Dane strukturalne

Dane strukturalne (ang. structural data), znane także jako dane uporządkowane lub schema, to specjalny kod umieszczany na stronie internetowej, który ułatwia wyszukiwarkom zrozumienie zawartości strony. Kod ten może być zapisany w formatach takich jak JSON-LD, RDFa czy Microdata. Dane strukturalne są niewidoczne dla użytkowników, ale dostarczają robotom indeksującym Google informacji o strukturze i treści strony, co może wpłynąć na sposób wyświetlania strony w wynikach wyszukiwania (SERP).

Zawartość danych strukturalnych

Dane strukturalne muszą być odpowiednio dopasowane do rodzaju strony internetowej oraz jej tematyki. Inne dane uporządkowane będą stosowane dla firm lokalnych, sklepów internetowych, organizacji czy instytucji. Każda strona, czy to strona główna, produktowa, blogowa, czy FAQ, wymaga specyficznych znaczników schema. Właściwe dopasowanie danych strukturalnych jest kluczowe, ponieważ niewłaściwe użycie może wprowadzić wyszukiwarki w błąd, prowadząc do wyświetlania błędnych informacji i obniżenia pozycji w wynikach wyszukiwania.

Rodzaje danych strukturalnych

Istnieje wiele typów znaczników strukturalnych stosowanych na stronach internetowych. Przykłady obejmują:

Local Business: stosowane dla firm lokalnych, zawierające informacje o adresie, godzinach otwarcia, danych kontaktowych i innych istotnych szczegółach.
FAQ Page: wykorzystywane na stronach zawierających pytania i odpowiedzi, co pozwala Google na wyświetlanie tych informacji bezpośrednio w wynikach wyszukiwania.
Article: ułatwiające wyszukiwarkom identyfikację autora, daty publikacji, tytułu, oceny i komentarzy artykułów.
Breadcrumb: tzw. okruszki, które wskazują hierarchię stron w menu nawigacyjnym, poprawiając widoczność URL w wynikach wyszukiwania.
Product: stosowane w sklepach internetowych, zawierające informacje o nazwie produktu, cenie, dostępności, opiniach i innych szczegółach.

Jak tworzyć dane strukturalne

Tworzenie danych strukturalnych wymaga umieszczenia odpowiedniego kodu w kodzie strony internetowej. Można to zrobić za pomocą formatów takich jak Microdata, RDFa czy JSON-LD. Schema.org oferuje szczegółowe opisy, instrukcje i przykłady zastosowania różnych typów i formatów danych strukturalnych. Dodatkowo dostępne są generatory, które ułatwiają tworzenie kodu dla popularnych typów schema. Google również udostępnia narzędzie do testowania poprawności danych strukturalnych na stronie, co jest niezwykle przydatne w procesie implementacji.

Dane strukturalne a SEO

Dane strukturalne mają znaczący wpływ na SEO, choć Google nigdy oficjalnie nie potwierdziło, że bezpośrednio wpływają one na ranking strony. Wdrożenie danych strukturalnych może jednak zwiększyć CTR (współczynnik klikalności) poprzez dodanie fragmentów rozszerzonych (rich snippets) do wyników wyszukiwania. Rich snippets mogą zawierać dodatkowe informacje, takie jak oceny produktów, ceny czy FAQ, co przyciąga uwagę użytkowników i zwiększa szanse na kliknięcie. W efekcie dane strukturalne mogą przyczynić się do większego ruchu na stronie i poprawy jej widoczności w SERP.

Przykłady kodu danych strukturalnych

Kod danych strukturalnych może być zapisany w różnych formatach, takich jak JSON-LD, RDFa czy Microdata. Oto przykład kodu JSON-LD dla strony z artykułem:

jsonSkopiuj kod{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "Przykładowy Tytuł Artykułu",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Jan Kowalski"
  },
  "datePublished": "2023-06-01",
  "image": "https://www.example.com/image.jpg"
}

Tego typu kod pomaga wyszukiwarkom zrozumieć zawartość strony, identyfikując autora, datę publikacji, tytuł i obraz artykułu. Inny przykład to kod dla produktu w sklepie internetowym:

jsonSkopiuj kod{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Przykładowy Produkt",
  "image": "https://www.example.com/product.jpg",
  "description": "Opis produktu",
  "sku": "12345",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "priceCurrency": "PLN",
    "price": "99.99",
    "itemCondition": "https://schema.org/NewCondition",
    "availability": "https://schema.org/InStock"
  }
}

Ten kod zawiera informacje o nazwie produktu, obrazie, opisie, SKU, cenie i dostępności, co pomaga wyszukiwarkom lepiej zrozumieć i wyświetlać dane o produkcie.

Zalety korzystania z danych strukturalnych

Korzystanie z danych strukturalnych ma wiele zalet. Przede wszystkim, dane te pomagają wyszukiwarkom lepiej zrozumieć zawartość strony, co może prowadzić do bardziej trafnych wyników w SERP. Dodatkowo, dane strukturalne mogą zwiększyć widoczność strony poprzez dodanie fragmentów rozszerzonych, co przyciąga uwagę użytkowników i zwiększa CTR. W efekcie, strony z wdrożonymi danymi strukturalnymi mogą odnotować wzrost ruchu. Co więcej, dane strukturalne mogą poprawić ranking strony w wynikach wyszukiwania, choć nie jest to bezpośrednio potwierdzone przez Google. Wreszcie, implementacja danych strukturalnych może pomóc w lepszej ocenie strony przez algorytmy Google, co może prowadzić do długoterminowych korzyści SEO.

Wytyczne i najlepsze praktyki

Aby w pełni wykorzystać potencjał danych strukturalnych, warto przestrzegać kilku wytycznych i najlepszych praktyk. Po pierwsze, upewnij się, że używasz odpowiednich typów danych strukturalnych dopasowanych do zawartości strony. Po drugie, korzystaj z narzędzi do testowania poprawności kodu, aby upewnić się, że dane są prawidłowo wdrożone. Unikaj dodawania niepotrzebnych danych, które mogą wprowadzić wyszukiwarki w błąd. Regularnie monitoruj i aktualizuj dane strukturalne, aby były zgodne z najnowszymi standardami i wytycznymi. Pamiętaj również o zabezpieczeniu danych strukturalnych przed dostępem nieautoryzowanych użytkowników.

Dane strukturalne a inne typy danych

Dane strukturalne różnią się od innych typów danych, takich jak dane półstrukturalne i niestrukturalne. Dane strukturalne mają zdefiniowany format, co ułatwia ich przetwarzanie i analizę. Przykłady danych strukturalnych to tabele w bazach danych, które zawierają kolumny i wiersze z jasno określonymi atrybutami. Dane półstrukturalne, takie jak JSON i XML, mają częściową strukturę, ale nie są tak zorganizowane jak dane strukturalne. Niestrukturalne dane, takie jak teksty, obrazy i filmy, nie mają zdefiniowanego formatu i są trudniejsze do analizy. Każdy typ danych ma swoje zastosowanie i jest wykorzystywany w różnych kontekstach w zależności od potrzeb analitycznych.