Semalt는 구조화 된 데이터 (스키마)를 개선하기위한 최고의 도구에 대해 알려줍니다.

스키마 마크 업은 Google이 웹 페이지의 콘텐츠를 더 잘 이해하도록 돕기 위해 사용합니다. 그러나 우리는 우리의 두뇌만으로 이것을하지 않습니다. 스키마를보다 쉽게 ​​생성, 테스트 및 실행할 수있는 몇 가지 도구가 있습니다.

이러한 도구 없이는 구조화 된 데이터를 만들고 관리하는 것이 거의 불가능할 것입니다. 우리 중 최고라도 너무 도전적 일 것이며 완벽하게하는 데 너무 오래 걸릴 것입니다. JSON 코드의 사소한 오류만으로도 Google의 구조화 된 데이터 도구에서 스키마의 유효성을 검사 할 수 없습니다.

스키마는 필수이므로 폐기 할 수 없습니다. 구조화 된 데이터는 사용자의 검색어에 대해 최상의 결과를 제공 할 때 Google이 콘텐츠를 더 정확하게 이해하는 데 도움이됩니다. Google이 사용자에게 풍부한 결과를 제공 할 수 있기 때문에 콘텐츠가 눈에 띄고 가치있는 클릭, 노출 및 전환을 생성하는 데 도움이됩니다.

다행히 웹 전문가에게는 구조화 된 데이터를 만들고 관리하는 데 사용하는 몇 가지 도구가 있습니다. 또한 이러한 도구는 구조화 된 데이터의 최신 변경 사항을 업데이트하는 데 도움이됩니다.

다음은 우리가 가장 좋아하는 스키마 도구입니다. 목록에는 특별한 순서가 없습니다. 우리는 가능한 한 많은 도구를 사용하여 모든 각도를 커버하고 절대적인 최고를 만들려고 노력합니다.

구조화 된 데이터는 정리 된 (구조화 된) 정보 (데이터)입니다. 데이터는 웹 페이지에 대한 특정 정보를 Google 봇에게 전달하는 데 사용되기 때문에 중요합니다. 이렇게하면 페이지가 Google SERP의 리치 콘텐츠로 표시 될 수 있습니다.

여러 앱을 사용하여 구조화 된 데이터를 구성하므로 스키마에 대해 읽을 때 구조화 된 데이터 마크 업과 같은 여러 구문을 보게됩니다. 마크 업은 컴퓨팅 언어, 코드를 의미합니다. HTML은 사이트 방문자가 볼 수있는 웹 페이지 콘텐츠를 구성하는 마크 업 언어입니다. 이 코드는 또한 웹 브라우저가 특정 순서로 웹 페이지를 표시하는 데 도움이됩니다.

HTML에는 검색 엔진 봇을 돕는 정보 콘텐츠가 포함되어 있으며이를 메타 데이터라고합니다. 구조화 된 데이터는 조직화 된 방식으로 관리자에게 데이터를 전달하므로 검색 엔진이 웹 콘텐츠를 매력적인 방식으로 표시 할 수 있습니다. ㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ

구조화 된 데이터는 또한 검색 엔진이 페이지의 이미지와 콘텐츠가 무엇인지 이해하는 데 도움이됩니다. 이렇게하면 웹 페이지가 올바른 검색 쿼리에 대해 표시되고 검색 엔진이 SERP의 콘텐츠를 정확하게 표시 할 수 있습니다.

이것이 우리가 귀하의 웹 사이트에 가장 적합한 스키마를 구축하는 것이 매우 중요한 이유이며,이를 잘 수행하는 데 도움이되는 몇 가지 도구입니다.

분명히 이것은 구조화 된 데이터를 생성하는 데 도움이되도록 개발 된 도구입니다. 또한 현재 사용 가능한 가장 포괄적 인 스키마 도구 중 하나입니다. 최신 개발을 실행, 테스트, 관리 및 유지하고 싶을 때 이것이 우리가 실행하는 도구 중 하나입니다.

Schema App에는 Schema.org 유형, 인기 유형, 속성 등을 식별하는 데 도움이되는 유용한 정보의 멋진 라이브러리가 있습니다. 이 앱을 혼자 사용할 계획이라면 Schema 앱이 충분한 데이터를 제공하기 때문에 좋지 않다고 생각합니다. 많은 경우 제공하는 데이터의 양에 압도됩니다. 이것이 우리가 그것을 좋아하는 이유이지만 아킬레스 건이기도합니다.

그러나 여전히 우리가 사용하는 최고의 스키마 리소스 및 관리 도구 중 하나입니다. 우리가 즐기는 Schema의 놀라운 기능 중 하나는 Wikipedia로 구조화 된 데이터를 정의하는 기능입니다. 예를 들어 build-a-bear 웹 사이트의 랜딩 페이지를 최적화하려는 경우 [build-a-bear]를 입력하면 Schema 앱이 구조화 된 데이터를 정의하는 위키 항목을 자동으로 찾습니다. 이 경우에는 https://en.wikipedia.org/wiki/Build-A-Bear_workshop.

또 다른 훌륭한 기능은 모든 구조화 된 데이터 유형을 찾는 데 사용하는 포괄적 인 도구라는 것입니다. 스키마 앱에는 좋은보고, 데이터 하이 라이터 등을 포함하여 리치 결과로 표시하기 위해 필요한 속성을 보여주는 권장 및 필수 필드도 있습니다.

이 도구는 기본 구조화 된 데이터를 빠르게 생성해야 할 때 특히 유용했습니다. 이 도구를 사용하면 기본 스키마 유형을 빠르게 찾고 탐색 경로, 이벤트, 방법 등에 대한 구조화 된 데이터를 생성 할 수 있습니다.

스키마를 테스트하고 사이트에 추가 할 때 복사 할 수도 있습니다. 그러나이 도구에는 기본 구조 유형 만 나열한다는 단점이 있습니다. Schema App과 달리 포괄적이고 구조화 된 데이터, 용어집 또는 어휘가 없습니다. 여전히 훌륭한 도구입니다.

Merkle과 마찬가지로 우리는이 도구를 사용하여 구조화 된 데이터를 신속하게 생성하지만 Merkle과 달리 지역 비즈니스, 제품, 사람, 조직, 이벤트 및 웹 사이트로만 제한됩니다. 또한 사용자는 스키마 코드를 Google의 구조화 된 데이터 도구에 복사하여 붙여넣고 테스트하여 작동하는지 확인해야합니다. Merkle 's와 같은 다른 앱을 사용하면 사용자가 플랫폼에서 바로 코드를 테스트하고 더 많은 유형의 구조화 된 데이터를 제공 할 수 있습니다.

RankRanger는 테스트가 필요한 다양한 구조화 된 데이터 유형에 대해 양질의 서비스를 제공하는 또 다른 훌륭한 도구입니다. 특히 흥미로운 기능 중 하나는 Covid-19 특별 발표로, 다른 도구에서는 볼 수 없었기 때문에 독특합니다.

RankRanger를 사용하면 사용자가 구조화 된 데이터를 재설정, 복사, 검증 및 테스트 할 수 있습니다.

이는 감사 또는 경쟁 조사 중에 웹 페이지를 탐색 할 때 구조화 된 데이터가 페이지에 있는지 확인하려는 전문가 또는 사용자에게 필수입니다. 이 플러그인을 사용하면 웹 페이지를 테스트하여 오류나 경고를 확인할 수 있습니다. 테이블의 데이터 등을 복사 할 수도 있습니다.

Google에 자체 구조화 된 데이터 도구가있을 것으로 기대합니다. 이제 구조화 된 데이터를 생성, 관리 및 실행하는 데 가장 좋아하는 도구에 대해 논의 했으므로 이제 구조화 된 데이터를 테스트하기위한 최상의 도구를 다루어야합니다.

작년에 구글은 구조화 된 데이터 도구가 더 이상 사용되지 않을 것이라는 다소 흥겨운 발표를했습니다. 이것은 SEO 세계에서 다소 불리한 동요를 일으켰습니다. 그러나 우리는 당신을 잘 알고 있습니다. Google의 구조화 된 데이터 테스트 도구는 아무데도 가지 않습니다. 적어도 아직은. 대신 2021 년 4 월까지 schema.org로 이동합니다.

Google의 스키마 도구는 구조화 된 데이터를 테스트하는 데 가장 적합한 도구입니다. 스키마에있는 오류와 경고를 표시하는 데 매우 유용합니다. URL을 입력하거나 도구에 코드를 복사하여 붙여 넣기 만하면되기 때문에 사용하기도 쉽습니다.

기본적으로이 도구를 사용하면 구문을 확인하고 Schema.org의 표준에 따라 유효성을 검사하는 완벽한 작업을 수행했는지 확인할 수 있기 때문에이 도구를 좋아합니다.

이 도구를 사용하여 페이지가 URL 또는 코드를 입력하여 리치 결과를 지원하는지 파악합니다. 이 도구의 장점은 페이지가 리치 결과에 적합한 지 여부를 알려주는 Google 스마트 폰 또는 Googlebot 데스크톱으로 스키마를 테스트 할 수있는 옵션을 제공한다는 것입니다.

Google 리치 결과 도구와 구조 데이터 도구를 함께 사용하여 페이지가 리치 결과에 적합한 지 여부를 표시하고 코드에 어떤 오류 또는 경고가있을 수 있는지 파악할 수 있습니다. Google 구조화 된 데이터 테스트 도구와 리치 결과 도구의 주요 차이점 중 하나는 리치 결과 도구가 승인 된 구조화 된 데이터 클래스 만 테스트 할 수 있다는 것입니다. 이는 검색 결과의 모양에 직접적인 영향을줍니다. 반면 구조화 된 데이터 도구는 모든 유형의 구조화 된 데이터를 검증 할 수 있습니다.

모든 유형의 구조화 된 데이터가 리치 스 니펫에 적합한 것은 아닙니다.

구조화 된 데이터가 있으면 웹 사이트가 검색 결과 페이지에서 돋보일 수 있습니다. 검색 가능성을 높이고 웹 사이트에서 음성 검색을 최적화하고 지식 패널에 들어가는 데 도움이 될 수 있습니다. 올바른 도구와 기술을 사용하면 Google의 구조화 된 데이터 용 테스트 도구와 리치 결과 테스트에서 유효성을 검사 할 깨끗한 코드를 만들 수 있습니다.

이러한 도구를 사용하는 동안 모든 변경 사항과 새로운 구조화 된 데이터 유형을 업데이트 할 수 있습니다. 또한 당사의 구조화 된 데이터 전략이 핵심 성과 지표와 일치하는 궁극적 인 성공을 거두어 웹 사이트를 개선하는 데 도움이되도록 설계된 실행 가능한보고, 필수 유지 관리 팁 및 기타 리소스를 활용합니다.