Sažetak

• Strukturisani podaci su mašinski čitljive oznake koje opisuju značenje sadržaja stranice, a ne samo način na koji je taj sadržaj vizuelno prikazan.
• Većina oznaka za pretraživače koristi Schema.org rečnik, dok je JSON-LD format implementacije koji Gugl najčešće preporučuje.
• U kontekstu GEO optimizacije, strukturisani podaci mogu da pojasne entitete, njihove odnose, autorstvo, tip stranice i važne atribute koji bi inače mogli da budu dvosmisleni.
• Najkorisnija šema zavisi od same stranice: Article, Organization, Person, Product, BreadcrumbList, WebSite i druge specifične kategorije imaju različite namene.
• Oznake moraju da opisuju sadržaj koji korisnici zaista mogu da vide i da sadrže potpune, tačne i aktuelne podatke.
• JSON-LD spreman za implementaciju možete da napravite pomoću Generatora Schema oznaka ili nekog sličnog alata, a zatim da ga proverite pre objavljivanja.
• Strukturisani podaci mogu da poboljšaju mašinsko razumevanje i omoguće ispunjavanje uslova za obogaćene rezultate, ali nisu direktan faktor rangiranja niti garantuju AI citate.

Šta Su Strukturisani Podaci?

Strukturisani podaci predstavljaju standardizovan način opisivanja značenja informacija na veb stranici. Običan HTML govori pregledaču kako da prikaže naslov, sliku, cenu ili ime autora. Strukturisani podaci dodaju preciznu oznaku koja kompatibilnim sistemima objašnjava šta određeni podatak predstavlja: naslov tipa Article, cenu tipa Product, osobu, organizaciju, datum događaja ili neki drugi definisani pojam.

Dve komponente se često mešaju. Schema.org obezbeđuje rečnik, odnosno tipove i svojstva koja se koriste za opisivanje entiteta.

JSON-LD, Microdata i RDFa su formati pomoću kojih se taj rečnik postavlja na stranicu.

Gugl podržava sva tri formata i uglavnom preporučuje JSON-LD zato što je odvojen od vidljivog HTML-a i lakši za implementaciju i održavanje. JSON-LD je takođe W3C standard za izražavanje povezanih podataka u JSON formatu.

Jednostavna implementacija Article tipa može da sadrži naslov stranice, autora, datum objavljivanja, datum izmene, sliku i naziv izdavača. Ti podaci treba da takođe budu prisutni na vidljivoj stranici ili potkrepljeni njenim sadržajem. Oznake ne zamenjuju članak, već stvaraju njegov mašinski čitljiv opis.

Korisno je razlikovati strukturisane podatke od srodnih elemenata:

• HTML struktura - Naslovi, pasusi, liste i semantički elementi organizuju sadržaj sa kojim se susreću korisnici i pretraživači.
• Metapodaci - Title oznake, meta opisi, canonical URL-ovi i oznake za društvene mreže pružaju informacije na nivou dokumenta, ali ne formiraju isti grafikon entiteta kao Schema.org oznake.
• Strukturisani podaci - Schema tipovi i svojstva određuju šta entitet predstavlja, koji mu atributi pripadaju i kako je povezan sa drugim entitetima.

Zašto Su Strukturisani Podaci Važni za GEO?

Generativna pretraga zavisi od pravilnog tumačenja. Pre nego što AI sistemi pronađu ili sažmu neki izvor, moraju da utvrde o čemu stranica govori, koja se imena odnose na koje entitete, ko je kreirao određene informacije i da li određena vrednost predstavlja cenu, ocenu, datum, lokaciju ili nešto drugo. Dobro implementirani strukturisani podaci neke od tih odnosa čine eksplicitnim.

Takva preciznost je važna za GEO jer su stranice napisane prirodnim jezikom pune dvosmislenosti. Naziv brenda može ujedno biti i ime osobe. Broj može da označava cenu, godinu, ocenu ili količinu. Autor se može pomešati sa izdavačem. Schema oznake stvaraju jasno označene veze koje mogu da potvrde tumačenje već potkrepljeno vidljivim tekstom.

Glavne koristi za GEO su:

• Razlikovanje entiteta - Person, Organization, Product, Place i druge kategorije pomažu AI sistemima da razlikuju pojmove sa sličnim nazivima.
• Eksplicitni odnosi - Svojstva kao što su to author, publisher, brand, offers, sameAs, mainEntity i isPartOf povezuju činjenice koje bi AI modeli inače morali sami da zaključuju.
• Jasna namena sadržaja - Article, Product, ProfilePage, QAPage, Recipe, Event i druge kategorije objašnjavaju mašini kakav tačno resurs procenjuje.
• Dosledno pripisivanje izvora - Podaci o autoru i izdavaču mogu da doprinesu pravilnom prepoznavanju izvora kada se podudaraju sa samom stranicom i ostatkom sajta.
• Uslovi za funkcije pretrage - Ispravne oznake mogu da omoguće stranici da ispuni uslove za podržane obogaćene rezultate, iako Gugle ne garantuje da će se bilo koja funkcija zaista prikazati.

Strukturisani podaci su, dakle, signal podrške, a ne zamena za jasno pisanje, dostupnost pretraživačkim robotima, interno povezivanje, stručnost iz prve ruke ili pouzdane dokaze. Gugl smernice za AI funkcije navode da za AI Overviews ili AI Mode nisu potrebne posebne Schema.org oznake. Vlasnicima sajtova se takođe savetuje da strukturisani podaci budu usklađeni sa vidljivim tekstom.

Šeme Koje Su Najvažnije za GEO

Ne postoji univerzalna „GEO šema“. Pravi izbor jeste najkonkretnija kategorija koja tačno opisuje glavni entitet i namenu stranice. Prednost se dajte oznakama koje pružaju stvarni kontekst, umesto da određujete tipove i kategorije nasumično samo zato što ste čuli da postoje.

• Article i BlogPosting - Koristite ih za uređivački sadržaj. Korisna svojstva obuhvataju headline, author, datePublished, dateModified, image i publisher. Ona pomažu da se definišu i sadržaj i njegovo poreklo.
• Organization - Koristite ga za opis preduzeća ili ustanove, uključujući zvanični naziv, URL, logotip, kontakt podatke i potvrđene reference identiteta. Podaci o organizaciji treba da budu dosledni na celom sajtu.
• Person i ProfilePage - Koristite ih za stvarne profile autora, stručnjaka, osnivača ili članova tima. Navodite samo potkrepljene kvalifikacije, povezanosti, oblasti stručnosti i linkove identiteta; šema nije mesto za izmišljanje autoriteta.
• Product, Offer i Review - Ecommerce stranice i proizvodi mogu da opišu cenu, valutu, dostupnost, brend, identifikatore, ocene i recenzije. Vrednosti moraju da odgovaraju stranici i aktuelnim podacima o zalihama ili ponudi.
• BreadcrumbList - Opisuje položaj stranice u hijerarhiji sajta i pomaže sistemima da razumeju kako se određeni resurs uklapa u šire kategorije i teme.
• WebSite i WebPage - WebSite je naročito koristan na početnoj stranici za identitet sajta, dok WebPage i njegovi podtipovi, kao što je to AboutPage, mogu da pruže kontekst i veze na nivou stranice.
• FAQPage i QAPage - Koristite FAQPage kada svako pitanje ima jedan merodavan odgovor, a QAPage za stranice na kojima korisnici mogu da pošalju više odgovora. Dostupnost Gugl obogaćenih rezultata za česta pitanja je ograničena, zato ove tipove koristite radi preciznog značenja, a ne kao obećanje vizuelnog poboljšanja.
• Specijalizovani tipovi - LocalBusiness, Event, Recipe, VideoObject, JobPosting, Course, Dataset i druge konkretne šeme mogu da pruže više informacija od generičkih oznaka kada se tačno podudaraju sa sadržajem stranice.

Kako Implementirati Strukturisane Podatke

Implementacija počinje od stranice, a ne od šablona šeme. Najpre utvrdite glavni entitet, namenu stranice i činjenice koje posetilac može da proveri. Zatim izaberite tip čija dokumentacija odgovara tom sadržaju.

Praktičan postupak izgleda ovako:

• 1. Odredite glavni entitet - Utvrdite da li stranica prvenstveno opisuje članak, osobu, organizaciju, proizvod, događaj, lokalno preduzeće ili neki drugi entitet.
• 2. Izaberite najkonkretniji važeći tip - Proverite značenje na sajtu Schema.org, a zahteve za pretragu i podržane funkcije u Gugl galeriji strukturisanih podataka.
• 3. Povežite vidljive činjenice sa svojstvima - Najpre dodajte obavezna, a zatim korisna preporučena svojstva. Nikada ne označavajte skrivene, obmanjujuće ili nepotkrepljene informacije.
• 4. Generišite JSON-LD - Koristite moj besplatni Generator Schema oznaka ili drugi alat namenjen za tu svrhu kako biste napravili čiste oznake bez pisanja objekta od početka. Izaberite šemu, popunite polja i kopirajte generisani kod.
• 5. Dodajte skriptu na stranicu - Postavite JSON-LD u element script sa tipom application/ld+json, u odeljku head ili body. Vaš CMS, šablon stranice, plugin ili programer može da automatizuje ovaj postupak za tipove stranica koji se ponavljaju.
• 6. Proverite pre objavljivanja - Koristite Gugl Test obogaćenih rezultata za funkcije koje Gugl podržava, a Validator Schema oznaka za širu proveru Schema.org rečnika. Ispravite greške i procenite upozorenja u odgovarajućem kontekstu.
• 7. Pregledajte objavljeni URL - Potvrdite da konačno prikazana stranica izlaže oznake pretraživačkim robotima i da njihove vrednosti i dalje odgovaraju vidljivom sadržaju.
• 8. Održavajte podatke - Ažurirajte cene, dostupnost, datume, URL-ove, slike, podatke o zaposlenima i druge promenljive činjenice kad god se stranica promeni.

Na velikim sajtovima strukturisane podatke generišite iz iste baze ili istih polja sadržaja iz kojih nastaje vidljiva stranica. Jedinstven izvor podataka smanjuje nepodudaranja i čini održavanje mnogo bezbednijim od kopiranja statičnog JSON-LD-a na svaki URL.

Mogu Li Strukturisani Podaci Zaista Poboljšati Vidljivost u AI Pretrazi?

Strukturisani podaci mogu da poboljšaju vidljivost u AI pretrazi, ali je ne mogu garantovati. Njihov najvažniji doprinos jeste lakše tumačenje: kompatibilnom sistemu mogu da olakšaju prepoznavanje entiteta, atributa, vlasništva, autorstva i odnosa između stranica. Time se može smanjiti neizvesnost prilikom indeksiranja, klasifikovanja, pronalaženja ili prikazivanja sadržaja.

Direktna, dokumentovana korist u Gugl pretrazi jeste jasnije razumevanje sadržaja i mogućnost ispunjavanja uslova za prikaz u obogaćenim rezultatima pretrage. Gugl takođe navodi da za prikazivanje u njegovim AI funkcijama nije potrebna posebna šema. Zato ispravan JSON-LD blok ne treba posmatrati kao definitivan signal za AI rangiranje, zahtev za citiranje ili dokaz autoriteta.

Strukturisani podaci su najkorisniji kada dodatno osnažuju kvalitetnu stranicu. Vidljivi sadržaj treba jasno da odgovori na neko konkretno pitanje, dosledno koristi entitete, navodi pouzdane dokaze, transparentno predstavlja autorstvo i ostane tehnički dostupan. Schema oznake zatim treba precizno da opišu te iste činjenice.

U praktičnom GEO kontekstu strukturisane podatke koristite za tri cilja: smanjenje dvosmislenosti, povezivanje srodnih entiteta i očuvanje doslednosti važnih činjenica. Rezultate pratite pomoću izveštaja o indeksiranju, ispunjenosti uslova za prikaz u obogaćenim rezultatima, izgleda u pretrazi, saobraćaja sa drugih sajtova i vidljivosti brenda tokom vremena, ali nemojte svaki pomak u organskom rangiranju pripisivati isključivo šemi.