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웹 프론트엔드HTML 튜토리얼스키마 마크 업 (예 : JSON-LD 사용)을 사용하여 검색 엔진에 구조화 된 데이터를 제공 할 수 있습니까?

스키마 마크 업 (예 : JSON-LD 사용)을 사용하여 검색 엔진에 구조화 된 데이터를 제공 할 수 있습니까?

Schema Markup은 검색 엔진에 구조화 된 데이터를 제공하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 검색 결과에서 콘텐츠가 해석되고 표시되는 방식을 향상시킵니다. 스키마 마크 업을 구현하는 인기있는 방법 중 하나는 JSON-LD (링크 된 데이터에 대한 JavaScript 객체 표기법)를 통한 것입니다. 이는 JSON을 사용하여 연결된 데이터를 인코딩하는 방법입니다.

스키마 마크 업에 JSON-LD를 사용하려면 일반적으로 다음 단계를 따릅니다.

  1. 컨텐츠 유형을 식별하십시오 . 표시중인 컨텐츠 유형을 결정하십시오. Schema.org는 기사, 제품, 이벤트 등과 같은 광범위한 유형을 제공합니다.
  2. JSON-LD 스크립트 만들기 : 적절한 schema.org 어휘가 포함 된 JSON-LD 스크립트를 만들어야합니다. 예를 들어 기사를 표시하는 경우 JSON-LD가 다음과 같습니다.

     <code class="json"><script type="application/ld json"> { "@context": "https://schema.org", "@type": "Article", "headline": "Your Article Title", "image": "URL to the image", "author": "Author&#39;s Name", "publisher": { "@type": "Organization", "name": "Your Organization", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "URL to the logo" } }, "datePublished": "2023-09-24", "description": "A brief description of the article." } </script></code>
  3. HTML에 스크립트를 포함시킵니다 . JSON-LD 스크립트를 HTML 문서의 또는 섹션 내에 배치하십시오. 검색 엔진은이 스크립트를 읽고 구조화 된 데이터를 사용하여 콘텐츠를 더 잘 이해하고 표시합니다.
  4. 테스트 및 확인 : Google의 구조화 된 데이터 테스트 도구와 같은 도구를 사용하여 JSON-LD가 검색 엔진에서 올바르게 형식화되고 인식되도록합니다.

이러한 단계를 수행하면 JSON-LD를 효과적으로 사용하여 검색 엔진에 구조화 된 데이터를 제공하여 사이트의 가시성 및 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

SEO 목적으로 스키마 마크 업 구현의 이점은 무엇입니까?

스키마 마크 업 구현 SEO 목적으로 몇 가지 중요한 이점이 있습니다.

  1. 향상된 검색 결과 : 스키마 마크 업은 풍부한 스 니펫으로 이어질 수 있으며, 이는 별 등급, 이미지 및 기타 관련 세부 사항과 같은 추가 정보가 포함 된 향상된 검색 결과입니다. 이 풍부한 스 니펫은 목록을 돋보이게하여 클릭률이 높아질 수 있습니다.
  2. CTR (Click-Strough Rate) 개선 :보다 상세하고 시각적으로 매력적인 검색 결과를 제공함으로써 Schema Markup은 웹 사이트의 CTR을 향상시킬 수 있습니다. 사용자는 더 많은 컨텍스트를 제공하고 쿼리와 더 관련성이있는 결과를 클릭 할 가능성이 높습니다.
  3. 콘텐츠에 대한 이해 : 검색 엔진은 스키마가 표시 될 때 콘텐츠의 컨텍스트와 관련성을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이로 인해보다 정확한 인덱싱과 관련 쿼리의 순위가 높아질 수 있습니다.
  4. 음성 검색 최적화 : 음성 검색이 더욱 널리 퍼짐에 따라 스키마 마크 업은 검색 엔진이 음성 쿼리에 대한보다 정확한 답변을 제공하여 음성 검색 결과에서 사이트의 가시성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
  5. 지식 그래프 통합 : 스키마 마크 업은 콘텐츠를 Google의 지식 그래프에 통합하여 브랜드의 가시성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
  6. 미래 방지 : 검색 엔진이 계속 발전함에 따라 구조화 된 데이터는 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다. 이제 스키마 마크 업을 구현하면 SEO 전략을 미래 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

JSON-LD는 검색 엔진이 콘텐츠를 이해하고 표시하는 방식을 어떻게 개선합니까?

JSON-LD는 검색 엔진이 여러 가지 주요 방식으로 콘텐츠를 이해하고 표시하는 방식을 향상시킵니다.

  1. 컨텐츠 및 마크 업 분리 : JSON-LD를 사용하면 HTML 컨텐츠에서 구조화 된 데이터를 분리 할 수 ​​있습니다. 이 분리를 통해 페이지의 가시 콘텐츠에 영향을 미치지 않고 마크 업을보다 쉽게 ​​유지하고 업데이트 할 수 있습니다.
  2. 유연성 및 확장 성 : JSON-LD는 매우 유연하며 다양한 컨텐츠 유형을 표시하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 확장 가능하므로 사이트가 성장하고 발전함에 따라 더 많은 구조화 된 데이터를 쉽게 추가 할 수 있습니다.
  3. 개선 된 구문 분석 : 검색 엔진은 Microdata 또는 RDFA와 같은 다른 스키마 마크 업 방법보다 JSON-LD를 더 효율적으로 구문 분석 할 수 있습니다. 이 효율성은 인덱스가 빠르고 콘텐츠에 대한 이해를 높일 수 있습니다.
  4. 향상된 풍부한 스 니펫 : JSON-LD는 검색 결과에서보다 상세하고 시각적으로 매력적인 풍부한 스 니펫을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 레시피를 표시하는 경우 JSON-LD에는 요리 시간, 성분 및 영양 정보와 같은 정보가 포함되어 검색 결과가 더 유익하고 매력적입니다.
  5. 복잡한 데이터에 대한 더 나은 지원 : JSON-LD는 복잡한 데이터 구조를 표시하는 데 적합합니다. 이는 여러 관련 정보를 명확하게 정의 해야하는 이벤트, 제품 및 조직과 같은 컨텐츠 유형에 특히 유용합니다.

스키마 마크 업은 검색 결과에서 웹 사이트의 클릭률에 영향을 줄 수 있습니까?

예, 스키마 마크 업은 검색 결과에서 웹 사이트의 CTR (Click-Strough Rate)에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.

  1. 풍부한 스 니펫 : 스키마 마크 업으로 인해 풍부한 스 니펫이 생성 될 수 있으며, 이는 등급, 이미지 및 기타 관련 세부 정보와 같은 추가 정보가 포함 된 검색 결과가 향상됩니다. 이 풍부한 스 니펫으로 인해 목록이 더 시각적으로 매력적이고 유익한 정보를 제공하여 사용자가 결과를 클릭하도록 장려합니다.
  2. 관련성 향상 : 검색 엔진에 콘텐츠에 대한 컨텍스트를 제공함으로써 Schema Markup은 사이트가 더 관련 쿼리를 위해 사이트가 나타나도록 도울 수 있습니다. 사용자가 자신의 의도와 밀접하게 일치하는 검색 결과를 보면 클릭 할 가능성이 높습니다.
  3. 향상된 사용자 경험 : Schema Markup은 검색 결과에서보다 자세한 정보를 직접 제공하여 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 로컬 비즈니스를 검색하는 경우 스키마 마크 업은 비즈니스 주소, 전화 번호 및 운영 시간을 표시 할 수 있으므로 사용자가 필요한 정보를 쉽게 찾아 클릭 가능성을 높일 수 있습니다.
  4. 음성 검색 및 특집 스 니펫 : 스키마 마크 업은 음성 검색 결과 및 특징 스 니펫에 나타날 가능성을 높일 수 있습니다. 사용자는 음성 어시스턴트가 눈에 띄게 표시하거나 큰 소리로 읽는 결과를 클릭 할 가능성이 높기 때문에이 두 가지 모두 더 많은 트래픽을 유도 할 수 있습니다.
  5. 신뢰 및 신뢰성 : 검색 결과에 등급 및 리뷰와 같은 구조화 된 데이터가 포함되면 사이트의 신뢰 및 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 사용자는 신뢰할 수 있고 다른 사용자의 긍정적 인 피드백을받는 결과를 클릭 할 가능성이 높습니다.

요약하면, Schema Markup은 검색 결과가 사용자에게보다 매력적이고 관련성 있고 유익한 정보를 제공함으로써 웹 사이트의 CTR을 크게 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 스키마 마크 업 (예 : JSON-LD 사용)을 사용하여 검색 엔진에 구조화 된 데이터를 제공 할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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