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Por que agora é a hora de adotar a marcação de esquema


Não há melhor momento para as organizações priorizarem a marcação de esquema.

Por que isso acontece, você pode perguntar?

Em primeiro lugar, Schema Markup (também conhecido como dados estruturados) não é novo.

O Google tem premiado sites que implementam dados estruturados com resultados aprimorados. Se você ainda não aproveitou as vantagens dos resultados aprimorados na pesquisa, é hora de obter uma taxa de cliques mais alta com esses recursos visuais na pesquisa.

Em segundo lugar, agora que a pesquisa é impulsionada principalmente pela IA, ajudar os mecanismos de pesquisa a compreender o seu conteúdo é mais importante do que nunca.

A marcação de esquema permite que sua organização articule claramente o que seu conteúdo significa e como ele se relaciona com outras coisas em seu site.

A última razão para adotar o Schema Markup é que, quando feito corretamente, você pode construir um gráfico de conhecimento de conteúdo, que é um facilitador crítico na era da IA ​​generativa. Vamos cavar.

Marcação de esquema para resultados avançados

Schema.org existe desde 2011. Naquela época, Google, Bing, Yahoo e Yandex trabalharam juntos para criar o vocabulário padronizado de Schema.org para permitir que proprietários de sites traduzissem seu conteúdo para ser compreendido pelos mecanismos de pesquisa.

Desde então, o Google tem incentivado sites a implementar Schema Markup, concedendo resultados aprimorados a sites com determinados tipos de marcação e conteúdo qualificado.

Os sites que alcançam esses resultados aprimorados tendem a apresentar taxas de cliques mais altas na página de resultados do mecanismo de pesquisa.

Na verdade, Schema Markup é uma das táticas de SEO mais bem documentadas que o Google recomenda. Com tantas coisas em SEO que são projetadas de forma retroativa, esta é simples e altamente recomendada.

Você pode ter atrasado a implementação do Schema Markup devido à falta de pesquisas aprimoradas aplicáveis ​​ao seu site. Isso pode ter sido verdade em algum momento, mas tenho feito Schema Markup desde 2013 e o número de pesquisas aprimoradas disponíveis está crescendo.

Embora o Google tenha descontinuado a pesquisa aprimorada de instruções e alterado a elegibilidade da pesquisa aprimorada de perguntas frequentes em agosto de 2023, ele introduziu seis novos resultados aprimorados nos meses seguintes – o maior número de novos resultados aprimorados introduzidos em um ano!

Essas pesquisas aprimoradas incluem lista de veículos, informações do curso, página de perfil, fórum de discussão, organização, aluguel por temporada e variantes de produtos.

Existem agora 35 resultados aprimorados que você pode usar para se destacar nas pesquisas e eles se aplicam a uma ampla variedade de setores, como saúde, finanças e tecnologia.

Aqui estão alguns resultados aprimorados amplamente aplicáveis ​​que você deve considerar utilizar:

  • Migalhas de pão.
  • Produtos.
  • Avaliações.
  • Anúncio de emprego.
  • Vídeo.
  • Página de perfil.
  • Organização.

Com tantas oportunidades para assumir o controle de como você aparece nas pesquisas, é surpreendente que mais sites não tenham adotado essa opção.

Uma estatística do Relatório de extrações de outubro de 2023 do Web Data Commons mostrou que apenas 50% das páginas tinham dados estruturados.

Das páginas com marcação JSON-LD, estes foram os principais tipos de entidades encontradas.

  • http://schema.org/ListItem (2.341.592.788 entidades)
  • http://schema.org/ImageObject (1.429.942.067 entidades)
  • http://schema.org/Organization (907.701.098 entidades)
  • http://schema.org/BreadcrumbList (817.464.472 entidades)
  • http://schema.org/WebSite (712.198.821 entidades)
  • http://schema.org/WebPage (691.208.528 entidades)
  • http://schema.org/Offer (623.956.111 entidades)
  • http://schema.org/SearchAction (614.892.152 entidades)
  • http://schema.org/Person (582.460.344 entidades)
  • http://schema.org/EntryPoint (502.883.892 entidades)

(Fonte: Relatório Web Data Commons de outubro de 2023)

A maioria dos tipos da lista está relacionada à pesquisa aprimorada mencionada acima.

Por exemplo, ListItem e BreadcrumbList são necessários para a pesquisa aprimorada de localização atual, SearchAction é necessário para a caixa de pesquisa de sitelink e Offer é necessário para a pesquisa aprimorada de produto.

Isso nos diz que a maioria dos sites está usando Schema Markup para resultados aprimorados.

Mesmo que esses tipos de Schema.org possam ajudar seu site a obter resultados aprimorados e se destacar nas pesquisas, eles não necessariamente informam aos mecanismos de pesquisa sobre o que cada página trata em detalhes e ajudam seu site a ser mais semântico.

Ajude os mecanismos de pesquisa de IA a compreender seu conteúdo

Você já viu sites de seus concorrentes usando tipos específicos do Schema.org que não são encontrados na documentação de dados estruturados do Google (ou seja, MedicalClinic, IndividualPhysician, Service, etc.)?

O vocabulário Schema.org tem mais de 800 tipos e propriedades para ajudar os sites a explicar do que se trata a página. No entanto, os recursos de dados estruturados do Google exigem apenas um pequeno subconjunto dessas propriedades para que os sites sejam qualificados para uma pesquisa aprimorada.

Muitos sites que implementam apenas Schema Markup para obter resultados aprimorados tendem a ser menos descritivos com seu Schema Markup.

Os mecanismos de pesquisa de IA agora analisam o significado e a intenção por trás do seu conteúdo para fornecer aos usuários resultados de pesquisa mais relevantes.

Portanto, as organizações que desejam ficar à frente devem usar tipos mais específicos do Schema.org e aproveitar as propriedades apropriadas para ajudar os mecanismos de pesquisa a compreender e contextualizar melhor seu conteúdo. Você pode ser descritivo com seu conteúdo e ao mesmo tempo obter resultados aprimorados.

Por exemplo, cada tipo (por exemplo, Artigo, Pessoa, etc.) no vocabulário Schema.org possui 40 ou mais propriedades para descrever a entidade.

As propriedades existem para ajudá-lo a descrever completamente do que se trata a página e como ela se relaciona com outras coisas no seu site e na web. Em essência, é pedir que você descreva semanticamente a entidade ou tópico da página.

A palavra 'semântica' trata da compreensão do significado da linguagem.

Observe que a palavra “compreensão” faz parte da definição. Curiosamente, em outubro de 2023, John Mueller, do Google, lançou um vídeo de atualização de pesquisa. Neste vídeo de seis minutos, ele apresenta uma atualização sobre Schema Markup.

Pela primeira vez, Mueller descreveu Schema Markup como “um código que você pode adicionar às suas páginas da web, que os mecanismos de pesquisa podem usar para entender melhor o conteúdo. ”

Embora Mueller historicamente tenha falado muito sobre Schema Markup, ele normalmente falava sobre isso no contexto da elegibilidade para resultados aprimorados. Então, por que a mudança?

Essa mudança no pensamento sobre Schema Markup para melhorar a compreensão do mecanismo de pesquisa faz sentido. Com o crescente papel e influência da IA ​​na pesquisa, precisamos facilitar aos mecanismos de pesquisa o consumo e a compreensão do conteúdo.

Assuma o controle da IA ​​moldando seus dados com marcação de esquema

Agora, se ser compreendido e se destacar nas pesquisas não é um motivo bom o suficiente para começar, então fazê-lo para ajudar sua empresa a assumir o controle de seu conteúdo e prepará-lo para a inteligência artificial é.

Em fevereiro de 2024, o Gartner publicou um relatório sobre “30 tecnologias emergentes que guiarão suas decisões de negócios”, destacando a IA generativa e os gráficos de conhecimento como tecnologias emergentes críticas nas quais as empresas devem investir nos próximos 0-1 anos.

Os gráficos de conhecimento são coleções de relacionamentos entre entidades definidas usando um vocabulário padronizado que permite a aquisição de novos conhecimentos por meio de inferência.

Boas notícias! Ao implementar o Schema Markup para definir e conectar as entidades em seu site, você está criando um gráfico de conhecimento de conteúdo para sua organização.

Assim, sua organização ganha um facilitador crítico para a adoção generativa de IA, ao mesmo tempo que colhe os benefícios de SEO.

Saiba mais sobre como construir gráficos de conhecimento de conteúdo em meu artigo Estendendo sua marcação de esquema de rich results para gráficos de conhecimento.

Também podemos consultar outros especialistas na área de gráficos de conhecimento para entender a urgência da implementação do Schema Markup.

Em sua postagem no LinkedIn, Tony Seale, arquiteto do Knowledge Graph do UBS no Reino Unido, disse:

“A IA não precisa acontecer com você; as organizações podem moldar a IA moldando seus dados.

É uma escolha: podemos permitir que todos os dados sejam absorvidos em enormes ‘poços de gravidade de dados’ ou podemos criar uma rede de redes, cada um de nós conectando e consolidando os nossos dados.”

As “redes de redes” a que Seale se refere é o conceito de gráficos de conhecimento – o mesmo gráfico de conhecimento que pode ser construído a partir de seus dados da web usando Schema Markup semântico.

A revolução da IA ​​apenas começou e não há melhor momento do que agora para moldar seus dados, começando pelo conteúdo da web por meio da implementação do Schema Markup.

Use Schema Markup como catalisador para IA

No cenário digital atual, as organizações devem investir em novas tecnologias para acompanhar a evolução da IA ​​e da pesquisa.

Quer seu objetivo seja se destacar no SERP ou garantir que seu conteúdo seja compreendido conforme pretendido pelo Google e outros mecanismos de busca, a hora de implementar o Schema Markup é agora.

Com o Schema Markup, os profissionais de SEO podem se tornar heróis, permitindo a adoção generativa de IA por meio de gráficos de conhecimento de conteúdo, ao mesmo tempo em que oferecem benefícios tangíveis, como aumento das taxas de cliques e melhor visibilidade da pesquisa.

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