Сайт о телевидении

Если Google распознает контент на вашем сайте как структурированные данные, то сможет отобразить больше полезной информации о нём. Например, если ваша страница посвящена описаниям товаров или мероприятий, рецептам, отзывам и другим подобным материалам, наши алгоритмы могут улучшить результаты поиска с помощью расширенных описаний веб-страниц . Сведения о вашем сайте также могут отображаться в сети знаний или в подсказках Google Now , привлекая потенциальных клиентов.

Сегодня мы представляем вам две новинки. Первая – это семь типов структурированных данных в Маркере, которые ранее не поддерживались, а вторая – инструмент под названием «Мастер разметки структурированных данных».

Маркер поддерживает сайты о товарах и компаниях, а также обзоры и многое другоеМаркер был запущен в декабре 2012 года и вышел на российский рынок в ферале 2013 . Это простой инструмент для передачи в Google шаблона структурированных данных, посвященных мероприятиям . Маркер удобен, поскольку не требует изменять код HTML на сайте. Теперь он позволяет разметить и другой контент, посвященный товарам , местным компаниям , приложениям , фильмам , ресторанам и телепередачам .

Чтобы начать работу с Маркером, перейдите в Инструменты для веб-мастеров , выберите свой сайт, нажмите на ссылку «Оптимизация» слева, а затем запустите Маркер. Вам будет необходимо ввести URL одной из типичных страниц на вашем сайте (например, с описанием товара или мероприятия) и разметить данные с помощью мыши.

Разметка одной страницы занимает примерно 5 минут, а создание шаблона для множества одинаковых страниц – около 15 минут. Когда все будет готово, вы сможете проверить, распознает ли наша система ваши структурированные данные. Если ошибок не обнаружится, результаты можно будет отправить в Google. Через некоторое время мы повторно просканируем ваш сайт и начнем показывать пользователям дополнительные сведения (например, цены, отзывы и рейтинги) прямо в результатах поиска.

Новинка: Мастер разметки структурированных данных Маркер позволяет быстро передать в Google структурированные данные с вашего сайта, не меняя HTML. Однако лучше все-таки добавлять разметку прямо в код страниц, чтобы её могли распознавать любые поисковые системы. Мастер разметки структурированных данных создан с целью упростить эту задачу для владельцев сайтов.

Как и в случае с Маркером, сначала вам необходимо предоставить образец веб-страницы (URL или исходный код HTML) и разметить его с помощью мыши. Когда вы закончите, Мастер сгенерирует код HTML с микроданными. Его можно загрузить и использовать как образец при внедрении структурированных данных на веб-сайт.

Cтраница 1

Структурированные данные в языке Ада могут использоваться в виде массивов и записей. Кроме того, доступ к структурированным данным в языке Ада может осуществляться с помощью указателей. Использование массивов с неуточненными границами обеспечивает возможность параметризации массивов и использования подпрограмм, в качестве параметров которых используются массивы переменного размера.  

Семантика переменных в языке PILOT / 2.

Обработка сложно структурированных данных во внешней памяти является отличительным свойством всех ЯПЗ. Но помимо этого нужны и обычные переменные. Вот почему в ЯПЗ PILOT / 2 введены регистры и стеки.  

Множества процедур, представляющие структурированные данные, обладают интересным и иногда полезным свойством: из них можно образовывать другие возможные представления. Так, например, из представления списка 2 логически следует представление списка 1, и первое из них можно было бы снабдить такими инструкциями, используя соответствующие управляющие директивы, которые позволили бы получить на выходе второе представление. В этом контексте представление списка 2 вело бы себя подобно обычному множеству процедур, порождающему выходные данные. Такая способность логических утверждений одновременно выполнять функции как обычных процедур, так и представлений структур данных показывает, что всякое предполагаемое различие между процедурами и данными носит в сущности прагматический характер, и касается оно лишь использования этих ресурсов, а не присущих им атрибутов.  

Компоненты массива представляют собой структурированные данные одного типа. Массив объединяет данные с одинаковыми свойствами. В противоположность массивам компоненты прямого (декартова) произведения могут иметь различные типы. Прямое (декартово) произведение, как и массив, является одним из основных структурированных типов данных, и его называют также записью или структурой.  

Знания - это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.  

В представлении посредством термов структурированные данные образуются при помощи функциональных символов, позволяющих собирать составляющие их части в группы. Так, например, список (10 20 30) можно было бы представить термом 10.20.30. NIL, в котором каждый функтор точка группирует элемент, расположенный слева от него, со стоящим справа хвостовым фрагментом списка. И константы, и структурированные термы можно рассматривать как по существу пассивные объекты, предназначенные для обработки процедурами.  

На класс программ обработки структурированных данных ориентирована АЛТОП-технология, созданная на основе работ по программному обеспечению АСУ. Эта разработка включает оригинальные средства составления исходных описаний , разбираемые в разделах 2.4 и 2.5, и методику проектирования (см. гл.  

Таким образом, класс структурированных данных представляет данные / для хранения которых необходимо создание фиксированных совокупностей форматов. Базы данных, хранящие такие данные, являются форматированными с детерминированной схемой, ориентируемой на предварительную фиксацию и классификацию объектов внешней среды, точного утверждения свойств и отношений, описываемых в базе данных из заранее созданной совокупности фиксированных форматов.  

Под базой данных понимается совокупность структурированных данных.  

Для размещения в линейных структурах памяти структурированных данных используются различные приемы и методы. Как правило, такие данные представляются в виде списков и от их организации прямо зависит эффективность поиска и другие характеристики систем обработки данных.  

Имена в программах используются для обозначения простых переменных, структурированных данных, элементов структурированных данных, констант, подпрограмм, операций, меток операторов, формальных параметров и других элементов программы. Имена бывают несоставные и составные.  

В основу ЯЗ положены неоператорные средства описания иерархически структурированных данных. Оно однозначно определяет траекторию движения и доступа в БД. Кроме того, в ЯЗ имеются средства, аналогичные процедурным языкам программирования.  

Формализованная анкета, предназначенная для обработки и записи структурированных данных.  

В указанной терминологии база данных может быть определена как совокупность специальным образом структурированных данных и связей между их элементами, сегментами и логическими записями. Построение баз данных в таком понимании возможно лишь для информационных объектов, обладающих общими для целого класса свойствами. При необходимости предоставления в информационной базе объектов с индивидуальными свойствами целесообразно строить базы неструктурированных данных, допускающие фиксирование информации на естественном языке.  

26.05.2017 Время прочтения: 30 минут

Одно из самых сокровенных желаний владельцев сайтов и SEO-специалистов - это выделить свой сайт в результате поиска, чтобы он отличался от конкурентов, и пользователи чаще переходили на него. Самый действенный метод достижения этой цели – работа со структурированными данными. В этой статье мы постараемся разобраться, что же такое структурированные данные и как их можно внедрить на свой сайт.

С чего все началось?

Единая схема форматов семантической разметки сайтов, которую мы сейчас все знаем и применяем, появилась в 2011 году при поддержке таких гигантов, как «Google», «Yahoo!» и «Microsoft» (позже присоединился четвертый игрок – «Яндекс»). До этого разметка данных существовала в разных форматах и не было единой структуры. К примеру, у «Yahoo!» был сервис под названием «SearchMonkey», который уже в 2008 г. позволял размечать данные на странице и формировать уникальные сниппеты в поисковой выдаче своего поисковика.

Перед корпорациями стояла глобальная цель – разработать общий формат структурированных данных, которые бы улучшали отображение сайтов в поисковых машинах и повышали качество поиска. Поставленных задач инициаторы добились, в результате чего на свет появился словарь schema.org, который объединяет в себе огромное количество правил для микроразметки данных на сайте.

Что такое структурированные данные?

Структурированные данные – это информация, которая представлена в единой и корректной форме с соблюдением определенного комплекса правил.

Расписывать принципы работы с каждым словарем мы не будем, разберем подробнее лишь три из них: Json-ld, Opne Graph и schema.org.

Начнем с популярного словаря по микроразметке schema.org. Результат коллаборации Google, Yahoo!, Microsoft и Яндекса активно развивается и регулярно обновляется и по сей день. На момент создания статьи в словаре имеются описания для 589 типов документов, 860 свойств объектов и 114 специфичных значений. Полный список всех свойств перечислен в виде разветвленной иерархии на этой странице.

Основной высший тип сущности в словаре schema.org - Thing , который, в свою очередь, делится на несколько других подтипов. Некоторые из них:

• CreativeWork – общий набор правил для описания творческой деятельности: статьи, книги, фильмы, фотографии, программное обеспечение, и т.д.;
• Event – набор правил для событий, которые произошли или произойдут в определенный период времени: встречи, концерты, выставки и т.д.;
• Intangible - сервисный класс, который включает в себя несколько нематериальных вещей, таких как размеры, рейтинги, описания рабочих вакансий, услуг и т.д.;
• Organization – набор правил для разметки организаций, полный список разных видов бизнеса перечислен на странице localBusiness . Также можно посмотреть этот список в справке Яндекса https://yandex.ru/support/webmaster/supported-schemas/address-organization.html ;
• Person – сущность используется для описания живых, умерших, вымышленных личностей или персонажей;
• Place – набор правил для чего-то, что имеет фиксированное физическое положение (здание, парк, памятник и т.д.);
• Product – это все, что создается для продажи. Например, пара обуви, билет или автомобиль.

Каждый подтип включает в себя большое количество тегов для описания, поэтому практически любой вид бизнеса найдет для себя необходимый вид разметки.

У большинства тегов в словаре есть варианты применения в виде примерного куска HTML-кода или JSON-LD скрипта. Ниже мы рассмотрим примеры разметок страницы со статьей (article), товаром (product) и организацией (organization).

Шаблон микроразметки статьи с помощью schema.org

Чаще всего размечаются такие микроданные как URL, datePublished, dateModified, headline, image, author, publisher и др. Рассмотрим на конкретном примере:

Примеры микроразметки статьи с помощью schema.org ИМЯ ФАМИЛИЯ "ШИРИНА ЛОГО В ПИКСЕЛЯХ" height= "ВЫСОТА ЛОГО В ПИКСЕЛЯХ" src= "ССЫЛКА НА ИЗОБРАЖЕНИЕ ЛОГОТИПА" alt= /> НАЗВАНИЕ СТАТЬИ ОПИСАНИЕ СТАТЬИ ИМЯ АВТОРА ЗАГОЛОВОК H1 "ШИРИНА ПРЕВЬЮ В ПИКСЕЛЯХ" height= "ВЫСОТА ПРЕВЬЮ В ПИКСЕЛЯХ" src= "ССЫЛКА НА ИЗОБРАЖЕНИЕ ПРЕВЬЮ" alt= "АЛЬТЕРНАТИВНОЕ ОПИСАНИЕ ПРЕВЬЮ" /> ОСНОВНОЙ ТЕКСТ СТАТЬИ ДОЛЖЕН БЫТЬ ЗДЕСЬ

Подобной схемы придерживаются большинство размеченных статей. Стоит обратить внимание, что в данном примере часть тегов указываются в разделе (мета-описание и ссылка на автора в g+), а остальная часть прописывается в теле HTML-документа. Некоторые теги использовать не обязательно, к примеру, статья отлично будет себя чувствовать и без разметки тегами articleBody или publisher , но тогда вряд ли пройдет проверку на валидность в инструментах Яндекса или Google .

Изображение 3. Пример страницы в выдаче с микроразметкой статьи в Google. Рядом со статьей отображается дата публикации.

Изображение 4. Пример страницы в выдаче по тому же запросу, что и на изображении 3, только в Яндексе. Дата отображается справа, сверху указывается дата публикации или создания, а ниже дата изменения.

Шаблон микроразметки товарной карточки с помощью schema.org

Следующий вид микроразметки, который мы рассмотрим, будет product или, другими словами, семантическая разметка товарной карточки.

СОДЕРЖАНИЕ H1 "ССЫЛКА НА ИЗОБРАЖЕНИЕ" title= "СОДЕРЖАНИЕ H1" > СТОИМОСТЬ В РУБЛЯХ УКАЗЫВАЕМ ДОСТУПНОСТЬ ТОВАРА ОПИСАНИЕ ТОВАРА

Уделяйте особое внимание формату цен, так как большинство ошибок в микроразметке товарных карточек кроется именно там. Текстом мы можем писать любую стоимость в любом формате, а непосредственно в самом теге price цену указываем строго в денежном формате, иначе поисковики проигнорируют эту строку.

Изображение 5. Пример из выдачи Google с указанием цены в формате «ОТ» и «ДО».

Шаблон микроразметки организации с помощью schema.org

Последний шаблон, который мы рассмотрим, – это разметка организации (organization). Обычно эту разметку применяют для структурирования информации на странице контактов.

НАЗВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИИ УЛИЦА , ГОРОД , ОБЛАСТЬ . "ССЫЛКА НА ЛОГОТИП" /> Телефон: НОМЕР ТЕЛЕФОНА

У schema.org весьма объемный словарь. Из-за этого во время работы с ним могут возникать трудности, но далеко не все теги в разметке обязательны и от большинства можно отказаться. В приведенных примерах я указал самые основные теги, которые могут использоваться во время работы с разметкой schema.org, однако их может быть намного больше.

У Google есть специальный инструмент для разметки страниц по словарю schema.org. С его помощью создавать разметку страниц намного проще.

Изображение 6. Пример из Яндекса. Дополнительная информация об организации отображается под описанием страницы и может быть внедрена как вручную, с помощью разметки, так и с помощью сервиса Яндекс.Справочник.

Плюсы и минусы микроразметки schema.org

• Большой словарь, который постоянно обновляется;
• Поддерживается всеми популярными поисковыми системами;
• Код не скрыт скриптами и целиком находится в контенте страницы;
• Улучшает отображение сниппетов в поисковой выдаче;
• Можно найти разметку практически для каждого сайта;
• Существуют плагины для автоматизации формирования микроразметки;
• Активно развивается и дополняется.

• Большое количество схем микроразметки может отпугнуть неподготовленного пользователя;
• Нужны начальные знания верстки и изменения кода страниц;
• Усложняет HTML-код, что замедляет разработку сайта;
• Вся официальная справочная документация на английском языке;
• Не для всех свойств есть примеры использования на официальном сайте.

Инструменты для работы с микроразметкой schema.org

В работе с микроразметкой schema.org пригодятся такие сервисы, как:

• Инструмент для проверки структурированных данных от Google;
• Помощник по микроразметке страниц по словарю schema.org от Google. По итогу получаем HTML-код страницы с уже внедренной микроразметкой;
• Проверка семантической разметки от Яндекса;
• Официальный сайт разметки;
• Неофициальный перевод сайта schema.org на русский язык;
• «All In One Schema.org Rich Snippets », «Wprichsnippets.com », «Schema App Structured Data » - плагины для WordPress, которые формируют семантическую разметку schema.org автоматически;
• Notepad++ - или любой другой текстовый редактор.

Данный протокол разработал «Facebook» для улучшения отображения сниппетов ссылок с внешних сайтов в социальных сетях. Это, наверное, один из самых простых и небольших словарей микроразметки. Начать внедрение разметки можно с четырех основных свойств:

• og:title - заголовок страницы.
• og:type - тип объекта, например, «music.album»(альбом). В зависимости от типа поддерживаются и другие свойства. Все возможные характеристики тега type перечислены на официальном сайте .
• og:image - URL изображения.
• og:url - канонический URL объекта.

Все теги разметки «Open Graph» прописываются в контейнере .

Помимо основных свойств также можно указать дополнительные, которые улучшат отображение ссылок в социальных сетях:

• og:audio – URL на аудиофайл, если при открытии страницы воспроизводится музыка.
• og:determiner - слово, которое появляется перед названием этого объекта в предложении. Тип enum (a, an, the, "", auto). Если выбрано auto, потребитель данных должен выбирать между "a" или "an". По умолчанию - " " (пусто). Тег наиболее актуален для англоязычного сегмента в связи с использованием различных артиклей вида «a», «the», «an» и т.д.
• og:description – описание страницы, разрешенное количество символов от 160 до 295 знаков.
• og:locale – язык и страна. Формат отображения language_TERRITORY, по умолчанию стоит en_US. Для русскоязычного сегмента прописывается тег ru_RU.
• og:locale:alternate – альтернативный язык или страна.
• og:site_name – название сайта.
• og:video – URL видео.

Шаблон разметки страницы Open Graph

Ниже представлен пример HTML-кода со всеми возможными свойствами, на практике часть из указанных тегов не указывается и хватает стандартных четырех свойств:

ЗАГОЛОВОК СТРАНИЦЫ ...

Плюсы и минусы микроразметки Open Graph

Последний вид разметки и структурирования данных, который мы рассмотрим, – JSON-LD. Расшифровывается это страшное название как «JavaScript Object Notation Linked Data». За разработку формата ответственен «Консорциум Всемирной Паутины» или, другими словами, «W3C». Данный формат выполняет все ту же функцию, что и schema.org, но немного другим способом: он структурирует данные помощью JavaScript, что в несколько раз облегчает работу.

Один из плюсов этого формата в том, что для описания данных используется словарь schema.org. Таким образом, с помощью скриптов JSON-LD мы можем описать любой вид сущностей и улучшить отображение своего сайта в поисковой выдаче, затратив на это минимальное количество времени. Причем сделать это можно без внедрения HTML-тегов в тело страницы, нужно лишь указать в контейнере , а затем расписать все необходимые условия разметки и закрыть скрипт .

Для наглядности сравним разметку schema.org и JSON-LD:

Кроссовки

Кроссовки { "@context" : "https://schema.org/" , "@type" : "Product" , "price" : "100.00" } Кроссовки

Шаблон разметки статьи с помощью JSON-LD

Пример разметки с помощью JSON-LD я взял на основе микроразметки статьи в schema.org из этого же материала выше. Использованы все те же свойства.

НЗАГОЛОВОК СТАТЬИ //Указывается тип скрипта, в нашем случае это ld+json { "@context" : "https://schema.org" ,//Прописывается библиотека, которой будет размечена страница "@type" : "Article" ,//Указывается тип сущности "mainEntityOfPage" : { //Прописывается ID статьи, обычно просто указывается ссылка на статью "@type" : "WebPage" , "@id" : "ССЫЛКА НА СТАТЬЮ" }, "url" : "ССЫЛКА НА СТАТЬЮ" ,//Прописывается каноничная ссылка на статью "datePublished" : "ДАТА ПУБЛИКАЦИИ" ,//Указывается дата публикации "dateModified" : "ДАТА ИЗМЕНЕНИЯ" , //Указывается дата изменения "headline" : "ЗАГОЛОВОК H1" , //Прописывается заголовок "image" : { "@type" : "ImageObject" , "url" : "ССЫЛКА НА ПРЕВЬЮ" , //Вставляется ссылка на изображение для превью статьи "height" : ВЫСОТА ПРЕВЬЮ В ПИКСЕЛЯХ , //Прописывается высота и ширина изображения в пикселях "width" : ШИРИНА ПРЕВЬЮ В ПИКСЕЛЯХ }, "articleBody" : "" , "author" : { "@type" : "Person" , "name" : "ИМЯ АВТОРА" ,//Указывается имя автора "url" : "ССЫЛКА НА ПРОФИЛЬ АВТОРА (G+, ПЕРСОНАЛЬНАЯ СТРАНИЦА НА САЙТЕ)" //Прописывается ссылка на профиль автора в Google Plus или на персональную страницу на сайте }, "publisher" : { "@type" : "Organization " , "name" : "НАЗВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИИ" ,//Указывается название организации "logo" : { "@type" : "ImageObject" , "url" : "ССЫЛКА НА ЛОГОТИП" ,//Указывается ссылка на логотип компании "height" : ВЫСОТА ЛОГОТИПА , //Прописывается высота и ширина логотипа "width" : ШИРИНА ЛОГОТИПА } } } ЗАГОЛОВОК СТАТЬИ

Возникает закономерный вопрос: что же лучше schema.org или JSON-LD? Тут нельзя дать однозначный ответ. Работать с микроразметкой в формате JSON-LD проще и приятнее, чем все с тем же словарем schema.org в HTML-формате, но и у него есть свои минусы. Например, поисковик Google советуют использовать эту технологию для разметки своих страниц. А вот с Яндекс ом есть проблемы: данный вид разметки пока не отображается в результатах поиска из-за скриптов, хотя страницы с разметкой JSON-LD и проходят проверку на валидность.

Поисковая система Яндекс не показывает в поисковой выдаче информацию, размеченную с помощью мета-языка JSON-LD.

Изображение 8. Письмо из техподдержки Яндекса по поводу планов насчет JSON-LD. За скриншот спасибо пользователю Oleh Holovkin .

В данном случае нужно правильно расставить приоритеты. Если нужны расширенные сниппеты в Яндексе и Google, то используем старую добрую разметку schema.org; если мы ориентируемся на Запад и наша основная поисковая система только Google, то разметку JSON-LD нужно брать и внедрять без промедлений.

Плюсы и минусы микроразметки JSON-LD

• Формат несколько проще по сравнению с schema.org;
• Рекомендуется Google;
• Для движка WordPress есть качественные плагины для работы;
• Благодаря JavaScript разметка «невидима» для рядового пользователя в отличие от HTML;
• Скрипт помещается только в контейнер без внедрения дополнительных строчек кода в тело сайта;
• Проходит валидацию в официальных инструментах проверки Яндекса и Google.

Как еще можно разметить сайт?

Те способы разметки, что перечислены выше, относятся к непосредственному вмешательству в исходный код страницы, однако есть и другие методы структурирования данных. Это Data Highlighter (Маркер) от Google и «Товары и цены» от Яндекса. С помощью этих инструментов можно напрямую из панели веб-мастеров расширить сниппеты страниц в поисковой выдаче.

Изображение 9. «Маркер» в Search Console и сервис «Товары и цены» от Яндекса.

Маркер Google

Для того, чтобы начать разметку, нужно:

Перейти к инструменту и выбрать тип данных для разметки. На данный момент их всего 9 штук:

• Мероприятия
• Местные организации
• Обзоры книг
• Приложения
• Продукты
• Рестораны
• Статьи
• Телесериалы
• Фильмы

Изображение 10. Панель выбора типа информации для разметки в Search Console.

Далее Google предложит проверить пять страниц на корректность автоматической разметки. Если в процессе проверки будут найдены ошибки в разметке, их можно будет исправить. Уделите особое внимание ценам, если размечаете товарные карточки, так как инструмент довольно часто ошибается именно в разметке стоимости. Если инструмент разметил страницу другой тематики (например, вы размечали карточки товаров, а он предложил разметить страницу контактов), то эту страницу можно удалить с помощью кнопки в правом верхнем углу.

Изображение 12. Кнопка для удаления неверно определённой страницы для разметки в Search Console.

После проверки образцов проверяем еще раз список размеченных страниц и публикуем. По завершению в Search Console появится список всех размеченных групп страниц на сайте, которые можно редактировать или вовсе удалить.

Изображение 13. Пример списка уже размеченных страниц с помощью Маркера Google.

На этом разметка с помощью Маркера Google заканчивается. В данном случае абсолютно не нужно знать HTML или JavaScript, достаточно вручную разметить каждую страницу, и Google сам обработает данные и внесет корректировки в поисковые сниппеты. Но и у Маркера есть свои плюсы и минусы.

Плюсы и минусы микроразметки с помощью Маркера от Google

• Разметка без вмешательства в исходный код страниц;
• Инструмент находится непосредственно в Google Search Console;
• Страницы размечаются полуавтоматически;
• Можно группировать страницы по типам;

• Разметка будет отображаться только в поисковой выдаче Google;
• Инструмент не всегда корректно размечает информацию;
• При разметке крупного сайта много ручной работы.

Сервис «Товары и цены» Яндекса

Сам по себе этот инструмент не совсем относится к привычному понимаю микроразметки страниц, так как обычно в Яндексе он применяется для загрузки информации о товаре в Яндекс.Маркет в YML-формате. Как ни странно, Яша смог найти применение данному виду информации о товаре, и сейчас в органической выдаче часто встречаются сайты, размеченные с помощью этого сервиса. Главная особенность «Товаров и цен» – это отображение в поисковой выдаче Яндекса цены на товар/услугу справа от ссылки на сайт.

Изображение 14. Пример отображения цены услуги в выдаче Яндекса с подключенным сервисом «Товары и цены».

Применять сервис «Товары и цены» могут не только интернет-магазины, но и организации, которые предоставляют услуги. В данном случае придется создавать YML-документ вручную.

Итак, для того, чтобы подключить сервис «Товары и цены» в Яндексе, нужно:

Добавить свой сайт в веб-мастер Яндекса и перейти в сервис «Товары и цены»;

Затем нужно принять условия соглашения, если ранее на сайте не был подключен данный сервис.

Изображение 15. Яндекс предлагает ознакомиться с форматом YML и руководством по подключению.

Плюсы и минусы инструмента «Товары и цены» Яндекса

• Сильно отличает сайт от других конкурентов в поиске, увеличивает CTR;
• Пользователь до перехода на сайт получает информацию о стоимости услуги/товара;
• Помимо цены в YML-документе указываются другие параметры, которые также учитываются при формировании сниппета;
• В большинстве популярных движков сайтов генерация файла происходит в автоматическом или полуавтоматическом режиме.

• Результаты с ценами будут видны только в выдаче Яндекса;
• Выгрузка YML-документа предусмотрена не во всех CMS;
• При частой смене цен на сайте требуется регулярная генерация документа;
• Трудозатратно, если нужно разметить большое количество страниц вручную.

Инструменты для работы с сервисом «Товары и цены» Яндекса

В отличие от Маркера Google для работы с YML-файлом потребуется следующие инструменты для работы:

• Список движков сайтов с возможностью выгрузки YML-документов;
• Генератор YML-документа для формирования файла вручную;

Итог

Внедрение разметки структурированных данных – это важный шаг, который впоследствии может повысить CTR сайта в поиске и улучшить отображение контента в поисковой выдаче. Существует несколько способов разметить свой сайт, но на сегодняшний момент самым проверенным считается внедрение разметки schema.org, так как остальные методы имеют либо ограниченный функционал, либо размечаются в пределах одной поисковой системы.

У каждого способа разметки данных есть свои достоинства и недостатки, перед началом внедрения следует трезво оценить свои возможности и выбрать наилучший вариант. Отдельные методы разметки можно комбинировать друг с другом, к примеру, Open Graph с schema.org и «Товарами и ценами» от Яндекса. И помните: наличие микроразметки на сайте не гарантирует изменение поискового сниппета в выдаче, в первую очередь это облегчает сканирование сайта поисковиками.

Статью подготовил: Абдуллин Константин, Технолог SEO-эксперт компании сайт

Наименование параметра	Значение
Тема статьи:	Структурированные типы данных
Рубрика (тематическая категория)	Программирование

Данные структурированного типа состоят из данных других типов. Переменные этих типов могут в каждый момент времени иметь только одно значение. К данным структурированного типа относятся:

o Строки;

o Массивы;

o Множества;

o Записи;

o Файлы;

o Классы.

Строки (строковые типы) : представлены тремя физическими и одним общим типами.

Данные типа ShortString представляют из себястроку, которая фактически является массивом из 256 элементов – array . Нулевой байт этого массива указывает длину строки. Строка - ϶ᴛᴏ последовательность символов кодовой таблицы.

Данные типов AnsiString и Wide String представляют из себядинамичсекие массивы, максимальная длина которых фактически ограничена размером основной памяти компьютера. Данные типа AnsiString м кодируются в коде ANSI , а типа Wide String – в коде Unicode .

Общим является тип String , который может соответствовать типу ShortString илиAnsiString , что определяется директивой компилятора $H .

Так как строки фактически являются массивами, то для обращения к отдельному символу строки можно указать название строковой переменной и номер (позицию) этого символа в квадратных скобках.

Формат описания строкового типа:

Type = string [ max длина строки];

Иначе: var : string [ max длина строки];

В случае если значение максимально допустимой длины строки не указано, по умолчанию длина 255 символов. При использовании в выражениях строка состоит в апострофы. Строковые данные можно использовать в качестве констант. Недопустимо использование строковых переменных в качестве селœектора в операторе Case .

Пример: const Adres = ’ul. Korolenco, 5’;

type Stroka = string;

var Str: Stroka; St1: string; St2, St3: string;

Массивы : массив - ϶ᴛᴏ упорядоченная индексированная совокупность однотипных элементов, имеющих общее имя. Элементами массивов бывают данные любого типа, включая структурные. Каждый элемент массива однозначно определяется именем массива и индексом (номером этого элемента в массиве) или индексами, в случае если массив многомерный. Для обращения к отдельному элементу массива указывают имя этого массива и номер (номера) элемента͵ заключенный в квадратные скобки, к примеру, arr1 или arr2.

Количество индексных позиций определяет размерность массив (одномерный, двумерный и т.д.), при этом размерность массива не ограничивается. В математике аналогом одномерного массива является вектор, а двумерного массива – матрица. Индексы элементов массива должны принадлежать порядковому типу.

Различают массивы статические и динамические . Статический массив представляет собой массив, границы индексов и, соответственно, размеры которого задаются при объявлении, ᴛ.ᴇ. они известны до компиляции программы. Формат описания типа статического массива:

Type = Аггау [] of ;

Иначе: var : Аггау [] of ;

Пример.
Размещено на реф.рф
type Matrix = a ггау of integer;

Znak = array of char;

Day =(Mon, Tue, Wed, Thu, Fri, Sat, Sun);

var m1, m2: Matrix; a: Znak;

Week: array of Day; r: array of real;

Динамический массив представляет собой массив, для которого при объявлении указывается только тип его элементов, а размер массива определяете при выполнении программы. Формат описания типа динамического массива:

Type = Аггау of ;

Задание размера динамического массива во время выполнения программы производится процедурой SetLength (var S; NewLength:integer ), которая для динамического массива S устанавливает новый размер, равный NewLength . Выполнять операции с динамическим массивом и его элементами можно только после задания размеров этого массива.

После задания размера динамического массива для определœения его длины, минимального и максимального номеров элементов используются функции Length(), Low() и High() соответственно. Нумерация элементов динамиче­ского массива начинается с нуля, в связи с этим функция Low() для него всœегда возвращает значение ноль.

Пример.
Размещено на реф.рф
Var n: integer;

m: array of real;

SetLength(m, 100);

for n:=0 to 99 do m[n]:=n;

SetLength (m , 200);

После описания динамического массива, состоящего из вещественных чи­сел, определяется размер этого массива, равный 100 элементам. Каждому элементу присваивается значение, равное его номеру в массиве. Так как ну­мерация элементов массива начинается с нуля, то номер последнего из них равен не 100, а 99. После цикла размер массива увеличивается до двухсот.

Для описания типа многомерного динамического массива (к примеру, дву­мерного) используется конструкция:

Type = Аггау of Аггау of ;

Действия над массивом обычно выполняются поэлементно, в т.ч. операции ввода и вывода. Поэлементная обработка массивов производится, как правило, с использованием циклов. Массив в целом (как единый объ­ект) может участвовать только в операциях отношения и в операторе при­сваивания, при этом массивы должны быть полностью идентичными по структуре, то есть иметь индексы одинаковых типов и элементы одинаковых типов.

Множества: множество представляет собой совокупность элементов, выбранных из пред­определœенного набора значений. Все элементы множества имеют порядко­вый тип; количество элементов множества не может превышать 256. Формат, описания множественного типа:

Type = Set of ;

Переменная множественного типа может содержать от нуля до максимального числа элементов своего множества. Значения множественного типа заключаются в квадратные скобки. Пустое множество обозначается . Операции, допустимые над множествами, приведены в таблице.

Вместе с тем, имеется операция in (проверка членства), которая определяет принадлежность выражения порядкового типа (первого операнда) множест­ву (второму операнду). Результат операции будет типа boolean и иметь зна­чение True в случае соблюдения принадлежности значения множеству.

Записи : записи объединяют фиксированное число элементов данных других типов. Отдельные элементы записи имеют имена и называютсяполями . Имя поля должно быть уникальным в пределах записи. Различают фиксированные и вариантные записи . Фиксированная запись состоит из конечного числа полей, ее объявление имеет следующий формат:

Type = record ;

: ;

: ;

Вариантная запись , так же как и фиксированная, имеет конечное число по­лей, однако предоставляет возможность по-разному интерпретировать об­ласти памяти, занимаемые полями. Все варианты записи располагаются в одном месте памяти и позволяют обращаться к ним по различным именам. Отметим, что термин ʼʼвариантная записьʼʼ не имеет ничего общего с терми­ном ʼʼвариантный типʼʼ (variant ). Формат объявления вариантной записи:

Type = record ;

Case : of ;

: ()

: ();

Для обращения к конкретному полю крайне важно указывать имя записи и имя поля, разделœенные точкой. Τᴀᴋᴎᴍ ᴏϬᴩᴀᴈᴏᴍ, имя поля является состав­ным. С полем можно выполнять те же операции, что и с переменной этого типа.

Пример.
Размещено на реф.рф
var Man: record;

Man.Name:=’Ivanov M.A.’;

Man .Salary:=5000;

Переменная Man - фиксированная запись, которая содержит поля имени (Name), оклада (Salary) и примечания (Note), причем каждое поле имеет свой тип.

Файлы : Файл представляет собой имеющую имя последовательность однотипных элементов, размещенных на внешнем устройстве, чаще всœего, на диске. Файл имеет много общего с одномерным динамическим массивом, но размещает­ся не в оперативной, а во внешней памяти, и не требует предварительного указания размера.

Для выполнения операций с конкретным файлом, размещенным на диске, в программе обычно используется так называемая файловая переменная (логический файл). Файловая переменная после ее описания связывается с некоторым файлом, благодаря чему операции, выполняемые над ней, при­водят к соответствующим изменениям в данном файле. После завершения всœех операций связь между файловой переменной и файлом разрывается. Теперь файловую переменную можно связать с другим файлом этого же типа.

Учитывая зависимость оттипа элементов различают текстовые, типизированные и нетипизированные файлы . Текстовый файл содержит строки символов пе­ременной длины, типизированный файл составляют элементы указанного типа (кроме файлового), внетипизированном файле находятся элементы, тип которых не указан. Описание файловой переменной, предназначенной для работы с файлом, должно соответствовать типу элементов файла.

Пример.
Размещено на реф.рф
var f1: TextFile;

f2: File of integer;

f3: File of real;

здесь переменная f1 предназначена для работы с тек­стовыми файлами, переменные f2 и f3 – с типизированными файлами, со­держащими целые и вещественные числа, соответственно, а переменная f4 – с нетипизированными файлами.

Структурированные типы данных - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Структурированные типы данных" 2017, 2018.