Voici ce qui est généré sur demande:

I. qu’est - ce que les données structurées et leur importance

Dans le domaine opérationnel des stations autonomes, les données structurées sont un format de données spécial qui permet aux moteurs de recherche de mieux comprendre le contenu des pages Web. C’est comme donner aux moteurs de recherche un « Manuel d’instructions » clair qui leur permet d’explorer et d’interpréter rapidement et précisément les informations clés d’une page Web.

Pour les stations indépendantes, l'utilisation de données bien structurées est importante. D'une part, il permet aux moteurs de recherche de classer et d'indexer plus précisément les pages des sites indépendants et, d'autre part, il permet aux produits d'être présentés de manière unique et attrayante dans les résultats de recherche, par exemple pour obtenir un effet de fenêtre de produit, ce qui augmente considérablement la visibilité et Le taux de clics des produits.

II. Association de données structurées et de produits dans les résultats de recherche

Lorsque nous voyons certains produits dans les résultats de recherche sous la forme de pop - ups, ils ont tendance à être plus facilement attirés. Derrière cela, ce sont les données structurées qui entrent en jeu.

Les données structurées communiquent aux moteurs de recherche, via des balises et des codes spécifiques, les différents attributs clés d'un produit, tels que le nom du produit, le prix, l'évaluation, le stock, etc. Les moteurs de recherche, sur la base de ces informations riches et précises, choisiront d'afficher les produits éligibles dans les résultats de recherche sous la forme d'une fenêtre contextuelle, de sorte que la présentation est plus intuitive et accrocheuse, capture instantanément l'œil de l'utilisateur et permet aux produits de se démarquer dans de nombreux résultats de recherche.

Iii. Comment la station indépendante configure les données structurées pour réaliser la fenêtre de produit

1. Choisissez le bon type de données structurées

Différents types de produits conviennent à différents formats de données structurées. Par exemple, pour les produits physiques des stations de commerce électronique, on utilise souvent le Product Schema, qui décrit en détail les paramètres du produit, y compris, mais sans s'y limiter, la marque, le modèle, la couleur, la taille, etc. Pour les produits de type service, vous pouvez utiliser un service Schema pour une présentation précise.

2. Remplissez avec précision chaque contenu des données structurées

Une fois que vous avez identifié le type de données structurées approprié, remplissez - le soigneuSEMent et précisément. Prenez par exemple les données structurées du produit, le nom du produit doit être concis et clair et contenir les mots clés de base, le prix doit être clair et précis, les informations d'évaluation doivent être vraies et fiables, etc. Toute information erronée ou inexacte peut entraîner l'incapacité des moteurs de recherche à reconnaître et à afficher correctement les produits, sans parler de la réalisation de l'effet de fenêtre contextuelle.

3. Tester et optimiser les données structurées

Une fois que vous avez configuré vos données structurées, vous ne pouvez pas être négligent. Pour tirer parti de divers outils, tels que l'outil de test de données structurées de Google, etc., testez les données structurées configurées pour voir s'il y a des erreurs ou des endROIts qui peuvent être optimisés. Si un problème est identifié pour être ajusté à temps, seule une optimisation constante garantit que le produit est présenté de manière stable et efficace sous forme de pop - up dans les résultats de recherche.

Évaluation de l'effet et amélioration continue après la fenêtre de produit avec des données structurées

Lorsque les données structurées sont utilisées avec succès pour permettre à un produit de mettre en œuvre des fenêtres contextuelles dans les résultats de recherche, leur effet doit également être évalué. Il est possible de dire si cette présentation de fenêtres coulissantes apporte réellement des avantages réels en analysant les indicateurs de données tels que le taux de clics, le taux de conversion, etc. du produit.

S'il s'avère que le taux de clics a augmenté, mais que le taux de conversion n'a pas changé de manière significative, il peut être nécessaire d'optimiser davantage le contenu de présentation des produits dans les fenêtres contextuelles, par exemple en mettant en évidence les points de vente uniques des produits, en optimisant la présentation des prix, etc. Si ni le taux de clics ni le taux de conversion ne sont idéaux, il est nécessaire de réexaminer si les paramètres des données structurées sont raisonnables, s’il est nécessaire de remplacer les types de données structurées ou d’ajuster complètement le contenu. Grâce à l'évaluation et à l'amélioration continues, Laissez l'effet d'affichage des fenêtres contextuelles des produits standalone station dans les résultats de recherche augmenter, générant plus de trafic et de gains pour standalone station.