Зачем на самом деле используют микроразметку. Обзор от Яндекса

Мы уже писали о том, как устроен мир семантической разметки и почему стандартов синтаксиса так много. Теперь хотим рассказать, зачем все это нужно. Зачем разработано столько стандартов и где они используются. Почему всем это полезно знать?

В веб-сервисах много больших задач, основанных на передаче данных и на создании связи между объектами. В этой статье мы разберем примеры конкретных проектов, реализованных с помощью семантической разметки. 

6ce3e38a1cea58cb91153504b4a04760

Поисковые системы стремятся к улучшению выдачи: разрабатывают колдунщики, запускают партнерские программы, собирают «базы знаний». Большая часть этих задач решается с помощью разметки. Сайты могут получить красивый сниппет, передать данные для Яндекс.Островов, а «базы знаний», которые есть почти у всех поисковых систем (Google Knowledge Graph, Bing Satori, Яндекс Entity Search), получают свежие данные. 

Facebook был заинтересован в развитии индустрии приложений, поэтому дал разработчикам возможность продвигать свои проекты в социальных сетях и связываться с другими приложениями. Так — тоже с помощью разметки — Open Graph публикует записи приложений в социальных сетях, а Applinks позволяет приложениям легко ссылаться друг на друга. Позже публиковать свои записи стало возможно и в Google+. 

Читайте дальше и узнайте подробнее, как перечисленные ниже задачи решаются с помощью семантической разметки в разных продуктах и сервисах:

  • Улучшение выдачи в поисковиках: сниппеты в Яндексе, Google, Bing и Yahoo!
  • Пополнение Баз знаний: Яндекс Entity Search, Google Knowledge Graph, Bing Satori.
  • Другие варианты использования: приложения, глубокие ссылки и почта.

Улучшение выдачи в поисковиках: сниппеты в Яндексе, Google, Bing и Yahoo!


Чтобы лучше отвечать на запросы пользователей и делать расширенную выдачу, поисковикам необходимо решать задачи по получению структурированных данных от сайтов. Есть два способа решения:

  • Получение данных с помощью алгоритмов.
  • Получение данных от вебмастеров.


У обоих способов есть плюсы и минусы:

  • Разрабатывать алгоритмы интересно, но довольно затратно.
  • Запрашивать данные у вебмастеров проще, но они могут предоставлять как реальные данные, так и недостоверные. К тому же полнота предоставления таких данных вряд ли будет стопроцентной.


В разработке алгоритмов у поисковиков есть опыт — они занимаются этим с самого начала. А запрашивать данные у вебмастеров и разрабатывать для них партнерскую программу хоть и интересно, но рискованно — станут ли они добавлять разметку для улучшения выдачи? 

В 2008 году, когда разметка уже начала распространяться и ряд сайтов был готов передавать структурированные данные, была запущена платформа Yahoo! SearchMonkey, а через год стартовала и первая партнерская программа Яндекса. Стало понятно, что множество вебмастеров заинтересованы в честном продвижении своего сайта, делая лучше его вид на странице выдачи. 

Yahoo! SearchMonkey


С мая 2008 года, когда Yahoo! SearchMonkey запустился, разработчики могли передавать семантические данные и улучшать результаты поиска своего сайта. Это была первая в мире партнерская программа для сайтов с семантической разметкой. 
cc5e5f10ad23100ffcb1c55201738f012

Разные данные можно было передавать с помощью разметки в синтаксисе RDFa илиМикроформатов. В результате вместо обычных появлялись сниппеты, насыщенные семантическими данными. У многих из них был не просто улучшенный внешний вид, но и различные кнопки и возможности взаимодействовать с сайтом, не покидая страницу поиска. 

Например, добавив разметку на профили пользователей, Facebook передавал свои данныедля Searchmonkey. В результатах поиска отображались данные о профиле, и можно было добавить пользователя в друзья или отправить сообщение. Также в сниппеты можно былодобавлять видео, документы, флэш-игры

SearchMonkey была признана одним из 10-ти лучших продуктов Семантического Веба 2008 года, а в октябре 2010 года в результате сделки с Microsoft была закрыта вместе с некоторыми другими сервисами Yahoo!. В блоге компании можно почитать посты о развитии SearchMonkey.

Примеры расширенных сниппетов Яндекса, Google и Bing


Несмотря на то, что SearchMonkey перестал существовать, реализованная в 2008 году идея продолжает развиваться. Другие поисковые системы регулярно запускают партнерские программы для разных типов контента. 

В Яндексе такие программы работают следующим образом. Анализируются пользовательские запросы и придумываются подходящие варианты ответов на них. Затем для этих вариантов рассматриваются разные источники данных, и в ряде случаев самым подходящим оказывается семантическая разметка. Тогда разрабатывается и запускается партнерская программа для вебмастеров, которую мы и анонсируем. Владельцы сайтов добавляют разметку на страницы с подходящим контентом и благодаря ей получают структурированные сниппеты, которые могут привлечь больше пользователей. На сниппетах могут быть картинки, дополнительная информация или просто структурированный текст. При этом, если обычные сниппеты лучше отвечают на конкретный запрос пользователя, они продолжают формироваться для страниц с разметкой. 

В Яндексе, Bing и Google красивые и структурированные сниппеты строятся на основе Микроформатов, Open Graph, Schema.org и своих расширений. 
У каждой поисковой системы есть свой ряд партнерских программ. Практически везде есть программы для отзывов, рецептов, адресов и организаций. 

Аккорды в Яндексе:
bf0b9baea4e702aef36d4e20e978ceae

Музыка в Google:
eb2edf5c26e785db02aa939310630e08

Отзывы в Bing: 
4770b65c2c0afb60b92a90ae381a8178

Подробная информация есть в документации: ЯндексGoogleBing

Яндекс.Острова


Мы решили пойти дальше улучшения сниппетов и дать возможность пользователям взаимодействовать с сайтами сразу на поисковой выдаче, где последние могут быть представлены в виде полезного интерактивного ответа с обновляющейся в реальном времени информацией. 

3 июля мы объявили о запуске нового дизайна.
80439065e11692b02ec5aa03523df506

А также рассказали о нескольких новых типах островов, формирующихся на основе Schema.org. Острова со статьей, карточкой объекта и каталогом доступны на beta.yandex.ru. 
a75b6c50aa09a7347cff3d3438609578 

Базы знаний


Поисковые системы всегда искали, анализируя тексты страниц в интернете. Но не во всех случаях пользователям нужны сайты. В части запросов люди ищут информацию о сущности реального мира. И лучший ответ на такие запросы — это не ссылка на страницу, а данные о конкретном объекте. Недавно поисковые системы начали решать такую задачу и выдавать помимо списка сайтов еще и дополнительную информацию по запросу. 

В Яндексе так работает Entity Search, в Google — Knowledge Graph, в поисковике от Microsoft — Bing Satori. Везде работа строится по похожему принципу:

  • ответ на запрос пополняется карточкой объекта и рекомендациями;
  • данные берутся из открытых источников, таких как Freebase и Wikipedia, а также из накопленных баз знаний.


Для точной информации — дат, географических данных и т.п. такой способ самый подходящий, но в некоторых случаях нужна информация, актуальная на конкретный момент времени. Например, о ближайших концертах исполнителей. Для решения таких задач используется разметка. 

На конференции I/O Google в 2013 году были показаны примеры, где в область Knowledge Graph попадает информация, размеченная Schema.org. 
2a633d0968b4ac2b65f7d6dc128f51b7

Bign Satori, к сожалению, не работает в русскоязычном поиске. Зато есть примеры из англоязычного с интересными особенностями: в карточку объекта могут быть добавленыссылки на лекции в TED или возможность прослушивания аудиозаписей в графе об известных личностях
5adf4f32f4f83b4ee0638007233636191

Яндекс Entity Search уже работает в Турции, а в России его можно увидеть по запросам, связанным с футбольной тематикой:
500e85d252b08a909afeead1b8d865e3

Технологическая часть проекта уже проработана, и в будущем мы представим свое визуальное решение для широкого ряда запросов. 

Другие варианты использования: приложения и глубокие ссылки


Создатели приложений для социальных сетей стремятся к тому, чтобы пользователи проводили в них больше времени, рассказывали об этом друзьям и всячески пиарили. Естественно, пользователям это не очень интересно: если они и хотят рассказывать, то о том, что они в этих приложениях делали и чего добились. К такому выводу пришел Facebook и разработал свой стандарт разметки Open Graph, с помощью которого приложения могут активно участвовать в социальных активностях пользователя. Чуть позже похожие вещи начали развивать в Google+. 

В Facebook и Google+ с помощью разметки приложения могут публиковать действия пользователей на их страницах социальных сетей. Facebook называет это «пользовательскими историями», в которых можно указывать действующее лицо (пользователя), объект, действие с этим объектом и название своего приложения, с помощью которого все это действие было произведено. Используются для этого стандарты Open Graph и Schema.org.

Open Graph также могут использовать приложения с играми

a3b65c640590c5aaf81571ab074c763d

Подробная информация и примеры использования есть в документации Facebook и Google+. Также с помощью Open Graph можно контролировать превью ссылок на свой сайт — об этом мы писали в первой статье

Глубокие ссылки


Проблема в мобильных приложениях — это интеграция с другими сервисами и приложениями. Например, когда из результатов поиска хочется сразу скачать приложение или купить билет, посмотрев на карте ближайший кинотеатр. Эту задачу пользователей и разработчиков решают различные проекты, связанные с deep linking или «глубокими ссылками». 

В принципе выражение «deep linking» означает переход на любую неглавную страницу сайта. В контексте приложений мы так называем ссылки, которые позволяют при переходе не просто попадать на страницу, а сразу открывать страницу загрузки или нужную часть приложения. 

Сейчас эта тема очень активно двигается вперед и особенно поддерживается компаниями, развивающими область приложений. Уже можно перейти на определенную часть приложения или совершить какое-либо действие (например, послушать музыку) на странице результатов поиска. 

Такое есть в Google и Bing
82cb70464504b72d5fbfbdc71a121a7b

Используя на своем сайте разметку Schema.org, в Bing, например, можно связать отдельные страницы с определенными приложениями Windows. Это помогает добавлять в результаты поиска ссылки сразу на приложения. Также можно добавить разметку так, чтобы по ссылкам с сайта пользователь сразу переходил на нужные разделы в приложениях на Windows Phone. 

Существует способ для межплатформенного решения связи приложений с помощью нескольких тегов от Facebook — Applinks. С помощью Applinks можно связывать приложения между собой, а с недавнего времени — ссылаться на определенные части приложения

Разметка в почте


Как видно по рассказу выше, большинство проектов на разметке связаны с поисковыми системами и приложениями. Есть примеры реализации и в других сервисах, например, в почте. 

Gmail Actions позволяет добавлять кнопки для действий пользователей на основе Schema.org. Используется разметка Action — стандарт, в разработке которого такжепринимал участие Яндекс. 

Например, вы хотите пригласить человека на мероприятие. Чтобы дать ему возможность сэкономить время и сразу ответить на приглашение, можно с помощью разметки добавитьспециальную кнопку, с помощью которой пользователь сможет дать ответ, даже не открывая письмо. Аналогично пользователь может оставить отзыв:
992e3faf82553c71c70368741dae67d2 1fa64a520d4467810f1be0204dab0e0a

Помимо кнопок для написания отзывов и ответа на приглашения, можно добавить кнопки и для других типов действий — сохранить купон, добавить песню в плейлист, зарегистрироваться на рейс и прочих. 

Та же разметка используется в Google Now, если это письма, подтверждающие различные транзакции. Анализируя содержание и привязывая его ко времени, Google Now напоминает пользователям о рейсах, заказе столика в ресторанах и других операциях. 

Аналогичная возможность есть в Microsoft: авиакомпании могут передавать данные для сервиса Cortana (аналог Siri). Для этого необходимо добавить разметку Schema.org в исходящие письма с информацией о полетах. 

Кстати, Яндекс.Почта тоже умеет выделять письма от авиакомпаний и подсказывать о встречах, которые назначили адресату в письме, но делает это, используялингвистические технологии.

Пополнение баз вертикальных сервисов


C помощью микроразметки пополняются не только «базы знаний» поисковых систем, но и другие сервисы. Например, в Яндексе есть партнерская программа для видео. Можно передавать сервису Яндекс.Видео детальную информацию о материалах с помощью разметки Schema.org или Open Graph. Так, анализируя данные, Яндекс.Видео не только пополняет свою базу видеоматериалов, но и может более точно отвечать на запросы по разным параметрам — по актёрам и героям, жанру, году выпуска, или языку оригинала. 
89ef0ff53111d58e0f1b497d16b60f4f

В этой статье мы постарались осветить самые разные и интересные продукты, которые находят решения и помогают сервисам, пользователям и разработчикам, используя семантическую разметку. Добавив несколько тегов в HTML-код страницы, можно не только подсказать поисковикам о том, что на ней находится, но и получить бонусы — в виде красивых сниппетов или ссылки в поле дополнительного ответа от базы знаний. А используя разметку в приложении, повысить популярность через социальные сети или связаться с другим приложением. 

Если у вас есть еще примеры проектов, основанных на микроразметке, делитесь ими в комментариях! А в следующей статье мы разберем пример внедрения семантической разметки на сайт.