什麼是用於 SEO 的結構化資料？

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符合資料模型的資料具有清晰定義的結構，遵循邏輯順序，並且易於人員或計算機程式訪問和利用，這就是結構化資料。通常使用定義良好的資料模型或模式來實現這一點，從而為資料提供結構。

結構化資料的組織方式將其與非結構化資料區分開來，非結構化資料通常出現在資料庫和電子表格中。模式中的每個記錄或行通常指定特定資料片段的唯一例項，然後給出其欄位或列。例如，客戶資料庫的記錄中可能會列出每個客戶的姓名、地址、聯絡資訊和電子郵件。

通常，結構化資料儲存在具有清晰模式的資料庫或其他位置。它通常是表格形式的，其特徵由列和行明確定義。SQL（結構化查詢語言）經常用於控制儲存在資料庫中的結構化資料。

優點	缺點
當結構化資料並具有清晰框架時，可以更輕鬆地儲存和訪問資料。	缺乏適應性 - 對資料庫模式或結構的任何修改都需要進行重大的資料庫更改；結構化資料有時在合併新的資料格式方面可能具有限制性。
可以使用文字字串或一組屬性來索引資料。這簡化了搜尋的操作。	複雜的連線 - 結構化資料中資料元素之間連線的複雜性通常很簡單。因此，對複雜的現實世界場景進行建模可能具有挑戰性。
由於資料探勘簡單，因此可以輕鬆地從資料中得出知識。	本地上下文 - 由於結構化資料通常缺少碎片化或半結構化內容可以提供的上下文資訊和細節，因此理解結構化資料的含義和重要性可能更具挑戰性。
資料的良好結構化形狀使得諸如更新和刪除之類的操作變得簡單。	昂貴 - 需要資料庫系統和類似技術來處理結構化資訊，並且它們的實施和維護可能很昂貴。
業務智慧操作（如資料管理）易於執行。
如果資料量增加，則易於擴充套件。
易於實現安全的資料儲存。

結構化資料與非結構化資料

結構化資料與非結構化資料不僅僅是一個 SEO 問題。這種差異會影響所有型別的資料。例如，使用您的手機，您的聯絡人是結構化資料的示例（所有身份和聯絡人都被安排到不同的欄位中）。但是，影像（假設它們需要時間戳或地理標記）是非結構化資料。

• 其他程式可以更好地解釋結構化資料，因為它符合預定的模型和協議。非結構化資料沒有指定的模型。Schema.org 是 SEO 中用於讀取結構化資料的方法，它可以幫助所有搜尋引擎理解網頁上的資料。

• 非結構化資料主要包含定性資訊——社交媒體上的互動、對話、照片等。結構化資料使用統計和指定的欄位，因此更具量化性。

• 非結構化資料的複雜性和儲存需求可能非常大。因為非結構化資料通常儲存在資料湖中，而不是結構化資料，結構化資料更容易組織，並且儲存在資料倉庫中。

• 檢查結構化資料要容易得多，因為它符合預定的模型和標準。結構化資料用於 SEO，以告知瀏覽器特定資料片段的內容，以便可以理解它並將其呈現給公眾。

更多關於用於 SEO 的結構化資料

網站程式碼通知網路爬蟲頁面上的內容是什麼，並指示瀏覽器如何組織頁面上的資訊。

結構化資料在這方面也發揮著作用。Google 和其他搜尋引擎在 SERP 中顯示的資訊以及此資料含義由嵌入在網頁 HTML 中的程式碼標記確定。此外，使用 Open Graph 協議可以幫助社交媒體平臺將您的社交媒體帖子合成到內容的縮圖中。

使用此標記非常重要。這樣做可以告知搜尋引擎頁面的特定內容。除了產生更相關、更明智的搜尋外，還可以使網站獲得更好的結果，例如搜尋廣告、豐富摘要、多媒體輪播、資訊面板等。

如何使用結構化資料？

結構化資料允許您與搜尋引擎進行通訊。您可以向搜尋引擎披露菜餚中的配料、準備時間以及菜餚的卡路里數量。您可以在亞馬遜上找到誰建立了您銷售的商品、您收取多少費用以及客戶對這些商品的看法。Google 可以快速理解所有這些資料，並決定是否在結果頁面上顯示它。您可以使用的一種技術是結構化資料，您可以使用它來向 Google 提供有關您搜尋的網站上特定頁面的相關內容。然後，Google 將能夠生成資訊豐富的結果。觀眾喜歡這些有趣的片段。

為什麼結構化資料被“標記”

在與結構化資料互動時，諸如“標記結構化資料”和“結構化資料標記”之類的短語很常見。

當生成結構化資料來源時，結構化資料會被“標記”。標記指的是計算語言。HTML 是一種用於標記的語言。

HTML 組織幫助瀏覽器顯示網頁的程式碼以及網頁的內容。HTML 中還存在面向搜尋引擎的資訊材料。這些資訊稱為元資料。

標記語言用於結構化資料

標記語言也適用於結構化資料。就像 HTML 傳輸資訊一樣，結構化資料組織內容，以便搜尋引擎爬蟲可以以悅目的方式呈現它。

結構化資料是元資料，就像 HTML meta description 元素一樣。

隱藏在網站訪問者面前的資訊稱為元資料。搜尋引擎可以訪問結構化資料中的資訊。

結構化資料使搜尋引擎爬蟲能夠輕鬆理解影像和材料的主題，並在搜尋結果中適當地顯示這些內容。

產品名稱、評論文字、評級和照片是結構化資料組織的各種資料型別的一些示例。

使用結構化資料，釋出者可以為搜尋引擎標記產品名稱、評論材料、使用者評論和影像標籤。

當有結構化資料可用時，搜尋引擎無需演算法的幫助即可識別產品影像。由於結構化資料，它們可以將其識別為產品影像。

影像被識別為特定產品的影像，一組文字被識別為使用者評論，等等。

Google 對結構化資料的用法

搜尋結果頁面頂部突出顯示的摘要中找到了排名第一的位置，並且使用結構化資料的網站可以獲得帶有星級和照片的搜尋結果。所有這些都可能導致流量增加。

使用結構化資料並非真正可選；它是必需的。如果您不這樣做，您的競爭對手將會執行。

結論

它非常有價值，因為它可以使用各種工具和技術輕鬆搜尋、查詢和分析結構化資料。這使其成為資料驅動應用程式（如分析和商業智慧）以及涉及使用人工智慧和機器學習的應用程式的完美格式。

關係型資料庫管理系統、XML 和 JSON 是幾種結構化資料格式。另一方面，非結構化資料（例如文字檔案或照片）具有預定義的模式或框架，並且分析和解釋起來可能更具挑戰性。