛКА НА ИЗОБРАЖЕНИЕ" title= "СОДЕРЖАНИЕ H1" > СТОИМОСТЬ В РУБЛЯХ УКАЗЫВАЕМ ДОСТУПНОСТЬ ТОВАРА ОПИСАНИЕ ТОВАРА
Уделяйте особое внимание формату цен, так как большинство ошибок в микроразметке товарных карточек кроется именно там. Текстом мы можем писать любую стоимость в любом формате, а непосредственно в самом теге price цену указываем строго в денежном формате, иначе поисковики проигнорируют эту строку.
Изображение 5. Пример из выдачи Google с указанием цены в формате «ОТ» и «ДО».
Шаблон микроразметки организации с помощью schema.orgПоследний шаблон, который мы рассмотрим, – это разметка организации (organization). Обычно эту разметку применяют для структурирования информации на странице контактов.
НАЗВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИИ УЛИЦА , ГОРОД , ОБЛАСТЬ . "ССЫЛКА НА ЛОГОТИП" /> Телефон: НОМЕР ТЕЛЕФОНА
У schema.org весьма объемный словарь. Из-за этого во время работы с ним могут возникать трудности, но далеко не все теги в разметке обязательны и от большинства можно отказаться. В приведенных примерах я указал самые основные теги, которые могут использоваться во время работы с разметкой schema.org, однако их может быть намного больше.
У Google есть специальный инструмент для разметки страниц по словарю schema.org. С его помощью создавать разметку страниц намного проще.
Изображение 6. Пример из Яндекса. Дополнительная информация об организации отображается под описанием страницы и может быть внедрена как вручную, с помощью разметки, так и с помощью сервиса Яндекс.Справочник.
Плюсы и минусы микроразметки schema.org- Большой словарь, который постоянно обновляется;
- Поддерживается всеми популярными поисковыми системами;
- Код не скрыт скриптами и целиком находится в контенте страницы;
- Улучшает отображение сниппетов в поисковой выдаче;
- Можно найти разметку практически для каждого сайта;
- Существуют плагины для автоматизации формирования микроразметки;
- Активно развивается и дополняется.
- Большое количество схем микроразметки может отпугнуть неподготовленного пользователя;
- Нужны начальные знания верстки и изменения кода страниц;
- Усложняет HTML-код, что замедляет разработку сайта;
- Вся официальная справочная документация на английском языке;
- Не для всех свойств есть примеры использования на официальном сайте.
В работе с микроразметкой schema.org пригодятся такие сервисы, как:
- Инструмент для проверки структурированных данных от Google;
- Помощник по микроразметке страниц по словарю schema.org от Google. По итогу получаем HTML-код страницы с уже внедренной микроразметкой;
- Проверка семантической разметки от Яндекса;
- Официальный сайт разметки;
- Неофициальный перевод сайта schema.org на русский язык;
- «All In One Schema.org Rich Snippets », «Wprichsnippets.com », «Schema App Structured Data » - плагины для WordPress, которые формируют семантическую разметку schema.org автоматически;
- Notepad++ - или любой другой текстовый редактор.
Данный протокол разработал «Facebook» для улучшения отображения сниппетов ссылок с внешних сайтов в социальных сетях. Это, наверное, один из самых простых и небольших словарей микроразметки. Начать внедрение разметки можно с четырех основных свойств:
- og:title - заголовок страницы.
- og:type - тип объекта, например, «music.album»(альбом). В зависимости от типа поддерживаются и другие свойства. Все возможные характеристики тега type перечислены на официальном сайте .
- og:image - URL изображения.
- og:url - канонический URL объекта.
Все теги разметки «Open Graph» прописываются в контейнере .
Помимо основных свойств также можно указать дополнительные, которые улучшат отображение ссылок в социальных сетях:
- og:audio – URL на аудиофайл, если при открытии страницы воспроизводится музыка.
- og:determiner - слово, которое появляется перед названием этого объекта в предложении. Тип enum (a, an, the, "", auto). Если выбрано auto, потребитель данных должен выбирать между "a" или "an". По умолчанию - " " (пусто). Тег наиболее актуален для англоязычного сегмента в связи с использованием различных артиклей вида «a», «the», «an» и т.д.
- og:description – описание страницы, разрешенное количество символов от 160 до 295 знаков.
- og:locale – язык и страна. Формат отображения language_TERRITORY, по умолчанию стоит en_US. Для русскоязычного сегмента прописывается тег ru_RU.
- og:locale:alternate – альтернативный язык или страна.
- og:site_name – название сайта.
- og:video – URL видео.
Ниже представлен пример HTML-кода со всеми возможными свойствами, на практике часть из указанных тегов не указывается и хватает стандартных четырех свойств:
ЗАГОЛОВОК СТРАНИЦЫ ...
Последний вид разметки и структурирования данных, который мы рассмотрим, – JSON-LD. Расшифровывается это страшное название как «JavaScript Object Notation Linked Data». За разработку формата ответственен «Консорциум Всемирной Паутины» или, другими словами, «W3C». Данный формат выполняет все ту же функцию, что и schema.org, но немного другим способом: он структурирует данные помощью JavaScript, что в несколько раз облегчает работу.
Один из плюсов этого формата в том, что для описания данных используется словарь schema.org. Таким образом, с помощью скриптов JSON-LD мы можем описать любой вид сущностей и улучшить отображение своего сайта в поисковой выдаче, затратив на это минимальное количество времени. Причем сделать это можно без внедрения HTML-тегов в тело страницы, нужно лишь указать в контейнере , а затем расписать все необходимые условия разметки и закрыть скрипт .
Для наглядности сравним разметку schema.org и JSON-LD:
Кроссовки
Кроссовки { "@context" : "https://schema.org/" , "@type" : "Product" , "price" : "100.00" } Кроссовки
Шаблон разметки статьи с помощью JSON-LDПример разметки с помощью JSON-LD я взял на основе микроразметки статьи в schema.org из этого же материала выше. Использованы все те же свойства.
НЗАГОЛОВОК СТАТЬИ //Указывается тип скрипта, в нашем случае это ld+json { "@context" : "https://schema.org" ,//Прописывается библиотека, которой будет размечена страница "@type" : "Article" ,//Указывается тип сущности "mainEntityOfPage" : { //Прописывается ID статьи, обычно просто указывается ссылка на статью "@type" : "WebPage" , "@id" : "ССЫЛКА НА СТАТЬЮ" }, "url" : "ССЫЛКА НА СТАТЬЮ" ,//Прописывается каноничная ссылка на статью "datePublished" : "ДАТА ПУБЛИКАЦИИ" ,//Указывается дата публикации "dateModified" : "ДАТА ИЗМЕНЕНИЯ" , //Указывается дата изменения "headline" : "ЗАГОЛОВОК H1" , //Прописывается заголовок "image" : { "@type" : "ImageObject" , "url" : "ССЫЛКА НА ПРЕВЬЮ" , //Вставляется ссылка на изображение для превью статьи "height" : ВЫСОТА ПРЕВЬЮ В ПИКСЕЛЯХ , //Прописывается высота и ширина изображения в пикселях "width" : ШИРИНА ПРЕВЬЮ В ПИКСЕЛЯХ }, "articleBody" : "" , "author" : { "@type" : "Person" , "name" : "ИМЯ АВТОРА" ,//Указывается имя автора "url" : "ССЫЛКА НА ПРОФИЛЬ АВТОРА (G+, ПЕРСОНАЛЬНАЯ СТРАНИЦА НА САЙТЕ)" //Прописывается ссылка на профиль автора в Google Plus или на персональную страницу на сайте }, "publisher" : { "@type" : "Organization " , "name" : "НАЗВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИИ" ,//Указывается название организации "logo" : { "@type" : "ImageObject" , "url" : "ССЫЛКА НА ЛОГОТИП" ,//Указывается ссылка на логотип компании "height" : ВЫСОТА ЛОГОТИПА , //Прописывается высота и ширина логотипа "width" : ШИРИНА ЛОГОТИПА } } } ЗАГОЛОВОК СТАТЬИ
Возникает закономерный вопрос: что же лучше schema.org или JSON-LD? Тут нельзя дать однозначный ответ. Работать с микроразметкой в формате JSON-LD проще и приятнее, чем все с тем же словарем schema.org в HTML-формате, но и у него есть свои минусы. Например, поисковик Google советуют использовать эту технологию для разметки своих страниц. А вот с Яндекс ом есть проблемы: данный вид разметки пока не отображается в результатах поиска из-за скриптов, хотя страницы с разметкой JSON-LD и проходят проверку на валидность.
Поисковая система Яндекс не показывает в поисковой выдаче информацию, размеченную с помощью мета-языка JSON-LD.
Изображение 8. Письмо из техподдержки Яндекса по поводу планов насчет JSON-LD. За скриншот спасибо пользователю Oleh Holovkin .
В данном случае нужно правильно расставить приоритеты. Если нужны расширенные сниппеты в Яндексе и Google, то используем старую добрую разметку schema.org; если мы ориентируемся на Запад и наша основная поисковая система только Google, то разметку JSON-LD нужно брать и внедрять без промедлений.
Плюсы и минусы микроразметки JSON-LD- Формат несколько проще по сравнению с schema.org;
- Рекомендуется Google;
- Для движка WordPress есть качественные плагины для работы;
- Благодаря JavaScript разметка «невидима» для рядового пользователя в отличие от HTML;
- Скрипт помещается только в контейнер без внедрения дополнительных строчек кода в тело сайта;
- Проходит валидацию в официальных инструментах проверки Яндекса и Google.
Те способы разметки, что перечислены выше, относятся к непосредственному вмешательству в исходный код страницы, однако есть и другие методы структурирования данных. Это Data Highlighter (Маркер) от Google и «Товары и цены» от Яндекса. С помощью этих инструментов можно напрямую из панели веб-мастеров расширить сниппеты страниц в поисковой выдаче.
Изображение 9. «Маркер» в Search Console и сервис «Товары и цены» от Яндекса.
Маркер GoogleДля того, чтобы начать разметку, нужно:
- Мероприятия
- Местные организации
- Обзоры книг
- Приложения
- Продукты
- Рестораны
- Статьи
- Телесериалы
- Фильмы
Изображение 10. Панель выбора типа информации для разметки в Search Console.
Изображение 12. Кнопка для удаления неверно определённой страницы для разметки в Search Console.
Изображение 13. Пример списка уже размеченных страниц с помощью Маркера Google.
На этом разметка с помощью Маркера Google заканчивается. В данном случае абсолютно не нужно знать HTML или JavaScript, достаточно вручную разметить каждую страницу, и Google сам обработает данные и внесет корректировки в поисковые сниппеты. Но и у Маркера есть свои плюсы и минусы.
Плюсы и минусы микроразметки с помощью Маркера от Google- Разметка без вмешательства в исходный код страниц;
- Инструмент находится непосредственно в Google Search Console;
- Страницы размечаются полуавтоматически;
- Можно группировать страницы по типам;
- Разметка будет отображаться только в поисковой выдаче Google;
- Инструмент не всегда корректно размечает информацию;
- При разметке крупного сайта много ручной работы.
Сам по себе этот инструмент не совсем относится к привычному понимаю микроразметки страниц, так как обычно в Яндексе он применяется для загрузки информации о товаре в Яндекс.Маркет в YML-формате. Как ни странно, Яша смог найти применение данному виду информации о товаре, и сейчас в органической выдаче часто встречаются сайты, размеченные с помощью этого сервиса. Главная особенность «Товаров и цен» – это отображение в поисковой выдаче Яндекса цены на товар/услугу справа от ссылки на сайт.
Изображение 14. Пример отображения цены услуги в выдаче Яндекса с подключенным сервисом «Товары и цены».
Применять сервис «Товары и цены» могут не только интернет-магазины, но и организации, которые предоставляют услуги. В данном случае придется создавать YML-документ вручную.
Итак, для того, чтобы подключить сервис «Товары и цены» в Яндексе, нужно:
Изображение 15. Яндекс предлагает ознакомиться с форматом YML и руководством по подключению.
Плюсы и минусы инструмента «Товары и цены» Яндекса
- Сильно отличает сайт от других конкурентов в поиске, увеличивает CTR;
- Пользователь до перехода на сайт получает информацию о стоимости услуги/товара;
- Помимо цены в YML-документе указываются другие параметры, которые также учитываются при формировании сниппета;
- В большинстве популярных движков сайтов генерация файла происходит в автоматическом или полуавтоматическом режиме.
- Результаты с ценами будут видны только в выдаче Яндекса;
- Выгрузка YML-документа предусмотрена не во всех CMS;
- При частой смене цен на сайте требуется регулярная генерация документа;
- Трудозатратно, если нужно разметить большое количество страниц вручную.
В отличие от Маркера Google для работы с YML-файлом потребуется следующие инструменты для работы:
- Список движков сайтов с возможностью выгрузки YML-документов;
- Генератор YML-документа для формирования файла вручную;
Внедрение разметки структурированных данных – это важный шаг, который впоследствии может повысить CTR сайта в поиске и улучшить отображение контента в поисковой выдаче. Существует несколько способов разметить свой сайт, но на сегодняшний момент самым проверенным считается внедрение разметки schema.org, так как остальные методы имеют либо ограниченный функционал, либо размечаются в пределах одной поисковой системы.
У каждого способа разметки данных есть свои достоинства и недостатки, перед началом внедрения следует трезво оценить свои возможности и выбрать наилучший вариант. Отдельные методы разметки можно комбинировать друг с другом, к примеру, Open Graph с schema.org и «Товарами и ценами» от Яндекса. И помните: наличие микроразметки на сайте не гарантирует изменение поискового сниппета в выдаче, в первую очередь это облегчает сканирование сайта поисковиками.
Статью подготовил: Абдуллин Константин, Технолог SEO-эксперт компании сайт