Как разметка схемы приносит пользу Google и владельцам веб-сайтов
Google сталкивается с ростом расходов из-за увеличения сгенерированного искусственным интеллектом спама в сети. Один из подходов к сокращению затрат на поисковой краулинг и индексацию – это более строгая политика в отношении того, что включать в индекс. Как ни странно, клиенты со сложными бизнес-моделями, использующими страницы-шаблоны, сталкиваются с более частой деиндексацией, даже для страниц, которые стабильны в течение многих лет.
В некоторых случаях виноват JavaScript. Google давно придумал, как бороться с сайтами с большим количеством скриптов. Google должен идентифицировать эти страницы, добавить их в очередь рендеринга и просканировать их после ввода данных. Но почему этого не происходит? Очевидно, из-за нехватки ресурсов (смотри первый абзац).
Для веб-админов есть простое решение: разметка Schema, которая поможет сканерам Google и алгоритмам машинного обучения более эффективно и экономично понимать веб-контент. Предполагается, что помощь Google в минимизации ресурсов, необходимых для сканирования, индексирования и понимания сайта, приведет к улучшению его видимости.
Укрепление доверия с помощью разметки схемы
Внедрение подробной схемы микроразметки, используя @id для связи сущностей и соединение этих сущностей с внешними данными через sameAs, может установить доверие и снизить затраты на обмен данными между бизнесом и Google.
- Описательная схема микроразметки: подробная и точная схема микроразметки, которая не обманывает, помогает Google снизить затраты на обработку естественного языка, упрощая определение сущностей и их взаимосвязей на странице.
- Связывание сущностей: с помощью @id сущности взаимосвязаны, что улучшает описание их отношений.
- Связывание с внешними данными: путем использования sameAs внешние данные могут быть связаны с сущностями на веб-странице для увеличения описательности сущности и подтверждения ее законности.
Разметка описательной схемы
Существует много информации о написании подробной схемы микроразметки и связывании сущностей, тем не менее соединению с данными из внешних источников уделяется недостаточно внимания.
Использование sameAs выходит за рамки простого связывания профилей в социальных сетях со схемой организации; это ключевой момент для связывания с внешними данными. Это побудило многих специалистов по SEO подключаться к базам знаний, таким как Wikidata, Knowledge Graph от Google и многим другим.
В современной среде поисковой выдачи (SERP) создание доверия необходимо и является одним из самых простых способов доказать, что вы не спам. Этого можно достичь с помощью свойства sameAs, которое позволяет связывать сущности с надежными и проверенными источниками данных.
Для организаций со сложной структурой бизнеса, Бюро лучшей деловой практики (Better Business Bureau), городские бизнес-каталоги и номера EIN (Employer Identification Number) – лишь некоторые из возможностей, которые специалисты по SEO могут использовать для подтверждения законности и завоевания доверия.
В конечном итоге цель состоит в том, чтобы минимизировать двусмысленность, позволяя Google легко проверять и доверять вашему контенту. В эпоху генеративного ИИ доверие строится на проверяемой информации. Если Google не может ее проверить, он не будет ей доверять, что просто сводит на нет все усилия по продвижению.
Схема реализации потенциального включения SGE
Несмотря на значительный прогресс в области обработки естественного языка (NLP), особенно с появлением больших языковых моделей (LLM), понимание огромного объема информации в сети по-прежнему остается сложной задачей для любой поисковой системы.
Чем больше структурированных данных будут представлены поисковикам, тем больше проверенной информации будет у них для эффективной тренировки алгоритмов машинного обучения, таких как LLM.
Повышение шансов на включение в SGE (Search Generative Experience) – популярная тема. Видимость контента будет расти по мере добавления в обучающие данные большего объема информации из конкретного источника.
В конечном счете, просто помочь Google понять информацию недостаточно.
Представьте, что вы собираете библиотеку дома, где места ограничено. Стали бы вы покупать одну и ту же книгу снова, просто потому что нашли другой экземпляр? Я бы точно не стал, и не думаю, что Google поступил бы иначе.
Чтобы попасть в SGE, вы должны поделиться чем-то новым, даже если это просто новый взгляд на вещи.
Это подводит к пониманию прироста информации (information gain), которое Google использует для улучшения пользовательского опыта при множественных поисках, поощряя поиск новой информации с каждым запросом.
Этот показатель может быть полезен для SGE, поскольку разговорный поиск по своей сути создает среду мульти-поиска. Высокий показатель прироста информации может увеличить шансы контента на включение в результаты SGE, поскольку за включение этой информации в алгоритмы машинного обучения Google будет меньше конкуренции.
Сочетание свежего, уникального контента с разметкой schema идеально соответствует цели Google по эффективному внедрению SGE, которая направлена на нейтральное или положительное влияние на доход при одновременном снижении эксплуатационных расходов.