結構化數據與過去五年中幾乎所有算法更新都相關。瞭解結構化數據標記如何使您的SEO面向未來。
結構化數據在未來的搜索中扮演着重要角色。
對於將來的證明活動，SEO專業人員應該開始更多地關注Schema標記。
各種類型的結構化數據。
從2015年至今，它們與幾乎所有算法更新的相關性。
他們如何從根本上改善您的搜索可見性和點擊率。
作為SEO人員，我們必須回顧過去，以更好地為有機搜索的未來做好準備。
SEO專業人員需要指導組織瞭解搜索引擎優化和可見性。
我們必須幫助：
通過指導工程師實施和遵守最佳實踐的方式來指導工程師。
用户可以通過自己的行為更好地瞭解從搜索結果到登陸網站的期望。
最終，為了確保與我們合作的企業的未來發展，我們需要自問：
對於今天可以建立並應用的過去，我們需要了解什麼？
關於自然搜索的事實
首先，讓我們建立一些有關Google和自然搜索的事實：
Google需要數據來提供結果。
Google希望我們簡化從網站中提取數據的過程。
隨着Google的發展，他們對數據的需求也在增長。
使複雜數據易於理解的需求在增加。
SEO專業人員必須確保搜索引擎瞭解如何解釋我們網站的相關內容以及如何以簡單的方式將其傳達給用户。
數字營銷人員的任務是使每個人都能簡化複雜的概念。
對結構化數據的需求
出於某種原因，Google一直建議在網站上使用結構化數據。
在您的內容中添加標記將有助於Google更清楚地瞭解您的頁面併為您帶來更多流量-所有SEO專業人員都希望這樣做。
我們還有更多理由需要更加認真地對待結構化數據。
為了充分理解其重要性，讓我們回顧一下過去五年中的關鍵算法更新，以及它們如何以某種方式與結構化數據相關聯。
Google算法更新：2015年至今
自2015年以來，我們遇到了幾次Google算法更新，這些更新對搜索排名產生了重大影響。
2020年：核心更新和精選的片段重複數據刪除。
2019年：核心更新，BERT，多樣性更新，EAT。
2018年：核心更新，安全性，移動速度，視頻輪播，元描述，零結果SERP。
2017年：精選片段/知識圖交換，Google Jobs。
2016年：核心更新，隨機調整和熊貓。
2015年：RankBrain，Panda 4.2，核心更新。
大約在這個時候，RankBrain開始掌控一切。
對於Google而言，這是巨大的進步。
RankBrain專注於一件大事-查詢匹配。
具體而言，基於關係實體關聯的查詢匹配。
與結構化數據有什麼聯繫？
簡而言之，結構化數據允許用户（例如我們的SEO專業人員）定義實體關係。
2017：知識圖
在2017年，我們看到了SERP中知識圖的興起。
但是為什麼重要呢？
實際上，這是我們第一次在搜索結果中看到兩個功能在引起關注。
它們不僅是兩個功能。
兩者都是由結構化數據驅動的。
大約在這個時候，我們也開始看到更多的搜索結果，其中包含受影響的實體或元素。
2017年引入的另一個功能是“搜索結果中的職位列表”。
Google繼續在SERP中引入差異以回答問題，但其中大多數是由結構化數據驅動的。
它甚至鼓勵使用新的標記來查看豐富或增強的求職結果。
2018：視頻輪播
視頻輪播於2017年底推出了SERP。
甚至在Google正式宣佈並確認新功能之前，GetStat 已經注意到並報告了更改。
視頻輪播也受結構化數據驅動。
Google 在VideoObject模式中引入了這一點。
這是一個機會，可以優化您的視頻片段，尤其是未發佈在YouTube上的視頻片段，以將其包含在搜索結果中。
在桌面設備中，您會在輪播中看到大約三個視頻。
但是在移動設備上，只有一個。
因此，如果您不打算在YouTube上投入大量資金，則必須確保您的視頻中包含結構化的數據以顯示在結果中。
2019：BERT +結構化數據
BERT可能是2019年最大的Google算法更新。
如此眾多的搜索專家試圖發現並揭開BERT的神秘面紗。
但是，如果您在結構化數據的上下文中考慮它，那麼BERT只是超越RankBrain的下一步。
RankBrain設置在實體關聯上，但是BERT是擴展。
Google的目標是獲取所有相關的不同數據源-記住實體，關係和關聯-並將它們組合在一起以獲得更可靠的結果。
這是為了確保您的問題得到了解答，即使搜索引擎不太瞭解您的問題是什麼。
BERT實際上是通過結構化數據學習的。
Google為它的獨特性提供了清晰的定義。
它被認為是 “第一個深度雙向，無監督的語言表示形式，僅使用純文本語料庫進行了預訓練。”
文本語料庫是一組大型且結構化的文本。
EAT：不是算法更新，但足夠提及
結構化數據和EAT緊密相關。
EAT在2019年具有重要意義，今天在內容解釋方面仍然具有重要意義。
但是，值得注意的是，搜索質量評分者指南特別要求進行評分和評論，以此來確定內容創建者的聲譽。
2020年：精選的片段重複數據刪除
2020年1月，Google對特色摘要進行了重大更改。
已位於精選代碼段位置的網頁將不再在常規的第1頁自然列表中重複。
這一切對未來意味着什麼？
無論是哪一年，我們都繼續看到Google的算法嚴重依賴結構化數據。
而且，您需要具有結構化的數據，以覆蓋當前以及以後的所有時間。
如果您在Google上搜索[covid]，您將獲得一個SERP，其中包含各種結果-新聞報道，視頻，推文和其他實時信息。
它是結構化數據。
您需要它來主導搜索。
使用結構化數據保護SEO的5個步驟
通過五個步驟，開始使用結構化數據來保護公司的SEO並對其進行將來的驗證。
1.瞭解您的內容類型
您要創建哪種類型的內容？
您的內容是正確標記的關鍵。
如果您知道生成內容的格式，則可以更輕鬆地將標記應用到Google，並瞭解Google將如何在搜索結果中使用或顯示您的信息。
2.內容結構
對其進行組織，以使其標記變得簡單。
在schema.org上遵循分層格式。
3.審查有機結果
尋找可用於自己的內容的結構化數據關聯或流行格式。
4.標記一切
如果適用於您的內容，則即使在尚未應用的實體中，也可以在任何地方使用結構化數據。
正如我們在過去五年中看到的那樣，有定期引入的新實體。
因此，如果您對所有內容都進行了標記，那麼當引入一些新內容時，您可能會領先於當前曲線。
5.成為先發
使用Visualping或Distill.io之類的工具監視對結構化數據頁的更改。
成為先行者使您在比賽中處於領先地位。
專家提示：專注於可擴展格式
Google 首選 JSON-LD作為結構化數據格式。
這是最容易實現的方法，並且使嵌套變得不那麼複雜。
Google還將這種格式用於新標記。
可以使用CDN級別的工作人員或使用Google跟蹤代碼管理器來注入JSON-LD 。
唯一的缺點是必須存在某些關聯才能使Google展示它們。
未來就在眼前
大多數用户正在使用移動設備訪問網絡。
越來越多的人正在使用支持語音的設備。
有可用的結構化數據類型來支持移動和語音搜索。
立即使用內容的結構化數據，領先一步。
【來源：飄零講美食】
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