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注：配圖為UCI設計公司作品

溫州品牌設計公司轉發原文直譯：

當你創建一個網站時，你首先想到的可能不是結構化和非結構化數據，以及它們如何影響你的網站。 然而，你的信息呈現的方式很重要。理解其中的區別并能夠在頁面上使用結構化數據對你的成功有很大的影響。 以下是您需要了解的結構化數據和非結構化數據的區別。 結構化數據和非結構化數據的主要區別 結構化和非結構化數據不僅僅是搜索引擎優化中的一個現象。 這種區別會影響每種類型的數據。例如，在您的手機上，您的聯系人是一種結構化數據（姓名和號碼被分類到特定的字段中),但照片（假設它們沒有時間或位置標簽)被視為非結構化數據。 已定義與未定義：結構化數據符合預定義的模型和格式，允許其他應用程序更好地理解它。非結構化數據沒有預定義的模型。在搜索引擎優化中，我們用來解釋結構化數據的模型是Schema.org，它使所有的搜索引擎能夠更好地理解網頁的數據。定性與定量：非結構化數據傾向于定性—社交媒體互動、采訪、圖像等。結構化數據更加量化，使用數字和預定義的字段。存儲差異：非結構化數據可能非常復雜，需要大量存儲空間（想想你網站上的圖像)。這種非結構化數據通常存放在數據湖中，而更容易存儲的結構化數據存放在數據倉庫中。易于分析：因為結構化數據符合預定義的模型和格式，所以更容易分析。在搜索引擎優化中，結構化數據向搜索引擎發出信號，表明某條特定信息是關于什么的，這樣它就可以很容易地被理解并提供給公眾。 什么是結構化數據?

結構化數據是符合預定義模型或格式的數據。 想想你在網上買東西的時候。你必須填寫一張表格，上面有你的姓名、聯系電話、地址和信用卡的詳細信息。您將每條信息輸入到明確定義的字段中，每條信息都保存為結構化數據。 這使得搜索、分析和最終提取信息變得容易。如果你想知道有多少客戶有630的區號，你可以很快做到這一點。 如果這些信息是以非結構化的方式存儲的，比如一個人的名片照片，那么對數據進行分析和分組將會更加困難。 同樣的原則也適用于搜索引擎優化，因為谷歌和其他搜索引擎正試圖分析和分組你網站上的數據。 我們已經知道當涉及到導航、標題、元描述和替代文本時，結構對于搜索引擎優化的重要性，但是Schema.org形式的結構化數據更進了一步。 如果你不確定你是否正確地使用了結構化數據，一些方便的工具如谷歌的結構化數據測試、SNIP WordPress插件或約斯特可以幫助你。 結構化數據的利與弊 如果你看看今天的搜索引擎結果頁面，它看起來與10年前大不相同。當時，SERPs主要是鏈接和文本，但今天，它們更具交互性。他們能夠從網站上獲取信息，為您提供豐富的信息片段、常見問題、知識圖表、本地結果等等。 讓你的網站出現在這些豐富的搜索結果中可以給你的網站帶來很多曝光率。為了展示這些信息，谷歌必須能夠理解你的數據，當談到結構化與非結構化數據時，結構化數據是贏家。這是一種與搜索引擎交流的方式，意味著機器人不必為每個單詞賦予意義。 然后，搜索引擎可以在結果頁面上使用這些信息，給你額外的曝光率，吸引訪問者到你的網站。 結構化數據實際上沒有任何缺點。有一件事可能會讓人們不感興趣，那就是我們在談論代碼。然而，正如我一直指出的，你不必知道如何編碼來創建一個成功的網站。許多應用程序和插件可以為您處理結構化數據，而無需您擔心編碼或HTML . 何時使用結構化數據 在很多情況下，在頁面上使用結構化數據是有益的。 例如，您可以使用模式標記來突出顯示有關公司或個人的信息，提供本地商業信息，包括重要的產品信息，以及添加食譜說明。然后，谷歌可以在搜索結果中使用這些信息，讓你用數據吸引人們，回答他們的問題。結構化數據的一些最常見的用途包括： 配方模式標記事件模式標記視頻模式標記文章模式標記面包屑模式標記產品和報價模式標記本地業務模式

注：配圖為UCI設計公司作品

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