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結構化資料是什麼?撰寫結構化資料,在搜尋結果中脫穎而出!

結構化資料是什麼?撰寫結構化資料,在搜尋結果中脫穎而出!

結構化資料 (Structured Data) 是一種網頁內容的特定標準格式,目的是讓搜尋引擎容易理解網頁上的文字、圖片等資料,並呈現給搜尋者看。

透過結構化資料,搜尋結果頁上會展示出複合式搜尋結果 (Rich snippets),利用額外的視覺效果或互動式功能,來進一步強化 Google 的搜尋結果。

為什麼網頁要加入結構化資料?

Google 會利用結構化資料瞭解網頁內容,並以更豐富的方式呈現在搜尋結果中。這對於「搜尋引擎」、「使用者」和「SEO 人員」都有許多好處:

結構化資料對於「搜尋引擎」的好處:

透過結構化資料,搜尋引擎的知識圖譜可以更深入理解網頁內容,改善網頁的可存取性,提高搜尋結果的相關性,並呈現多元豐富的資訊:例如評價、價格範圍、活動日期等。

結構化資料對於「使用者」的好處:

結構化資料可以使搜尋結果更直觀且豐富,讓用戶可以獲得更多所需資訊。

結構化資料對於「SEO 人員」的好處:

由於搜尋引擎可以顯示更相關且多樣化的網頁資訊,有助於提高用戶點擊網頁的機率,進而增加關鍵字排名。

結構化資料如何運作?

想了解結構化資料的格式,可以至 Schema.org 查詢。Schema.org 是由四大搜尋引擎龍頭 Google、Microsoft、Yahoo及 Yandex 共同發起和維護,目的是建立統一的網頁元資料,用於描述網頁內容,讓搜尋引擎更容易理解網站資訊。

網站管理者可以透過這三種程式語言來設定結構化資料:

  • JSON-LD:基於 JSON 格式,使用以 JavaScript 物件方式嵌入在HTML 頁面中,使用 JSON 格式,通常位於頁面的  <head>  標籤內,也可以以外部文件形式引用,相對於其他方法更容易執行和維護,因此 Google 最推薦此種程式碼格式。
JSON-LD
  • Microdata:透過在 HTML 標籤的屬性中添加特定的資料屬性,例如iitemtype、itemprop 和 itemscope。
  • RDFa:透過在 HTML 標籤的屬性中添加特定的 RDFa 屬性,例如 about、property 和 resource。

(上圖取自這裡,供參考)

使用 Microdata、JSON-LD 或 RDFa 三種程式語言撰寫結構化資料,目前在影響SEO 成效上並沒有明顯的差異。因此使用哪種方法可以取決於自身喜好、網站的需求和技術環境。

結構化資料實際呈現範例:

結構化資料顯示方式非常多種,以下我們將展示幾項常見的實際應用,並附上截圖進行說明,希望能夠讓讀者對結構化資料有更認識:

結構化資料:當地商家

當使用者搜尋商家/企業/品牌時, Google 知識面板中顯示的商家詳細資料,包括營業時間、評分、路線等,還能加入預約或訂購商品的操作選項:

結構化資料:評論摘錄

評論摘錄,可能應用在書籍、食譜、應用程式等,Google會擷取網站內簡短的評論或評分,顯示使用者可能會感興趣的資訊,以下圖 Pinterest 搜尋結果舉例,在Google Play 的結果顯示區塊,展示Pinterest app於該平台的平均評分星等、總下載人數、以及應用程式代表標籤。

結構化資料:網站連結搜尋框

若網站設有「內部搜尋功能」並建構網站連結搜尋匡的結構化資料,當使用者搜尋時,結果顯示頁可能會出現系統以該網站為範圍所顯示的搜尋框,以Pinterest 搜尋結果為例:

結構化資料:網站連結搜尋框

結構化資料:Book 書籍資訊

此結構化資料,在使用者的搜尋結果頁面上,會顯示直接書籍資訊、封面縮圖、購買連結、借閱資訊。

結構化資料:Book-書籍資訊

結構化資料:問與答FAQ

是目前常見且容易應用的結構化資料之一,以問答格式呈現資料,為特定問題提供解答,當此用者點擊右方向下箭頭圖示,即可展開閱讀問題的解答,以及前往提供問題解答的網站:

結構化資料:問與答FAQ

結構化資料:輪轉介面

這種複合式搜尋結果,會以清單或圖示形式呈現,顯示一系列的資訊卡,這樣的結構化資料需要合併食譜、課程、餐廳、電影功能使用,下圖以電影院搜尋結果舉例:

結構化資料:輪轉介面

結構化資料:How-to 程序步驟

此結構化資料的的功能是逐步引導使用者成功完成某件事,最常應用在介紹使用流程,如「料理」的步驟,其中可包含影片、圖片和文字。

結構化資料:How-to 程序步驟

結構化資料對於SEO排名有著重要的影響,它不僅提供給搜尋引擎更多資料,讓搜尋引擎更了解網站,也搜尋結果頁面中的資訊更具吸引力,有利於搜尋者做判斷。雖然顯示的項目在某種程度上是不可控的,但我們可以盡可能地提供正確且豐富的結構化資料,提高網站的可見性和點擊率,從而獲得更多流量和用戶。

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