JSON-LD से Structured Data

इसे मशीन-अनुकूल ढंग से कहें

Structured data पन्ने के तथ्यों को लेबल करता है ताकि software अनुमान लगाए बिना उन्हें पढ़ सके। आम format JSON-LD है जो schema.org शब्दावली उपयोग करता है: Organization, Product, SoftwareApplication, Article, FAQPage और LocalBusiness जैसे types। अपना नाम, URL, logo, वर्णन और अपने आधिकारिक profiles के sameAs links शामिल करें, जो आपकी साइट को कहीं और की उसी entity से जोड़ने में मदद करते हैं। Structured data दिखाई देने वाली सामग्री से मेल खाना चाहिए और वैध होना चाहिए। यह समझ में मदद करता है, पर कोई वादा नहीं कर सकता कि यह assistant के कथन को बदलेगा, इसलिए इसे जादू नहीं, अच्छी स्वच्छता मानें।

Organization markup, चलाकर

मैंने यह चलाया: यह JSON-LD बनाता है, उसे वापस parse करता है और जाँचता है कि आवश्यक keys मौजूद हैं। Output को पन्ने के head में <script type="application/ld+json"> tag के भीतर रखें।

import json
org = {"@context": "https://schema.org", "@type": "Organization",
       "name": "Acme Tasks", "url": "https://acme.example",
       "sameAs": ["https://www.linkedin.com/company/acme-tasks",
                  "https://github.com/acme-tasks"]}
back = json.loads(json.dumps(org, indent=2))
required = ["@context", "@type", "name", "url"]
print([k for k in required if k not in back], back["@type"], len(back["sameAs"]))

Output:

[] Organization 2

प्रकाशित करने से पहले validate करें

Markup को structured-data validator (जैसे Schema Markup Validator) से परखें और पन्ने के साथ तालमेल में रखें। जो तथ्य दिखाई नहीं देते या झूठे हैं उन्हें markup करना spam माना जा सकता है।

त्वरित जाँच: Structured data को हमेशा क्या करना चाहिए?

• पन्ने की दिखाई देने वाली सामग्री से मेल खाना
• छिपे दावे रखना
• पन्ने के text की जगह लेना
• जितना हो सके लंबा होना