Что именно делают инструменты тестирования структурированных данных?

Инструменты тестирования структурированных данных — это программные инструменты, предназначенные для пометки ошибок в организованных данных, которые были размещены в репозиториях, таких как базы данных, и предоставления информации о том, как решать проблемы, а также корректировать данные, чтобы добиться от них максимальной производительности.

Преимущество структурированных данных по сравнению с полуструктурированными или неструктурированными данными заключается в том, что ими легче манипулировать и запрашивать, поскольку они организованы или структурированы для конкретной системы или цели. Часто этой целью является передача информации о веб-странице, такой как логотип, контактная информация, расширенные фрагменты, которые содержат дополнительную информацию о содержании веб-сайта в результатах поиска или другую информацию, которая может появиться в результатах поиска.

Что делают инструменты тестирования структурированных данных?

Эти программные инструменты предназначены для выявления ошибок в структурированных данных, чтобы вы могли исправить их, а также оптимизировать данные перед развертыванием веб-сайта.

Инструменты тестирования структурированных данных особенно полезны, когда речь идет о создании данных, таких как метаданные, для создания информации о страницах веб-сайта, которую могут обнаружить поисковые системы.

Эти инструменты, например, могут проверять форматы метаданных, поддерживаемые Google, Bing, Yahoo и другими поисковыми системами, согласно сообщению в блоге Software Testing Help. Инструменты тестирования структурированных данных также могут обнаруживать вашу постоянную ссылку или URL-адрес, настраивать и отображать информацию для поисковых систем на основе структурированных данных, в то время как другие инструменты тестирования структурированных данных могут определять таксономии и пользовательские типы сообщений, просто оценивая их код.

Существует ряд инструментов тестирования структурированных данных, которые помогут вам в написании кода и понизят уровень разочарования.

9 Инструменты тестирования структурированных данных, которые необходимо знать

Следующим шагом, который следует предпринять с учетом этого суженного списка инструментов тестирования структурированных данных, является попытка каждого из них определить правильный инструмент для вас.

Тест расширенных результатов Google

Хотите оптимизировать свой веб-сайт для результатов поиска Google? Этот инструмент тестирования структурированных данных, Google Rich Results Test, сосредоточится на ваших настольных и мобильных веб-страницах, чтобы убедиться, что они оптимизированы для специальных функций на странице результатов поисковой системы Google или SERP, которая возвращает результаты поиска после ввода ключевых слов в поле поиска. . Возвращаемая информация может включать избранные фрагменты, карусели видео и пакеты изображений.

Отчет Google Search Console о структурированных данных

Google Search Console позволяет просматривать количество компонентов структурированных данных на вашем веб-сайте, предоставляя вам возможность решать несколько проблем одновременно, а не по одной, в соответствии с платформа данных компании Hevo.

JSON-LD Playground

Этот инструмент помогает определить, соответствует ли синтаксис структурированных данных стандартам нотации объектов Javascript (JSON). JSON-LD, который является довольно новым форматом структурированных данных, помогает преобразовывать структурированные данные, связанные с формой, которую можно легко использовать или хранить, а также возвращать к исходной структуре при восстановлении.

Генератор разметки схемы Merkle

Хотите создавать точные структурированные данные для своего веб-сайта и конкретных веб-страниц? Это цель генератора разметки схемы Merkle, который помогает вам генерировать точный код для таких элементов, как статьи, часто задаваемые вопросы или страницы событий, делая их готовыми к поисковой выдаче, согласно сообщению в блоге HubSpot.

Средство проверки разметки Microsoft Bing

Этот инструмент проверки структурированных данных, который является частью инструмента проверки URL-адресов Bing Webmaster Tools, особенно полезен при совершенствовании вашего сайта для Microsoft Bing. С помощью этого инструмента вы не только найдете ошибки разметки в своих структурированных данных, но и получите предложения по улучшению организации данных.

Schema.org

Средство тестирования Schema.org проверяет правила, определяющие способ объединения структурированных данных, чтобы убедиться, что они соответствуют всем возможным требованиям разметки схемы. Разметка Schema — это код, описывающий компоненты вашего веб-сайта на языке, понятном основным поисковым системам.

SEO Site Checkup Проверка структурированных данных

SEO Site Checkup предлагает комплексный инструмент тестирования, который анализирует ваши структурированные данные, чтобы убедиться, что они соответствуют спецификациям расширений микроданных HTML, и предлагает приоритет для исправления ошибок данных и предоставляет ссылки для помощи в исправлении их. Микроданные помогают создавать расширенные сниппеты в результатах поиска.

Структурированный анализ данных

Используйте этот инструмент Linter для проверки структурированных данных на HTML-страницах, таких как микроданные, форматы JSON-LD и Resource Description Framework (RDF), в соответствии с данными компании Rock Content, занимающейся маркетингом продуктов и услуг. Сообщение блога. RDF используется как стандартная веб-модель для обмена данными.

Средство проверки структурированных данных Яндекса для веб-мастеров

Инструмент проверки структурированных данных Яндекса предназначен для обеспечения того, чтобы поисковые системы правильно определяли метаданные вашей веб-страницы. Этот инструмент, требующий регистрации, также предоставляет предупреждения об ошибках и предупреждения, а также рекомендации по их устранению.

Подробнее о неструктурированных данныхКак машинное обучение помогает решить проблему неструктурированных данных eBay

Почему важны инструменты тестирования структурированных данных

Инструменты тестирования структурированных данных являются ключевым компонентом стратегии SEO.

Одна ошибка в ваших структурированных данных, например отсутствующий или неправильный код в вашей разметке, может помешать поисковым системам найти вашу информацию и отобразить ее в своих результатах.

Это, в свою очередь, может стоить вашей компании потери клиентов. Структурированные данные могут содержать такую ​​информацию о ценах и функциях продуктов вашей компании или, возможно, о рейтингах клиентов, но ошибки в ваших структурированных данных могут помешать отображению этой информации, когда потенциальный клиент выполняет поиск.

Часто задаваемые вопросы о фидах YML — Генератор YML. Создание YML-фида данных о товарах для Яндекс Маркета

Генератор карты сайтаГенератор RSSGoogle Ленты покупокЯндекс Покупки FeedsPodcast Maker

Каким требованиям должна соответствовать страница продукта, чтобы сканер мог проиндексировать предоставленную информацию?

Страница продукта должна быть доступна, возвращать HTML-код и содержать необходимую информацию о товарном предложении. Чтобы обеспечить правильное определение, страница продукта должна содержать действительные микроданные продукта Schema.org или продукта Open Graph. Для определения типа данных и обработки информации о товарном предложении в разметке Schema.org Product необходимо наличие свойства предложения типа Offer или AggregateOffer. Страницы, размеченные с помощью протокола Open Graph, должны содержать тег «og:type» со значением «product».

Микроданные должны использоваться во всех целевых URL-адресах предложений продуктов, чтобы наш поисковый робот мог правильно обрабатывать данные. На целевых страницах должен быть размещен только один элемент продукта, соответствующий предложению продукта для URL-адреса.

При отсутствии микроданных краулер пытается автоматически обнаружить данные о товарных предложениях, используя специальный алгоритм анализа веб-страниц. Однако это не всегда может гарантировать получение правильных данных. Мы рекомендуем использовать микроданные контента от Schema. org для достижения лучших результатов.

Если ваш сайт не использует товарную разметку и не совместим с расширенными алгоритмами извлечения — вы можете создать фид с готовым CSV-файлом.

Как бот может найти товары на вашем сайте?

Какие данные о продукте индексирует сканер?

Индексируются следующие свойства товаров: наименование, краткое описание, цена товара, валюта ценового предложения, информация о наличии товарного предложения, ссылка на изображение.

Особенности переработки продукции, относящейся к Автомобильные шины и диски

Для продукции, которую можно отнести к данной категории, добавляется параметр минимального количества. Этот пункт указывает минимальное количество единиц для заказа.
Пример указания возможности заказа только парами:

    2 

Вы можете переопределить это значение в настройках обработчика, возможные значения:

• 1 шт. — продажа поштучно
• 2 шт. — продажа парами
• 4 шт. — продажа комплектами

Отсутствие позиции минимального количества означает, что минимальное количество заказа составляет 1 шт. Этот пункт не относится к другим категориям товаров.

Особенности обработки товаров, относящихся к категории Одежда и обувь

Помимо данных, которые могут быть представлены с помощью микроданных, краулер попытается выделить необходимые характеристики товарных предложений, применяя алгоритм доп. анализ.

Алгоритмы, используемые для извлечения характеристик продукта, полностью унифицированы и автоматизированы.
Пример указания параметров товара в фиде:

    
 L
    Разноцветный 

Особенности определения размера одежды

Анализируя изделия одежды и обуви, робот сопоставляет полученные данные с наиболее распространенными размерными сетками.
Универсальные международные обозначения размеров: XXS, XS, S, M, L, XL, XXL, 3XL
Международные обозначения детских размеров: 0–3 м, 3–6 м, 6–9 м, 9–12 м, 12–18 м, 18–24 м, 24–36 м
Международные размеры бюстгальтеров: A, AA, B, C, D, DD, DDD, DDDD, E, F, FF, G, GG, H, HH, J, JJ, K, KK, LL
Цифровые обозначения размеров, распространенные в Европе, России и СНГ.
Пример указания размера в фиде товара:

    XL 

Для джинсов также может быть определена общая маркировка в дюймах (например: 31/32)

    30/32 

Для детской одежды также могут быть определены числовые обозначения размера относительно роста.
Пример размера одежды на основе роста ребенка в фиде товаров:

    104 

Особенности определения цвета

При анализе товарных предложений указанные названия цветов сопоставляются с определенными техническими требованиями Яндекс-Маркета со списком допустимых значений: бежевый, белый, бирюзовый, бордовый, синий, желтый, зеленый, золотистый, коричневый, красный, оливковый, оранжевый, разноцветный, розовый, красный, салатовый, серебристый, серый, синий, сиреневый, лиловый, хаки, черный.
Определения цвета, не соответствующие перечисленным значениям, будут игнорироваться.

    Зеленый 

Какие свойства микроданных обрабатывает генератор?

Генератор обрабатывает данные Schema.org для продуктов:

• name product name. Задается как свойство Product.
• описание описание продукта. Задается как свойство Product.
• image Ссылка на изображение продукта. Задается как свойство Product.
• цена цена. Задается как свойство Offer.
• lowPrice Минимальная цена. Задается как свойство AggregateOffer.
• ценаВалюта. Задается как свойство Offer. Чтобы указать валюту, необходимо использовать коды валют в соответствии со стандартом ISO 4217.
• priceSpecification Задается как свойство Offer.
• доступность флаг доступности продукта. Задается как свойство Offer.
• категория название категории. Задается как свойство Product.
• торговая марка — указывается как свойство Product.

Пример применения разметки Schema.org для товарного предложения:

 

  
Предложение
  
    
  
  

    
$1000
    
    
    
Доступно
    
  
  
Лучшее предложение
 

Структурированные данные Schema.org для автоматической обработки также доступны в объекте JSON-LD.

  
    
    
    
     jpg" />
    
    
     
  Обработка микроданных товаров со сниженной ценой 
 В фиде товаров может быть указано два типа цен: обычная (старая) цена (элемент ) товара и текущая сниженная цена. Эту информацию можно определить с помощью микроданных Schema.org или Open Graph. 
 Пример разметки Schema.org с использованием элемента priceSpecification:
 
  
Лучшее название продукта
  

    1000,00 долларов США
    
     org/PriceSpecification">
        900,00 долларов США
        
        (Предложение действительно до 12.01.2029)
        
    
    
 
 Пример разметки Open Graph с использованием элемента sale_price:
    
    
    
     
    
     
  Получение названия категорий товаров 
 В настройках обработчика доступна опция автоматического определения категории товара. Наш краулер умеет обнаруживать данные о названиях категорий в нескольких типах микроразметки Schema.org: Product, Breadcrumb и BreadcrumbList. 
 Пример указания категории в качестве свойства Schema.org Product на странице товарного предложения:

    ...
    
    ...
 
 Пример указания категории в виде хлебной крошки Schema.org:

 
   Каталог
 


 
   Товарная группа 1
 


 
   Лучшие товары
 
 
 Пример указания категории как Schema. org BreadcrumbList:

  Область действия элемента 

    
        Каталог
    
    
  
  Область действия элемента 

    
        Лучшие товары
    
    
  
 
  Где я могу узнать больше о Schema.org и данных Open Graph для продуктов? 
 Вы можете прочитать следующие ссылки для получения дополнительной информации об использовании Schema.org:
 https://schema.org/Product 
 https://developers. google.com/structured-data/rich-snippets/products
 https://yandex.ru/support/webmaster/supported- schemas/goods-prices.xml
 Для получения дополнительной информации об использовании Open Graph:
 https://developers.facebook.com/docs/reference/opengraph/object-type/product/
 Если на страницах с товарным предложением одновременно используется разметка Schema.org и Open Graph, данные, содержащиеся в Schema Микроданные .org имеют более высокий приоритет. В случае отсутствия или наличия пустых свойств в Schema.org, но если они есть в Open Graph - будут использованы эти значения.
  Как проверить микроданные на страницах моего интернет-магазина? 
 Проверить правильность заполнения микроданных Schema.org можно с помощью инструмента проверки разметки.
  Как обрабатываются пустые свойства микроданных? 
 : ЮМЛ. YML, , :
 Требуемые элементы:
 Свойство Name (название продукта) - элемент продукта будет проигнорирован.
 Свойство Price (цена товара) - элемент товара будет проигнорирован.
 ( ):
 описание ( ) - имя ( ).
 изображение ( ) - .
  Как ускорить индексацию сайта? 
 Постарайтесь предотвратить индексацию как можно большего количества информационных страниц (например, статей, обзоров и других подобных страниц). В этом случае краулер не будет тратить время на их обработку, что ускорит процесс индексации сайта, особенно если страниц много. Вы можете использовать фильтры или создать отдельные ограничения для нашего сканера с помощью файла robots.txt для исключения информационных страниц.
  В чем разница между количеством проиндексированных страниц и количеством товарных предложений? 
 Количество проиндексированных страниц — это общее количество страниц сайта, проиндексированных сканером.