اهمیت و تاثیر داده ساختار یافته در سئو

اگر از اهمیت و تاثیر داده ساختار یافته در سئو سایت مطلع نیستید حتما این مقاله جامع از وب آنجل را دنبال کنید. گوگل زمان و منابع محدودی داره تا مأموریت خود رو در زمینه سازماندهی اطلاعات جهان به روشی آسان و مفید دنبال کنه. گوگل هنوز در تلاش است تا مرتبط ترین و مفیدترین لینک ها رو برای هر جستجو در موتور جستجوی خود ارائه بده.

داده های ساختار یافته برای سئو مهمه، زیرا به گوگل کمک می کنه تا این مأموریت رو به طور مؤثرتری انجام بده.

همانطور که قبلاً ذکر شد، داده های ساختار یافته به موتورهای جستجو کمک می کنن تا مطالب شما رو بهتر بشناسن، و این به نوبه خود به آن ها کمک می کنه تا مطالب شما رو با دقت بیشتری رتبه بندی کنن، که نتیجه آن کمک به آن ها در نمایش اطلاعات بیشتر در صفحه نتایج است.

شما نه تنها تجربه ربات جستجو از کراول صفحه رو بهبود می بخشین، بلکه با بهبود صفحه نتایج با دقت بیشتر و اطلاعات بیشتر، تجربه بهتر و جستجوی سریع تری رو برای کاربر به ارمغان میارین. در مطلب قبلی وب آنجلبه معرفی Structured Data استراکچر دیتا یا داده ساختاریافته پرداخته بوم.

به طور خلاصه، مزایای داده های ساختار یافته به شرح زیر است:

• موتورهای جستجو همه قسمت های کسب و کار، نام تجاری و محتوای شما رو بهتر درک می کنن.
• موتورهای جستجو محتوا رو با دقت بیشتر با نتایج جستجوی مرتبط مطابقت میدن.
• موتورهای جستجو شامل اطلاعات بیشتری در صفحه نتایج جستجو برای محتوای شما هستن، مانند زمان پخت از صفحه دستورالعمل پخت غذا، مکان از صفحه رویداد یا بررسی از صفحه موفقیت مشتری.
• این پیشرفت ها به گوگل کمک می کنه تا نمودار دانش و پنل دانش بهتر و دقیق تری در مورد نام تجاری شما ایجاد کنه.
• این پیشرفت ها می تونه منجر به رتبه بندی کلمات کلیدی بیشتر بشه، زیرا موتورهای جستجو محتوای شما رو با موضوعات و زیر موضوعات بیشتری مرتبط می کنن.
• این بهبودها می تونه منجر به نمایش ارگانیک و کلیک های ارگانیک بیشتر بشه، زیرا ویژگی های جستجو، مانند نتایج ریچ، به محتوای شما کمک می کنه تا در جستجو برجسته شده و پرسش ها رو سریعتر پاسخ بده.

چگونه داده های ساختار یافته، سئو رو در SERP بهبود می بخشه؟

سئو در SERP کانال استراتژی ارگانیک است که تا حد امکان دارایی رو در اولین صفحات نتایج جستجو برای هر یک از کلمات کلیدی مورد نظر خود پوشش میده تا توجه و کلیک مخاطبان مورد نظر شما رو جلب کنه. این امر با واجد شرایط بودن برای ویژگی های SERP قابل اجرا، مانند Google Ads، اسنیپت ویژه، بسته های تصویری و پرسش های متداول، و همچنین رتبه بندی مناسب انجام میشه.

داده های ساختار یافته با تعیین محتوا برای بیش از 30 نتیجه ریچ، که به آن ها ریچ اسنیپت نیز گفته میشه، سئو رو در SERP بهبود می بخشه؛ به طوریکه عملکرد و قابلیت مشاهده لینک های شما رو با اطلاعات کاربردی تر، جذاب تر و دقیق تر که مستقیماً در نتایج جستجو تعبیه شدن، به حداکثر می رسونه.

برای مشاهده تأثیر Structured Data در جستجوی گوگل، به سرچ کنسول برین و در قسمت Performance> Search Apperance، همه انواع نتایج ریچ مانند How-Tos و FAQs رو مشاهده کرده و برداشت ها و کلیک های ارگانیکی رو که برای محتوای شما انجام دادن ببینین.

آیا داده های ساختار یافته یک عامل رتبه بندی هستن؟

داده های ساختار یافته هنوز فاکتور رتبه بندی نیستن، اما به شدت توسط توسعه دهندگان گوگل توصیه میشن. زیرا به طور غیر مستقیم به بهبود رتبه وب سایت شما کمک می کنن. تکرار می کنم، با ارائه اطلاعات در یک زمینه قابل خواندن توسط ماشین، ربات های جستجو می تونن معنی صفحات شما رو درک کنن، محتوا رو با جستجو های مرتبط تر مطابقت داده و نتایج ریچ قابل اجرا رو نیز نمایش بدن.

همه اینها تأثیرات غیرمستقیمی بر عوامل رتبه بندی مانند نرخ کلیک و ترافیک مستقیم دارن، زیرا گوگل از داده ها برای قرار دادن لینک های شما در برابر مخاطبان واجد شرایط بیشتر استفاده می کنه. این لینک ها با ویژگی هایی مانند سؤالات متداول، رتبه بندی و بررسی هایی که باعث میشه سرعت جستجوی مخاطبان و بازدید آن ها از صفحه شما بیشتر بشه، ارتقاء پیدا می کنن.

صرف نظر از پرسش رتبه بندی، اگه هدف شما افزایش دید در SERP ها و تأثیرگذاری غیرمستقیم بر رتبه بندی است، داشتن یک دارایی مهم در وب سایت بسیار حائز اهمیت است.

SCHEMA.ORG چیست؟

Schema.org یا اسکیما جامعه ای است که توسط چهار موتور جستجوی اصلی- گوگل، مایکروسافت، یاهو و یاندکس، با هدف ایجاد یک وب معنایی بهتر با توسعه مشترک کلمات اسکیما برای نشانه گذاری داده های ساختاریافته در اینترنت تأسیس شده است. کلمات متداول در قالب انواع و ویژگی های schema.org، مشارکت بازاریابان و توسعه دهندگان وب سایت رو در این طرح آسان می کنه.

گوگل چگونه از داده ساختاریافته استفاده می کنه؟

یک موتور جستجو مانند گوگل از اسنیپت داده ساختار یافته و برچسب های داده ای که در کد HTML صفحه شما ظاهر میشن، برای ارائه این اطلاعات استفاده می کنه.

این جزئیات اضافی در مورد صفحه شما به گوگل امکان میده نحوه نمایش نتایج جستجو در صفحات نتایج موتور جستجو SERPs رو اصلاح کنه. با داده های ساختار یافته برای گوگل، می تونین هنگام جستجو به کاربران ارزش بیشتری بدین.

داده های ساختار یافته چگونه برای SEO کار می کنن؟

درک نحوه عملکرد داده های ساختار یافته نیاز به تجدید نظر در نحوه ظاهر شدن سایت ها در نتایج جستجو داره. برای اینکه وب سایت شما در نتایج جستجو ظاهر بشه، یک خزنده یا کراول گر، یا ربات از موتور جستجویی مانند گوگل باید سایت شما رو کراول و ایندکس کنه.

هنگامی که ربات ها وب سایت شما رو کراول می کنن، اطلاعات موجود در آن رو از متن و تصاویر آن تا داده های ساختار یافته گردآوری کرده و همه آن ها رو ایندکس می کنن. سپس موتور جستجو با استفاده از الگوریتم، آن اطلاعات رو تفسیر می کنه.

رمزگشایی صفحه همیشه آسان نیست، به همین دلیله که موتورهای جستجو همواره الگوریتم های خود رو به روز رسانی می کنن. اتخاذ داده های ساختار یافته می تونه به سهولت کار کراول گر ها و موتورهای جستجو نیز کمک کنه. با داده های ساختار یافته، اطلاعات فوری و آسان برای پیگیری صفحه خود رو ارائه میدین.

یک موتور جستجو به جای حدس زدن، می تونه به دقت تعیین کنه که آیا صفحه شما شامل موارد زیر است:

• دستور آشپزی
• چگونه راهنمایی کنیم
• رتبه بندی
• قیمت گذاری
• شماره تلفن
• سؤالات متداول
• رویداد
• و غیره

سپس موتور جستجو می تونه از این اطلاعات برای ساده سازی جستجوی کاربر استفاده کنه. به عنوان مثال، اگه کسی به دنبال دستور العمل اصلی پخت پای لیمو باشه، احتمالاً چند مورد رو ترجیح میده که در جستجوی اولیه خود قرار نداده است.

به عنوان مثال، ممکنه آن ها به دستوری نیاز داشته باشن که کمتر از یک ساعت طول بکشه. یا اینکه تمرکز آن ها بر روی طعم باشه. داده های ساختار یافته SEO می تونه همه این اطلاعات رو برای یک جستجوی ساده مانند “دستور العمل اصلی پای لیمو” ارائه بده.

به عنوان نمونه، در مثال داده های ساختار یافته بالا، میبینین که گوگل موارد زیر رو شامل می شه:

• امتیاز هر دستور غذا
• زمان پخت هر دستور غذا
• تعداد کالری هر دستور غذا

بدون داده های ساختار یافته، گوگل نمی تونه این اطلاعات رو به طور قابل اعتماد ارائه بده. باید حدس بزنه که آیا صفحه ای زمان پخت و پز رو توضیح داده، یا بخش نظرات و رتبه بندی کاربر کیفیت دستور غذا رو توصیف می کنه یا خیر. هنگام صحبت در مورد نحوه عملکرد داده های ساختار یافته، لازم به ذکره که گوگل همیشه نتایج جستجوی خود رو تطبیق نمیده. حتی اگه داده های ساختار یافته رو به یک صفحه وارد کنین، ممکنه گوگل به دلایل مختلف، مانند هدف جستجو، از افزودن آن صرف نظر کنه.

نحوه استفاده از داده های ساختار یافته برای سئو

آیا آماده استفاده از داده های ساختار یافته در وب سایت خود هستین؟ با این چهار مرحله شروع کنین:

1. صفحه خود رو انتخاب کنین:

قبل از شروع به افزودن داده های ساختار یافته، باید تصمیم بگیرین که کدام صفحات می تونن از آن بهره ببرن. به عنوان مثال، اگه مقاله ای دارین که نحوه تمیز کردن ناودان رو به خوانندگان آموزش میده، می تونین از روش نشانه گذاری اسکیما در آن صفحه استفاده کنین. در مقایسه، اگه یک پست وبلاگ دارین که تمام اتفاقات اخیر در شرکت شما رو گردآوری می کنه، می تونین از افزودن هرگونه داده ساختار یافته به آن صرف نظر کنین.

بسته به وب سایت، ممکنه ده ها صفحه یا فقط چند صفحه داشته باشین. در هر صورت، باید تلاش های داده های ساختار یافته خود رو، مخصوصاً برای به روز رسانی صفحات قدیمی، پیگیری کنین. ایجاد سند Microsoft Excel یا Google Sheets می تونه کمک کننده باشه. برای مثال می تونین URL، داده های ساختار یافته اضافه شده و تاریخ به روز شده رو لیست کنین.

2. داده های ساختار یافته خود رو انتخاب کنین:

در مرحله بعد، باید داده های ساختار یافته خود رو انتخاب کنین. در برخی موارد، مرحله یک و دو این فرآیند ممکنه با هم همپوشانی داشته باشن. به عنوان مثال هنگام جمع آوری صفحات، می تونین نوع داده های ساختار یافته مورد استفاده خود رو انتخاب کنین. هر کدام از روش هایی که برای شما و تیم شما مناسب است رو انتخاب کنین. می تونین همه انواع داده های ساختار یافته موجود در گالری جستجوی گوگل رو مشاهده کنین.

3. راهنمای نشانه گذاری داده های ساختار یافته گوگل رو باز کنین:

هنگامی که صفحات و داده های ساختار یافته خود رو انتخاب کردین، می تونین کدگذاری آن رو شروع کنین. با استفاده از ابزار Structured Data Markup Helper، این فرآیند تا حدی آسان است. اگه می خواهید از داده های ساختار یافته در ارتباطات ایمیل مانند تأیید پرواز یا هتل استفاده کنین، می تونین از این ابزار رایگان نیز استفاده کنین.

در ابزار Structured Data Markup Helper، باید مراحل زیر رو دنبال کنین:

• نوع داده دلخواه خود، مانند رویداد یا محصول رو انتخاب کنین
• آدرس صفحه یا HTML صفحه خود رو اضافه کنین
• روی “Start Tagging” کلیک کنین

پس از بارگیری صفحه وب یا HTML، می تونین مراحل بعدی رو شروع کنین:

• متن مناسب رو برجسته کنین
• یک تگ مربوطه رو از منوی کشویی انتخاب کنین
• برای افزودن تگ هایی که نمی تونین برجسته کنین، روی “Add missing tags” کلیک کنین
• روی “Create HTML” کلیک کنین

سپس گوگل داده های ساختار یافته شما رو در یکی از دو قالب بارگذاری می کنه:

• JSON-LD: توصیه شده توسط گوگل برای داده های ساختار یافته. JSON-LD یک نماد جاوا اسکریپت است. شما این کد رو در <عنوان> یا <بدنه> صفحه خود قرار میدین. گوگل این فرمت رو ترجیح میده، زیرا می تونه داده ها رو بخونه، حتی اگه به صورت پویا توسط یک کد جاوا اسکریپت یا ویجت تعبیه شده، وارد بشه.
• Microdata: مانند JSON-LD، می تونین از microdata در <عنوان> یا <بدنه> صفحه خود استفاده کنی. بر خلاف JSON-LD ،microdata یک مشخصات HTML جامعه باز است؛ نه یک نماد جاوا اسکریپت.

در حالی که می تونین از میکروداده ها استفاده کنین، باید از اولویت و گزینه پیش فرض گوگل بهره ببرین: JSON-LD.

اکنون می تونین “Finish” یا “Download” رو انتخاب کنین. گزینه “Finish” اطلاعات مفیدی در مورد افزودن نشانه گذاری اسکیما به صفحه شما در اختیار تیم شما قرار میده. این بخش به عنوان یک پنجره Pop-up ظاهر میشه، بنابراین نگران از دست دادن داده های ساختار یافته خود با کلیک روی آن نباشین.

پس از بررسی این اطلاعات، روی “Continue” و سپس “Download” کلیک کنین تا داده های ساختار یافته خود رو دریافت نمایین. فایل به صورت یک فایل HTML دانلود میشه. سپس شما (یا توسعه دهنده) می تونین این نشانه گذاری رو در صفحه خود کپی کنین.

به یاد داشته باشین، این اسنیپت کد در <عنوان> یا <بدنه> صفحه شما قرار می گیره. اگه از افزودن این کد مطمئن نیستین، از برنامه نویس خود کمک بخواهید. با افزودن داده های ساختار یافته، می تونین صفحه خود رو دوباره بارگذاری کنین.

4. داده های ساختار یافته خود رو آزمایش کنین:

آزمایش بخش مهمی از داده های ساختار یافته است. اگه داده های ساختار یافته خود رو نادرست قالب بندی یا کپی کنین، گوگل برای درک این اطلاعات اضافی دچار مشکل میشه. گیج کردن گوگل می تونه منجر به کاهش رتبه بشه، که می تونه به ترافیک ارگانیک شما آسیب برسونه و اطلاعات اسنیپت نادرست رو در نتایج جستجو ایجاد کنه.

خوشبختانه گوگل با استفاده از ابزار تست داده های ساختار یافته، بررسی داده های ساختار یافته شما رو ساده می کنه:

• ابزار آزمایش داده های ساختار یافته رو باز کنین.
• آدرس صفحه یا اسنیپت کد ساختار یافته داده خود رو وارد کنین.
• روی “Run Test” کلیک کنین.

سپس گوگل مقایسه صفحه به صفحه سایت شما رو ارائه میده.

سمت چپ شامل کد HTML یا اسنیپت کد ساختار یافته داده شما خواهد بود. در همین حال، سمت راست لیستی از خطاها، هشدارها و موارد رو شامل میشه. همچنین اسنیپت داده ساختار یافته، مانند دستور العمل یا محصول رو در صورت تشخیص نشان میده. در صورت تمایل، می تونین هر اسنیپت داده ساختار یافته رو پیش نمایش کنین تا ببینین چگونه در نتایج جستجو ظاهر میشه.

بیش از همه، باید به دنبال خطاها باشین. در صورت مشاهده خطاها، می تونین به ابزار Structured Data Markup Helper بازگردین و تغییرات رو ایجاد کنین. همچنین می تونین به schema.org مراجعه کنین که یک منبع صنعتی برای داده های ساختار یافته فراتر از گوگل است. این مورد شامل نشانه گذاری برای داده های ساختار یافته است که گوگل پشتیبانی می کنه، مانند دستور العمل ها.

می تونین از schema.org برای بررسی داده های ساختار یافته خود و افزودن نشانه گذاری لازم استفاده کنین. هنگامی که نشانه گذاری خود رو به روز کردین (در صورت نیاز)، باید فرایند آزمایش رو تکرار کنین. اگه همچنان خطاها و هشدارها رو تجربه می کنین، با توسعه دهنده شرکت خود تماس بگیرین تا ببینین آیا آن ها می تونن به شما کمک کنن.

آژانس تخصصی SEO، مانند وب آنجل(Seorooz)، نیز می تونه به شما کمک کنه. این روند گام به گام می تونه ترسناک به نظر برسه، به ویژه در ابتدا. با افزایش تجربه، افزودن داده های ساختار یافته به صفحات شما به یک فرایند سریع و آسان تبدیل میشه. اگه می خواهید راه حل ساده تری داشته باشین، ابزارهایی برای ساده سازی روند وجود داره. به عنوان مثال، اگه سایت شما از وردپرس استفاده می کنه، می تونین از پلاگین Yoast SEO رایگان برای افزودن داده های ساختار یافته استفاده کنین.

انواع داده های ساختار یافته برای نتایج جستجوی گوگل چیست؟

اگه تصمیم دارین از داده های ساختار یافته استفاده کنین، می تونین به انواع مختلفی از این نوع داده دسترسی داشته باشین، از جمله:

• کروسل
• تماس با شرکت
• دوره آموزشی
• بردکرامب Breadcrumb
• کتاب
• مقاله
• بررسی منتقدین
• مجموعه داده ها
• رویداد
• رتبه بندی کلی
• بررسی واقعیت
• سؤالات متداول
• چگونه
• آگهی استخدام
• و غیره

گوگل همچنین به گسترش پشتیبانی خود از داده های ساختار یافته ادامه میده، که فرصت های جدیدی رو برای شما به همراه داره.

SEO برای نتایج ریچ: چگونه خطاهای داده ساختار یافته رو پیدا و برطرف کنیم؟

استفاده از داده های ساختار یافته در وب سایت شما بخش مهمی از سئو است. این بدان معناست که بررسی داده های ساختار یافته باید بخشی منظم از روال شما باشه. اصولاً داده ساختار یافته به موتورهای جستجو کمک می کنه تا مطالب شما رو بهتر بشناسه. داده های ساختار یافته نیز بلیط شما برای امتیازدهی به ویژگی های نتایج ریچ در SERP است. بررسی داده های ساختاری باید بخشی منظم از روال SEO شما باشه.

1. برای یافتن خطاها از ابزار آزمایش داده های ساختار یافته استفاده کنین

همانطور که در بالا گفتم، ابزارهای داده ساختار یافته به شما اطمینان میده که موتورهای جستجو محتوای مشخص شده شما رو درک می کنن. همچنین استفاده از این ابزار ها راهی عالی برای بررسی مجدد صفحات شما برای نشانه گذاری معتبر و یافتن خطاهایی هستن که به راحتی قابل رفع می باشند.

ابزار تست داده های ساختاریافته:

ابزاری که باید با آن شروع کنین، ابزار آزمایش داده های ساختار یافته گوگل است. برای دسترسی به این ابزار، کافیست وارد سرچ کنسول گوگل خود بشین، سپس روی Web Tools> Testing Tools> Structured Data Testing Tool کلیک کنین. از اینجا می تونین URL رو در تب FETCH URL وارد کنین یا برخی از کد داده های ساختار یافته رو در تب CODE SNIPPET کپی و جایگذاری کنین.

این ابزار لیستی از تمام خطاها رو همراه با اطلاعات دقیق در مورد داده های ساختار یافته ای به شما ارائه میده، که گوگل در حال حاضر در وب سایت شما تشخیص میده. از آنجا که استفاده از این ابزار آسان و برای همه قابل دسترسی است، من تا پایان این مقاله از ابزار آزمایش داده های ساختار یافته استفاده خواهم کرد.

ابزار آزمایش نتایج ریچ

گوگل ابزاری رو طراحی کرده که به صاحبان وب سایت ها در تشخیص داده های ساختار یافته کمک می کنه: ابزار آزمایش نتایج ریچ. همه ریچ اسنیپت های گوگل، کارت های ریچ و نتایج ریچ شده با یک اصطلاح چتر شناخته میشن: “نتایج ریچ”.

نتایج ریچ می تونه شامل موارد مختلفی از جمله پست های وبلاگ، فیلم ها، دوره های آموزشی، مشاغل محلی، موسیقی، اطلاعات محصول، آگهی های شغلی و موارد دیگه باشه. در نهایت، ابزار آزمایش نتایج ریچ راهی آسان برای شما خواهد بود تا تعیین کنین که آیا داده های ساختار یافته شما واجد شرایط نمایش به عنوان یک نتیجه ریچ هستن یا خیر. در حال حاضر این ابزار فقط از آزمایش دستور العمل ها، مشاغل، فیلم ها و دوره های آموزشی پشتیبانی می کنه، اما گوگل قصد داره این پیشنهادات رو در طول زمان گسترش بده.

ابزارهای شخص ثالث

برای اکثر مردم، ابزارهای بالا تنها چیزیه که شما برای یافتن و رفع خطاهای داده ساختار یافته نیاز دارین. با این حال، اگه می خواهید به جزئیات ظریف و ریز نشانه گذاری خود بپردازین یا اگه می خواهید یک ابزار قوی داشته باشین که می تونه با داده های ساختار یافته شما بیشتر کار کنه (به عنوان مثال، تبدیل بین فرمت ها، استخراج داده های ساختار یافته و غیره)، این ابزار رو به طور کامل بررسی کنین: SEO Skeptic

2. اولویت بندی مواردی که بیشترین خطا رو دارن

پس از وارد کردن وب سایت خود در ابزار آزمایش داده های ساختار یافته، جدولی رو مشاهده می کنین که شامل چندین نوع داده است. گوگل این نوع داده ها رو بر اساس مواردی که بیشترین خطا رو دارن، از قبل مرتب می کنه. شما ابتدا باید انواع داده ها رو با خطاهای بیشتر برطرف کنین. با کلیک بر روی هر نوع داده، جزئیات بیشتری از موارد دارای خطا در آن تگ HTML نشان داده میشه. کنسول جستجوی شما می تونه حداکثر 10000 نشانی اینترنتی رو همزمان نمایش بده و دقیقاً به شما میگه کدام خطاها رو تشخیص داده.

3. فیلدهای گم شده رو پر کنین

رایج ترین انواع خطاهایی که احتمالاً مشاهده می کنین، به راحتی برطرف میشن:

• میدان از دست رفته
• رتبه بندی از دست رفته.

برای حل خطاهای میدان از دست رفته، مانند “missing: fn” (نام کامل) و “missing: date published”، روی Data Highlighter کلیک کرده و اسکیما مورد نظر رو در منوی information to highlight پر کنین. اسکیما باید با موضوع صفحه مرتبط باشه، بنابراین “Article” رو برای پست های وبلاگ و “Products” رو برای صفحات محصولات فروشگاهی و غیره انتخاب کنین.

اگه چندین صفحه دارین که همه از یک فرمت پیروی می کنن، Tag this page and others like it رو کلیک کنین، در غیر اینصورت روی Tag just this page کلیک کنین. روی OK کلیک کنین. اکنون لیستی از فیلدهای گم شده رو در سمت راست صفحه مشاهده خواهید کرد. به سادگی عناصر کلیدی در صفحه خود مانند عنوان، نویسنده و تاریخ انتشار رو برجسته و مشخص کنین. یکی از تغییرات اخیر که باید به آن توجه بشه عبارتست از: گوگل اکنون به سازمان ها اجازه میده به عنوان نویسنده مقاله اعلام بشن.

4. بررسی واضح نشانه گذاری

گوگل هنگام استفاده از داده های ساختار یافته برای بررسی، دستورالعمل های خاصی داره. در اینجا چند مورد ضروری است که باید از آن ها آگاه باشین:

• شما باید هم بهترین رتبه بندی و هم بدترین رتبه بندی رو نشانه گذاری کنین.
• گوگل ترجیح میده که نظرات شخص ثالث به محصولات خاصی اختصاص داده بشه. نظرات مربوط به محصولات خاص رو در لیست اقلام یا “category pages” وارد نکنین.
• نشانه گذاری مرور باید به صفحات مناسب محدود بشه. به عنوان مثال، بررسی محصولات باید به صفحات محصول محدود بشه و بررسی های تجاری باید به صفحات “About us” یا “Testimonial” محدود بشه. گوگل نظرات دیگه ای رو در صفحات اصلی نشان نمیده.
• هر نظر باید منحصر به فرد باشه و تا زمانی که حداقل پنج نظر نداشته باشین، گوگل نظرات رو نمایش نمیده.
• نباید به نقد و بررسی ها پرداخت. همچنین این نقد ها نباید توسط سایت یا شخص ارائه دهنده محصول نوشته بشه. این کار ممکنه منجر به اقدام دستی بشه.
• بررسی منتقدین باید از دستورالعمل های دقیق پیروی کنه که نمایانگر تجربه صادقانه و بی طرفانه مشتری است. برای اطلاعات بیشتر در مورد نظرات منتقدین، ​​دستورالعمل های گوگل رو در این زمینه ببینین.

5. رفع خطای صفحات با اقدامات دستی

داشتن یک دستورالعمل دستی داده های ساختار یافته علیه صفحه شما لزوماً به این معنی نیست که صفحه شما در نتایج جستجوی گوگل ظاهر نمیشه، اما این یک مشکل جدی است که باید فوراً برطرف بشه.

برخی از رایج ترین دلایل اقدامات دستی داده های ساختار یافته عبارتند از:

• نشانه گذاری نادرست صفحه (به عنوان مثال، صفحه ای که از نشانه گذاری دستور تهیه غذا استفاده می کنه، دستور غذا رو شامل نمیشه یا صفحه ای که از نشانه گذاری رویداد استفاده می کنه، محتوای رویداد قابل مشاهده رو نمایش نمیده).
• نشانه گذاری گمراه کننده داده های ساختار یافته یا داده های ساختار یافته ای که نمایانگر محتوای یک صفحه نیستن.
• محتوای نشانه گذاری شده برای کاربران پنهان است.

گوگل در مورد سایت هایی که کوپن تبلیغ می کنن هشدار داده و کوپن هایی که از داده های ساختار یافته رویداد استفاده می کنن، ممکنه یک اقدام دستی دریافت کنن. برای اطلاعات بیشتر در مورد اقدامات دستی رایج و علل آن ها، به راهنمای گوگل برای ساخت، آزمایش و انتشار داده های ساختار یافته مراجعه کنین.

6. با استفاده از Structured Data Markup Helper، داده ها رو بهینه سازی کنین

اگه می خواهید نشانه گذاری بسیار مورد نیاز رو به سایر صفحات وب سایت خود تزریق کنین و مطمئن نیستین از کجا شروع کنین، به دنبال راهنمای نشانه گذاری داده های ساختار یافته گوگل باشین. این ابزار در کل مراحل نشانه گذاری داده های ساختار یافته در وب سایت، شما رو راهنمایی می کنه. برای شروع، اسکیما مربوطه رو انتخاب کنین، نشانی اینترنتی رو وارد کرده و روی “Start Tagging” کلیک کنین.

در مرحله بعد، عناصر صفحه رو برجسته کرده و تگ های اسکیما رو تعیین کنین. حتی در صورت نیاز می تونین تگ های گم شده رو اضافه کنین. پس از اتمام نشانه گذاری صفحه، روی Create HTML کلیک کنین.

JSON-LD رو از منوی کشویی انتخاب کنین، گوگل قادر به تجزیه Microdata و RDFa است، اما آن ها کدگذاری داده ها رو با JSON-LD توصیه می کنن و سپس آن ها رو در تگ های <عنوان> یا <بدنه> صفحه وب خود کپی و جایگذاری کنین.

7. نشانه گذاری به روز شده خود رو آزمایش و تأیید کنین

در نهایت، URL خود رو مجدداً به Structured Data Testing Tool وصل کنین تا ببینین آیا نشانه گذاری به روز شده شما بررسی میشه یا خیر. در حالت ایده آل، همه خطاها رو از صفحات خود حذف کردین. البته، هیچ تضمینی وجود نداره که داده های ساختار یافته حتی پس از نشانه گذاری صفحات خود در نتایج جستجو نشان داده میشن، اما تا زمانی که گوگل وب سایت شما رو دوباره بازبینی نکنه، چیزی متوجه نخواهید شد.

5 ابزار تست داده های ساختار یافته (Structured Data) برای بهبود رتبه سئو

ابزارهای آزمایش داده های ساختار یافته به شما کمک می کنه تا کد داده های ساختار یافته رو قبل از پیاده سازی در وب سایت خود از نظر خطا بررسی کنین.

در وب آنجلبرخی از جامع ترین ابزارهایی که می تونین استفاده کنین، آورده شده است:

1. ابزار آزمایش داده های ساختار یافته گوگل

ابزار آزمایش داده های ساختار یافته گوگل یک ابزار ساده است که به شما امکان میده داده های ساختار یافته خود رو آزمایش کنین. نشانی اینترنتی یا اسنیپت کدی رو که می خواهید بررسی کنین به ابزار وارد کرده و تست رو اجرا کنین تا از خطاهای موجود در کد مطلع بشین. می تونین از ابزار برای اعتبارسنجی فرمت های JSON-LD ،RDFa و Microdata استفاده کنین. ابزار آزمایش داده های ساختار یافته گوگل می تونه هنگام اجرای اسکیما در وب سایت کمک زیادی به شما کنه.

نیل پاتل این ابزار رو برای بهبود سئو مناسب میدونه: “اگه مطمئن نیستین که کد شما به درستی اجرا شده یا خیر، از ابزار آزمایش داده های ساختاری گوگل استفاده کنین. می تونین اسنیپت کد یا صفحه ای رو که اسکیما در آن پیاده شده، به ابزار اضافه کنین تا بگه که آیا این کار رو درست انجام دادین یا نه. بعلاوه، در صورت وجود هرگونه خطا یا مشکل در کد شما، بازخورد به شما میده.”

او همچنین ابزار تست نتایج ریچ گوگل رو توصیه می کنه تا پیش نمایشی از نحوه نمایش داده های ساختار یافته در نتایج جستجو رو دریافت کنین. اگه از گوگل کروم استفاده می کنین، می تونین با ابزار آزمایش داده های ساختاری نیز کار کنین.

2. ابزار اعتبارسنجی Bing Markup

ابزار اعتبار سنجیBing Markup یک ابزار آزمایش داده ساختار یافته برای Bing است و بخشی از ابزار Bing Webmaster است. برای تأیید داده های ساختار یافته ای که به سایت شما اضافه شده، مانند Microdata HTML ،Microformats، RDFa ،Schema.org و OpenGraph استفاده میشه. همچنین می تونین گزارشی تهیه کنین که نشانگر نشانه گذاری ابزار Bing Webmaster رو نشان میده.

3. SEO Site Checkup

SEO Site Checkup به شما امکان میده در حالی که تعداد زیادی از ویژگی های آنالیز وب سایت رو در اختیار دارین، آزمایش داده های ساختار یافته رو اجرا کنین. ابزار تست داده های ساختار یافته بررسی می کنه که آیا وب سایت شما از مشخصات Microdata HTML یا نشانه گذاری داده های ساختار یافته پیروی می کنه یا خیر.

اگرچه می تونین از این ویژگی به صورت رایگان استفاده کنین، اما محدودیت های خاصی داره؛ از جمله اینکه به شما امکان میده فقط یک آزمایش رو در ساعت انجام بدین. برای استفاده بدون محدودیت از این ابزار، می تونین ثبت نام کرده و به یکی از برنامه های برتر آن ها ارتقاء پیدا کنین.

برایان دین نویسنده وبلاگ Backlinko ابزارSEO Site Checkup رو توصیه می کنه و میگه این ابزار یک ابزار حسابرسی SEO بسیار آسان برای استفاده است. گزارش های برچسب سفید برای آژانس های بازاریابی دیجیتال در این ابزار واقعاً واضح به نظر می رسه.

4. Merkle’s Schema Markup Generator

Merkle’s Schema Markup Generator یک ابزار بسیار جذاب و در عین حال قدرتمند است که به شما کمک می کنه تا داده های ساختار یافته ای رو در قالب JSON-LD برای برنامه های کاربردی از جمله مقاله، رویداد، بردکرامب، نحوه انجام کار، سؤالات متداول، پست شغل، محصول و دستور العمل ایجاد کنین. تنها کاری که باید انجام بدین اینه که یک دسته رو انتخاب کرده، فیلدها رو پر کنین تا یک اسکریپت آماده برای پیاده سازی دریافت نمایید.

الکسیس سندرز (مدیر ارشد SEO در Merkle) در مورد ابزار میگه:

“این ابزار شامل نشانه گذاری های برتر گوگل با یک تجربه فوق العاده کاربر پسند و تمام ویژگی های آیتم اصلی است. ابزار مذکور یک پشتیبانی عالی برای شروع نشانه گذاری های شما داره و برای افرادی که به دنبال مهندسی معکوس هستن، بسیار مناسب است. JSON-LD و برخی از نشانه گذاری های میکروداده رو نشان میده. همچنین می تونین نشانه های ایجاد شده رو مستقیماً به ابزار آزمایش داده های ساختار یافته گوگل ارسال کنین. “

5. Schema – All In One Schema Rich Snippets (افزونه وردپرس)

بازاریابانی که در کد نویسی مهارت ندارن اما به دنبال آزمایش داده های ساختار یافته هستن، می تونن این کار رو با استفاده از افزونه وردپرس اسکیما انجام بدن. تنها پیش نیاز آن داشتن وردپرس به عنوان CMS است.

تفاوت داده های ساختار یافته با داده های ساختار نیافته

نقش پررنگ داده ساختار یافته بر کسی پوشیده نیست. اما شناخت کامل داده ساختار یافته منوط به درک کامل تفاوت ان با داده ساختار نیافته است. از این جهت، سعی کردم در این مطلب پس از معرفی داده های ساختار یافته و ساختار نیافته، 5 تفاوت کلیدی این دو نوع داده رو عنوان کنم و همچنین روشی برای تبدیل داده های بدون ساختار به داده های ساختار یافته آموزش بدم.

داده ساختار یافته چیست؟

اصطلاح داده ساختار یافته به داده هایی اطلاق میشه که در یک فیلد ثابت در یک پرونده یا رکورد قرار دارن. داده های ساختار یافته معمولاً در پایگاه داده رابطه ای RDBMS ذخیره میشن. این داده می تونه اعداد یا متن باشه، و منبع یابی می تونه به صورت خودکار یا دستی انجام بشه، تا زمانی که در ساختار RDBMS قرار بگیره.

البته روش فوق بستگی به ایجاد یک مدل داده، تعیین نوع داده ها و نحوه ذخیره و پردازش آن ها داره. زبان برنامه نویسی مورد استفاده برای داده های ساختار یافته SQL (Structured Query Language) است.

SQL که توسط IBM در دهه 1970 توسعه یافت، پایگاه های داده رابطه ای رو مدیریت می کنه. نمونه های معمول داده های ساختار یافته عبارتند از: نام، آدرس، شماره کارت اعتباری، موقعیت جغرافیایی و غیره.

داده ساختار نیافته چیست؟

داده های بدون ساختار، کم و بیش همه داده هایی هستن که ساختار ندارن. اگرچه ممکنه داده های بدون ساختار دارای ساختار داخلی باشن، اما به شیوه ای از پیش تعریف شده ساختار بندی نشدن. در این نوع داده هیچ مدلی وجود نداره؛ داده ها در قالب اصلی خود ذخیره میشن. نمونه های معمولی از داده های بدون ساختار عبارتند از: رسانه های ریچ، متن، فعالیت رسانه های اجتماعی، تصاویر نظارتی و غیره.

حجم داده های بدون ساختار بسیار بیشتر از داده های ساختار یافته است. داده های بدون ساختار 80 درصد یا بیشتر کل داده های سازمانی رو تشکیل میدن و این درصد همچنان در حال افزایش است. این بدان معناست که شرکت هایی که داده های بدون ساختار رو در نظر نمی گیرن، بسیاری از هوش تجاری ارزشمند رو از دست میدن.

داده های نیمه ساختار یافته چیست؟

داده های نیمه ساختار یافته دسته سوم هستن که در جایی بین دو مورد دیگه قرار می گیرن. این نوع داده ساختار یافته در ساختار رسمی پایگاه داده رابطه ای نمی گنجه. اما در حالی که کاملاً با توصیف داده های ساختار یافته مطابقت نداره، هنوز از سیستم های تگ کردن یا نشانه گذاری های دیگه استفاده می کنه، عناصر مختلف رو جدا کرده و جستجو رو امکان پذیر میسازه.

گاهی اوقات، به این داده ها با ساختار خود توصیف کننده گفته میشه. یک نمونه معمولی از داده های نیمه ساختار یافته، عکس های تلفن های هوشمند است. هر عکسی که با تلفن هوشمند گرفته میشه حاوی محتوای تصویر بدون ساختار و همچنین زمان، مکان و سایر اطلاعات قابل شناسایی (و ساختار یافته) است. قالب های داده نیمه ساختار یافته شامل انواع فایل JSON ،CSV، و XML است.

چگونه داده های نیمه ساختار یافته با داده های ساختار یافته و بدون ساختار سازگار است؟

داده های نیمه ساختار یافته دارای تگ ها و نشانه گذاری های داخلی هستن که عناصر داده جداگانه رو شناسایی می کنن و تحلیلگران داده رو قادر می سازن گروه بندی و سلسله مراتب اطلاعات رو تعیین کنن. اسناد و پایگاه های داده می تونن نیمه ساختار یافته باشن. این نوع داده ها فقط حدود 5 تا 10 درصد از داده ها رو نشان میدن، اما هنگام استفاده از آن ها در ترکیب با داده های ساختار یافته و بدون ساختار، موارد حیاتی استفاده از مشاغل رو شامل میشن.

ایمیل یک مثال بسیار رایج از نوع داده نیمه ساختار یافته است. اگرچه ابزارهای تجزیه و تحلیل پیشرفته تری برای ردیابی موضوع، جستجوی نزدیک و جستجوی مفهومی ضروری است. فراداده بومی ایمیل امکان طبقه بندی و جستجوی کلمات کلیدی رو بدون هیچ گونه ابزار اضافی فراهم می کنه.

ایمیل کاربرد بسیار زیادی داره، اما اکثر توسعه های نیمه ساختار یافته بر سهولت مسائل مربوط به انتقال داده متمرکز هستن. امروزه به اشتراک گذاری و انتقال داده های حسگر ها روزافزون است، مانند تبادل داده های الکترونیکی (EDI)، بسیاری از بسترهای رسانه های اجتماعی، زبان های نشانه گذاری اسناد و پایگاه های داده NoSQL.

نمونه هایی از داده های نیمه ساختار یافته

• زبان نشانه گذاری XML این یک زبان سند نیمه ساختار یافته است. XML مجموعه ای از قوانین رمزگذاری سند است که فرمت قابل خواندن برای انسان و ماشین رو تعریف می کنه. (اگرچه اینکه XML برای انسان قابل خواندن است، چندان مهم نیست.) ارزش این نوع سند اینه که ساختار تگ دار آن بسیار انعطاف پذیر است و برنامه نویسان می تونن آن رو برای جهانی کردن ساختار داده، ذخیره سازی و حمل در وب سازگار کنن.
• JSON استاندارد باز (JavaScript Object Notation). JSON یکی دیگه از قالب های تبادل داده نیمه ساختار یافته است. جاوا در این نام ضمنی است، زیرا سایر زبان های برنامه نویسی مانند C آن رو تشخیص میدن. ساختار آن شامل جفت نام/مقدار (یا شی، جدول و غیره) و یک لیست ارزش مرتب شده (یا آرایه، دنباله، لیست) است. از آنجا که ساختار بین زبان ها قابل تعویض است، JSON در انتقال داده بین برنامه های وب و سرورها برتری داره.
• داده های نیمه ساختار یافته NoSQL عنصر مهمی در بسیاری از پایگاه های داده NoSQL (نه تنها SQL) است. پایگاه های داده NoSQL با پایگاه های داده رابطه ای تفاوت دارن، زیرا سازمان (اسکیما) رو از داده ها جدا نمی کنن. این اتفاق باعث میشه NoSQL انتخاب بهتری برای ذخیره اطلاعاتی باشه که به راحتی در قالب ضبط و جدول قرار نمی گیرن، مانند متن با طول های مختلف. همچنین امکان تبادل آسان داده ها بین پایگاه های داده رو فراهم می کنه. برخی از پایگاه های داده جدید NoSQL مانند MongoDB و Couchbase اسناد نیمه ساختار یافته رو با ذخیره بومی آن ها در قالب JSON در خود جای دادن.

در محیط های داده بزرگ، NoSQL به مدیران نیازی نداره تا پایگاه داده های عملیاتی و آنالیز رو به پایگاه های جداگانه تقسیم کنه.

NoSQL پایگاه داده عملیاتی و میزبان ابزارهای تجزیه و تحلیل بومی برای هوش تجاری است. در محیط های Hadoop، پایگاه های داده NoSQL داده های ورودی رو گرفته و مدیریت می کنن و سپس نتایج تحلیلی رو ارائه میدن. این پایگاه داده ها در زیرساخت های کلان داده و برنامه های وب بهنگام مانند LinkedIn رایج هستن.

در LinkedIn، صدها میلیون کاربر تجاری آزادانه عناوین شغلی، مکان ها، مهارت ها و موارد دیگه رو به اشتراک میذارن.

LinkedIn داده های عظیم رو در قالب نیمه ساختار یافته ضبط می کنه. هنگامی که کاربران جویای کار جستجویی رو انجام میدن، LinkedIn درخواست رو با ذخیره داده های نیمه ساختار یافته عظیم خود مطابقت میده، داده ها رو با روندهای استخدام ارجاع میده و توصیه های حاصله رو با افراد جویای کار به اشتراک میذاره.

همین فرایند با پرسش های فروش و بازاریابی در خدمات برتر LinkedIn مانند Salesforce اجرا میشه. آمازون همچنین توصیه های خوانندگان خود رو بر اساس پایگاه داده های نیمه ساختار یافته قرار میده.

SQL در مقابل NoSQL

SQL (زبان جستجو ساختار یافته) و NoSQL (“نه فقط” زبان جستجو ساختار یافته) به طور ویژه برخی از تفاوت های کلیدی بین داده های ساختار یافته و بدون ساختار رو نشان میده.

SQL تقریباً همیشه به شکل پایگاه داده است، زیرا داده های ساختار یافته ای که داره می تونه به راحتی به گونه ای نمایش داده بشه که روابط بین موجودیت های داده رو نشان میده. از سوی دیگه، NoSQL نمی تونه به راحتی در یک جدول سنتی یا قالب پایگاه داده رابطه ای دیگه نمایش داده بشه، زیرا ترکیب داده های بدون ساختار و نیمه ساختار یافته نمی تونه مطابق با الگو یا طرح بندی ارائه بشه.

در حالی که SQL و سایر تنظیمات زبان ساختار یافته اغلب دارای درک و مدیریت دستی آسان تری هستن، همیشه انرژی بالقوه ای برای آنالیز و دستکاری داده ها ندارن. درک و آنالیز NoSQL و سایر موارد داده های بدون ساختار حتی با وجود برخی از قوی ترین ابزارها دشوار است، اما نتیجه به شما انواع بیشتری از داده ها رو برای شیوه های هوش تجاری ارائه میده. در نهایت، شما برای ایجاد تصویری کامل از داده های شرکت خود، هم به داده های ساختار یافته و داده های بدون ساختار و هم به فرمت های مختلفی که می توان آن ها رو نمایش داد و سازماندهی کرد، نیاز دارین.

داده های ساختاریافته در مقایسه با داده های بدون ساختار

1) داده های تعریف شده در مقابل داده های تعریف نشده

داده های ساختار یافته انواع داده هایی هستن که به وضوح در یک ساختار تعریف شدن، در حالی که داده های بدون ساختار معمولاً در قالب اصلی خود ذخیره میشن. داده های ساختار یافته در سطرها و ستون ها قرار میگیرن و می تونن در زمینه های از پیش تعریف شده نقشه برداری بشن. بر خلاف داده های ساختار یافته، که سازماندهی شدن و دسترسی به آن ها در پایگاه های داده رابطه ای آسان است، داده های بدون ساختار مدل داده از پیش تعریف شده ای ندارن.

2) داده های کیفی در مقابل داده های کمّی

داده های ساختار یافته اغلب داده های کمی هستن، به این معنی که معمولاً از اعداد سخت یا چیزهای قابل شمارش تشکیل شدن. روش های آنالیز این نوع داده ها شامل رگرسیون (برای پیش بینی روابط بین متغیرها)، طبقه بندی (برای برآورد احتمال)، و خوشه بندی داده ها (بر اساس ویژگی های مختلف) است.

3) ذخیره در Data Houses در مقابل Data Lakes

داده های ساختار یافته اغلب در Data Houses و داده های بدون ساختار در Data Lake ذخیره میشن. Data House نقطه پایانی برای سفر داده ها از طریق خطوط ETL است. از سوی دیگه، یک Data Lake نوعی مخزن تقریباً بی حد و حصر است که در آن داده ها در قالب اصلی خود و یا پس از گذراندن یک فرآیند اولیه ” cleaning یا تمیز کاری” ذخیره میشن.

هر دو پتانسیل استفاده از ابر رو دارن. داده های ساختار یافته به فضای ذخیره سازی کمتری نیاز دارن، در حالی که داده های بدون ساختار به فضای بیشتری نیاز دارن. به عنوان مثال، حتی یک تصویر کوچک نسبت به بسیاری از صفحات متن، فضای بیشتری رو اشغال می کنه. در مورد پایگاه های داده، داده های ساختار یافته معمولاً در یک پایگاه داده رابطه ای (RDBMS) ذخیره میشن، در حالی که بهترین محل ذخیره برای داده های بدون ساختار، پایگاه های داده به اصطلاح غیر رابطه ای یا NoSQL است.

4) سهولت آنالیز

یکی از مهم ترین تفاوت های بین داده های ساختار یافته و بدون ساختار اینه که چگونه تجزیه و تحلیل میشه. جستجوی داده های ساختار یافته، هم برای انسان و هم برای الگوریتم ها آسان است. از سوی دیگه، جستجوی داده های بدون ساختار به طور ذاتی دشوارتر است و برای درک شدن نیاز به پردازش داره. ساختارشکنی چالش برانگیزه، زیرا فاقد مدل داده از پیش تعریف شده است و بنابراین در پایگاه های داده رابطه ای جای نمی گیره.

از سوی دیگه، داده های بدون ساختار اغلب به عنوان داده های کیفی طبقه بندی میشن و نمی توان با استفاده از ابزارها و روش های متداول آن ها رو پردازش و آنالیز کرد. در یک زمینه تجاری، داده های کیفی می تونن از نظرسنجی مشتریان، مصاحبه ها و تعاملات رسانه های اجتماعی به دست بیان.

استخراج بینش از داده های کیفی نیاز به تکنیک های آنالیز پیشرفته مانند داده کاوی و جمع آوری داده ها داره. در حالی که مجموعه وسیعی از ابزارهای آنالیز پیچیده برای داده های ساختار یافته وجود داره، اکثر ابزارهای تجزیه و تحلیل برای استخراج و ترتیب داده های بدون ساختار هنوز در مرحله توسعه هستن.

فقدان ساختار از پیش تعریف شده، داده کاوی رو مشکل می کنه و توسعه بهترین شیوه ها در مورد نحوه مدیریت منابع داده مانند رسانه های غنی، وبلاگ ها، داده های رسانه های اجتماعی و ارتباط با مشتریان یک چالش است.

5) فرمت از پیش تعریف شده در مقابل انواع فرمت ها

متداول ترین قالب برای داده های ساختار یافته متن و اعداد است. داده های ساختار یافته از قبل در مدل داده تعریف شدن. از سوی دیگه، داده های بدون ساختار، در اشکال و اندازه های گوناگون ارائه میشن. این داده می تونه شامل همه چیز از جمله صدا، تصویر، ایمیل و داده های حسگر باشه.

هیچ مدل داده ای برای داده های بدون ساختار وجود نداره و در یک دریاچه داده ذخیره میشه که نیازی به تغییر نداره. داده های ساختار یافته در مقابل داده های بدون ساختار: ابزارهای نسل بعدی تغییر دهنده بازی ابزارهای جدیدی برای آنالیز داده های بدون ساختار، به ویژه با توجه به پارامترهای مورد استفاده خاص، در دسترس است.

بیشتر این ابزارها مبتنی بر یادگیری ماشین هستن. آنالیز داده های ساختار یافته می تونه از یادگیری ماشین نیز استفاده کنه، اما حجم عظیم و انواع مختلف داده های بدون ساختار به آن نیاز داره. چند سال پیش، تحلیلگران با استفاده از کلمات کلیدی و عبارات کلیدی می تونستن داده های بدون ساختار رو جستجو کرده و ایده مناسبی از آنچه که داده ها در آن استفاده میشن، بدست بیارن.

eDiscovery نمونه بارز این روش بوده و هست. با این حال، داده های بدون ساختار به طرز چشمگیری افزایش یافته اند که کاربران باید از آنالیز هایی استفاده کنن که نه تنها با سرعت محاسبه می کنه، بلکه به طور خودکار از فعالیت ها و تصمیمات کاربران نیز درس می گیره. پردازش زبان طبیعی NLP، سنجش و طبقه بندی الگوها و الگوریتم های متن کاوی، همچنین آنالیز ارتباط سند، آنالیز احساسات و برداشت وب مبتنی بر فیلتر، همه مثال های رایج هستن.

آنالیز داده های بدون ساختار با هوش یادگیری ماشین به سازمان ها امکاناتی میده که عبارتند از:

• آنالیز ارتباطات دیجیتال برای انطباق. ناکامی در این آنالیز می تونه میلیون ها دلار هزینه، دعاوی حقوقی و از دست دادن مشاغل برای شرکت ها به همراه داشته باشه. نرم افزار تشخیص الگو و آنالیز رشته ای ایمیل، مقادیر عظیمی از داده های ایمیل و چت رو برای عدم مطابقت احتمالی جستجو می کنه. نمونه اخیر در این زمینه فولکس واگن است که ممکنه با استفاده از آنالیز برای نظارت بر ارتباطات برای پیام های مشکوک، از جریمه های بزرگ و ضرر های گران قیمت اجتناب کنه.
• دنبال کردن مکالمات مشتری با حجم بالا در رسانه های اجتماعی. آنالیز متن و آنالیز احساسات به تحلیلگران اجازه میده تا نتایج مثبت و منفی کمپین های بازاریابی رو مرور کرده یا حتی تهدیدات آنلاین رو شناسایی کنن. این سطح از آنالیز بسیار پیچیده از جستجوی کلمات کلیدی ساده به دست میاد، که فقط می تونه اصول اولیه رو گزارش بده، مانند اینکه پوسترها در کمپین جدید چند بار نام شرکت رو ذکر می کنن. آنالیز های جدید شامل زمینه هم میشن: آیا نظر مثبت بود یا منفی؟ آیا پوسترها به یکدیگه واکنش نشان می دادن؟ واکنش ها به اعلامیه های اجرایی چگونه بود؟ به عنوان مثال، صنعت خودروسازی به شدت درگیر آنالیز رسانه های اجتماعی است، زیرا خریداران خودرو اغلب برای راهنمایی تجربه خرید خودرو خود به پوسترهای دیگه مراجعه می کنن. تحلیلگران از ترکیبی از متن کاوی و آنالیز احساسات برای ردیابی پست های کاربر خودکار در توییتر و فیس بوک استفاده می کنن.

باید هوش بازاریابی جدید کسب کنین. ابزارهای آنالیز یادگیری ماشین به سرعت بر روی حجم زیادی از اسناد برای آنالیز رفتار مشتری کار می کنن. به عنوان مثال، یک ناشر مجله، استخراج متن رو در صدها هزار مقاله اعمال کرده و هر نشریه جداگانه رو با محبوبیت زیرمجموعه های اصلی تحلیل کرد.

سپس آن ها آنالیز رو در تمام ویژگی های محتوای خود گسترش دادن تا ببینن کدام موضوعات کلی بیشترین توجه مشتری رو به خود جلب کرده است. آنالیز ها صدها هزار قطعه محتوا رو در همه نشریات پخش کردن و نتایج موضوعات داغ رو بر اساس بخش ها ارجاع دادن. نتیجه یک آموزش ریچ بود، بدان معنا که موضوعات مورد توجه مشتریان متمایز بود و پیام های بازاریابی بیشترین تأثیر رو بر آن ها داشت.

چگونه می توان بینش داده های ساختار یافته رو از داده های بدون ساختار استخراج کرد؟

استخراج داده های بدون ساختار

افزایش دیجیتالی شدن اطلاعات، همراه با تراکنش های متعدد منجر به سیل داده ها شده است. افزایش مداوم سرعت اطلاعات دیجیتالی باعث شده که داده های جهانی در فواصل زمانی بسیار کوتاه دو برابر بشه. طبق گفته گارتنر، حدود 80 درصد از داده های سازمان، داده های بدون ساختار است که شامل داده های ایمیل ها، فیدهای رسانه های اجتماعی و تماس های مشتری است.

این میزان علاوه بر اطلاعات ثبت شده توسط دستگاه های کاربر است. در حالی که آنالیز مناسب از داده های سازماندهی شده نیز ترسناک خواهد بود، حتی درک درست این داده های بدون ساختار دشوار است.

استخراج اطلاعات آنالیز داده های بدون ساختار

برای بهبود تصمیمات تجاری، مجموعه داده های نیمه ساختار یافته و بدون ساختار رو آنالیز کنین. در نتیجه، سازمان ها باید مجموعه داده های نیمه ساختار یافته و بدون ساختار رو آنالیز کنن تا بینش های داده های ساختار یافته رو برای تصمیم گیری های تجاری بهتر استخراج نمایند.

این تصمیمات شامل شکل دادن به احساسات مشتری، یافتن نیازهای او و شناسایی پیشنهاداتی است که بیشتر به نیازهای مشتری مربوط میشه. در حالی که فیلتر کردن حجم زیادی از داده ها می تونه کار خسته کننده ای به نظر برسه، مزایایی نیز داره. با آنالیز مجموعه داده های بزرگ از داده های بدون ساختار، می تونین اتصالات رو از منابع داده غیر مرتبط دسته بندی کرده و الگوهای خاصی رو پیدا کنین. این آنالیز امکان کشف روندهای تجاری رو فراهم می کنه.

تبدیل داده بدون ساختار به داده های ساختار یافته

هفت مرحله برای آنالیز داده های بدون ساختار برای استخراج اطلاعات ساختار یافته به شرح زیر وجود داره: ابتدا باید منابع داده رو آنالیز کرد:

قبل از شروع، باید منابع داده ای رو که برای آنالیز داده ها ضروری هستن، تجزیه و تحلیل کنین. منابع داده بدون ساختار در اشکال مختلف مانند صفحات وب، فایل های ویدئویی، فایل های صوتی، اسناد متنی، ایمیل های مشتری، چت ها و موارد دیگه یافت میشن. شما باید فقط از منابع داده بدون ساختار که کاملاً مرتبط هستن، آنالیز رو شروع کنین.

1. بدونین که با نتایج آنالیز چه اتفاقی خواهد افتاد

اگه نتیجه نهایی واضح تر نباشه، ممکنه آنالیز غیرقابل استفاده باشه. مهمه که بهتر بفهمیم چه نوع نتیجه ای لازمه، آیا این روند، معلول، علت، کمیت یا چیز دیگه ای است که مورد نیاز ماست. باید نقشه راه مشخصی برای کارهایی که با نتایج نهایی انجام میشه، وجود داشته باشه تا از آن ها برای کسب و کار، بازار یا سایر دستاوردهای سازمان بهتر استفاده بشه.

2. فن آوری دریافت و ذخیره داده ها رو بر اساس نیازهای تجاری تعیین کنین

اگرچه داده های بدون ساختار از منابع مختلف به دست میان، اما نتایج آنالیز باید در یک مجموعه فناوری تزریق بشه تا بتوان از نتایج به طور مستقیم استفاده کرد. ویژگی هایی که برای انتخاب بازیابی و ذخیره اطلاعات مهم هستن بستگی به حجم، مقیاس پذیری، سرعت و تنوع الزامات داره. یک پشتوانه فناوری آینده نگر باید به خوبی بر اساس الزامات پایانی ارزیابی بشه، پس از آن معماری داده های کل پروژه تنظیم میشه.

نمونه های خاصی از نیازهای تجاری و انتخاب مجموعه فناوری عبارتند از:

به هنگام بودن: برای شرکت های تجارت الکترونیکی ارائه قیمت های به موقع بسیار مهم شده است. این امر مستلزم نظارت و ردیابی فعالیت های رقیب در زمان واقعی و ارائه پیشنهادات بر اساس نتایج فوری یک نرم افزار آنالیز است. چنین فناوری های قیمت گذاری شامل نرم افزار نظارت بر قیمت رقباست.

در دسترس بودن بیشتر: این ویژگی برای دریافت داده ها و اطلاعات بدون ساختار از بسترهای رسانه های اجتماعی بسیار مهم است. پلتفرم فناوری مورد استفاده باید اطمینان حاصل کنه که داده ها در زمان واقعی از بین نمیرن. ایده بهتر اینه که دریافت اطلاعات رو به عنوان یک برنامه افزونگی داده ها نگه دارین.

پشتیبانی از چند-مالکیتی: عنصر مهم دیگه توانایی جدا کردن داده ها از گروه های مختلف کاربر است. راه حل های مؤثر هوش اطلاعات باید بطور طبیعی از موقعیت های چند-مالکیتی پشتیبانی کنه. جداسازی داده ها با توجه به حساسیت های مربوط به داده های مشتری و بازخوردها همراه با بینش های مهم، برای برآوردن الزامات محرمانه بودن بسیار مهم است.

3. اطلاعات ذخیره شده در یک انبار داده رو تا انتها نگه دارین

اطلاعات باید به خوبی در قالب بومی خود ذخیره بشن، تا زمانی که واقعاً برای ارزیابی مفید باشن، برای یک هدف دقیق مورد نیاز باشن، و ذخیره داده های فراداده یا سایر اطلاعاتی رو که ممکنه در آنالیز کمک کننده باشن، حفظ کنن.

4. فرموله کردن داده ها برای ذخیره سازی

در حالی که فایل های اصلی داده رو حفظ می کنین، اگه نیاز به استفاده از داده ها دارین، بهترین گزینه اینه که یکی از کپی ها رو تمیز کنین. همیشه بهتره هنگام تغییر متن، فضاهای سفید و نمادها رو پاک کنین. نتایج تکراری باید جدا شده و داده ها یا اطلاعات خارج از موضوع باید به خوبی از مجموعه داده ها حذف بشن.

5. الگوهای داده و جریان متن رو درک کنین

با استفاده از آنالیز معنایی و پردازش زبان طبیعی، می تونین از تگ کردن قسمت های گفتار برای به دست آوردن موجودات مشترک مانند “شخص”، “مکان”، “شرکت” و روابط داخلی آن ها استفاده کنین. با انجام این کار، می تونین یک ماتریس فرکانس مدت برای درک بهتر الگوهای داده و جریان متن ایجاد کنین.

6. استخراج متن و استخراج داده ها

هنگامی که پایگاه داده شکل گرفت، داده ها باید طبقه بندی شده و به درستی تقسیم بندی بشن. از ابزارهای اطلاعات داده می توان برای جستجوی شباهت های رفتار مشتری، در صورت هدف قرار دادن کمپین یا طبقه بندی خاص استفاده کرد. چشم انداز مشتریان می تونه با استفاده از آنالیز احساسات بازخوردها و بررسی ها، که به درک بهتر توصیه های محصول، روندهای بازار و ارائه راهنمایی برای راه اندازی محصولات یا خدمات جدید کمک می کنه، قاطع باشه.

شما می تونین از راه حل های رسانه اجتماعی برای استخراج پست ها یا رویدادهایی که مشتریان و مشتریان احتمالی از طریق رسانه های اجتماعی، انجمن ها و سایر پلتفرم ها برای بهبود محصول و خدمات شما به اشتراک میذارن، استفاده کنین.

7. پیاده سازی و اندازه گیری تأثیر پروژه

نتایج نهایی بیشترین اهمیت رو داره، هر چه که باشه. بسیار مهمه که نتایج در قالب مورد نیاز ارائه بشن، و داده های ساختار یافته ای رو از داده های بدون ساختار استخراج کنیم. این نتیجه باید از طریق یک نرم افزار استخراج داده وب و یک ابزار اطلاعات داده انجام بشه، تا کاربر بتونه اقدامات مورد نیاز رو بلافاصله انجام بده. آخرین مرحله اندازه گیری اثر با ROI مورد نیاز از طریق درآمد، اثربخشی فرایند و بهبود مشاغل است.