ارزش معنایی نشانه گذاری طرحواره در سال 2025

در دنیای همیشه در حال تغییر سئو ، در مورد ارزش کمرنگ نشانگر طرحواره پچ پچ در حال رشد است. در برنامه Schema ، ما این دیدگاه را به چالش می کشیم. هنوز هم در نشانه گذاری طرحواره ارزش وجود دارد - به ویژه برای شرکت هایی که در جستجوی پیچیده امروز و منظره هوش مصنوعی هستند.

از آنجا که موتورهای جستجو در تفسیر محتوا و قصد کاربر برای ارائه نتایج دقیق جستجوی پیچیده تر می شوند ، Schema Markup همچنان سنگ بنای قابل مشاهده و به راحتی قابل درک است.

داده هایی که ما جمع آوری کرده ایم و روندهایی که مشاهده می کنیم به یک نتیجه گیری واضح اشاره می کنیم: نشانه گذاری طرحواره فقط زنده نیست - این رونق است.

در این مقاله ، ما سه دلیل قانع کننده را بررسی خواهیم کرد که چرا نشانه گذاری طرحواره استراتژیک تر از همیشه است ، و چرا شرکت ها باید در سال 2025 از آن به ،وان یک مؤلفه اصلی استراتژی سئو و هوش مصنوعی خود استفاده کنند.

ارزش نشانه گذاری طرحواره

نتایج غنی نرخ کلیک بالاتر از طریق

هنوز هم ارزش غیرقابل انکار در اجرای نشانه های طرحواره وجود دارد ، به خصوص که نتایج غنی همچنان نقش مهمی در رانندگی نرخ کلیک (CTR) دارند.

در زم، که نمای کلی AI (AIO) حاکم بر نمایش داده های اطلاع رس، است و جستجوهای کلیک صفر یک نگر، فزاینده است ، نتایج غنی راهی قابل اعتماد برای ،ب و کار برای گرفتن کلیک و هدایت ترافیک به وب سایت های خود باقی مانده است. بسیاری از SEO های فنی سعی می کنند راه هایی برای هدایت نتایج پیدا کنند و Google همچنان به توصیه و اعطای نتایج غنی می پردازد.

در ژانویه سال 2025 بررسی های سه ماهه تجاری برای مشتریان برنامه Schema ، ما هنگام دریافت نتایج غنی ، افزایش قابل توجهی در CTR مشاهده کرده ایم. ویژگی هایی مانند قطعه های مرور و نتایج غنی از محصول به طور مداوم کلیک های بیشتری را انجام می دهند.

در حالی که گوگل برخی از نتایج غنی محبوب مانند سؤالات متداول و چگونه را کاهش داده است ، بسیاری از گزینه های ارزشمند باقی مانده است-مانند قطعه ها را مرور کنیدبا محصولبا وقایعوت چرخ فلک ویدیویی- این می تواند به مشاغل دارای محتوای واجد شرایط کمک کند تا در جستجو ایستادگی کنند.

AIO ممکن است با ادغام محتوا از سراسر وب ، دید و برداشتی را فراهم کند ، اما نتایج غنی چیزی منحصر به فرد را ارائه می دهد: فرصتی برای ،ب و کار شما به طور مستقل بر روی SERP و هدایت نرخ کلیک بالاتر. این امر به ویژه برای صفحات تبدیل کننده بسیار مهم است ، که در آن کلیک مستقیماً روی خط پایین شما تأثیر می گذارد.

بهترین بخش این است که دستیابی به این نتایج ساده است. قوی گوگل مستند سازی راهنمایی های روشنی را ارائه می دهد ، و با داشتن محتوای واجد شرایط با نشانه گذاری دقیق طرحواره ، مشاغل می توانند این فرصت ها را برای تقویت دید و هدایت ترافیک م،ی دار باز کنند.

Google هنوز از داده های ساختاری استفاده می کند

در حالی که LLM های فعلی (ی،ی Chatgpt ، سرگیجه و غیره) هنوز هیچ بی،ه رسمی در مورد استفاده از داده های ساخت یافته ارائه نکرده اند ، شواهد نشان می دهد که Google هنوز هم به طور فعال از داده های ساختاری برای ویژگی های جستجوی پیشرفته خود استفاده می کند و امروز ارزش آن را برای شرکت ها تقویت می کند.

گوگل مدتهاست که بر اهمیت داده های ساخت یافته در کمک به سیستم های خود در درک محتوای وب تأکید کرده است. همانطور که در Google Search Central گفته شد مستند سازی، "جستجوی Google برای درک محتوای یک صفحه سخت کار می کند. شما می تو،د با ارائه سرنخ های صریح در مورد م،ی یک صفحه به Google با درج داده های ساخت یافته در صفحه ، به ما کمک کنید. "جستجوی گوگل مرکزی). در سال 2024 ، گوگل چندین به روزرس، مربوط به نشانه گذاری محصول را منتشر کرد و نشان می دهد علاقه آنها به مصرف دقیق و درک داده های مرتبط با تجارت الکترونیک است.

جمینی گوگل از داده های ساختاری استفاده می کند

مدل سنتی Google از داده های ساختاری استفاده می کند ، و همچنین ابتکار عمل جدید AI خود ، Gemini را انجام می دهد. Gemini برای توسعه پاسخ های خود از چندین منبع داده ، از جمله نمودار دانش Google استفاده می کند. Google برای غنی سازی این نمودار ، وب ، از جمله Schema Markup را ،نده می کند. از دسامبر 2024 ، بازار نشان می دهد که گوگل است برنده شدن در جنگ AI تولیدی با جمینیبشر

از آنجا که Google همچنان به مالکیت خود ادامه می دهد 89 ٪ از ترافیک جستجو و جمینی منجر به مسابقه LLM/Generative AI می شود ، شرکت ها باید به سرمایه گذاری در نشانه های Schema ادامه دهند تا کنترل چگونگی درک و متن، بودن Google را در نظر بگیرند.

در حالی که سایر موتورهای جستجوگر AI محور (به ،وان مثال ، دفع ، چتپ و غیره) هنوز داده های ساختاری را به ،وان یکی از منابع آنها بیان نکرده اند ، ،یدن گران است ، و داده های ساختاری می توانند روشی مقرون به صرفه برای این دستگاه ها باشند تا بتوانند درک خود را از آنها بهبود بخشند. محتوای شما اما بیشتر داده های ساخت یافته در اینترنت به جای درک م،ایی ، عمدتاً برای نتایج غنی گوگل اجرا می شوند ، که می تواند توضیح دهد که چرا LLM ها در حال حاضر از داده های ساختاری استفاده نمی کنند.

حتی اگر LLM ها با ،یدن HTML در درک مطالب در یک صفحه بهتر شوند ، آنها هنوز هم مستعد توهم هستند. اجرای داده های ساخت یافته م،ایی در این مقطع می تواند به طور بالقوه می تواند وب سایت شما را برای روزی که این موتورهای جستجوگر AI با استفاده از این لایه داده م،ایی شروع می کنند ، عایق کند.

داده های م،ایی وب و هوش مصنوعی را قادر می سازد

در حالی که بهینه سازی وب سایت خود با نشانه گذاری Schema باعث می شود که شما برای نتایج غنی واجد شرایط باشید و به Google کمک می کند تا محتوای شما را درک کند ، این بهینه سازی تاکتیکی نیز نقش مهمی در ضد آینده وب سایت شما دارد.

با بهینه سازی صفحات و استفاده از نشانه گذاری طرحواره برای تعریف روابط بین موجودات موجود در سایت خود ، یک لایه داده م،ایی قابل استفاده مجدد ایجاد می کنید. این لایه داده از جستجوی سنتی پشتیب، می کند اما همچنین داده های خود را آماده می کند تا مجدداً مورد استفاده قرار گیرد تا در مورد ساختار و استراتژی محتوای خود بینش بگیرید.

ساختن یک لایه داده م،ایی قابل استفاده مجدد

نشانه گذاری طرحواره ، هنگامی که به درستی انجام شود ، محتوای وب بدون ساختار را به داده های ساخت یافته و م،ایی تبدیل می کند که می توانند در چندین برنامه کاربردی شوند ، از موتورهای جستجو تا ابزارهای AI سازم،. با استفاده از schema.org املاک برای تعریف روابط بین نهادها در یک وب سایت ، مشاغل می توانند یک نمودار دانش محتوا قوی را برای سازمان خود بسازند.

بر خلاف پایگاه داده های رابطه ای که صرفاً نقاط داده را پیوند می دهند ، نمودارهای دانش م،ای پشت روابط را تعریف می کنند و بینش های ظریف تر و دقیق تری را امکان پذیر می کنند.

برای شرکت ها ، این به م،ای کنترل بیشتر بر نحوه تفسیر داده های آنها ، کاهش خطرات مانند توهم در مدل های بزرگ زبان (LLM) و اطمینان از ابزارهای هوش مصنوعی آنها - مانند چت های داخلی که در دانش سازم، واقعی پایه گذاری شده اند - به طور مؤثر.

دقت رانندگی در هوش مصنوعی

اهمیت داده های ساختاری با کیفیت بالا برای هوش مصنوعی قابل تحمل نیست. یک مطالعه معیار توسط Data World دریافتند که LLM های مبتنی بر نمودارهای دانش در مقایسه با ،، که فقط به داده های بدون ساختار متکی هستند ، به 300 ٪ دقت بالاتر می رسند.

این می تواند پیامدهای عمیقی برای شرکت هایی که داده های خود را برای هوش مصنوعی تهیه می کنند ، داشته باشد. SEO و بازاریابان منحصر به فرد برای تهیه داده های وب خود برای پاسخگویی به این خواسته ها ، تسریع در ابتکارات جستجو و AI محور هستند.

اطمینان از تداوم داده ها در میان تغییر سریع

چشم انداز دیجیتال به سرعت در حال تغییر است و گسترش راه هایی وجود دارد که مصرف کنندگان و مشاغل می توانند "جستجو" کنند. در مرکز تمام تجربیات جدید داده های وب شرکت است. شرکت ها می توانند با تهیه داده های خود در یک نمودار دانش ، برای این تغییرات در آینده باشند. با سرمایه گذاری در نشانه گذاری طرحواره و ایجاد نمودار دانش پویا ، سازمان ها اطمینان می دهند که داده های آنها قابل حمل ، قابل استفاده مجدد و سازگار با فناوری های آینده است.

سئوس این فرصت را دارد که قهرمانان معماری داده باشند

در طول تکامل جستجو ، ما شاهد تغییر از رشته ها به چیزها هستیم. اما این تکامل به چیزی بیش از "چیزها" ادامه یافته است. اکنون "چیزها" کافی نیستند ، ما باید بد،م که "چیزها" از نظر متنی چیست و چگونه آنها در رابطه با به چیزهای دیگر روابط "چیزها" جدید است. SEO باید با تفکر فراتر از بهینه سازی سنتی و در آغوش نقش ها سازگار شود معماران داده، کمک به ساختن وب م،ایی که قدرت جستجو و هوش مصنوعی را دارد.

Schema Markup ابزارهایی را برای بیان روابط ، ایجاد ارتباطات م،ی دار بین موجودات و داده های سازمانهای خود در آینده به SEO می دهد.

این بیش از بهینه سازی است-این یک پایه و اساس داده محور برای آینده جستجو و هوش مصنوعی است.

مارتا ون برکل مدیرعامل

مارتا ون برکل بنیانگذار و مدیر عامل شرکت Schema App است ، ارائه دهنده راه حل نشانه گذاری م،ایی پایان به پایان در انتاریو ، کانادا. او بر کمک به تیم های SEO در سطح جه، در درک ارزش نشانه گذاری طرحواره و اینکه چگونه می توانند از نشانه گذاری طرحواره برای رشد عملکرد جستجو استفاده کنند و یک نمودار دانش محتوای قابل استفاده مجدد را ایجاد کنند که باعث نوآوری شود ، تمرکز می کند. قبل از شروع برنامه Schema ، مارتا مدیر ارشد مسئول ابزارهای پشتیب، آنلاین در سیسکو بود. او یک مادر دو کودک پرانرژی است ، عاشق ردیف ، است و قهوه ضد گلوله را می نوشد.