microdata 형식으로 구현한 예제

대부분의 웹마스터는 페이지의 HTML 태그를 잘 알고 있습니다. 일반적으로 HTML 태그는 브라우저에 태그에 포함된 정보를 표시하는 방법을 알려줍니다. 예를 들어

아바타는 브라우저에 제목 1 형식으로 텍스트 문자열 “아바타”를 표시하도록 지시합니다. 그러나 HTML 태그는 텍스트 문자열의 의미에 대한 정보를 제공하지 않습니다-“아바타”는 매우 성공적인 3D 영화를 참조할 수 있습니다, 또는 프로필 사진의 유형을 참조 할 수 있습니다 -이 지능적으로 표시 검색 엔진에 대한 더 어렵게 만들 수 있습니다 관련 콘텐츠를 사용자에게 제공합니다. 위의 예제에서는 스키마에 사용되는 모든 마이크로 데이터인 “itemcope” 및 “itemtype” 및 “itemprop” 코드를 볼 수 있습니다! Schema.org 대부분의 콘텐츠 형태에 대해 정의된 마이크로데이터 태그를 포함하는 포괄적인 어휘를 가지고 있습니다. Google은 현재 기사, 지역 비즈니스, 음악, 레시피, TV 및 영화 및 동영상을 포함한 7가지 콘텐츠 유형에 대한 마이크로 데이터를 지원합니다. Google 검색은 페이지의 내용을 이해하기 위해 열심히 작동합니다. 페이지에 구조화 된 데이터를 포함하 여 Google에 페이지의 의미에 대 한 명시적 단서를 제공 하 여 우리를 도울 수 있습니다. 구조화된 데이터는 페이지에 대한 정보를 제공하고 페이지 콘텐츠를 분류하기 위한 표준화된 형식입니다. 예를 들어 레시피 페이지에서 재료, 조리 시간 및 온도, 칼로리 등은 무엇입니까? 높은 수준에서 마이크로 데이터는 이름 값 쌍 그룹으로 구성됩니다.

그룹은 항목이라고 하며 각 이름-값 쌍은 속성입니다. 항목 및 속성은 일반 요소로 표시됩니다. 그렇다면 스키마 마크업의 이점은 무엇일까요? 1) 당신은 그들에게 당신이 관련 검색을하고있는 사람을 제공하는 것에 대한 명확한 이해를 제공하는 기사에 대한 검색 엔진정확한 정보를 제공하고 있다 특정 산업 및 / 또는 특정 Schema.org 조직의 유형이있다 는 매우 개별적인 데이터 집합을 지정해야 하기 때문에 형식을 지정합니다. 브랜드 정보와 함께 웹사이트의 홈페이지에서 이러한 유형을 구현할 수 있습니다. 텍스트에 대한 정확한 변경 내역은 Github 커밋 로그에서 확인할 수 있습니다. 다음 정보는 각 발행물 간의 사양에 대한 실질적인 변경 사항에 대한 개요로 제공됩니다. 마이크로 데이터 : 마이크로 데이터는 의미 마크 업에 사용되는 HTML 사양이며 schema.org 어휘를 사용하여 데이터를 인코딩합니다. 검색 엔진은 메타데이터를 전달하는 이 방법을 좋아하며 이를 사용하여 웹 페이지에서 추가 정보를 얻을 수 있습니다. 이 사양은 풍부한 스니펫을 통해 웹 사용자에게 “풍부한” 환경을 만듭니다.

Microdata는 종종 시각적 태그를 사용하여 시간이 많이 걸리는 페이지의 실제 요소에 스타일을 설정합니다. Microdata는 정보를 기계에서 읽을 수 있게 하지만 인코딩하는 문에 대한 출처 정보를 자동으로 포함하지는 않습니다. 기계 가독성 데이터는 예를 들어 검색 엔진에 의해 사용자에게 제공될 수 있습니다. 국제화 정보는 종종 이 사용 사례에 중요합니다. 저자는 국제화에 대한 더 나은 지원을 활용하기 위해 RDFa로 데이터를 변환하는 것을 선호 할 수 있습니다. 스키마는 어떻게 작동 합니까? 스키마는 웹 사이트의 HTML 코드에 추가되는 코드입니다. 마이크로 데이터, RDFa 및 JSON-LD. JSON-LD를 포함하여 스키마의 여러 형식이 있습니다 우리는 스키마의 미래가 될 것이라고 생각하지만 구현하는 데 더 많은 경험이 필요하므로 지금은 마이크로 데이터를 블로거가 선택하는 형식으로 권장합니다. 에서 2012, 최고 검색 엔진 (구글, 빙, 야후, Yandex) 웹 페이지에 콘텐츠를 강조 하기 위한 스키마 어휘를 수락에 동의.

따라서 스키마는 웹 사이트가 온라인 가시성을 향상시키는 데 도움을 주는 검색 엔진에서 잘 인식되는 웹 페이지 콘텐츠에 대한 표준화된 마크업입니다.