구조화된 데이터 구현의 장단점

구조화된 데이터 구현의 장단점 평가

오늘날의 시맨틱 웹 시대에 구조화된 데이터 구현의 장단점을 이해하면 비즈니스가 우위를 점할 수 있습니다.

많은 SEO가 구조화된 데이터 구현의 힘에 대해 열정적이지만 이를 구현하도록 경영진을 설득하는 데 도움이 필요합니다. 이 기사와 그 안에 있는 편리한 표는 당신이 바이 인을 얻는 데 도움이 될 것입니다. 구조화된 데이터 구현의 장단점을 모두 살펴보겠습니다.

증거를 가지고 더 많은 마케터는 이제 구조화된 데이터가 향상된 SERP 존재에 필수적이라고 믿습니다. 여기에는 브랜드 SERP보다 훨씬 더 많이 주목받는 것이 포함됩니다. 구조화된 데이터를 SEO 전략의 기반으로 만들면 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 스키마 마크업의 구현은 전자 상거래 사이트와 서비스 기반 비즈니스 모두에서 경쟁력을 갖기 위해 필요합니다.

구조화된 데이터 대 구조화되지 않은 데이터가 풍부한 결과

많은 추천 스니펫은 구조화된 데이터 코드에서 가져옵니다. 정형 데이터와 비정형 데이터의 경우 정형 데이터가 더 이해하기 쉽고 사용하기 쉽습니다.

검색 엔진은 이러한 구조화된 정보를 발견하고 결과 페이지에 표시할 수 있습니다. 너무 많은 디지털 마케터와 SEO가 이러한 시맨틱 주석 사용의 가치를 과소평가했습니다. 더 나아 가기 전에 이것을 정의합시다.

시맨틱 어노테이션이란 무엇입니까?

시맨틱 주석 또는 태깅은 스키마 마크업을 사용하여 개념에 대한 메타데이터를 텍스트 문서 또는 기타 구조화되지 않은 콘텐츠에 첨부하는 프로세스입니다. 이는 사람, 이벤트, 리뷰, 장소, 조직, 제품, 관계 또는 관련 주제에 대한 구조화된 데이터일 수 있습니다.

구조화된 데이터 구현의 장단점은 무엇입니까?

장점:

1. 비정형 데이터를 정형 데이터로 변환합니다.
2. 상세 정보가 풍부한 관계형 속성을 추가합니다.
3. SERP의 표시를 개선합니다.
4. 위치 제로 가시성을 제공할 수 있습니다.
5. Click-Through-Rate 및 유기적 수익을 높입니다.
6. 스키마 마크업은 자사 데이터입니다.
7. 브랜드 인지도를 높입니다.
8. 사이트의 분류 체계를 구성합니다.
9. 인덱싱 문제를 지원합니다.
10. 쿼리 의도와 더 잘 일치합니다.
11. 업데이트를 자동화하는 것은 쉽습니다.
12. 잠재 고객은 URL 및 메타 설명보다 더 많은 정보를 얻습니다.

단점보다 구조화된 데이터의 장점이 더 많으므로 각각에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 구조화된 데이터를 구현하여 얻을 수 있는 것이 너무 많기 때문에 Google이 더 많은 사이트에서 이를 사용하도록 유도하기 위해 당근을 달고 있다고 가정할 수 있습니다. 이러한 방식으로 Google은 구조화된 데이터를 더 많이 활용하도록 "우리 손을 강요"할 수 있습니다. 사용하지 않는 것보다 이점이 훨씬 더 크다면 스키마 마크업에 대해 자세히 알아보는 것은 어떨까요?

구조화된 데이터 사용의 장점:

1. 비정형 데이터를 정형 데이터로 변환

이렇게 하면 콘텐츠를 기계에서 더 쉽게 읽을 수 있습니다. 검색 봇과 통신하고 웹 페이지에 의미와 가치를 할당하는 데 도움을 줍니다. 이런 일이 발생하면 검색 엔진에서 사용자를 위해 만든 콘텐츠를 더 쉽게 이해할 수 있으므로 더 빠르게 표시할 수 있습니다.

일단 구조화된 형식이 되면 Google이 콘텐츠의 관련성을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이는 검색 엔진의 언어 장벽 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

큰 장점은 페이지의 기본 엔터티를 식별하는 것부터 시작하는 것입니다. 이것이 여러분이 전달하고자 하는 주요 개념입니다. 그런 다음 기계가 더 쉽게 읽을 수 있도록 하기 위해 활용할 수 있는 구조화된 데이터 유형이 무엇인지 살펴봅니다. 구조화된 데이터 마크업은 잠재 고객을 끌어들이는 상황별 신호를 제공합니다.

2. 상세 정보가 풍부한 관계형 속성 추가

정보 스키마, 중첩 멘션을 사용하고 세부 정보가 풍부한 관계 속성을 추가하면 시맨틱 주석의 이점을 얻을 수 있습니다. 이렇게 하면 검색할 때 청중의 의도를 충족하는 데 도움이 됩니다. 관계 속성은 개념과 의미를 연결합니다. 질문에 대한 정답을 더 자주 얻을 수 있기 때문에 결과적으로 더 나은 사용자 경험을 만들었습니다.

사람들이 사이트를 클릭하기 전에 더 많은 정보를 얻기 때문에 리치 스니펫은 일반적으로 높은 이탈률을 줄입니다. 귀하의 코드는 검색 엔진이 사용자가 페이지를 탐색하기 전에 귀하의 페이지가 무엇인지 평가할 수 있는 세부 정보를 표시하는 데 도움이 됩니다. 콘텐츠 엔터티를 다른 페이지 및 인터넷 전체에 연결하는 데 도움이 됩니다.

3. SERP 표시 개선

이미지 구조화된 데이터는 청중을 사로잡는 눈길을 끄는 요소를 추가합니다. 멋진 SERP를 얻을 수 있는 기회가 증가했습니다. 이것은 귀하의 비즈니스에 추가 노출을 제공하고 관심있는 방문자를 귀하의 웹 사이트로 끌어들입니다. 사이트에 유사 지식 그래프를 구축하고 주요 엔터티를 함께 연관시키는 스키마 마크업의 풍부한 결과 잠재력. 외부 사이트에서 비즈니스 소유자는 이전에 Google 지식 그래프에 영향을 미칠 수 있는 권한이 없었습니다.

4. 위치 제로 가시성을 제공할 수 있습니다.

스키마에 의해 트리거되는 대부분의 리치 결과는 SERP 위에 표시됩니다. 아래로 스크롤하지 않는 잠재 고객이 귀하를 볼 가능성이 더 높다는 의미입니다. 평균적으로 "SERP에서 4개의 평균 위치의 이점을 제공합니다" – merkle "SEO를 위한 스키마: 무엇을, 왜, 어떻게?"

0순위 당첨 확률을 높이려면 효과적인 스키마 전략이 필요합니다. 독자에게 가장 중요한 내용과 각 페이지의 목적을 식별하십시오. 페이지에 표시된 콘텐츠는 내부 지식 그래프에 포함할 만큼 중요하지 않을 수 있습니다.

5. 클릭률 및 유기적 수익 증가

Structured는 귀하의 페이지가 SERP에서 더 높은 순위를 차지하도록 도울 수 있습니다. 예를 들어 사람들은 People Also Ask 및 People Also Ask SERP의 링크를 통해 사이트를 클릭할 수 있습니다. 귀하의 비즈니스는 더 나은 CTR을 얻을 수 있으며 이는 유기적 검색 트래픽 및 궁극적으로 볼륨을 향상시키는 것과 같습니다. 또한 웹사이트에 접속하면 웹페이지의 CTA(Call-to-Action)가 동시에 증가합니다.

6. 스키마 마크업은 자사 데이터입니다.

즉, 사용을 요청할 필요가 없습니다. 오픈 소스입니다. 누구든지 그것을 사용하고 사용자 정의하여 콘텐츠를 증폭할 수 있습니다. 스키마 구조 데이터는 깨끗한 코드입니다. 플러그인은 사이트가 도움이 되지 않는 마크업으로 끝나는 경향이 있습니다.

데이터를 소유함으로써 하우투 콘텐츠에서 명성을 얻을 수 있습니다. 귀하의 지식을 입증하는 명확한 단계는 즉각적인 SERP에 바로 나타날 수 있습니다.

7. 브랜드 인지도를 높입니다.

이 시각적인 눈요기 풍부한 스니펫은 브랜드를 돋보이게 합니다. 증가된 SERP 리치 스니펫은 한 비즈니스를 다른 비즈니스와 크게 차별화합니다. 동일한 검색어에 의해 발견되기를 원하는 다른 사람들보다 강력한 경쟁력을 제공합니다.

스키마 마크업을 사용하여 기업이나 개인에 대한 정보를 강조할 수 있습니다. 또한 구조화된 데이터 구현은 Knowledge Graph에 영향을 미칠 때 중요한 역할을 합니다.

8. 사이트의 분류 체계 구성

콘텐츠 분류는 제목 지정 및 폴더 구성 이상으로 구성된 분류 체계입니다. 메타 태깅은 콘텐츠 마케팅의 검색 가능성, 콘텐츠 마케팅 전략 및 콘텐츠 마케팅 배포에 도움이 되는 콘텐츠를 구성하는 또 다른 중요한 방법입니다.

엔터티별로 콘텐츠를 구성하는 데 도움이 됩니다. 이미 사용 중인 범주를 지원할 수 있습니다. 콘텐츠 작성 프로세스가 하나로 합쳐지는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 스키마는 위치별 페이지에서 지역 비즈니스 NAP를 제공하거나 전체 질문 답변 페이지가 있는 주제에 대해 더 자세히 알아볼 수 있습니다.

인공지능이 이해하는 고품질의 검색 데이터를 생성합니다. 이렇게 하면 원하는 콘텐츠를 빠르게 찾을 수 있으므로 더 나은 현장 경험을 얻을 수 있습니다. 다양한 스키마 의도가 있습니다. 트랜잭션 의도와 정보 제공을 위해 올바른 것을 사용하십시오. 각 페이지에 가장 적합한 스키마 의도와 메타데이터를 선택하면 콘텐츠 분류를 명확하게 유지하는 데 도움이 됩니다.

9. 인덱싱 문제 지원

구조화된 데이터는 Google이 해당 페이지를 더 잘 이해하므로 색인 생성에 도움이 될 수 있습니다. 콘텐츠를 더 읽기 쉽게 만들면 Google에서 콘텐츠를 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 누가 또는 어떻게 사용될 수 있는지 명확하지 않은 혼란스러운 콘텐츠를 색인화할 가능성이 적습니다.

일부 페이지는 더 미묘하지만 Google에 혼동을 줄 필요는 없습니다. 보다 산업별 페이지를 만들 때 Schema.org 표현에 완벽하지 않은 경우가 많습니다. 포괄적인 Thing 마크업을 사용하면 구조화된 데이터를 사용하여 산업별 엔터티를 나타낼 수 있습니다. 기사 스키마 내에서 Article 스키마를 보다 완전하게 정의할 수 있습니다. 그런 다음 sameAs 를 사용하여 Wikipedia와 같은 외부 정의를 추가하여 해당 산업 상관 관계를 자세히 설명할 수 있습니다.

10. 쿼리 의도와 더 잘 일치합니다.

데이터가 구조화된 형식이면 쿼리 의도를 더 빠르고 정확하게 일치시킬 수 있습니다. 예를 들어 지도 팩에 대한 로컬 관련성을 트리거할 수 있습니다. 또는 검색자가 Google 부동산에서 특정 조직을 찾도록 도와주세요.

11. 업데이트 자동화가 쉽다

새 데이터 파일을 마크업으로 가져오는 스크립트를 작성할 수 있습니다. 코드는 사용자가 해당 페이지에서 읽을 수 있는 실제 정보에서 채워져야 합니다. 동적 제품 스키마는 필수 전자 상거래 구조화 데이터입니다.

제품 정보가 일반적으로 변경되는 방식:

• 제품 가격이 업데이트되는 경우.
• 상품 리뷰의 평점이 업데이트되는 경우 또는 리뷰 수가 증가합니다.
• 재고 가용성이 변경되는 경우.
• 추가 제품 색상, 크기 또는 판매 패키지가 제공되는 경우.

제품이 많은 대규모 소매 사이트는 스키마 자동화에 의존하여 최신의 정확한 스키마를 유지해야 합니다. 제품 페이지가 업데이트될 뿐만 아니라 페이지의 내용과 일치하도록 코드가 업데이트로 채워져야 합니다. 다시 말하지만 스크립트는 업데이트된 텍스트를 해당 페이지에 대해 생성된 스키마로 가져올 수 있습니다.

다양한 형식으로 제공되는 제품을 구매하려고 시도했지만 원하는 것을 쉽게 선택하고 주문할 수 없는 적이 있습니까? 같은 방식으로 스키마는 사용자 경험을 향상시킵니다. 특정 제품 버전에 GTIN을 할당하면 해당 항목을 웹에서 쉽게 찾을 수 있으며 원하는 제품을 더 빠르게 확인할 수 있습니다.

12. 잠재 고객은 URL과 메타 설명보다 더 많은 정보를 얻습니다.

SERP의 기존 파란색 링크는 여전히 일반적으로 제한된 정보를 제공했습니다. 가치가 높은 구조화된 데이터에 대해 얻을 수 있는 풍부한 결과는 방대합니다. SERP의 전체 테이블, 자세한 목록 또는 풍부한 지식 패널을 얻을 수 있습니다. 검색 결과에서 눈에 띄는 시각적으로 매력적인 방법을 많이 제공합니다.

이제 구현의 다른 측면, 도전 과제 및 잠재적인 단점을 살펴보겠습니다. 그러나 먼저 두 가지를 모두 표 형식으로 나타내거나 쉽게 비교할 수 있습니다.

구조화된 데이터 사용의 단점:

단점:

고급 스키마를 신중하게 구현해야 하는 데에는 충분한 이유가 있습니다. 올바른 전략을 사용하면 다음과 같은 단점을 극복할 수 있습니다.

방대하고 잠재적으로 가치 있는 복잡한 데이터를 유용하고 검색 가능하며 액세스 가능한 정보로 변환하면 데이터 기반 시스템 및 프로세스를 극대화할 수 있습니다. 이는 구조화된 데이터를 구현하기 위한 올바른 접근 방식이 필요함을 의미합니다. 눈치채지 못한 채 오류가 발생할 수 있습니다. 현장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 있는 것이 좋습니다.

1. 마이크로데이터는 엉망이 될 수 있습니다.
2. 시간 투자가 필요합니다.
3. 스키마 마크업 플러그인이 충돌할 수 있습니다.
4. 여러 앱의 스키마 복제 위험.
5. 잘못된 유형의 스키마 배치.
6. 시간에 민감한 데이터 관련 문제.
7. 사용자 감지를 기반으로 다양한 구조화된 데이터를 표시합니다.
8. 사이트 콘텐츠를 채우는 AngularJS 또는 Ajax가 지연되었습니다.

1. 마이크로데이터는 엉망이 될 수 있습니다.

HTML 태그에 주석을 추가하는 마이크로데이터는 기계가 읽을 수 있지만 엉망이 될 수 있습니다. Microdata는 웹 페이지 문서 본문 내의 모든 HTML 태그와 함께 사용해야 합니다. 이것이 우리가 JSON-LD 스키마를 더 좋아하는 이유 중 하나입니다. 그것은 모든 HTML 태그에 있을 필요가 없기 때문에 코드 부풀림의 위험을 줄입니다. 또한 JSON 데이터 배치를 분할하고 로드된 JSON 데이터에서 기본 쿼리를 실행하고 선택적으로 반복되는 값을 제거하는 방법을 배울 수 있습니다.

좋은 소식은 Google이 마이크로데이터, JSON-LD 및 RDFa의 혼합 형식을 인식할 수 있다는 것입니다. 궁극적으로 일관성을 유지하고 마크업의 출처를 이해하는 것이 구현 및 유지 관리에 대한 최선의 접근 방식입니다.

지저분한 마이크로 데이터는 큰 문제가 될 수 있습니다. 메타데이터가 설명적이고 의미가 있으며 페이지 콘텐츠를 나타내는지 확인하세요. 동일하거나 유사한 메타 설명을 반복하지 마십시오. 메타데이터가 기만적이지 않은지 확인하세요.

2. 시간 투자가 필요하다

많은 사람들은 구조화된 데이터 마크업을 구현하는 것이 쉽고 빠를 수 있다고 주장할 수 있습니다. 기본적인 수준에서 이것은 사실일 수 있습니다. 그러나 모든 우수한 SEO와 마찬가지로 더 높은 수준으로 가져가면 더 효과적일 수 있습니다. 이를 배우고 유지하는 데 시간이 걸리지만 연구 결과에 따르면 그만한 가치가 있습니다. 경쟁 우위, 클릭 수 및 손실 가능성이 너무 높습니다.

3. 스키마 마크업 플러그인이 충돌할 수 있음

이것은 실제 가능성입니다. 부분적으로는 플러그인 개발자의 기술과 그들이 얼마나 빨리 문제를 업데이트하고 해결하는지에 달려 있습니다. WordPress 테마 또는 다른 코드와 충돌할 수 있습니다.

수동 작업을 트리거하는 잘못되거나 충돌하는 구조화된 데이터도 이후에 더 낮은 순위를 보게 됩니다. Google의 "일반 구조화된 데이터 가이드라인"에 따르면 "이러한 콘텐츠 가이드라인을 위반하는 페이지 또는 사이트는 덜 호의적인 순위를 받을 수 있습니다..."라는 사실을 알게 됩니다.

4. 여러 앱의 스키마 복제 위험

많은 사이트에서 Yoast를 사용할 뿐만 아니라 더 유용한 구조화된 데이터를 추가하기 위해 추가 플러그인을 사용하고 있습니다. Wordlift를 추가하는 것과 같이 여러 앱을 사용할 수 있지만 숙련된 스키마 마크업 감사자가 필요하거나 스키마 유형이 중복될 수 있습니다. 정확히 동일한 속성을 복제하고 불필요한 코드만 추가하는 중복 정보를 제공하지 않으려고 합니다.

유용할 때 우리는 마크업 코드를 부가적인 구현 형태로 사용자 지정 추가합니다. 구조화된 데이터 오류에 대해 Google Search Console 보고서를 항상 테스트하고 확인해야 합니다. 시간을 들여 정리할 가치가 있습니다. 결국, 더 적은 수의 문제에 대해 일관된 구현을 위해 일관된 도구 또는 방법을 사용하십시오.

5. 잘못된 유형의 스키마 배치

감사를 통해 종종 잘못된 유형의 스키마 마크업이 사용되었음을 드러낼 뿐만 아니라 종종 잘못된 페이지에 배치됩니다. 일반적인 예는 구매자가 장바구니에 제품을 추가하는 전용 페이지와 비교하여 카테고리 또는 컬렉션 페이지에 제품 구조화된 데이터를 잘못 배치하여 잘못 사용하는 것입니다. Schema SEO 전문가를 고용하면 이러한 걱정이 사라집니다.

일관되고 올바른 스키마 구현 계획은 형식을 혼합하는 것보다 낫습니다. How-To와 같이 한 마크업 유형의 여러 페이지가 있는 경우 FAQ 코드와 섞이지 않는 것이 가장 좋습니다. 페이지에서 가장 중요한 것이 무엇인지 Google에 알리고 있습니다. 두 마크업 유형을 소화할 수 있지만 어떤 것을 사용하도록 선택하는지는 검색 엔진에 달려 있습니다.

페이지에 잘못된 유형을 배치하지 마십시오. 기간. AggregateRatings Schema for Reviews를 사용할 수 있는 방법과 같은 최신 업데이트를 유지해야 합니다. 초보 스키마 구현자는 직접 조치를 취할 수도 있습니다. 피해야 할 또 다른 "혼합"이 있습니다. Event 와 Course 을 같은 페이지에 넣지 마십시오. 해당 유형이 무엇인지에 대한 질문이 지속되면 돌아가서 주요 클래스가 무엇인지 검토하십시오.

6. 시간에 민감한 데이터 문제

마크업을 수동으로 업데이트하는 경우에만 문제가 됩니다. 엔터프라이즈 사이트의 경우 실제 정보가 변경될 때 실제로 채우고 업데이트하는 솔루션을 채택하는 것이 중요합니다. 웹 사이트의 정적 옵션은 핵심 데이터 자동화로 대체될 수 있습니다.

판매 가격은 일반적으로 일정 기간 동안 제공됩니다. 판매가 종료되고 해당 제안이 웹 페이지에서 제거되면 자동화는 판매 가격이 아닌 현재 가격을 즉시 반영합니다. 도메인이 브랜드 중심인 경우 인기 제품 및 기타 제품 캐러셀 유형에 표시될 가능성이 높습니다. 구조 데이터 마크업은 검색 엔진에 정보를 제공하여 올바른 가격, 재고 가용성 및 배송 정보와 같은 기타 세부 정보를 가져올 수 있습니다.

국제 웹사이트는 종종 특정 IP 주소를 기반으로 가격을 조정하거나 사용자의 인구통계학적 정보를 기반으로 콘텐츠를 변경해야 합니다. 수동 프로세스는 더 많은 시간이 걸리고 원하지 않는 댓글이나 이메일을 받을 수 있습니다. 부정확하거나 잘못된 업데이트 구현은 조작 작업으로 인식될 수 있습니다. 이상적인 시나리오는 마크업이 다른 위치에 있는 동일한 교차 사이트에 남아 있고 페이지에 있는 내용이 스키마 코드에 있는 것입니다.

7. 사용자 감지에 따라 다른 구조화된 데이터 표시

사이트에 대한 EAT(Expertise, Authoritativeness, and Trustworthiness)를 구축하려고 합니다. 이는 일관성을 제공하고 조작 단계로 간주되는 것을 피하는 것을 의미합니다. 즉, 자동화에 주의해야 합니다.

“종종 사용자 감지를 기반으로 페이지의 콘텐츠를 수정하고 싶은 유혹이 있습니다. 국제 사이트는 종종 특정 IP 주소를 기반으로 가격을 조정하고 사용자의 인구 통계 정보를 기반으로 콘텐츠를 업데이트해야 합니다.”라고 seoClarity ^[1] 에 따르면 .

8. 지연된 AngularJS 또는 Ajax 채우기 사이트 콘텐츠

AngularJS를 사용하는 도메인은 항상 헤더에 스키마 마크업을 추가하거나 DOM을 통과하거나 타사 스크립트를 추가해야 합니다. 그러면 페이지에서 코드를 더 빠르게 렌더링할 수 있습니다. Google은 페이지의 콘텐츠와 다른 스키마 마크업에 속성 및 콘텐츠를 삽입하는 경우 웹사이트에 불이익을 줍니다. 이것은 매우 세분화되어 있습니다. 스키마는 페이지에 있는 내용을 정확하게 반영해야 합니다.

콘텐츠를 렌더링하는 데 걸리는 시간이 상당히 지연되면 Google에서 이미 페이지 결론을 내리고 해당 스키마 마크업을 놓친 것일 수 있습니다. 코드 로드 시간을 확인하여 AngularJS 또는 Ajax에 의존하는 경우 마크업 로드가 유용하도록 합니다.

우리가 코드에 대해 이야기할 때 사람들은 종종 뒤로 물러납니다. 그러나 많은 앱과 플러그인이 구조화된 데이터를 관리할 수 있습니다. 올바른 마케팅 스택과 팀이 있으면 코딩이나 HTML에 대해 걱정해야 합니다.

구조화된 데이터로 강화된 새로운 리치 결과 유형

SERP 공간을 최대화하려는 소매 상인이라면 많은 스키마 유형을 구현하여 페이지 방문자에게 더 많은 가치를 제공할 것입니다. 그러면 Google 쇼핑 결과에 더 자주 표시될 수 있습니다. 새 계정 하나에 다음과 같은 Google Ads 메시지가 있는 것을 발견했습니다. ' 계정에 구조화된 스니펫을 추가하세요. CTR을 개선할 수 있는 구조화된 스니펫을 사용하는 경우 광고가 눈에 잘 띄게 되지 않습니다. 캠페인 1개에서 구조화된 스니펫이 누락되었습니다.”

구조화된 스니펫을 통해 소비자는 광고를 클릭하기 전에 제품 및 서비스의 미리보기를 볼 수 있습니다. 구조화된 스니펫을 추가하면 클릭수, CTR 및 유료 검색 비용에 긍정적인 변화가 나타날 수 있습니다.

팀 접근 방식으로 데이터 개발

속도, 자동화, 동시성 및 확장성을 활용하여 데이터 세트가 유용한 데이터 애플리케이션, 모델 및 파이프라인을 개발하고 실행하십시오. 스키마를 사용하여 더 많은 온라인 트래픽과 유기적 판매를 얻기 위해 귀하와 협력할 수 있습니다.

merkle에 따르면 "Google에 있는 웹페이지의 약 1/3 미만이 스키마를 사용하므로 경쟁업체보다 스키마를 활용하여 순위를 높이고 가시성을 높일 수 있는 여지가 많습니다."

Rishabh Raj는 또한 2021년 6월 4일, SEO를 위한 스키마: 무엇을, 왜, 어떻게? "이 구현은 SERP에서 4개의 평균 위치의 이점을 제공할 것입니다"라는 기사. 이것은 놀라운 이점입니다.

“Google 검색은 페이지의 콘텐츠를 이해하기 위해 열심히 노력합니다. 페이지에 구조화된 데이터를 포함하여 Google에 페이지의 의미에 대한 명시적 단서를 제공함으로써 Google을 도울 수 있습니다. 구조화된 데이터는 페이지에 대한 정보를 제공하고 페이지 콘텐츠를 분류하기 위한 표준화된 형식입니다.

Google 검색은 또한 구조화된 데이터를 사용하여 특별한 검색 결과 기능 및 개선 사항을 사용할 수 있습니다.

향상된 디스플레이로 Google 검색에 나타날 수 있는 개체에 필요한 모든 속성을 포함해야 합니다. 일반적으로 더 많은 추천 기능을 정의하면 귀하의 정보가 향상된 디스플레이로 검색 결과에 나타날 가능성이 높아집니다. 그러나 완전하지 않거나 형식이 잘못되었거나 부정확한 데이터로 가능한 모든 권장 속성을 제공하려고 시도하는 것보다 더 적지만 완전하고 정확한 권장 속성을 제공하는 것이 더 중요합니다. – Google에서 구조화된 데이터 마크업이 작동하는 방식 이해 ^[2]

요약: 구조화된 데이터 구현 결정

사용 가능한 스키마 마크업 솔루션에 내재된 복잡성, 비용 및 제약 조건을 고려하고 앞으로 나아가십시오. 구조화된 데이터의 장점보다 단점이 더 큽니다. 당신은 놓치고 싶지 않아. 귀하의 비즈니스가 SEO를 넘어 데이터 기반 마케팅 전략을 개발하도록 도울 수 있습니다. 데이터 통합 ​​및 상호 운용성은 콘텐츠 소비 방식을 극대화할 수 있습니다.

Hill Web Marketing과 파트너 관계를 맺으면 새로운 스키마 기회로 최신 상태를 유지할 수 있습니다.

자원:

[1] https://www.seoclarity.net/blog/structured-data-common-issues

[2] https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data