Понятие структурированных данных. Определение и назначение базы данных. Мастер разметки структурированных данных. Как начать работать с структурированными данными Google

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 ошибки

Статистика 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 ошибок

Нажмите 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.

3. Исправьте разметку на сайте

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.

Экзамен Информатика

Информация как ресурс. Способы хранения и обработки информации.

Информация от лат. «Information» означает разъяснение, осведомление, изложение.

В широком смысле информация – это общенаучное понятие, включающее в себя обмен сведениями между людьми, обмен сигналами между живой и неживой природой, людьми и устройствами.
Информация – это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, кот-е уменьшают имеющуюся о них степень неопределенности, неполноты знаний.

Информатика рассматривает информацию как концептуально связанные между собой сведения, данные, понятия, изменяющие наши представления о явлении или объекте окружающего мира.

Информационные ресурсы – это отдельные документы и отдельные массивы документов, документы и массивы документов в информационных системах (библиотеках, архивах, фондах, банках).
Чтобы информация могла использоваться, причем многократно, необходимо ее хранить.

Хранение информации – это способ распространения информации в пространстве и времени. Способ хранения информации зависит от ее носителя (книга - библиотека, картина - музей, фотография - альбом). ЭВМ предназначена для компактного хранения информации с возможностью быстрого доступа к ней.
Обработка информации – это преобразование информации из одного вида в другой.
Обработка информации – сам процесс перехода от исходных данных к результату и есть процесс обработки. Объект или субъект, осуществляющий обработку - исполнитель обработки.
1-ый тип обработки: обработка, связанная с получением новой информации, нового содержания знаний.
2-ой тип обработки: обработка, связанная с изменением формы, но не изменяющая содержания (например,
перевод текста с одного языка на другой).

Важный вид обработки - кодирование – преобразование информации в символьную форму,
удобную для ее хранения, передачи, обработки. Другой вид обработки информации – структурирование данных (внесение определенного порядка в хранилище информации, классификация, каталогизация данных).
Ещё один вид обработки информации – поиск в некотором хранилище информации нужных данных, удовлетворяющих определенным условиям поиска (запросу).

Понятие структурированных данных. Определение и назначение базы данных.

Создавая базу данных, пользователь стремится упорядочить информацию по различным признакам и быстро извлекать выборку с произвольным сочетанием признаком. Сделать это возможно, только если данные структурированы.

Структурирование - это введение соглашений о способах представления данных.

Структурированные данные - это упорядоченные данные.

Неструктурированные данные – это данные, записанные, например, в текстовом файле: Личное дело № 1 Сидоров Олег Иванович, дата рожд. 14.11.92, Личное дело № 2 Петрова Анна Викторовна, дата рожд. 15.03.91.

Чтобы автоматизировать поиск и систематизировать эти данные, необходимо выработать определенные соглашения о способах предоставления данных, т.е. дату рожд. нужно записывать одинаково для каждого студента, она должна иметь одинаковую длину и опред. место среди остальной информации. Эти же замечания справедливы и для остальных данных (№ личного дела, Ф., И., О.) После проведения несложной структуризации с информацией, она будет выглядеть так:

Пример структурированных данных: № Ф. И. О. Дата рожд.

1 Сидоров Олег Иванович 14.11.92

Элементы структурированных данных:

1) А – поле (столбец) – это элементарная неделимая единица организации информации

2) Б – запись (строка) – это совокупность логически связанных полей

3) В – таблица (файл) – это совокупность экземпляров записей одной структуры.

База данных – это организованная на машинном носителе совокупность взаимосвязанных структурированных данных, содержащая сведения о различных сущностях некоторой предметной области (объектах, процессах, событиях, явлениях).

В широком смысле слова база данных – это совокупность сведений о конкретных объектах реального мира в какой-либо предметной области.

Под предметной областью понимается часть реального мира, подлежащая изучению для организации управления, автоматизации, например, предприятии, ВУЗ и т.д.

Назначение базы данных:

1)Контроль за избыточностью данных. Как уже говорилось, традиционные файловые системы неэкономно расходуют внешнюю память, сохраняя одни и те же данные в нескольких файлах. При использовании базы данных, наоборот, предпринимается попытка исключить избыточность данных за счет интеграции файлов, чтобы избежать хранения нескольких копий одного и того же элемента информации.

2)Непротиворечивость данных. Устранение избыточности данных или контроль над ней позволяет сократить риск возникновения противоречивых состояний. Если элемент данных хранится в базе только в одном экземпляре, то для изменения его значения потребуется выполнить только одну операцию обновления, причем новое значение станет доступным сразу всем пользователям базы данных. А если этот элемент данных с ведома системы хранится в базе данных в нескольких экземплярах, то такая система сможет следить за тем, чтобы копии не противоречили друг другу.

3)Совместное использование данных. Файлы обычно принадлежат отдельным лицам или целым отделам, которые используют их в своей работе. В то же время база данных принадлежит всей организации в целом и может совместно использоваться всеми зарегистрированными пользователями. При такой организации работы большее количество пользователей может работать с большим объемом данных. Более того, при этом можно создавать новые приложения на основе уже существующей в базе данных информации и добавлять в нее только те данные, которые в настоящий момент еще не хранятся в ней, а не определять заново требования ко всем данным, необходимым новому приложению.

4)Поддержка целостности данных. Целостность базы данных означает корректность и непротиворечивость хранимых в ней данных. Целостность обычно описывается с помощью ограничений, т.е. правил поддержки непротиворечивости, которые не должны нарушаться в базе данных. Ограничения можно применять к элементам данных внутри одной записи или к связям между записями. Например, ограничение целостности может гласить, что зарплата сотрудника не должна превышать 40 000 рублей в год или же что в записи с данными о сотруднике номер отделения, в котором он работает, должен соответствовать реально существующему отделению компании.

5)Повышенная безопасность. Безопасность базы данных заключается в защите базы данных от несанкционированного доступа со стороны пользователей. Без привлечения соответствующих мер безопасности интегрированные данные становятся более уязвимыми, чем данные в файловой системе. Однако интеграция позволяет определить требуемую систему безопасности базы данных, а СУБД привести ее в действие. Система обеспечения безопасности может быть выражена в форме учетных имен и паролей для идентификации пользователей, которые зарегистрированы в этой базе данных. Доступ к данным со стороны зарегистрированного пользователя может быть ограничен только некоторыми операциями (извлечением, вставкой, обновлением и удалением).

Разметка и микроформаты становятся невероятно важными элементами локального ранжирования. Schema.org был создан в прошлом году именно для того, чтобы создать общий язык взаимодействия крупнейших поисковых систем — Google, Bing и Yahoo — который позволял бы идентифицировать тип контента, предоставляемого поисковой системе веб-сайтами. Мы лишь начинаем открывать для себя все возможности schema, однако факты таковы, что если вы не присоединитесь к нам сейчас, вы рискуете остаться в хвосте.

Начнем с основ: добавления schema-разметки к адресу вашего веб-сайта или блога. Если ваш бизнес завязан на конкретной гео-локации или сфере услуг, вам непременно следует указывать на сайте свой физический адрес.

Сделать так, чтобы поисковая система могла определить ваше точное местоположение, временами бывает достаточно нелегко. Но при использовании семантической разметки вы легко можете сообщить поисковику ваш топографический адрес, включая название улицы, а также широту и долготу.

Совмещение информации о собственном местоположении с номером контактного телефона при имеющихся в настоящий момент инструментах, с другой стороны, может потребовать нетривиальных талантов. Ниже мы подробно разберем, как осуществить разметку данных таким образом, чтобы быть уверенным как в точности и валидности, так и в последовательности предоставляемого кода.

Давайте начнем с почтового адреса. Воспользуйтесь Schema-Creator.org и сделайте несколько первых шагов. Здесь вы можете указать саму организацию, а также более конкретно задать сферу ее деятельности, если таковая найдется среди имеющихся в списке.

Можете удалить строку с описанием, чтобы сэкономить место. Убедитесь лишь, что вы не тронули название компании, URL и физический адрес. Можете также поколдовать со стилями, однако перед использованием протестируйте код на странице проверки структурированной разметки в Google .

Schema-Creator.org также добавляет в код построчную разбивку, из-за чего адрес начинает выглядеть «неестественно». Избавьтесь от тех фрагментов кода, что разделяют город, регион, почтовый индекс и страну. В примере выше вы можете видеть, насколько «странно» адрес будет выглядеть для читателя, если вы этого не сделаете.

После того как приложение создаст код для вашей компании, вы можете добавить его на свой сайт, вновь проверив оформление и точность введенной информации. Скорее всего, вы вставите адрес в футер или разместите в боковой панели, а может еще в разделе «о нас» и на странице для обратной связи. Не стесняйте себя, вы можете разместить код сколь угодное число раз.
Если же вы решите создать разметку, включающую ваш контактный телефон, вам придется воспользоваться другим инструментом, поскольку Schema-Creator.org не позволяет добавлять номер телефона в качестве данных об организации. Воспользуйтесь Microtdatagenerator.com .

Схема данных для локальных предприятий здесь включает строку с телефонным номером. Заполнив ячейки, вы сможете вставить код на свой сайт. Однако эта версия не включает строку информации о компании и ссылки, так что вы, вероятно, решите совместить фрагменты кода, полученного в обоих приложениях так, чтобы собрать нужную вам схему.

Не забывайте: Название компании и Телефон здесь являются фрагментами Local Business Schema, в то время как физический адрес магазина входит в Postal Address schema. По моему мнению, наиболее запутанным аспектом Schema является комбинирование различных схем. Их очень легко объединять, однако следует соблюдать осторожность и следить за правильностью интерпретации подобных комбинаций. Один пропукщенный и мы получем абсолютно нечитабельный фрагмент.

Но вы не должны ограничивать себя — добавьте к своей разметке информацию о широте и долготе. Она может пригодиться во множестве приложений, включая использующие показатели GPS или данные Google Maps.

Нам придется слегка потанцевать с бубном над уже имеющимся у нас кодом, однако результат того стоит! Когда закончим, у нас будет код, который вы сможете использовать на своём сайте, лишь заменив данные о компании на свои собственные.

Имеющийся у нас код выглядит примерно так, как в образце ниже. Скопируйте и вставьте фрагмент в Блокнот, там вы сможете легко его править — Word замусорит код и в конце с ним будет сложнее работать.

Mindy\’s Kitten Movie Store

123 Angry Cat Lane
Glenwood Springs ,
CO
81601

Phone: < span itemprop="telephone«>970-555-CATZ

Далее мы должны отправиться на Schema.org и найти синтаксис для широты и долготы. Эти данные являются частью другой схемы, которую можно найти в разделе «Thing > Intangible > StructuredValue > GeoCoordinates» на сайте schema.org.

Следует убедиться, что мы правильно вставляем эту информацию в наш код. Вы можете видеть это на примере схем «LocalBusiness» и «PostalAddress» структурированных по-разному и имеющих отличающиеся div-теги. Мы можем использовать то, чему уже научились ранее и добавить новый div для Latitude и Longitude — широты и долготы. После этого наш код будет выглядеть следующим образом

Mindy\’s Kitten Movie Store

123 Angry Cat Lane
Glenwood Springs ,
CO
81601

Phone: 970-555-CATZ

38.8977 N
77.0366 W

Здесь действует правило известное всем с начальной школы: красный цвет — это плохо!

Итак, теперь вы знаете, как создавать, редактировать, править и проверять разметку для адреса и местоположения вашей компании с помощью Schema.org. Если вы пользуетесь более удобным методом или у вас есть какие-нибудь вопросы — не стесняйтесь, оставляйте сообщения ниже. Я без ума от новых возможностей разметки и буду рада ответить на любые вопросы или помочь в решении проблем.

От редакции

Обратите внимание, господа, статья - 2012-го года. Сколько воды утекло с тех пор, сколько тенденций сменилось, сколько появилось новых инструментов и возможностей.

Вам нужен разработчик, который не только в курсе всех нововведений, но и умеет смотреть за горизонт?

Рекомендуем обратиться к участникам объективного и независимого рейтинга веб-студий !

Это перевод статьи Нейта Харриса для блога Ahrefs. Больше об авторе можно узнать из его страницы Facebook .

Информация полезна для вебмастеров и SEO-специалистов продвинутого уровня. Хотя и начинающие могут оценить важность структурированных данных в современном SEO.

Вы узнаете про

особенности применения Schema.org,
тонкости JSON-LD,

интересные фишки в Google Search Console (по старинке — Google Webmaster),

мифах структурированной разметки.

Поисковые системы дали ясно понять: крайне важную роль в поиске будущего будут иметь хорошие сниппеты.

Нам известно, что Google добавляет каждые пару месяцев новый блок в Google Search Gallery .

Google отлично понимает содержание контента на сайте. Когда же речь идет о нюансах в статьях и специфике каждой страницы – тут роботу поисковика уже нужна помощь. Именно поэтому структурированные данные помогут вам хорошо ранжироваться.

Структурированные данные – это общий термин, который относится к любым организованным данным определенного формата.

Это не SEO-термин. Реляционные базы данных - основополагающее ядро всех вычислений – полагаются на структурированные данные. SQL - структурированный язык запросов - управляет упорядоченными данными.

Когда создатель сайта хочет представить страницу как профиль пользователя, страницу события или список вакансий, в коде нужно поместить определенную маркировку.

Чем больше страниц на сайте, которые поисковый робот будет воспринимать как XML или JSON объекты, тем лучше ваш контент будет ранжироваться в выдаче.

Де-факто в интернете основным языком описания структурированных данных является schema.org. Например, для представления авиаперелета schema.org содержит правила для описания типа авиаборта, номера выхода на посадку, меню.

Проект был основан в сотрудничестве между Google, Microsoft, Yahoo и Яндекс. Он остается открытым исходным кодом и технически редактируется кем-либо. Однако, как и любой проект W3C, процесс внесения изменений не так прост. Если вам хочется добавить новый тип структурированных данных, смиритесь с техническими и бюрократическими проволочками. В итоге вы получите новый тип разметки, включенный в библиотеку Schema.org.

4 варианта структурирования данных

Микроразметка JSON-LD - один из новых форматов структурированных данных, - именно его регулярно рекомендует Google. Вместо того, чтобы расставлять теги для каждого html элемента, JSON-LD представляет собой большой блок информационного кода, который сообщает роботу Google: «Тип воздушного судна, время отправления, меню и т. п.».

JSON-LD также хорош тем, что на странице нет необходимости размещать какие-либо визуальные элементы контента, содержащие информацию.

RDFa+GoodRelation - это еще одно синтаксическое расширение HTML. RDFa отличается от JSON по сути. Вместо того, чтобы помещать структурированные данные в один блок, HTML-расширение разбросано по всему документу и структурирует ваши данные «на лету».

Данный синтаксис можно представить как еще один атрибут. Например, как class. Этот формат может быть полезен для маркировки динамических элементов (отзывы). В таких случаях он быстрее и удобнее, чем использование JSON.

Microdata - расширение языка в формате HTML5. Используется редко.

Microformat aka μF - микроформат, наиболее часто встречающийся в форме hAtom/hentry.

Маркировка данных Google Search Console

Для сайтов, на которых нет большого числа элементов для маркировки, Google предлагает полезный инструмент в GSC, позволяющий владельцам сайтов быстро применять структурированные данные. Однако приведем несколько причин не использовать Data Highlighter

Разметка ярлыка ваших данных будет нарушена, если что-либо изменится в форматировании ваших страниц.
Маркировка доступна только для поискового робота Google.

Как структурированные данные помогают SEO

Расширенные сниппеты (т. н. Rich Snippets ) - наиболее желанные для всех вебмастеров, как повышающие CTR. Например, вывод рейтинга товаров непосредственно в сниппете страницы для интернет-магазина.

Граф знания - блок о бренде или личности, например:

AMP, Google News и т. д. - для того, чтоб попасть в Google News или иметь пометку AMP, сайт должен иметь множество различных типов микроразметки, например события .

Индексация и ранжирование контента. Поисковики заявляют, что лучше понимают контекст и смысл содержимого страницы, если вы применяете микроразметку, даже если нет явно заметных результатов.
Другие поисковые системы. Каждая поисковая система обрабатывает структурированные данные по-разному. У Yandex есть поля, необходимые для успешной обработки, которых Google не требует. Результаты первой страницы Baidu в значительной степени зависят от структурированных данных.

Мифы факторов ранжирования Микроразметка не является фактором ранжирования.

В прошлом мы наблюдали некий трюк со стороны Google, учитывающий микроразметку. Google понимал в выдаче брендовые запросы. Например, если вы владелец пиццерии «Tim`s Pizzeria» в Бруклине и кто-то набирает запрос «tims pizzeria brooklyn», то ваш сайт появится на первом месте в выдаче, даже не имея ссылочного профиля.

Если Google еще не понял, что ваш сайт является аналогом «Tim`s Pizzeria», то микроразметка может в этом помочь, впрочем как и с графом знаний, который был описан выше.

Микроразметка - это не магия, и не добавляет качества сайту в глазах поисковых систем. Это нужно помнить, не забывая о её преимуществах.

Примеры применения структурированных данных

Использование JSON-LD является наипростейшим способом внедрения структурированных данных на сайт. Эта разметка сообщает, что ваш сайт «представляет собой набор связанных веб-страниц и других элементов, которые обычно размещаются на одном домене и доступны по определенным URL-адресам».

Вставьте данный код на ваш сайт так же, как, например, код GA, заменив yoursite.com вашим URL.

{ "@type": "WebSite", "url": "https:// ahrefs.com/" }

Запустите инструмент Google и кликните на «Run Test».

Вы должны увидеть примерно следующее:

Приведем пример для блога ahrefs, где можно включить следующий блок JSON-LD.

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "BlogPosting", "url": "https://ahrefs.com/blog/bla-bla-bla", "headline": "What is Structured Data? And Why Should You Implement It?", "alternativeHeadline": "Stuctured Data 101", "description": "Structured data is bla bla bla bla", "datePublished": "July 4, 2017", "datemodified": "July 5, 2017", "mainEntityOfPage": { "@type": "WebPage", "url": "https://ahrefs.com/blog/bla-bla-bla" }, "image": { "@type": "imageObject", "url": "http://example.com/images/image.png", "height": "600", "width": "800" }, "publisher": { "@type": "Organization", "name": "ahrefs", "logo": { "@type": "imageObject", "url": "http://example.com/images/logo.png" } }, "author": { "@type": "Person", "name": "Nate Harris" }, "editor": { "@type": "Person", "name": "Tim Soulo" }, "award": "The Best ahrefs Guest Post Ever Award, 2017", "genre": "Technical SEO", "accessMode": ["textual", "visual"], "accessModeSufficient": ["textual", "visual"], "discussionUrl": "https://ahrefs.com/blog/bla-bla-bla/#disqus_thread", "inLanguage": "English", "articleBody": "Search engines have made it clear: a vitally important part of the future of search is rich results. While controversial..." }

Многим понадобится внедрить микроразметку для интернет-магазина. Ниже приведен пример кода для сайтов eCommerce.

{ "@context": "http://schema.org", "@type": "Product", "url":"https://timspizzeria.com/goat-cheese-pizza", "aggregateRating": { "@type": "AggregateRating", "ratingValue": "3.5", "reviewCount": "2", "bestRating": "5", "worstRating": "1" }, "description": "Tim"s pizzeria"s most delicious cheesiest cheese pizza. Made with 100% goat cheese turned blue.", "name": "Tim"s Goat Cheese Pizza", "image":["https://timspizzeria.com/goat-cheese-pizza-hero.jpg","https://timspizzeria.com/goat-cheese- pizza-olives.jpg","https://timspizzeria.com/goat-cheese-pizza-pineapple.jpg"], "offers": { "@type": "Offer", "availability": "http://schema.org/InStock", "image":"https://timspizzeria.com/goat-cheese-pizza-hero.jpg", "price": "26.00", "priceCurrency": "USD", "sku":"1959014", "seller":{ "@type":"Organization", "name":"Tim"s Pizzeria"}, "availability": "http://schema.org/InStock"}, "review": [ { "@type": "Review", "author": "Nate", "datePublished": "2017-07-041", "reviewBody": "Dope lit funkytown! Delicious pizza.", "name": "n8 h", "reviewRating": { "@type": "Rating", "bestRating": "5", "ratingValue": "5", "worstRating": "1" } }, { "@type": "Review", "author": "Dmitry", "datePublished": "2016-05-22", "reviewBody": "This is the grossest thing I"ve witnessed, let alone tasted.", "name": "OMG this pizza is abhorrent", "reviewRating": { "@type": "Rating", "bestRating": "5", "ratingValue": "1", "worstRating": "1" } } ] } }

Стоит отметить, что Google понимает JSON-LD, даже если ее элементы рендерятся асинхронно, поэтому микроразметку можно легко внедрить через Google Tag Manager, AJAX и т. д.

Инструменты структурированных данных

Владельцам сайтов на WordPress можно порекомендовать плагин Schema для быстрой и легкой настройки микроразметки. Большинство плагинов микроразметки для WordPress имеют множество проблем и недоработок. Многие из этих плагинов передают в качестве элементов микроразметки лишние данные дизайн-темы WP-сайта, такие как: author, date Published, Featured Image и т. д.

Однако использование плагинов не позволит вам охватить все возможности Schema, которые поддерживает Google. Тонкая и качественная настройка микроразметки - это путь к успеху в выдаче Google. Давайте посмотрим на необычную настройку карточек товаров Sephora . Также интересная микроразметка применена на .

А вот пример экспериментальной разметки страницы события, которую автор статьи внедрял для одного из своих клиентов.

Данная микроразметка делает сайт клиента автора одним из немногих (например, suggestedMinAge используется всего лишь от 100 до 1000 доменами)

Еще одна проблема SEO-плагинов для микроразметки в том, что их использование часто приводит к дублям. Это может быть проблемой, например, для карточек товаров: Google может считать два элемента микроразметки одного товара как два разных товара.

С данной проблемой автор статьи работает в настоящее время на одном из сайтов: Shopify имеет внедренную микроразметку товаров Schema, которая дублирует внедренную автором микроразметку для расширенных сниппетов, содержащую секции aggregate ratings и review (отзывы и рейтинг).

Кто то может предложить https://www.schemaapp.com/ … Автор статьи не сталкивался и не станет рекомендовать «за» или «против». Однако вот, что стоит отметить:

Schema App это набор инструментов, позволяющий интернет маркетологам создавать и управлять микроразметкой Schema даже не имея глубоких знаний в языке Scherma.org и программировании.

Все это кажется слишком сложным

Для мгновенного результата базовые возможности микроразметки несомненно помогут SEO. Основные структурированные данные могут быть внедрены с помощью плагинов. Если Вы выбрали применение плагинов, то стоит быть готовыми к сложностям, описанным выше.

Все те, кто работает с крупными проектами, должны уделить больше внимания расширенной микроразметке. Задумайтесь над тем, что, хорошее понимание структурированных данных - это ваш «золотой билет» в экспериментирование с поисковой выдачей. Это гарантирует, что ваш сайт будет «понятен» поисковой системой.

И хорошая новость в том, что работу с микроразметкой не надо делать регулярно. Достаточно проработать этот вопрос грамотно один раз, и можно больше к нему не возвращаться.

Поскольку внедрение микроразметки связано с программированием, то является своеобразной «страшилкой», и очень часто игнорируется SEO-специалистами. Автор уверен, что некоторым техническим SEO-специалистам это может не понравится и считает, что Schema не используется в полной мере всеми оптимизаторами.

Выводы

Техническое SEO бескрайне многообразно и широко по своим возможностям, и понимание структурированных данных является фундаментальным. Фактически Semantic Web может стать погибелью для SEO специалистов: чем больше данных мы скармливаем Google, тем больше создается расширений, которые уводят трафик из органической выдачи.

Когда мы грамотно внедряем структурированные данные на сайт, то мы обучаем поисковые системы все лучше обходиться без нас в будущем. Р азметка данных, с одной стороны будучи полезной, является удачным самообучающимся инструментом Google.

Однако, польза структурированных данных настолько велика, что микроразметку нельзя игнорировать. Не говоря о потенциальном росте трафика, хорошо выполненная маркировка данных повышает шансы сайта быть учтенным постоянно развивающимися дополнениями и расширениями органической выдачи со стороны Google.

Структурированные типы характеризуются множественностью образующих этот тип элементов, т.е. имеют несколько компонентов. Каждый компонент, в свою очередь может принадлежать структурированному типу, т.е. допускается вложенность типов.

Массивы представляют собой формальное объединение нескольких однотипных объектов (чисел, символов, строк и т.п.), рассматриваемое как единое целое. Все компоненты массива – это данные одного типа.

Общий вид определения массива:

Type A = array [тип индекса массива] of [тип компонент массива]

Например, М1=array of real;

Строки – это массив символов, но количество символов в строке может меняться. Строка трактуется как цепочка символов произвольной длины. Максимальное количество символов не более 255. Каждый символ в строке имеет свой индекс (номер).

Запись – это структура данных, состоящая из фиксированного числа компонентов, называемых полями записи. В отличие от массива, компоненты записи (поля) могут быть различного типа. Записи позволяют объединять значения различных типов.

Month: (Jan, Feb, Mar, Apr, May, Jun, July, Aug, Sept, Oct, Nov, Dec);

Year: 2000..2050;

Множества – это наборы однотипных, логически связанных друг с другом объектов. Количество элементов, входящих в множество может меняться от 0 до 256. Именно непостоянством своих элементов множества отличаются от массивов и записей.

Digits = Set of 1..5;

Файл – именованная область внешней памяти. Файл содержит компоненты одного типа, кроме файлов (т.е. нельзя создать «файл файлов»). Длина файла не оговаривается и ограничивается только ёмкостью устройств внешней памяти.

F: File of Integer;

Более подробно со структурированными типами ознакомимся при дальнейшем изучении языка.

Указатель (ссылочный тип)

Cодержит адрес байта памяти, в котором находится значение данных определённого типа. Этот тип называют также ссылочным. Для описания используется символ ^ и идентификатор типа. Например, P=^integer;

Использование указателей является гибким средством управления динамической памятью и предоставляет возможность обработки массивов данных большой размерности.

Константы

Константой называют величину, значение которой не меняется в процессе выполнения программы.

Числовые константы служат для записи чисел. Различают следующие их виды:

Целые числа: записываются со знаком + или -, или без знака, по обычным арифметическим правилам: -10 +5 5

Вещественные числа могут записываться в одной из двух форм:

обычная запись : 2.5 -3.14 2. - обратите внимание, что целая часть отделяется от дробной символом точки;

экспоненциальная форма: в этой записи вещественное число представляется в виде m*10 p , где m – мантисса или основание числа, 0.1≤|m|≤1, p – порядок числа, это целочисленная константа. Действительно, любое вещественное число можно представить в экспоненциальной форме:

153.5 -0.1535*10 3

99.005 0.99005*10 2

Во всех IBM-совместимых компьютерах вещественные числа хранятся как совокупность мантиссы и порядка, что позволяет упростить операции над ними, используя специальную арифметику, отдельно обрабатывающую мантиссу и порядок. Для программной записи числа в экспоненциальной форме вместо "умножить на 10 в степени" используется обозначение E или e (латинская):

153.5 -0.1535*10 3 -0.1535E3 или -1.535E02

99.005 0.99005*10 2 0.99005E+2 или 9.9005e+01

Без принятия специальных мер программа на Паскале будет выводить на экран и принтер вещественные числа именно в такой форме. Кроме того, такая форма удобна для записи очень маленьких и очень больших чисел:

Поскольку размер памяти, отводимой под мантиссу и порядок, ограничен, то вещественные числа всегда представляются в памяти компьютера с некоторой погрешностью . Например, простейшая вещественная дробь 2/3 дает в десятичном представлении 0,666666... и, независимо от размера памяти, выделяемой для хранения числа, невозможно хранить все его знаки в дробной части. Одной из типичных проблем программирования является учет возможных погрешностей при работе с вещественными числами.

Шестнадцатеричные числа состоит из шестнадцатеричных цифр, которым предшествует знак $. Диапазон шестнадцатеричных чисел – от $00000000 до $FFFFFFFF.

Кроме числовых констант существуют и другие их виды:

Логические константы.

Служат для проверки истинности или ложности некоторых условий в программе и могут принимать только одно из двух значений : служебное слово true обозначает истину, а false – ложь;

Символьные константы.

Могут принимать значение любого печатаемого символа и записываются как символ, заключенный в апострофы ("одинарные кавычки"):

В последнем случае значение символьной константы равно символу пробела. Если требуется записать сам символ апострофа как символьную константу, внутри внешних апострофов он удваивается: """"

К символьным также относятся константы вида #X, где X – числовое значение от 0 до 255 включительно, представляющее собой десятичный ASCII -код символа. Таблицы ASCII-кодов, используемых операционными системами DOS и Windows, приведены в Приложении 1. Например, значение #65 будет соответствовать коду символа "A" латинской.

Строковые константы.

Это любые последовательности символов, заключенных в апострофы. Как правило, строковые константы служат для записи приглашений к вводу данных, выдаваемых программой, вывода диагностических сообщений и т.п.:

"Введите значение X:"

Если в строковой константе необходимо записать сам символ апострофа, это делается так же, как для символьных констант.

Константы в Турбо Паскале могут быть именованными. Неименованные константы используются, например, при выводе текста сообщений в предыдущем примере. Именованные константы описываются в разделе описаний программы оператором следующего вида:

const Имя1=Значение1;

Имя2=Значение2;

ИмяN=ЗначениеN;

Здесь ключевое слово const показывает начало раздела описаний именованных констант. Ясно, что зачастую удобнее обращаться к константе по имени, чем каждый раз переписывать ее числовое или строковое значение. Пример раздела констант:

const e=2.7182818285;

lang="Turbo Pascal 7.1";

Здесь описана числовая константа e со значением основания натурального логарифма и строковая константа с именем lang, содержащая строку "Turbo Pascal 7.1".

Каждое даваемое программистом имя должно быть уникальным в пределах одной программы. Если мы включим этот раздел в свою программу, мы уже не сможем создать в ней других объектов с именами e и lang.