پیاده سازی داده های ساختاریافته برای محصولات

آخرین به روز رسانی: 12 مرداد 1404
خواندن این مطلب 16 دقیقه زمان میبرد

سئو سایت

پیاده سازی داده های ساختاریافته برای محصولات

پیاده سازی داده های ساختاریافته برای محصولات به موتورهای جستجو کمک می کند تا اطلاعات محصول شما را به شیوه ای غنی تر در نتایج نمایش دهند و منجر به افزایش نرخ کلیک و بهبود دیده شدن می شود. این رویکرد به ویژه برای فروشگاه های آنلاین حیاتی است، زیرا به موتورهای جستجو اجازه می دهد جزئیات مهمی مانند قیمت، موجودی، و امتیاز کاربران را به صورت مستقیم در صفحه نتایج نمایش دهند.

در فضای رقابتی تجارت الکترونیک، حضور مؤثر در نتایج جستجو از اهمیت بالایی برخوردار است. موتورهای جستجو، به ویژه گوگل، پیوسته در حال تکامل هستند تا اطلاعات را به کاربران به سریع ترین و کامل ترین شکل ممکن ارائه دهند. در این میان، داده های ساختاریافته (Structured Data) نقشی محوری ایفا می کنند. این استانداردها به وب سایت ها اجازه می دهند تا محتوای خود را به زبانی قابل فهم برای ربات های جستجو سازماندهی کنند. برای وب سایت های محصول محور و فروشگاه های اینترنتی، پیاده سازی داده های ساختاریافته برای محصولات نه تنها یک مزیت رقابتی، بلکه یک ضرورت است.

بدون داده های ساختاریافته، موتورهای جستجو باید محتوای صفحه را تجزیه و تحلیل کرده و تلاش کنند تا به صورت خودکار اطلاعات مربوط به محصول را استخراج کنند. این فرآیند ممکن است دقیق نباشد و نتواند تمام جزئیات مورد نیاز را شناسایی کند. اما با استفاده از نشانه گذاری استاندارد، می توان به موتورهای جستجو در درک دقیق تر و نمایش جذاب تر محصولات کمک کرد. این راهنما به صورت تخصصی به فرآیند پیاده سازی داده های ساختاریافته برای محصولات می پردازد و راهکارهای عملی و پیشرفته را برای بهبود عملکرد محصولات شما در نتایج جستجو ارائه می دهد.

درک مبانی داده های ساختاریافته برای محصولات

داده های ساختاریافته مجموعه ای از اطلاعات هستند که به فرمتی استاندارد سازماندهی شده اند تا برای موتورهای جستجو قابل فهم باشند. این سازماندهی به ربات ها کمک می کند تا معنای دقیق محتوا را درک کنند و آن را به شکلی کاربرپسندتر در نتایج جستجو نمایش دهند. در زمینه محصولات، داده های ساختاریافته به موتورهای جستجو امکان می دهند تا جزئیاتی مانند نام محصول، تصویر، توضیحات، قیمت، موجودی و حتی امتیازات کاربران را به صورت ساختاریافته دریافت کنند.

داده های ساختاریافته چیست و چرا برای محصولات حیاتی است؟

داده های ساختاریافته، یک روش استاندارد برای توصیف محتوای وب سایت به شکلی است که ماشین ها بتوانند آن را به راحتی پردازش و تفسیر کنند. در واقع، این داده ها یک «زبان مشترک» بین وب سایت شما و موتورهای جستجو ایجاد می کنند. برای مثال، زمانی که یک موتور جستجو به صفحه محصول شما می رسد، بدون داده های ساختاریافته، صرفاً متن و تصاویر را می بیند. اما با استفاده از داده های ساختاریافته، شما به صراحت به موتور جستجو می گویید که «این بخش از متن، نام محصول است»، «این عدد، قیمت است»، و «این تصاویر مربوط به محصول هستند».

اهمیت این رویکرد برای محصولات چندین برابر است. در صفحات محصول، جزئیات فراوانی وجود دارد که برای تصمیم گیری خرید کاربر حیاتی هستند. اگر موتور جستجو نتواند این جزئیات را به درستی تشخیص دهد، شانس نمایش محصول شما در قالب های جذاب و پربازدید (مانند ریچ اسنیپت ها) کاهش می یابد. پیاده سازی Schema markup محصول، این اطمینان را می دهد که اطلاعات کلیدی محصول به صورت دقیق و کامل به موتورهای جستجو منتقل شده و درک عمیق تری از ماهیت و ویژگی های محصول فراهم می آید.

مزایای کلیدی پیاده سازی Structured Data برای صفحات محصول

پیاده سازی Structured data محصول مزایای استراتژیک متعددی را برای کسب وکارهای تجارت الکترونیک به ارمغان می آورد که فراتر از صرفاً بهبود رتبه در نتایج جستجو است. این مزایا مستقیماً بر تجربه کاربری، نرخ تبدیل و در نهایت، افزایش فروش تأثیر می گذارند:

  • ریچ اسنیپت های محصول (Product Rich Snippets): شاید برجسته ترین مزیت، قابلیت نمایش Rich snippets محصول در نتایج جستجو باشد. این ریچ اسنیپت ها اطلاعات کلیدی محصول مانند قیمت، موجودی، میانگین امتیاز کاربران (ستاره ها)، تعداد نقد و بررسی ها و حتی تصویر محصول را مستقیماً زیر عنوان صفحه در SERP نمایش می دهند. این نمایش بصری و غنی، بلافاصله توجه کاربر را جلب می کند.
  • افزایش قابل توجه نرخ کلیک (CTR): با نمایش اطلاعات بیشتر و جذاب تر در نتایج جستجو، صفحه محصول شما نسبت به رقبایی که از Structured Data استفاده نکرده اند، برجسته تر می شود. این برجستگی منجر به افزایش محسوس نرخ کلیک (CTR) می شود، چرا که کاربران تمایل بیشتری به کلیک بر روی نتایجی دارند که اطلاعات جامع تری ارائه می دهند.
  • بهبود دید در Google Shopping و Google Images: داده های ساختاریافته نقش حیاتی در بهینه سازی نمایش محصول در Google Shopping و Google Images دارند. این اطلاعات به گوگل امکان می دهند تا محصولات شما را در پلتفرم های تخصصی خرید و جستجوی تصویری بهتر طبقه بندی کرده و به کاربران مرتبط تر نمایش دهد.
  • افزایش اعتماد کاربران و اعتبار برند: نمایش نقد و بررسی ها و امتیازات واقعی کاربران در نتایج جستجو، حس اعتماد را در مخاطبان تقویت می کند. این شفافیت، اعتبار برند شما را افزایش داده و کاربران را ترغیب به انتخاب محصول شما می کند.
  • پشتیبانی از جستجوی صوتی (Voice Search): با افزایش استفاده از دستیارهای صوتی مانند گوگل اسیستنت، داده های ساختاریافته به موتورهای جستجو کمک می کنند تا پاسخ های دقیق تری به سوالات مرتبط با محصول (مانند قیمت گوشی X چقدر است؟ یا آیا هدفون Y موجود است؟) ارائه دهند.
  • بهینه سازی برای Merchant Listings و Knowledge Panels محصول: داده های ساختاریافته به گوگل کمک می کنند تا اطلاعات محصول شما را در بخش های مختلف نتایج جستجو، از جمله فهرست های محصولات تجاری (Merchant Listings) و پنل های دانش (Knowledge Panels) مرتبط با برند یا محصول، به نمایش بگذارد.

این مزایا در مجموع به سئوی محصولات فروشگاه اینترنتی کمک می کنند تا وب سایت شما نه تنها دیده شود، بلکه ترافیک هدفمند و با کیفیت را جذب کرده و در نهایت، به افزایش فروش منجر شود.

شناخت اسکیماهای اصلی محصول در Schema.org

Schema.org یک استاندارد جهانی برای پیاده سازی داده های ساختاریافته است که توسط موتورهای جستجوی بزرگ مانند گوگل، مایکروسافت، یاهو و یاندکس توسعه یافته است. هدف اصلی این پروژه، ایجاد یک زبان مشترک برای وب سایت ها و موتورهای جستجو است تا محتوا را به شکلی قابل فهم برای ماشین ها سازماندهی کنند. این استاندارد مجموعه ای گسترده از انواع اسکیما (Schema Types) و ویژگی ها (Properties) را ارائه می دهد که می توانند برای توصیف هر نوع موجودیت یا اطلاعاتی در وب استفاده شوند.

آشنایی با Schema.org: زبان مشترک موتورهای جستجو

Schema.org در حقیقت یک مجموعه واژگان (Vocabulary) است که وب سایت ها می توانند از آن برای اضافه کردن معنای پنهان به محتوای خود استفاده کنند. به جای اینکه فقط کلمات را روی صفحه قرار دهیم، Schema.org به ما اجازه می دهد تا به موتورهای جستجو بگوییم که این کلمه یک نام است، آن عدد یک قیمت است، و این URL یک تصویر است. این استاندارد به موتورهای جستجو کمک می کند تا ارتباط بین اطلاعات مختلف را درک کرده و محتوا را در قالب های غنی تری به کاربران نمایش دهند. پذیرش گسترده Schema.org توسط غول های جستجو، آن را به مهم ترین استاندارد برای پیاده سازی داده های ساختاریافته تبدیل کرده است.

مهم ترین Schema Types برای محصولات (با تمرکز بر Product و Offer)

برای آموزش Structured Data برای Ecommerce، درک عمیق اسکیماهای مرتبط با محصول ضروری است. هر کدام از این اسکیماها برای توصیف جنبه ای خاص از محصول یا فرآیند خرید آن به کار می روند:

  • Product: این اسکیما پایه و اساس Schema.org Product است و برای توصیف خود محصول به کار می رود. ویژگی های کلیدی آن شامل:
    • `name`: نام کامل محصول.
    • `image`: URL تصویری از محصول.
    • `description`: توضیحاتی درباره محصول.
    • `sku`: کد محصول (Stock Keeping Unit).
    • `brand`: اطلاعات برند محصول، که می تواند به عنوان یک Type جداگانه `Brand` یا `Organization` مشخص شود.
    • `mpn`: شماره قطعه سازنده (Manufacturer Part Number).
    • `gtin` (Global Trade Item Number): شناساگرهای جهانی محصول، مانند UPC (Universal Product Code) برای آمریکای شمالی، EAN (European Article Number) برای اروپا، و ISBN (International Standard Book Number) برای کتاب ها. GTIN در Structured Data محصول اهمیت بالایی دارد، زیرا یک شناسه منحصربه فرد جهانی برای محصول فراهم می کند که به موتورهای جستجو در شناسایی دقیق کالا کمک شایانی می نماید.
  • Offer: این اسکیما جزئیات مربوط به فروش محصول را ارائه می دهد و باید داخل اسکیما `Product` قرار گیرد. مهم ترین ویژگی های آن:
    • `price`: قیمت محصول.
    • `priceCurrency`: واحد پول (مثلاً IRR برای ریال ایران، USD برای دلار آمریکا).
    • `itemCondition`: وضعیت محصول (مانند `NewCondition`, `UsedCondition`, `RefurbishedCondition`).
    • `availability`: وضعیت موجودی محصول (مانند `InStock`, `OutOfStock`, `PreOrder`, `Discontinued`). این ویژگی به کاربران نشان می دهد که آیا محصول قابل خرید است یا خیر.
    • `url`: لینک مستقیم به صفحه محصول یا صفحه خرید آن.
  • AggregateRating: برای نمایش میانگین امتیاز و تعداد نقد و بررسی های محصول استفاده می شود. این اسکیما قابلیت اضافه کردن ستاره امتیاز به محصول در گوگل را فراهم می کند. ویژگی های مهم:
    • `ratingValue`: میانگین امتیاز (مثلاً 4.5 از 5).
    • `reviewCount`: تعداد کل نقد و بررسی ها.
  • Review: برای نمایش نقد و بررسی های فردی به کار می رود. ویژگی ها:
    • `author`: نام نویسنده نقد.
    • `datePublished`: تاریخ انتشار نقد.
    • `reviewBody`: متن نقد و بررسی.
    • `reviewRating`: امتیاز داده شده توسط آن نقد خاص.
  • Brand: برای توصیف برند محصول (می تواند داخل `Product` باشد یا به صورت مجزا).
  • ProductGroup و ProductModel: این اسکیماها برای محصولات دارای واریانت های مختلف (مثل رنگ، سایز، مدل) کاربرد دارند. استفاده از این ها کمی پیشرفته تر است و به موتورهای جستجو کمک می کند تا مدل های مختلف یک محصول را به درستی گروه بندی کنند. برای مثال، یک تی شرت با رنگ های مختلف می تواند یک `ProductGroup` باشد که هر رنگ یک `ProductModel` جداگانه است. این رویکرد به ویژه در فروشگاه های پوشاک یا لوازم الکترونیکی با تنوع بالا مفید است.

با ترکیب صحیح این اسکیماها، می توان اطلاعات جامع و دقیقی از محصولات را به موتورهای جستجو ارائه داد و حضور آن ها را در نتایج جستجو به طور چشمگیری بهبود بخشید.

راهنمای گام به گام پیاده سازی JSON-LD برای محصولات

در میان فرمت های مختلف داده های ساختاریافته، JSON-LD به دلیل سادگی و انعطاف پذیری اش، به عنوان روشی استاندارد و توصیه شده توسط گوگل شناخته می شود. این بخش به صورت گام به گام به چگونگی پیاده سازی JSON-LD محصول می پردازد.

چرا JSON-LD بهترین روش برای پیاده سازی Structured Data محصول است؟

JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) یک فرمت سبک وزن برای نمایش داده های ساختاریافته است که از زبان JSON بهره می برد. دلایل ارجحیت JSON-LD نسبت به Microdata و RDFa عبارتند از:

  1. سادگی و سهولت پیاده سازی: JSON-LD به صورت یک بلوک کد جاوا اسکریپت در تگ <script type=application/ld+json> در بخش <head> یا <body> صفحه قرار می گیرد. این جدایی از ساختار HTML اصلی، مدیریت و به روزرسانی کد را بسیار آسان تر می کند.
  2. توصیه رسمی گوگل: گوگل صراحتاً JSON-LD را به عنوان روش پیشنهادی برای پیاده سازی داده های ساختاریافته اعلام کرده است. این به معنای سازگاری بالاتر و درک بهتر توسط الگوریتم های گوگل است.
  3. عدم تداخل با HTML: برخلاف Microdata و RDFa که نیازمند افزودن ویژگی ها و تگ ها به عناصر HTML موجود هستند، JSON-LD نیازی به دستکاری ساختار HTML صفحه ندارد. این ویژگی خطر ایجاد خطاهای احتمالی در نمایش صفحه را کاهش می دهد.
  4. قابلیت نگهداری آسان تر: از آنجا که تمام داده های ساختاریافته در یک بلوک متمرکز قرار دارند، یافتن و ویرایش اطلاعات بسیار ساده تر از زمانی است که داده ها در سراسر HTML صفحه پراکنده باشند.

در جدول زیر، مقایسه ای مختصر بین سه فرمت رایج داده های ساختاریافته ارائه شده است:

ویژگی JSON-LD Microdata RDFa
نحوه پیاده سازی بلوک کد مستقل در <script> ویژگی های اضافه شده به تگ های HTML ویژگی های اضافه شده به تگ های HTML
محل قرارگیری <head> یا <body> درون عناصر HTML درون عناصر HTML
توصیه گوگل توصیه شده قابل قبول قابل قبول
سهولت نگهداری بالا (متمرکز) متوسط (پراکنده) متوسط (پراکنده)
تداخل با HTML ندارد دارد (افزودن ویژگی) دارد (افزودن ویژگی)

ساختار کلی کد JSON-LD و محل قرارگیری آن در صفحه HTML

کد JSON-LD معمولاً به شکل یک شیء جاوا اسکریپت است که با @context و @type آغاز می شود. @context مشخص می کند که از کدام واژگان (معمولاً Schema.org) استفاده می شود، و @type نوع موجودیتی را که توصیف می کنیم (مثلاً `Product`, `Article`, `LocalBusiness`) مشخص می کند. این بلوک کد باید در تگ <script type=application/ld+json> قرار گیرد و می توان آن را در هر دو بخش <head> یا <body> صفحه HTML جای داد. با این حال، قرار دادن آن در بخش <head> معمولاً توصیه می شود تا موتورهای جستجو بتوانند اطلاعات ساختاریافته را به سرعت در ابتدای بارگذاری صفحه شناسایی کنند.

نمونه کد JSON-LD کامل برای یک محصول تک (با تمام ویژگی های مهم)

در اینجا یک نمونه کامل از کد JSON-LD برای یک محصول واحد با تمام ویژگی های اصلی که در بالا ذکر شد، آورده شده است. این نمونه به شما کمک می کند تا نمایش اطلاعات محصول در نتایج گوگل را به بهترین شکل ممکن فراهم کنید.


<script type=application/ld+json>
{
  @context: https://schema.org/,
  @type: Product,
  name: هدفون بی سیم مدل XYZ Pro,
  image: [
    https://example.com/images/headphone-xyz-pro-1.jpg,
    https://example.com/images/headphone-xyz-pro-2.jpg
  ],
  description: هدفون بی سیم XYZ Pro با کیفیت صدای استثنایی، حذف نویز فعال، و عمر باتری طولانی، تجربه ای بی نظیر از گوش دادن به موسیقی را فراهم می کند. مناسب برای کاربران حرفه ای و علاقه مندان به موسیقی.,
  sku: XYZP-12345,
  mpn: MPN-XYZP-6789,
  gtin8: 12345670,
  brand: {
    @type: Brand,
    name: صداپرداز
  },
  offers: {
    @type: Offer,
    url: https://example.com/products/headphone-xyz-pro,
    priceCurrency: IRR,
    price: 55000000,
    itemCondition: https://schema.org/NewCondition,
    availability: https://schema.org/InStock,
    seller: {
      @type: Organization,
      name: فروشگاه مرکزی
    }
  },
  aggregateRating: {
    @type: AggregateRating,
    ratingValue: 4.8,
    reviewCount: 125
  },
  review: [
    {
      @type: Review,
      author: {
        @type: Person,
        name: علی احمدی
      },
      datePublished: 2024-03-15,
      reviewBody: کیفیت صدا فوق العاده است و نویز کنسلینگ عالی کار می کند. بسیار راضی هستم.,
      reviewRating: {
        @type: Rating,
        ratingValue: 5
      }
    },
    {
      @type: Review,
      author: {
        @type: Person,
        name: زهرا محمدی
      },
      datePublished: 2024-03-10,
      reviewBody: عمر باتری بیشتر از انتظار بود، تنها ایراد قیمت کمی بالاست.,
      reviewRating: {
        @type: Rating,
        ratingValue: 4
      }
    }
  ]
}
</script>

یکی از مهمترین نکات در پیاده سازی داده های ساختاریافته، مطابقت دقیق اطلاعات درون کد با محتوای قابل مشاهده برای کاربر در صفحه است. عدم رعایت این تطابق می تواند منجر به جریمه یا عدم نمایش ریچ اسنیپت ها توسط موتورهای جستجو شود.

پیاده سازی JSON-LD برای محصولات دارای واریانت (مثلاً رنگ یا اندازه متفاوت)

پیاده سازی Structured Data برای محصولاتی که دارای واریانت های مختلفی (مانند رنگ، سایز، مدل) هستند، کمی پیچیده تر است اما به موتورهای جستجو کمک می کند تا تمام گزینه های محصول شما را به درستی فهرست کنند. دو رویکرد اصلی برای این منظور وجود دارد:

  1. استفاده از چندین Offer در یک Product: این روش زمانی مناسب است که واریانت ها فقط شامل تفاوت در قیمت، موجودی یا شرایط فروش باشند و اساس محصول یکسان باشد. به ازای هر واریانت، یک شیء Offer جداگانه تعریف می شود.
  2. استفاده از ProductGroup و ProductModel: این رویکرد پیشرفته تر برای حالاتی است که واریانت ها تفاوت های ساختاری بیشتری دارند (مثلاً رنگ های مختلف یک لباس که ممکن است URL تصویر متفاوتی داشته باشند).
    • `ProductGroup`: برای گروه کردن محصولات مشابه (مثلاً یک مدل گوشی در رنگ های مختلف).
    • `ProductModel`: برای توصیف هر واریانت منحصر به فرد (مثلاً گوشی مدل X در رنگ مشکی، گوشی مدل X در رنگ سفید). هر `ProductModel` می تواند Offer و AggregateRating خاص خود را داشته باشد.

مثال زیر یک رویکرد ساده تر با چندین Offer برای یک محصول با واریانت های مختلف (مثل یک تی شرت در سایزهای متفاوت) را نشان می دهد:


<script type=application/ld+json>
{
  @context: https://schema.org/,
  @type: Product,
  name: تی شرت نخی ساده,
  image: https://example.com/images/tshirt-main.jpg,
  description: تی شرت نخی با کیفیت بالا، مناسب برای استفاده روزمره. موجود در سایزها و رنگ های مختلف.,
  sku: TSHIRT-BASIC,
  brand: {
    @type: Brand,
    name: پوشاک راحت
  },
  offers: [
    {
      @type: Offer,
      name: تی شرت نخی سایز S,
      url: https://example.com/products/tshirt?size=s,
      priceCurrency: IRR,
      price: 3000000,
      itemCondition: https://schema.org/NewCondition,
      availability: https://schema.org/InStock,
      sku: TSHIRT-BASIC-S
    },
    {
      @type: Offer,
      name: تی شرت نخی سایز M,
      url: https://example.com/products/tshirt?size=m,
      priceCurrency: IRR,
      price: 3000000,
      itemCondition: https://schema.org/NewCondition,
      availability: https://schema.org/InStock,
      sku: TSHIRT-BASIC-M
    },
    {
      @type: Offer,
      name: تی شرت نخی سایز L,
      url: https://example.com/products/tshirt?size=l,
      priceCurrency: IRR,
      price: 3200000,
      itemCondition: https://schema.org/NewCondition,
      availability: https://schema.org/InStock,
      sku: TSHIRT-BASIC-L
    }
  ],
  aggregateRating: {
    @type: AggregateRating,
    ratingValue: 4.5,
    reviewCount: 80
  }
}
</script>

برای سناریوهای پیچیده تر با واریانت های متعدد و متفاوت، توصیه می شود از ترکیب `ProductGroup` و `ProductModel` استفاده کنید. این ساختار امکان ارائه جزئیات دقیق تر برای هر واریانت را فراهم می آورد و به موتورهای جستجو در درک بهتر تنوع محصولات کمک می کند. با این حال، پیاده سازی آن پیچیده تر بوده و نیازمند تسلط بیشتری بر ساختار Schema.org است.

ابزارها و بهترین شیوه ها برای موفقیت در پیاده سازی Structured Data محصول

پیاده سازی صحیح داده های ساختاریافته تنها نیمی از راه است؛ برای اطمینان از اثربخشی آن و جلوگیری از خطاهای احتمالی، استفاده از ابزارهای مناسب و رعایت بهترین شیوه ها ضروری است. این بخش به بررسی روش های تست، اعتبارسنجی و مدیریت بهینه Structured Data برای محصولات می پردازد.

تست و اعتبارسنجی Structured Data محصولات

پس از پیاده سازی کد JSON-LD یا هر فرمت دیگری از داده های ساختاریافته، مرحله بعدی اعتبارسنجی و تست آن است. این مرحله حیاتی است تا اطمینان حاصل شود که موتورهای جستجو می توانند کد را بدون خطا بخوانند و ریچ اسنیپت ها به درستی نمایش داده خواهند شد.

  1. Google Rich Results Test: این ابزار رسمی گوگل، بهترین گزینه برای تست Rich Results گوگل است. شما می توانید URL صفحه محصول خود را وارد کنید یا قطعه کد JSON-LD را مستقیماً جایگذاری نمایید. ابزار تمام داده های ساختاریافته موجود در صفحه را شناسایی کرده و هرگونه خطا یا هشدار را نمایش می دهد. این ابزار همچنین پیش نمایشی از نحوه نمایش ریچ اسنیپت ها در نتایج جستجو را ارائه می دهد که به شما کمک می کند تا مطمئن شوید اطلاعات به درستی استخراج شده اند.
  2. Schema Markup Validator: این ابزار که توسط Schema.org ارائه شده، یک ابزار جامع تر برای اعتبارسنجی کلیه اسکیماهای پیاده سازی شده در صفحه است. این ابزار نه تنها خطاهای سینتکسی را نشان می دهد، بلکه ساختار کلی اسکیما و ارتباط بین ویژگی ها را نیز بررسی می کند و جزئیات فنی بیشتری را ارائه می دهد.
  3. گزارش های Structured Data در Google Search Console: پس از اینکه گوگل صفحات شما را کراول و ایندکس کرد، گزارش های مربوط به داده های ساختاریافته در Google Search Console در دسترس خواهند بود. این گزارش ها هرگونه خطا، هشدار یا موارد معتبر را در سطح سایت نشان می دهند. بررسی منظم این بخش از Search Console برای افزایش CTR محصولات و حفظ سلامت سئوی فنی وب سایت ضروری است.

بهترین شیوه ها (Best Practices) برای Structured Data محصولات

برای اطمینان از حداکثر بهره وری از داده های ساختاریافته و جلوگیری از جریمه های احتمالی گوگل، رعایت اصول و بهترین شیوه ها از اهمیت بالایی برخوردار است:

  • دقت و صحت اطلاعات: داده های اسکیما باید دقیقاً با محتوای قابل مشاهده و در دسترس کاربر در صفحه مطابقت داشته باشند. به عنوان مثال، اگر در اسکیما قیمت ۱۰۰ هزار تومان را درج کرده اید، باید همین قیمت روی صفحه برای کاربر نیز نمایش داده شود.
  • نمایش تمام اطلاعات برای کاربر: گوگل صراحتاً بیان می کند که اطلاعاتی که در اسکیما قرار می دهید، باید به صورت بصری برای کاربران روی صفحه قابل مشاهده باشند. پنهان کردن اطلاعات یا قرار دادن داده های غیرمرتبط فقط در اسکیما، تخلف محسوب شده و می تواند منجر به جریمه شود.
  • پرهیز از اسپم و تخلف: از پر کردن اسکیما با کلمات کلیدی نامرتبط یا اطلاعات گمراه کننده خودداری کنید. هدف از Structured Data، بهبود درک موتورهای جستجو از محتوای واقعی شماست، نه دستکاری نتایج.
  • به روزرسانی مداوم: اطلاعاتی مانند قیمت، موجودی، و تعداد نقد و بررسی ها می توانند به سرعت تغییر کنند. اسکیما باید همگام با این تغییرات به روزرسانی شود. استفاده از سیستم های مدیریت محتوا (CMS) که قابلیت به روزرسانی خودکار اسکیما را دارند، توصیه می شود.
  • کیفیت تصاویر: اگر از ویژگی `image` در Product Schema استفاده می کنید، مطمئن شوید که تصاویر با کیفیت بالا و حداقل ابعاد مورد نیاز گوگل (مثلاً ۱۲۰۰ پیکسل در طول یا عرض) هستند. تصاویر با کیفیت به Rich Results برای E-commerce جذاب تر کمک می کنند.
  • مدیریت نقد و بررسی ها: برای نمایش امتیازات و نقد و بررسی ها، اطمینان حاصل کنید که این نقدها واقعی و از منابع معتبر جمع آوری شده اند. گوگل قوانین سخت گیرانه ای برای محتوای نقد و بررسی (مانند عدم دستکاری یا نمایش نقدهای قدیمی) دارد.

مشکلات رایج در پیاده سازی و راه حل ها

حتی با رعایت دقیق دستورالعمل ها، ممکن است با چالش هایی در پیاده سازی Structured data محصول مواجه شوید. در ادامه به برخی از مشکلات رایج و راه حل های آن ها اشاره شده است:

  • خطاهای Missing field یا Invalid type در سرچ کنسول: این خطاها معمولاً به دلیل از قلم افتادن یک ویژگی اجباری یا استفاده از نوع داده اشتباه برای یک ویژگی رخ می دهند.
    • راه حل: با استفاده از Google Rich Results Test یا Schema Markup Validator، خطای دقیق را شناسایی کنید. به مستندات Schema.org یا راهنمای توسعه دهندگان گوگل برای نوع اسکیمای مورد نظر مراجعه کرده و ویژگی های اجباری را بررسی کنید. اطمینان حاصل کنید که مقادیر داده ها (مانند قیمت یا تاریخ) در قالب صحیح وارد شده اند.
  • عدم نمایش ریچ اسنیپت با وجود پیاده سازی صحیح: گاهی اوقات، حتی با وجود کد Structured Data معتبر، ریچ اسنیپت ها در نتایج جستجو نمایش داده نمی شوند.
    • راه حل:
      • محتوای صفحه را بررسی کنید: اطمینان حاصل کنید که تمام اطلاعات کلیدی (قیمت، موجودی، امتیاز) که در اسکیما درج کرده اید، به صورت واضح و قابل مشاهده برای کاربر روی صفحه نیز وجود دارند. گوگل نمایش اطلاعاتی که فقط در اسکیما هستند و نه در محتوای اصلی صفحه، را مجاز نمی داند.
      • مشکلات کیفیت محتوا: اگر کیفیت کلی صفحه پایین باشد یا محتوای کافی نداشته باشد، گوگل ممکن است تصمیم بگیرد ریچ اسنیپت ها را نمایش ندهد، حتی اگر اسکیما صحیح باشد.
      • قوانین خاص گوگل: برای برخی از انواع اسکیما، گوگل قوانین و محدودیت های بیشتری نسبت به Schema.org عمومی دارد. برای مثال، در مورد استفاده از Product Schema برای خدمات: در حالی که Schema.org ممکن است اجازه دهد خدمات را با `Product` نمایش دهید، گوگل به طور کلی توصیه می کند که برای خدمات، به جای `Product` از `LocalBusiness` یا `Service` Schema استفاده شود. این تفاوت در دیدگاه، ناشی از نیاز گوگل به ارائه نتایج دقیق تر و مرتبط تر برای کاربران است. برای کسب وکارهای خدماتی، استفاده از `LocalBusiness` Schema به دلیل امکان تعیین محدوده قیمتی و سایر جزئیات مرتبط با خدمات محلی، ارجحیت دارد.
      • صبر: گاهی اوقات، ممکن است مدتی طول بکشد تا گوگل صفحه را مجدداً خزش و ایندکس کند و ریچ اسنیپت ها ظاهر شوند.
  • محتوای گمراه کننده یا نامربوط: قرار دادن اطلاعات غیرواقعی یا نامرتبط در اسکیما.
    • راه حل: همواره صادق باشید و فقط اطلاعاتی را در اسکیما قرار دهید که دقیق و منعکس کننده محتوای واقعی صفحه باشند. هرگونه تلاش برای دستکاری یا فریب موتورهای جستجو می تواند به جریمه و حذف از نتایج غنی منجر شود.

توصیه می شود که همواره مستندات رسمی توسعه دهندگان گوگل برای Structured Data را به دقت مطالعه کنید، زیرا این مستندات شامل جدیدترین الزامات و بهترین شیوه های مد نظر گوگل هستند که ممکن است با تعریف عمومی Schema.org در برخی موارد متفاوت باشند. این تفاوت ها به دلیل تلاش گوگل برای بهینه سازی نمایش نتایج برای کاربران خود است.

نتیجه گیری

در دنیای پرشتاب تجارت الکترونیک، پیاده سازی داده های ساختاریافته برای محصولات دیگر یک گزینه اختیاری نیست، بلکه به یک عنصر حیاتی برای موفقیت در سئوی فنی و بازاریابی دیجیتال تبدیل شده است. این فرآیند به موتورهای جستجو کمک می کند تا محتوای غنی و مهم محصولات شما را به زبانی قابل فهم درک کرده و آن را به صورت Rich Snippets جذاب و پربازدید به کاربران نمایش دهند. از افزایش چشمگیر نرخ کلیک (CTR) و بهبود دید در پلتفرم هایی مانند Google Shopping و Google Images گرفته تا افزایش اعتماد کاربران و پشتیبانی بهتر از جستجوی صوتی، مزایای پیاده سازی صحیح Structured Data برای محصولات بی شمارند.

با تمرکز بر JSON-LD به عنوان روشی استاندارد و کارآمد، و با استفاده از ابزارهای اعتبارسنجی گوگل، می توانید از صحت و دقت پیاده سازی خود اطمینان حاصل کنید. رعایت بهترین شیوه ها، شامل تطابق کامل اطلاعات اسکیما با محتوای قابل مشاهده در صفحه و به روزرسانی منظم، تضمین کننده بهره برداری حداکثری از این قابلیت قدرتمند است. در نهایت، سرمایه گذاری بر روی Structured data محصول یک گام استراتژیک در مسیر افزایش visibility، جذب ترافیک هدفمند و رشد پایدار فروش آنلاین شما خواهد بود.

مطالب پرطرفدار سایت:

  1. تحلیل موفقیت محتوای طولانی با استفاده از ابزارهای تحلیلی
  2. تحلیل عملکرد محتوای سایت
دسته بندی مطلب
آخرین به روز رسانی: 12 مرداد 1404
خواندن این مطلب 16 دقیقه زمان میبرد
کلیه امتیازات متعلق به پرتال پارسی می باشد.
دکمه بازگشت به بالا