结构化数据与相关性:谷歌准则之间的解读

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结构化数据与相关性:谷歌准则之间的解读结构化数据与相关性:谷歌准则之间的解读

结构化数据在未来的搜索中扮演着重要的角色。
对于经得起未来考验的活动,SEO专业人士应该开始更多地关注模式标记。
在SEJ eSummit会议上,FoodBoss首席营销官Jori Ford讨论了:

  • 各种类型的结构化数据
  • 它们与2015年到今天的每一次算法更新有何关联
  • 如何从根本上提高你的搜索可见性和点击率

这是她演讲的概要。
结构化数据与相关性:谷歌准则之间的解读

“你知道的越多,你就越能为未来做好准备。”—西奥多·罗斯福

作为SEO专业人士和网站管理员,我们必须回顾过去,为有机搜索的未来做好准备。
我们就像教练。
为了赢得比赛,教练必须回顾每一场比赛,以评估事情是如何变化的,以及需要做些什么来适应。
这就是伟大的教练为球队准备好面对未来的比赛的方式。
SEO专业人士需要指导组织对搜索引擎优化和可见性的理解。
我们必须帮助:

  • 指导工程师如何实施和遵守最佳实践
  • 用户,通过他们的行为,更好地理解从搜索结果到登陆网站的期望

最终,为了确保与我们合作的企业的未来,我们需要扪心自问:
对于过去,我们需要了解什么深圳网络推广,我们可以在今天建立和应用它,

关于有机搜索的事实

首先,让我们了解一下谷歌和有机搜索的一些事实:

  • 谷歌需要数据来提供结果
  • 谷歌希望我们能够更容易地从我们的网站上提取数据
  • 随着谷歌的进步,他们对数据的需求也在增长
  • 使复杂数据易于理解的需求增加了

搜索引擎优化专业人士必须确保搜索引擎了解如何解释我们的网站是相关的,以及如何以一种简单的方式传达给用户。
数字营销人员的任务是使复杂的概念对每个人都变得简单。

对结构化数据的需求

谷歌一直建议在网站上使用结构化数据是有原因的。
添加标记到你的内容将有助于谷歌更清楚地了解你的网页,并为你带来更多的流量-这是所有搜索引擎优化专业人士都想要的。
结构化数据与相关性:谷歌准则之间的解读
我们需要更认真地对待结构化数据还有更多的理由。
为了充分理解它的重要性,让我们回顾一下过去五年中的关键算法更新,以及它们在某些方面与结构化数据的关系。

谷歌算法更新:2015年至今

自2015年以来,我们遇到了几次谷歌算法更新,这些更新极大地影响了搜索排名。

  • 2020:核心更新和特色片段重复数据消除
  • 2019年:核心更新,伯特,多样性更新,E-A-T
  • 2018:核心更新、安全、移动速度、视频转盘、元描述、零结果SERP
  • 2017年:特色片段/知识图交换,谷歌乔布斯
  • 2016:核心更新,随机调整,熊猫
  • 2015:RankBrain,Panda 4.2,核心更新

结构化数据与相关性:谷歌准则之间的解读

2015-2016年:兰克布雷恩

就在这个时候,兰克布雷恩开始统治至高无上。
对谷歌来说,这是一个巨大的进步。
RankBrain专注于一件大事——查询匹配。
具体来说,基于关系实体关联的查询匹配。
与结构化数据有什么联系,

“架构.org词汇表可以与许多不同的编码一起使用,包括RDFa、Microdata和JSON-LD。这些词汇表涵盖实体、实体之间的关系和动作…–架构.org

简单地说,结构化数据允许用户(比如我们SEO专业人士)定义实体关系。

2017:知识图表

2017年,我们看到SERP中知识图的兴起。

但为什么这很重要,
这实际上是我们第一次在搜索结果中看到两个特征在争夺注意力。
它们不仅仅是任何两个特征。
它们都是由结构化数据驱动的。
大约在这个时候,我们也开始看到更多的搜索结果,其中包含了受影响的实体或元素。
2017年推出的另一项功能是搜索结果中的职位列表。
结构化数据与相关性:谷歌准则之间的解读
Google继续在serp中引入方差来回答问题,但其中大多数都是由结构化数据驱动的。
它甚至鼓励使用新的标记来查看工作搜索的丰富或增强的结果。

2018年:视频旋转木马

视频传送带于2017年底在SERP中推出。
甚至在谷歌正式宣布并确认这一新功能之前,GetStat就已经注意到并报告了这一谷歌SEO变化。
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视频转盘也由结构化数据驱动。
Google在VideoObject模式中引入了这一点。
这是一个优化你的视频剪辑的机会,尤其是那些没有发布在YouTube上的视频剪辑,以纳入搜索结果。
在桌面上,你会在一个旋转木马上看到三个视频。
但在手机上,只有一个。
因此,如果你不打算在YouTube上投入巨资,你必须确保你的视频中包含了结构化数据,以便在结果中显示出来。

2019年:伯特+结构化数据

伯特可能是2019年谷歌最大的算法更新。
许多搜索专家试图揭开伯特的秘密。
但是如果你把它放在结构化数据的上下文中来考虑,BERT只是RankBrain之外的下一步。
RankBrain是关于实体关联的,但是BERT是一个扩展。
谷歌的目标是获取所有相关的完全不同的数据源——记住实体、关系和关联——并将它们聚集在一起,以获得更可靠的结果。
这是为了确保你的问题得到回答,即使搜索引擎不太清楚你的问题是关于什么的。
这是机器学习的一大步。
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伯特实际上是通过结构化数据学习的。
谷歌提供了一个清晰的定义,说明了它的独特之处。
它被认为是“第一个深度双向、无监督的语言表达,仅使用纯文本语料库进行预训练。”
文本语料库是一个庞大的、结构化的文本集合。

E-A-T:不是一个算法更新,但有足够的意义值得一提

结构化数据和E-A-T齐头并进。
E-A-T在2019年意义重大,今天在内容解释方面仍然具有重要意义。
Lily Ray在她的演讲《如何改进网站的E-A-T》中详细介绍了E-A-T。
但值得注意的是,搜索质量评分员的指导方针要求提供评级和评论,特别是作为一种确定内容创建者声誉的方法。
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2020:特色片段重复数据消除

2020年1月,谷歌对特色片段进行了重大变革。
一个已经处于特色片段位置的网页将不再在常规的第1页有机列表中重复。

这对未来意味着什么

不管是哪一年,我们仍然看到谷歌的算法严重依赖结构化数据。
而且,您需要有结构化的数据,以便今天及以后进行全面覆盖。
结构化数据与相关性:谷歌准则之间的解读
如果你在Google上搜索[covid],你会得到一个包含各种结果的SERP,包括新闻报道、视频、tweets和其他实时信息。
但有一件事很关键。
这是结构化数据。
你需要它来控制搜索。

5个步骤来确保你的搜索引擎优化与结构化数据

从五个步骤开始,使用结构化数据来保护公司的SEO并确保其未来的安全。

1、了解你的内容类型

你在创建什么类型的内容,
你的内容是正确标记的关键。
如果你知道你在用什么格式制作内容,那就更容易应用标记,也更容易理解谷歌将如何在搜索结果中使用或显示你的信息。

2、组织你的内容

把它组织起来,这样标记起来就简单了。
遵循分层格式架构.org.

3、审查有机结果

寻找可用于自己内容的结构化数据关联或流行格式。

4、标记所有内容

在任何地方都可以使用结构化数据,即使是尚未应用的实体(如果它们适用于您的内容)。
正如我们在过去五年中所看到的,有一些新的实体被定期引入。
所以,如果你把所有的东西都标记起来,当新事物被引入时,你很可能会走在当前曲线的前面。

5、先发制人

使用Visualping或蒸馏.io.
成为先行者会让你走在游戏的前面。

专业提示:关注可伸缩格式

Google将LD作为结构化数据格式。
它是最容易实现的,并且使嵌套不那么复杂。
Google也将这种格式用于新的标记。
JSON-LD可以使用CDN级别的worker注入或使用Google Tag Manager
唯一的缺点是,为了让谷歌展示它们,一些关联必须存在。

未来就是现在

大多数用户使用移动设备访问web。
越来越多的人使用支持语音的设备。
有可用的结构化数据类型来支持移动和语音搜索。
现在就为内容使用结构化数据,让自己走在前面。

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