Matthew Brown 訪談:SMX East Sneak Peak 和結構化數據入門

已發表: 2012-09-26

結構化數據和語義網是我最喜歡的 SEO 主題之一。 搜索在我們眼前不斷發展,不僅是為了發現能夠回答我們問題的資源,而且還通過知識圖等即時回答式機制來回答我們的問題本身。

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衛斯理和維吉尼亞從這裡出發,帶著電腦進入太空進行競標……

我幾乎被傳送到星艦企業號的艦橋。 我的手與我青春期前的萬人迷韋斯利破碎機聯鎖。 我們距離我們要去度蜜月的加拉太月亮只有 0.2 光年。 當我們到達時,我命令計算機計算天氣預報。 :D

回到現實,谷歌已經非常擅長解析結構化數據以直接在搜索中提供答案。 營銷人員有大量機會在搜索中脫穎而出,並為網絡用戶提供極有價值的信息。 無論您多年來一直在關注語義網絡的發展還是剛剛進入它,您都應該了解 Matthew Brown。

Matthew 擁有大型出版機構的結構化數據背景。 他是紐約時報的搜索策略總監,並共同創立了媒體公司的 SEO 諮詢公司 Define Search Strategies。 在他的公司 AudienceWise,他負責協調財富 500 強出版商、大型電子商務公司和新興初創公司的搜索策略和受眾開發。

在像 SMX East 這樣的會議上(我們的實時博客日程在這裡!),馬修是結構化數據會議的首選人。 他在解釋超級技術方面有一種罕見的溫柔。 這就是為什麼,如果您有興趣了解結構化標記在您的營銷中的機會並且您正在參加 SMX East,您會希望參加他的會議:

  • 模式 101:為什麼新的元數據很重要 (#smx #21C)
  • 直接答案和知識圖:朋友還是敵人? (#smx #24C)

在下週的展會之前,我請馬修回答一些問題,以解決企業在接近結構化數據機會方面可能存在的任何猶豫,以便我們的營銷人員能夠最好地教育我們的客戶了解這個令人興奮的下一個前沿領域。

1. Schema.org、Open Graph、結構化數據——這些構成了搜索營銷的下一個前沿。 然而,一個新的領域總是有點令人生畏,而像“語義”這樣的詞對於不太先進的技術人群來說尤其可怕。 對於想要向企業介紹結構化數據機會的營銷人員,您可以提供哪些建議?

營銷人員現在擁有一組強大的介紹性文章,他們可以在情況適用時參考這些文章。 例如,如果您正在與出版商就 AuthorRank 或如何實施 rel=author 進行諮詢,AJ Kohn 會為您提供幫助。 Mike Arnesen 剛剛在 SEOMoz 博客上寫了一篇關於 AuthorRank 的精彩文章。 需要加快實施 Schema.org 的速度以及 Google 如何處理標記? 谷歌有一個很棒的常見問題解答,他們會根據他們當前對詞彙的看法進行更新。 我認為閱讀幾個小時的基礎知識,了解什麼是結構化數據標記、Schema.org 如何只是一個標記詞彙,以及 Facebook 正在使用的開放圖協議的介紹對於任何試圖熟悉基本。

我對營銷人員的一般建議是密切關注哪些特定標記在其特定利基中生成了豐富的片段,並將他們的建議或實施策略基於該數據。 通過運行這些觀察結果的電子表格,您可以獲得很多洞察力。 在 AudienceWise,我們將更多的諮詢時間用於幫助出版商為結構化數據和語義網絡制定一致的策略。 與往常一樣,開發資源是有限的,您應該首先抓住最好的機會。

現在,許多搜索會議都專門針對結構化數據和 Schema.org 舉行一兩次會議。 如果您參加 SMX East,參加這些會議,您將更好地了解結構化數據的工作原理以及搜索引擎和社交媒體網絡如何將其整合到結果中的最新信息。

Matthew Brown
Matthew Brown,AudienceWise 創始人兼負責人

2. 你有出版業背景。 作者身份標記等結構化數據對出版商特別有用。 我相信現在所有的企業和品牌都可以成為出版商。 企業何時實施作者身份標記有意義?

我認為即使您只是在您的電子商務網站上啟動一個單人博客,這也是一個值得考慮的想法。 目前,我們傾向於通過“我是否在搜索結果中獲得作者縮略圖”這一指標來衡量作者身份的成功與否? 這顯然是目前最大的回報,但正如我在上面鏈接的文章中所建議的那樣,谷歌正試圖長期建立 AuthorRank。 這意味著將您發布的內容與您的身份和貢獻的既定聯繫聯繫起來應該會增加您對 Google、Bing 和 Facebook 的信任。

從更大的角度來看,這是谷歌試圖對沖他們對僅基於鏈接和關鍵字相關性的排名網站和內容的依賴的一種方式。 不管你喜不喜歡,未來幾年你將越來越需要“出示你的 ID”來對內容進行排名。

3. 如今,每個人都想利用 Facebook 開展業務。 Facebook Open Graph:誰需要關注這個機會?

如果你在 Blogger 上運行一個人的博客,也許你可以跳過這個答案。 其他人至少應該考慮如何將社交整合到他們的網站或應用程序中。 2011 年,當我聽到 Mixcloud 的 Mat Clayton 在 Mozcon 演講時,我的燈泡熄滅了。這是他關於社會整合的套牌。 沒有聽到他說話會有點混亂,但它的本質是通過將您的網站或應用程序連接到使用 Facebook 的人,您可以捕獲非常好的流量。 這是一個引人注目的案例研究,說明了 Tumblr 與 Open Graph 的聯繫。 通過利用 Facebook 的時間線和代碼,您正在推動一個非常強大的渠道。

優化部分通過確保在您的網站上使用 Open Graph 標記來表示標題、描述和圖像來發揮作用。 將此視為您在 Facebook 中內容的轉換優化,或者類似於我們一直在使用 META 標題和描述進行 SEO 的方式。 下一個級別是確定是否有圍繞您網站操作的 Facebook 策略。 你有什麼東西可以讓用戶“聽”或“煮”或“看”嗎? 想想像 SocialCam 這樣的服務是如何在 Facebook 上爆發的,它允許 Android 用戶分享和觀看視頻並將該活動推送到 Facebook 上。

至於 Facebook 搜索和 Open Graph 的可能性,Ian Lurie 寫了一篇關於為什麼現在最好忽略 Facebook 搜索的文章。 Ian 可能是對的,但我是一名營銷投機者,我喜歡在大型增長營銷領域獲得先發優勢,而不是等待我們的行業驗證。 這意味著要在 Open Graph 標籤實施上有所突破,在 Social Graph 生態系統中建立權威,並衡量搜索和廣告在社交與搜索中的不同之處。 如果你想進入這個類別,關注社交 PPC 和 Marty Weintraub 所說的關於心理統計的一切都是關鍵。

4. 您建議在線營銷人員在新的數據源和模式可用時關注它們,這樣您就可以成為第一個提供有用應用程序和數據表示的人。 我們應該在哪裡尋找這種可用的東西? 您能否提供一些技巧來為您的觀眾集思廣益,以創造性的新數據展示?

對於 Schema.org,您需要為 W3C Schema.org Proposals 頁面添加書籤。 有時,某些內容會出現在 Schema.org 網站的博客頁面上,但這種情況很少見。 這也是在啟動特定詞彙擴展之前向組織者提供反饋的方式。 對於許多垂直行業,您會希望在特定的新標記啟動後立即跳轉。 該理論顯然是“首先獲得豐富的片段”意味著“更好的點擊率”意味著“更多的鏈接”。 另一個值得關注的好消息來源是 http://www.semanticweb.com——這是語義技術領域的基本新聞博客。

如果您要進入數據展示遊戲,一個很好的首選資源是 Jon Cooper 撰寫的 Content Marketer's Guide to Data Visualizations。 這是一個很好的框架,用於開發數據表示和查找數據源。 W3C 在公開可用的鏈接開放數據上也有一個很好的頁面。 開始使用這些數據源並運行起來有點陡峭,但獲得數據技能對於未來的優秀營銷人員將變得越來越重要。 每天都有大量可用的開放數據形成語義網的概念,我對它背後的技術堆棧非常感興趣。

5. 今年早些時候,當我在舊金山 SES 時,我在與 Matt Cutts 的主題演講中做了這些筆記:

“Knowledge Graph 是 Google 為加快搜索速度所做的嘗試。 他們為 [California lighthouses] 和 [Tom Cruise movies] 等查詢添加了結果。 Matt 的團隊曾經是“搜索質量”,現在是“搜索知識”,因為這就是他們想要提供的。”

Google 相對較新的知識圖是您的會議主題。 作為技術專家和營銷人員,Matt 的評論對您意味著什麼? 預測搜索中的直接答案如何影響在線業務的開展方式?

多年來,谷歌顯然一直在朝著這個方向發展,首先是在搜索結果的頂部包含距離和測量轉換等內容。 知識圖是在將他們積累的語義數據包含到搜索結果中而不是將用戶發送到網站方面向前邁出的又一步。 這絕對是遠離“搜索引擎”真正定義的一步,更接近於內容門戶。 雖然這是谷歌向網絡出版商和營銷人員提出的另一個挑戰,但我想很多用戶會認為這是一個積極的發展。

我相信圍繞在知識圖等位置輕鬆顯示的查詢的頁面查看策略的日子已經屈指可數了。 例如,一年一度的超級碗比賽時間是幾點? 很可能是一個容易被語義結果擠壓的機會。 谷歌將確切地知道實體“超級碗”的搜索含義,並且他們已經看到圍繞該特定查詢的大量流量。 遊戲結束。

從積極的方面來說,我認為谷歌將開放知識圖結果中出現的資源。 我正在密切關注它們當前包含哪些來源,以及這些來源使用的數據標記類型。 有趣的是,我觀察到知識圖結果中包含許多開放圖標記,您可能認為 Schema.org 會占主導地位。 積累您自己的特定於您正在競爭的垂直行業的數據,真的沒有什麼可以替代的。