Dane strukturalne - kluczowe wskaźniki dla algorytmów

W dzisiejszym dynamicznym świecie cyfrowym, witryny internetowe konkurują o uwagę użytkowników i wysokie pozycje w wynikach wyszukiwania. Jednym z kluczowych narzędzi, które mogą pomóc w osiągnięciu tego celu, są dane strukturalne. Te niezwykle wartościowe fragmenty kodu stanowią nie tylko znakomitą metodę ulepszenia doświadczenia użytkownika, ale także potężne narzędzie dla optymalizacji SEO.

Czym są dane strukturalne?

Dane strukturalne (rich snippets, dane uporządkowane) to zestaw metadanych, które są dodawane do kodu HTML witryny w celu dostarczenia wyszukiwarkom dodatkowych informacji na temat zawartości strony za pomocą specjalnych znaczników i atrybutów. Przekazują one specyficzne informacje dotyczące treści, takie jak nazwa produktu, cena, oceny, lokalizacja wydarzenia czy recenzje. W rezultacie, wyszukiwarki mogą lepiej zrozumieć znaczenie tych elementów, a co za tym idzie, lepiej prezentować użytkownikom wartościowe informacje w SERP, czyli na stronie wyników wyszukiwania.

Kategorie danych strukturalnych

Poniżej przedstawiam Ci kategorie danych strukturalnych, które pomagają lepiej zrozumieć algorytmom co znajduje się na stronie internetowej:

• Dane strukturalne z danymi teleadresowymi dla firm i organizacji

  Te dane obejmują ogólne informacje o firmach lub organizacjach, takie jak nazwa, logo, adres, numer telefonu, godziny otwarcia i link do strony internetowej. Pomagają wyszukiwarkom zidentyfikować i wyświetlać informacje o firmach w wynikach wyszukiwania, co może być szczególnie przydatne dla lokalnych przedsiębiorstw.

• Dane strukturalne produktów

  Ta kategoria obejmuje informacje dotyczące produktów, takie jak nazwa, opis, cena, dostępność, marka, numer modelu, oceny i recenzje. Dzięki danym strukturalnym produktów, witryny e-commerce mogą prezentować szczegóły produktów bezpośrednio w wynikach wyszukiwania, co zwiększa atrakcyjność dla potencjalnych klientów.





• Dane strukturalne nawigacji okruszkowej (breadcrumbs)

  Pomagają zrozumieć wyszukiwarkom strukturę witryny oraz ścieżkę, którą podążają w nawigacji do strony docelowej. Prezentują hierarchię stron w sposób przystępny i logiczny, zazwyczaj jako listę kategorii i podstron, przez które użytkownik przeszedł, aby dotrzeć do danej strony.

• Dane strukturalne artykułów blogowych

  Dostarczają informacji o treści artykułu, takie jak tytuł, autor, data publikacji i krótki opis. Te dane strukturalne pomagają wyszukiwarkom zrozumieć, o czym jest dany artykuł, a także prezentować wspomniane informacje w atrakcyjny sposób w wynikach wyszukiwania. W rezultacie użytkownicy mogą łatwiej zdecydować, czy dany artykuł odpowiada ich zainteresowaniom, co może wpłynąć na zwiększenie klikalności. Dla właścicieli stron z artykułami blogowymi, dane strukturalne pomagają wyróżnić ich treści w gąszczu konkurencji, zwiększając szanse na dotarcie do większej liczby czytelników.





• Dane strukturalne recenzji i opinii

  Dane w tej kategorii obejmują oceny, recenzje oraz komentarze użytkowników. Dzięki nim witryny mogą wyświetlać oceny produktów, usług lub miejsc w postaci gwiazdek lub procentów w wynikach wyszukiwania, co wpływa na wiarygodność i przyciąga uwagę użytkowników.





• Dane strukturalne wydarzeń i lokalizacji

  Te dane zawierają informacje o wydarzeniach, takie jak daty, miejsca, godziny oraz opisy. Mogą być wykorzystane przez witryny, które promują wydarzenia kulturalne, koncerty, wystawy czy warsztaty, aby dostarczyć użytkownikom konkretnych informacji bezpośrednio w wynikach wyszukiwania.





• Dane strukturalne hoteli, hosteli, apartamentów

  Dla stron rezerwujących hotele, apartamenty czy hostele, dane strukturalne mogą zawierać informacje o typach pokoi, cenach, dostępności, ocenach gości i udogodnieniach. Wymienione informacje są bardzo isotne dla algorytmów dopasowujących oferty w porównywarce Google Travel.





• Dane strukturalne przepisów kulinarnych

  Dla witryn o tematyce kulinarnej, dane strukturalne mogą zawierać przepisy krok po kroku, wartości odżywcze, ilość porcji oraz czas przygotowania. To umożliwia wyszukiwarkom wyświetlanie fragmentów przepisów bezpośrednio w wynikach, co jest atrakcyjne dla osób szukających inspiracji kulinarnej.





• Dane strukturalne FAQ (często zadawane pytania)

Te dane obejmują odpowiedzi na często zadawane pytania w postaci danych strukturalnych. Wyszukiwarki mogą wykorzystać te informacje do wyświetlania odpowiedzi na pytania użytkowników bezpośrednio w wynikach wyszukiwania, co zwiększa widoczność witryny jako źródła odpowiedzi.

Jak wdrożyć dane strukturalne w kodzie strony internetowej?

Przed rozpoczęciem wdrażania danych strukturalnych, warto zrozumieć, jakie istnieją znaczniki oraz formaty danych strukturalnych:

• JSON-LD (zalecony format)

  Format danych strukturalnych oparty na języku JSON. Jest to zalecany format dla danych strukturalnych ze względu na jego elastyczność i czytelność zarówno dla przeglądających kod, jak i dla wyszukiwarek. JSON-LD umożliwia osadzenie danych strukturalnych w kodzie HTML za pomocą znaczników <script>, co oznacza, że nie ma potrzeby ingerowania w istniejący kod strony. To ułatwia implementację i aktualizację danych strukturalnych. JSON-LD jest również dobrze obsługiwany przez wyszukiwarki, takie jak Google, co przekłada się na poprawną interpretację danych i wyświetlanie bogatych fragmentów w wynikach wyszukiwania.

• Mikrodane (microdata)

Mikrodane (microdata) to jeden z formatów danych strukturalnych, który umożliwia dodawanie metadanych do istniejącego kodu HTML poprzez stosowanie specjalnych atrybutów znaczników HTML. Mikrodane jest bardziej osadzone w strukturze HTML i nieco bardziej inwazyjne w porównaniu do JSON-LD. Mimo że jest używane przez niektóre wyszukiwarki, to implementacja może być bardziej skomplikowana i może wymagać większego zaangażowania w ingerowanie w kod strony.

• RDFa (Resource Description Framework in Attributes)

  RDFa to jeszcze jeden format danych strukturalnych, który pozwala dodawać metadane do istniejącego kodu HTML za pomocą atrybutów znaczników HTML. Jest on oparty na modelu opisu zasobów (Resource Description Framework) i oferuje podobne możliwości co mikrodane. RDFa jest wykorzystywane w celu opisywania zasobów online w sposób zrozumiały dla maszyn. Mimo że nie jest tak popularne jak JSON-LD, nadal jest stosowane w niektórych przypadkach.

Gdy już poznałeś wspierane formaty, zdecyduj jaką kategorię danych strukturalnych które chcesz wdrożyć na swojej stronie, na przykład recenzje produktów, wydarzenia, przepisy kulinarne itp. Następnie wybierz odpowiedni znacznik Schema.org dla tej kategorii i zaimplementuj do kodu HTML na stronie. Możesz to zrobić poprzez dodanie kodu JSON w sekcji HEAD (najlepiej tuż przed zamknięciem znacznika) przy pomocy znacznika <script>.

Przykład dla firmy działającej lokalnie:

  <script type='application/ld+json'> 
    {
      "@context": "http://www.schema.org",
        "@type": "LocalBusiness",
        "address": {
          "@type": "PostalAddress",
          "addressCountry": "PL",
          "addressLocality": "Poznań",
          "streetAddress": "Firmowa 7",
          "postalCode": "60-101",
          "addressRegion": "wielkopolskie"
        },
        "name": "Nazwa firmy",
        "email": "biuro@domena.pl",
        "telephone": "575587858",
        "vatID": "1246813567",
        "url": "https://domena.pl",
        "image": "http://domena.pl/wp-content/uploads/2023/08/logo.png",
        "openingHours": [ 
          "Mo-Fr 08:00-16:00"
        ],
    }
  </script>
              

Testowanie danych strukturalnych

Testowanie danych strukturalnych to kluczowy krok w procesie wdrożenia. Pomaga zapobiegać potencjalnym błędom interpretacji przez wyszukiwarki, co może prowadzić do nieprecyzyjnych wyników w wynikach wyszukiwania. Poprawnie wdrożone i przetestowane dane strukturalne zwiększają szanse na wyświetlanie atrakcyjnych bogatych fragmentów i wzbogacających wyników, co z kolei może zwiększyć współczynnik klikalności.

Dostępne narzędzia do testowania danych strukturalnych:

• Test wyników z elementami rozszerzonymi w Google
• Narzędzie do inspekcji adresów w Bing
• Walidator znaczników Schema

Błędy wdrażania danych strukturalnych i jak je unikać

Dane strukturalne, które mają kluczowe znaczenie dla poprawy pozycji w wynikach wyszukiwania i zwiększenia atrakcyjności wyników, mogą być czasami dwukrawędziowym narzędziem. Pomimo potencjalnych korzyści, wdrożenie danych strukturalnych niewłaściwie może prowadzić do problemów z indeksacją, kar dla witryny oraz błędnych wyników wyświetlanych w wynikach wyszukiwania. Warto więc zrozumieć potencjalne błędy i nauczyć się, jak ich unikać.

1. Nieaktualne lub niewłaściwe informacje

   Jednym z najczęstszych błędów jest podanie nieaktualnych lub niezgodnych z rzeczywistością informacji za pomocą danych strukturalnych. To może prowadzić do dezinformacji użytkowników, co z kolei może wpłynąć na ich zaufanie do witryny. Dlatego ważne jest regularne aktualizowanie danych oraz ich dokładne i precyzyjne wprowadzanie.

2. Brak zgodności z wytycznymi wyszukiwarek

   Wdrożenie danych strukturalnych wymaga zgodności z wytycznymi wyszukiwarek, takimi jak Google. Niewłaściwe znaczniki, nadużycia lub próby oszukania algorytmów wyszukiwarek mogą prowadzić do kary dla witryny. Zawsze warto zapoznać się z aktualnymi wytycznymi i upewnić się, że implementacja jest zgodna.

3. Nieodpowiednie wykorzystanie danych strukturalnych

   Inny błąd polega na nieodpowiednim wykorzystaniu danych strukturalnych. Wybór nieodpowiedniej kategorii czy nieprecyzyjne oznaczenie informacji może wpłynąć na wyświetlanie błędnych fragmentów w wynikach wyszukiwania. Dlatego ważne jest zrozumienie, jakie informacje chcemy przekazać i wybór odpowiednich znaczników.

4. Powielanie treści w danych strukturalnych

   Kolejny błąd dotyczy powielania treści w danych strukturalnych. Wprowadzanie tych samych informacji w wielu miejscach może być mylące dla użytkowników i prowadzić do dezorganizacji danych. Staraj się unikać powielania i prezentować tylko istotne informacje.

5. Niekompletność danych

   Niekompletne dane strukturalne mogą prowadzić do niedokładnych prezentacji w wynikach wyszukiwania. Użytkownicy oczekują pełnych informacji, dlatego ważne jest dostarczenie wszystkich istotnych detali, takich jak ceny, godziny otwarcia czy oceny.

Wpływ danych strukturalnych na współczynnik klikalności (CTR)

Wyniki wyszukiwania nie są już jedynie listą linków. Dzięki zastosowaniu danych strukturalnych, wyszukiwarki są w stanie prezentować wyniki w bardziej atrakcyjny i czytelny sposób. Mogą to być bogate fragmenty (rich snippets) zawierające dodatkowe informacje, takie jak oceny, ceny, zdjęcia czy recenzje. To właśnie te elementy wyróżniają się wśród innych wyników, przyciągając wzrok użytkowników

Fragmenty rozszerzone, które są generowane dzięki danym strukturalnym, mają duży wpływ na decyzje użytkowników. Zgodnie z badaniami, wyniki wyszukiwania wyposażone w bogate fragmenty mają wyższy współczynnik klikalności niż standardowe wyniki. Dlaczego? Ponieważ użytkownicy mają większą pewność, że wynik jest związany z ich zapytaniem, a informacje prezentowane w bogatych fragmentach pomagają im zrozumieć zawartość strony jeszcze przed kliknięciem.

Załóżmy, że użytkownik szuka konkretnej lodówki. Wynik zawierający daną lodówkę wraz z ceną, ocenami i dostępnością na sklepie internetowym wyposażonym w dane strukturalne jest znacznie bardziej atrakcyjny niż wynik bez tych informacji. Użytkownik, widząc od razu cenę i dostępność, jest bardziej skłonny do kliknięcia w ten link, niż w link do strony bez tych danych.

Zaawansowane dane strukturalne w erze wyszukiwania głosowego

Wyszukiwanie głosowe opiera się na prostocie i naturalności. Zamiast wprowadzać zapytania za pomocą klawiatury, użytkownik po prostu zadaje pytanie werbalnie. Dzięki temu proces jest bardziej intuicyjny i przypomina rozmowę z rzeczywistą osobą. Jednak wyzwaniem jest dostarczenie odpowiedzi w sposób zrozumiały, konkretny i dostosowany do kontekstu.

Tu wkraczają zaawansowane dane strukturalne. Wyszukiwania głosowe wykorzystują te dane, aby dostarczyć dokładne i skonkretyzowane odpowiedzi na pytania użytkowników. Poprzez dostarczanie struktury informacji, znaczników kontekstu oraz wskazówek interpretacyjnych, zaawansowane dane strukturalne pozwalają wyszukiwarkom lepiej zrozumieć zapytania i dostarczać trafne odpowiedzi.

Załóżmy, że użytkownik pyta "Gdzie znajduje się najlepsza pizzeria w okolicy?". Zaawansowane dane strukturalne, dostarczając informacji o lokalizacjach restauracji, recenzjach, godzinach otwarcia czy dostępności stolików, pozwalają wyszukiwarce na zaprezentowanie konkretnych opcji i wskazanie najbliższej i najlepiej ocenianej pizzerii.

Dane strukturalne a zapowiedzi Google - co się zmieni?

• Wyszukiwanie głosowe

W miarę rozwoju technologii asystentów głosowych, takich jak Siri, Google Assistant czy Amazon Alexa, zastosowanie danych strukturalnych do odpowiedzi na zapytania głosowe będzie coraz ważniejsze. Dane strukturalne pomagają tworzyć treści, które mogą być precyzyjnie interpretowane przez algorytmy głosowe, dostarczając natychmiastowych i trafnych odpowiedzi użytkownikom.

• AR - rozszerzona rzeczywistość

  Rozszerzona rzeczywistość staje się coraz popularniejsza, szczególnie w branżach związanych z handlem, turystyką czy nieruchomościami. Zaawansowane dane strukturalne pozwolą tworzyć treści AR, które będą łączyły wirtualny świat z rzeczywistością. Możemy sobie wyobrazić chodzenie po mieście i korzystanie z aplikacji mobilnej, która wykorzystuje dane strukturalne, by pokazywać nam interaktywne etykiety informacyjne na budynkach czy atrakcjach turystycznych.

• Algorytmy uczenia maszynowego

  Algorytmy uczenia maszynowego są coraz bardziej zaawansowane i zdolne do rozumienia kontekstu i intencji użytkowników. Dostosowanie danych strukturalnych do wymagań tych algorytmów będzie kluczowe, aby witryny były interpretowane i prezentowane w sposób zgodny z oczekiwaniami użytkowników.

• Dynamiczne dostosowanie

  W miarę jak wyszukiwarki stają się coraz bardziej interaktywne i dostosowane do potrzeb użytkowników, dane strukturalne będą musiały dostarczać nie tylko stałych informacji, ale również dynamicznych, które zmieniają się w czasie rzeczywistym. Na przykład, dane strukturalne restauracji mogą zawierać aktualne menu, dostępność stolików czy specjalne oferty.

Dane strukturalne - podsumowanie

Podsumowując, dane strukturalne to narzędzie, które można skutecznie wykorzystać w optymalizacji witryny pod kątem SEO i poprawy widoczności online. Zrozumienie kategorii danych, wdrażanie ich poprawnie, testowanie i adaptacja do zmian to kluczowe aspekty, które przekładają się na skuteczne wykorzystanie tej techniki dla osiągnięcia lepszych wyników w wynikach wyszukiwania.