在相關搜索中，我們經常遇到一個詞語，就是‘結構化數據(schema)’。這個概念實際上並不難理解，只不過這些詞語排列有些陌生，讓人感到困難。今天，我們要討論的是計算機科學中的數據庫語言‘結構化數據(schema)’以及‘在SEO中應用的結構化數據標記’。
結構化數據的定義與概念
結構化數據的意義
我們今天要講的‘結構化數據(schema)’這個詞，首先讓我們了解一下它的來源。結構化數據這個詞源於希臘語，意思是‘形狀’或‘形式’。然而，具體定義結構化數據的方法取決於上下文，即所要表達的語境或前後關係。因此，它的意義和情況在不同領域如‘數據科學’、‘教育’、‘市場行銷及SEO’以及‘心理學’中有著密切的關聯，並且實際上應用於這些領域。
當你在搜尋引擎中輸入‘結構化數據’時，心理學領域的‘結構化數據心理學’這個概念也會出現。然而，這與我們今天要討論的計算機科學中的基於數據庫的結構化數據是不同的。
什麼是數據庫結構化數據？
讓我們來探討一下計算機數據庫的結構化數據。簡單來說，結構化數據是指‘數據的結構’或‘數據庫的設計’。數據庫結構化數據是一種表示數據庫邏輯視圖的骨架結構，所有適用於數據庫數據的約束條件都是通過這個骨架結構設計的。結構化數據定義了構成數據庫的數據實體、屬性、關係及數據操作時數據值的約束條件。
簡言之，當使用者進行搜索時，實際上是在一個非常緊密運行的數據處理過程中進行。整個數據庫的結構被用正式語言表示，即‘元數據的集合’。這是一種定義數據庫結構和約束條件的全面規範。
數據庫結構化數據的特徵
- 保留重覆性：每個嵌套元素在數據庫結構化數據關係中都保留著。
- 擴展重疊保留：與數據源的重疊元素相關聯的源元素被傳遞到數據庫結構化數據中。
- 標準化：原始數據的獨立實體和關係在數據庫結構化數據中不應該作為同一關係進行分組，尤其是在源特定元素被分組為獨立實體或關係的情況下，不應該合併在一個位置。
- 最小主義：如果刪除數據庫結構化數據中的元素，那麼數據庫將不再理想。
結構化數據的三層次架構
結構化數據分為外部層、概念層和內部層，這就是所謂的‘三層次架構’。這是數據庫結構化數據最核心的概念。
外部結構化數據(External Schema)
外部結構化數據是從程序員或使用者的角度來定義組織的一部分數據庫。它是最終使用者或應用程序訪問的數據的表示。它可以多樣化且量身定做，因此外部結構化數據也被稱作‘子結構化數據’或‘使用者視圖’。
概念結構化數據(Conceptual Schema)
概念結構化數據是根據使用者需求對組織整體數據庫結構的邏輯描述。它統一了所有應用系統和使用者所需的數據，通常與外部結構化數據進行映射。這個層次主要關注數據庫的邏輯結構，而不是物理層次。
內部結構化數據(Internal Schema)
內部結構化數據代表了數據在磁盤或物理存儲設備上的物理存儲。它描述了數據的實際機械處理過程，由於其物理的設計和定義，使用者通常不能直接接觸。
SEO與結構化數據：結構化數據標記
SEO中的結構化數據，即結構化數據標記，是搜尋引擎用來理解網站資訊的技術之一。通過實現這些技術，搜尋引擎如Google可以更好地爬行網站，並最終為使用者提供更準確和更好的搜索結果。
結構化數據標記（Schema Markup）具體應用
結構化數據標記是用於幫助搜尋引擎了解網站各個元素的一種結構化數據詞彙。通過這種技術，即使是相同的搜索，也能生成更有深度和更有價值的結果。
結構化數據標記應用於SEO可以顯著提高點擊率（CTR），因為它為使用者提供了額外的資訊，使搜索結果更具吸引力。
如何應用結構化數據標記（Schema Markup）
結構化數據標記使用微數據格式的語義詞彙，但大多數網頁設計師熟悉的HTML標籤即可應用。因此，無需學習新的編程技術，只需將schema.org詞彙加入HTML微數據即可。
總結
今天我們討論了數據庫的結構化數據及SEO中的結構化數據標記技術。結構化數據標記簡單易用，但應用的網站並不多。因此，掌握並應用這項技術可以使企業網站在搜尋引擎結果中脫穎而出，獲得競爭優勢。
結構化數據的概念用途廣泛，包括數據科學、教育、行銷及心理學等不同領域。希望大家能夠更深入地了解這些概念，並在實際應用中獲得更多收益。