Декабрь 2022 года начался с серии обновлений от Google, вызвавших колебания производительности страницы результатов поисковой системы по всему миру. К счастью, в 2022 году мы смогли оставить всю негативную энергию позади и начать новый год с новой энергией.

В январе этого года декабрьские колебания превратились в устойчивый ритм роста. Также обсуждался взгляд Google на связанные структурированные данные. Вот краткое изложение того, что мы видели в январе прошлого года.

Эффективность расширенных результатов поиска в январе 2023 г.

Стабильная производительность для всех расширенных результатов поиска

Январь был довольно тихим месяцем для результатов поисковых систем — долгожданное изменение по сравнению со второй половиной 2022 года.

По нашей информации Анализ производительности схемыРезультаты Most Rich в январе оказались положительными по сравнению с декабрем.

FAQ по восстановлению из декабрьского обновления

В декабре 2022 г. производительность расширенных результатов для часто задаваемых вопросов немного снизилась.

Вероятно, это связано с запуском Google в декабре Полезное обновление контента И Обновление ссылки на спамчто повлияло на рейтинг и трафик на многих веб-сайтах, как это наблюдали другие SEO-специалисты.

Волатильность алгоритма поискового ранжирования Google все еще довольно высока перед Рождеством. pic.twitter.com/HWgLMFlxhI

— Барри Шварц (@rustybrick) 23 декабря 2022 г.

К счастью, обновления официально закончились в январе, и мы наблюдаем, как цифры восстанавливаются и стабилизируются до конца месяца.

Связанные и несвязанные структурированные данные

Был один в январе этого года Беседа с Джоном Мюллером о том, предпочитает ли Google SEO связанные структурированные данные мастодонт.

В то время как Джон сказал, что у Google нет предпочтений, Райан Леверинг, который в основном работает со структурированными данными в Google, согласился с ответом Джона, но с оговоркой. мастодонт.

Вот наш вывод из этого обсуждения.

Google позаботится о дрейфе схемы.

В ответ Леверинг сказал:

Однако, Предостережение здесь заключается в том, что если вы сделаете это [structured data] с несколькими блоками иногда возникают проблемы с конфликтами/дублированием… Мы все еще видим случаи, когда люди добавляют несвязанную разметку о вещах (например, связанных продуктах) на том же верхнем уровне, что и основной объект, из разных блоков на странице, и это в основном создает шум».

Проблема дублирования также известна как дрейф схемы и происходит, когда структурированные данные не синхронизированы с контентом на вашем сайте.

Во время «Структурированные данные: о чем они?» В эпизоде ​​подкаста Google Search Off the Record Леверинг упомянула, что ее самая большая проблема со структурированными данными — это «вычисление[ing] найти способ проверить правильность структурированных данных».

Задача проверки точности структурированных данных дорого обходится Google, «поэтому централизация логики иногда делает ее более согласованной/правильной», — сказал Леверинг. Организация структурированных данных может снизить риск дрейфа схемы, и это согласуется с тем, как мы обрабатываем структурированные данные в приложении Schema.

Подсветка приложения схемы генерирует динамически структурированные данные из содержимого вашего веб-сайта. Когда ваша команда изменяет контент на странице, ваши структурированные данные автоматически обновляются, чтобы отразить эти изменения.

Связанные структурированные данные могут быть не так важны для Google сегодня, но они будут важны в будущем.

Кроме того, более богатая/правильная семантика со временем будет благоприятствовать более связанным графам».

Во время подкаста Леверинг также рассказал о том, как машинное обучение может использовать структурированные данные в качестве источника данных. Когда машинное обучение использует структурированные данные для проверки или понимания контента, связанные структурированные данные учат машину делать выводы о значении и связях между различными объектами на веб-сайте.

Даже если сегодня Google не использует связанные структурированные данные, они, скорее всего, будут двигаться в этом направлении в будущем. Однако создание связанных структурированных данных может быть сложным и сложным в управлении.

В Schema App мы получаем больше, чем богатые результаты от структурированных данных. Мы помогаем нашим клиентам создавать собственные граф знаний и подключите его к другим графикам знаний, доступным в Интернете.

Имея опыт работы с семантическими технологиями, наша цель состоит в том, чтобы поддерживать цели SEO наших пользователей, связывая их домены с людьми, местами, вещами и понятиями, описанными другими источниками, такими как Википедия, Викиданные и т. д. График знаний Google. Работая с приложением Schema, вы используете глобальный коллективный разум и превращаете свои данные в знания.

Разметка подключенной схемы необходима для этой работы. Вот почему мы разработали его Инструмент «Путь к схеме»чтобы помочь пользователям соединить различные типы схем и определить путь, который лучше всего выражает отношения в их веб-контенте.

Диплом

Расширенные результаты — это лишь верхушка айсберга структурированных данных.

На самом базовом уровне структурированные данные улучшают понимание вашего контента поисковыми системами, что означает увеличение трафика и взаимодействия с вашим сайтом. На более продвинутом уровне структурированные данные предоставляют поисковым системам контекст о содержании вашей страницы, превращая данные в знания для будущего использования.

Если вы заинтересованы в создании связанных структурированных данных, мы можем помочь. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше наши решения.