Como usar a Pesquisa de conjunto de dados do Google para esquema de conjunto de dados

Pesquisa de conjunto de dados do Google: como usar o esquema de conjunto de dados para consultas

Atualizado em 12.6.2021

Com a crescente quantidade de dados digitais, os estrategistas de marketing de busca enfrentam uma necessidade crescente de entender os dados.

Muitos aplicativos de banco de dados avançados estão começando a oferecer suporte à Pesquisa de banco de dados do Google. Além disso, os SEOs têm novos relatórios adicionados ao Google Search Console em setembro de 2019 para entender melhor seus dados. Muito se ganha com a incorporação de conhecimento em nível de domínio codificado como ontologias em consultas sobre dados relacionais. Com tanto dito sobre SEO, os profissionais de marketing de busca acham mais desafiador separar os fatos da ficção, prejudiciais às táticas úteis de SEO e testar a verdade versus apenas falar.

Confiar amplamente em experiências e intuições anteriores de marketing de busca é bom, mas muitas vezes incorreto. Decisões influenciadas por dados provam-se consistentemente melhores do que “meu instinto me disse isso”. Muitas ferramentas de insights de dados, como o Google Analytics, fornecem evidências reais de suporte, mas agora ficou mais fácil do que nunca localizar conjuntos de dados públicos do Google Cloud.

O que é a Pesquisa de conjunto de dados do Google?

Uma visão geral rápida é que a Pesquisa de dados do Google depende de provedores de conjuntos de dados, grandes ou pequenos, que adicionam metadados estruturados em seus sites usando o padrão aberto schema.org/Dataset. A Pesquisa de conjunto de dados do Google permite que os pesquisadores localizem conjuntos de dados armazenados na Web por meio de pesquisas com frases de pesquisa específicas. De acordo com o Google, a ferramenta traz informações sobre conjuntos de dados hospedados em milhares de repositórios na web, tornando esses conjuntos de dados universalmente acessíveis e úteis.

Ao acessar conjuntos de dados públicos de alta demanda relacionados ao seu nicho de negócios, você pode descobrir novos insights do consumidor a partir de dados na nuvem. Ao analisar conjuntos de dados adicionais hospedados no BigQuery e no Cloud Storage, fica mais fácil aproveitar todo o valor do Google Cloud .

Os jornalistas de dados já estão familiarizados com a obtenção de dados governamentais e conjuntos de dados para ciências sociais. Este artigo ajudará você a estabelecer uma linha de base e configurar uma estrutura orientada a dados para medir seu progresso digital e usar as oportunidades de marcação de esquema do Google mais recentes.

A pesquisa de conjunto de dados do Google é reconhecida como um tipo de mecanismo de pesquisa que foi lançado pelo Google com a intenção de ajudar os acadêmicos a encontrar os dados de que podem precisar. Os profissionais de marketing de busca estão aproveitando cada vez mais os conjuntos de dados.

Os conjuntos de dados simplificam a inteligência de dados e a ontologia complicada?

sim. Os conjuntos de dados são mais simples de localizar quando as informações de suporte, como nome do provedor, descrição, criador e formatos de distribuição, são marcadas com dados estruturados. O Google facilita a descoberta de conjuntos de dados por meio do schema.org e de outros padrões de metadados que podem ser adicionados ao conteúdo da Web que retrata conjuntos de dados.

Depois que o Google cria seu índice de biblioteca, ele começa a responder às consultas dos usuários e determina quais resultados melhor correspondem à consulta de cada pessoa, falada ou digitada.

“É extremamente difícil expressar consultas em uma ontologia estruturada em grafos na linguagem de consulta SQL relacional ou em suas extensões. Além disso, as consultas semânticas geralmente não são precisas, especialmente quando os dados e sua ontologia relacionada são complicados”.

Os usuários nem precisam conhecer a representação da ontologia. Tudo o que é necessário é que o usuário dê alguns exemplos que satisfaçam a consulta que ele tem em mente. Em seguida, o sistema do Google encontra automaticamente a resposta para a consulta . Nesse processo, a semântica, que é um conceito geralmente difícil de expressar, permanece como um conceito na mente do usuário, sem precisar ser expresso explicitamente em uma linguagem de consulta. – Whitepaper do Google: consultas semânticas por exemplo *****

Isso apresenta uma oportunidade. Modelos pré-treinados em grandes conjuntos de dados estão disponíveis para qualquer pessoa que construa o processamento de linguagem natural. Da compreensão de leitura à análise de sentimentos ao BERT; uma tendência chave de pesquisa é a ascensão do aprendizado por transferência em PNL.

A evolução do papel de um profissional de marketing de busca tornou-se mais complexa com uma necessidade crescente de digerir dados. Criar seu próprio conjunto de dados é uma forma de SEO positivo que pode se apoiar na literatura acadêmica. Repensar sobre como você pode aplicar seus dados de imagem em um nível mais amplo pode ser um ponto de partida. Isso ajudará os sistemas escaláveis ​​a determinar caminhos curtos no gráfico de links e na rede de links da web. É provável que ajude o Google a rastrear e recalcular o mapa de links do seu site.

“Ao descrever coleções de dados empacotados, por exemplo, publicados em repositórios de “dados abertos” científicos, acadêmicos ou governamentais, o tipo Dataset pode ser usado, juntamente com DataCatalog para indicar a coleção geral e DataDownload para representações específicas de um conjunto de dados.” – Dados e conjuntos de dados – schema.org

Etapas para adicionar esquema de conjunto de dados

• Primeiro, leia a marcação da documentação do conjunto de dados para saber como adicioná-lo ao seu domínio em vez de um único arquivo DCAT.
• Em seguida, adicione à sua coleção de snippets de dados estruturados no formato de marcação JSON-LD preferido do Google; use o tipo de esquema Dataset.
• Teste a implementação do conjunto de dados com a Ferramenta de teste de dados estruturados do Google.
• Por fim, envie seus URLs em um mapa do site que instrua o Googlebot a começar a rastrear as páginas do conjunto de dados.

OBSERVAÇÃO: o Google aceita marcação com formatação DCAT. O esquema de conjunto de dados do Google destina-se a mostrar um corpo de informações estruturadas que descrevem algumas informações organizadas. Ele funciona para inserir dados estruturados JSON no corpo ou no cabeçalho.

Conjuntos de dados do Google usando código JSON-LD e vocabulário de esquema

O que é o mecanismo de pesquisa de conjunto de dados do Google?

Um mecanismo de pesquisa de conjunto de dados do Google ocorre quando um usuário envolve o Google para tentar localizar dados on-line que estão disponíveis publicamente para a fonte. A Pesquisa de conjunto de dados do Google destina-se a trabalhar em conjunto com o Google Scholar, o mecanismo de pesquisa das corporações para estudos acadêmicos, pesquisas e relatórios.

Alterações recentes na página de documentação de conjuntos de dados do Google atualizam o caminho para a distribuição de dados estruturados de conjuntos de dados para webmasters, SEOs e editores nos resultados avançados da pesquisa do Google. É diferente da maneira comum de usarmos Schema.org, o esquema do conjunto de dados pode estar em formatos arbitrários ou representar estatísticas agregadas.

Aaron explica que o Google deixou cair o ícone da pata no aviso com uma estrela, que ele disse: “sugere que o lançamento de resultados avançados do conjunto de dados é iminente”.

Por que você deve marcar seus conjuntos de dados com esquema?

A experiência ideal do cliente muitas vezes pode parecer ilusória. Não é fácil mapear a jornada do cliente e classificar montes de strings de dados digitais. É preciso mais do que ter a oferta certa para o cliente certo. Começa com os tempos de compra, qual canal digital, coleta de dados de ofertas anteriores e às vezes até mais. O gerenciamento de dados passou do pensamento tático de compra de mídia para como implementar os insights estratégicos certos que estão no centro das experiências dos clientes corporativos que criam confiança na marca.

Seu conteúdo pode ser melhor compreendido, combinado e usado para respostas e soluções. O esquema de conjunto de dados aproveita uma abordagem de aprendizado de máquina para processar consultas semânticas em bancos de dados relacionais. No processamento de consultas semânticas, o maior obstáculo é fornecer dados ontológicos precisos em formato relacional para que o mecanismo de banco de dados relacional possa manipular a ontologia de uma maneira que se alinhe à manipulação dos dados.

Os conjuntos de dados marcados com esquema são mais fáceis de serem interpretados por outras pessoas, bem como para os mecanismos de pesquisa entenderem melhor os dados. Isso os ajuda a traduzir esse entendimento em ilustrações visuais de seus dados.

O Google diz que os conjuntos de dados podem ser usados ​​para esses casos:

• Uma tabela ou um arquivo CSV com alguns dados
• Uma coleção organizada de tabelas
• Um arquivo em um formato proprietário que contém dados
• Uma coleção de arquivos que juntos constituem algum conjunto de dados significativo
• Um objeto estruturado com dados em algum outro formato que você pode querer carregar em uma ferramenta especial para processamento
• Imagens capturando dados
• Arquivos relacionados ao aprendizado de máquina, como parâmetros treinados ou definições de estrutura de rede neural
• Qualquer coisa que pareça um conjunto de dados para você

Encontramos alguns conjuntos de dados enormes. É melhor mantê-lo simples. O Google recomenda “limitar todas as propriedades textuais a 5.000 caracteres ou menos. A Pesquisa de conjunto de dados do Google usa apenas os primeiros 5.000 caracteres de qualquer propriedade textual. Nomes e títulos são tipicamente algumas palavras ou uma frase curta”.

Como modernizar seus dados com bancos de dados relacionais seguros e confiáveis

Um banco de dados relacional reúne e armazena dados em tabelas e colunas que organizam e enfatizam os relacionamentos entre os dados. Os bancos de dados relacionais destinam-se a dados estruturados e conectados. A Webopedia define bancos de dados relacionais como sendo capazes de “configurar para atualizar dados automaticamente se uma instância dele for editada ou alterada; os outros dados relacionados receberão atualizações em tempo real. As pessoas costumam usar bancos de dados relacionais e sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) de forma intercambiável”.

Isso ajuda as empresas a criar soluções de dados com arquiteturas modernas e obter insights inteligentes de negócios em tempo real para melhor atender à intenção do usuário.

Modelos de tabela para texto extraem informações textuais de dados estruturados

Seja orientado a dados e focado em pessoas

Obter um mecanismo sequencial para extração de dados em nível de campo ajuda a executar a tarefa final de classificação ou regressão, avaliando seus recursos de entrada abrangentes, mapeando-os para um tipo de dados alternativo.

Os relatórios de conjuntos de dados do Google podem ajudar seus aprendizados a aprimorar seu pensamento sobre a correspondência de intenção de pesquisa melhor. Pesquise na biblioteca de dados online para encontrar o que você precisa ou contrate um cientista de dados. Os resultados avançados do conjunto de dados são úteis para os fluxos de trabalho rápidos de pesquisa e desenvolvimento que ajudam a simplificar a codificação dos dados brutos em insights significativos. Eles ajudam a criar uma abordagem estruturada para seus dados. As empresas se beneficiam ao simplificar seus processos de tomada de decisão e obter resultados de desempenho mais rápidos.

“Um dos principais facilitadores do rápido progresso de pesquisa e desenvolvimento é a disponibilidade de arquiteturas de redes neurais canônicas para codificar eficientemente os dados brutos em representações significativas. Integradas com camadas simples de tomada de decisão, essas arquiteturas canônicas normalmente geram alto desempenho em novos conjuntos de dados e tarefas relacionadas com um pequeno esforço extra de ajuste.” – Aprendizagem tabular interpretável atenta no Google Cloud AI

O que mudou na Pesquisa de conjunto de dados do Google Beta?

Anteriormente, os documentos do Google afirmavam que: "A marcação do conjunto de dados está disponível para você experimentar antes de ser lançada para disponibilidade geral" e alertavam que, embora você possa usar a Ferramenta de teste de dados estruturados para validação, "não , no entanto, veja seus conjuntos de dados aparecerem na Pesquisa.” Para aqueles que esperaram que isso fosse implementado, adicionar dados estruturados de conjunto de dados ao seu site pode ajudar a avaliar os desafios para dispositivos móveis e as especificações da propriedade. O Google Dataset Search oferece suporte ao Google Scholar, o mecanismo de pesquisa da empresa de tecnologia para estudos acadêmicos e relatórios baseados em fatos.

Em 23 de janeiro de 2020, Natasha Noy, do Google, afirmou que “a Pesquisa de conjuntos de dados indexou quase 25 milhões desses conjuntos de dados, oferecendo um único local para pesquisar conjuntos de dados e encontrar links para onde os dados estão. Ao longo do ano passado, as pessoas experimentaram e forneceram feedback, e agora o Dataset Search está oficialmente fora da versão beta.”

O artigo Descobrindo milhões de conjuntos de dados na web nos informa que a maioria dos governos do mundo publica seus dados e os marca com schema.org. “Os Estados Unidos lideram no número de conjuntos de dados governamentais abertos disponíveis, com mais de 2 milhões.”

Isso significa que os pesquisadores de mercado têm melhor acesso aos dados do que nunca em nossa história digital.

Conjuntos de dados podem gerenciar todo o conteúdo do seu site

Uma vez que a coleta de dados limpos e úteis ocorre, mesmo que exija muito tempo, ela pode dar suporte e ajudar a gerenciar todo esse conteúdo em seu site.

Você pode aprender a se informar de maneira mais factual usando diferentes tarefas de aprendizado de máquina com conjuntos de dados mais realistas. Para cada um de seus KPIs de negócios, o Hill Web Marketing pode ajudá-lo a entender quais métricas são importantes, como usar o esquema para alinhá-las aos objetivos do seu setor e traçar como obter melhor desempenho.

Natasha Noy, cientista de pesquisa do Google AI, publicou Tornando mais fácil descobrir conjuntos de dados em 5 de setembro de 2018 e afirma: “A pesquisa de conjunto de dados funciona em vários idiomas com suporte para idiomas adicionais em breve”.**** Claramente, isso é a direção que a web está indo; implementar os tipos essenciais de marcação Schema ajudará sua empresa a ser encontrada.

O uso de conjuntos de dados ajuda a garantir fluxos de receita do produto

Como funciona a pesquisa de conjunto de dados do Google?

Os conjuntos de dados podem ser descobertos facilmente quando você fornece informações que incluem algo como nome, descrição, criador e formatos de distribuição como dados estruturados. O Google está capacitando a descoberta de conjuntos de dados e usa schema.org e outros formatos de dados que podem ser incorporados a páginas da Web que descrevem conjuntos de dados. Esse esquema pode aumentar suas chances de aparecer nos resultados da pesquisa do carrossel de produtos.

O sucesso futuro de sua empresa depende dos insights necessários para conduzir sua organização a fluxos de receita sustentados. As mensagens sobre seus produtos precisam inspirar confiança suficiente de um possível comprador para realizar as ações necessárias para fechar o negócio. Você tem um certo nível de controle sobre o que aparece no gráfico de conhecimento da sua empresa. “As apostas são altas, com a International Data Corporation estimando que os investimentos globais de negócios em D&A ultrapassarão US$ 200 bilhões por ano até 2020”, segundo a Harvard Business Review.

“Uma função de D&A (Dados e Análise) robusta e bem-sucedida engloba mais do que uma pilha de tecnologias ou algumas pessoas isoladas em um andar do prédio. D&A deve ser o pulso da organização, incorporado em todas as decisões-chave em vendas, marketing, cadeia de suprimentos, experiência do cliente e outras funções essenciais.” – Harvard Business Review

Imagens de produtos podem fazer parte de um conjunto de dados de imagens do Google! Existem 8,4 objetos por imagem em média em alguns conjuntos de dados. Aqui está uma lista de conjuntos de dados que é atualizada com frequência.

A página de documentação do Google inclui um exemplo JSON-LD para implementação de schema.org/Dataset. Como o conjunto de dados tubular está em beta, surgirão as melhores práticas para descrição e uso do conjunto de dados. À medida que os requisitos do código mudam, realize uma auditoria técnica de SEO para localizar onde as atualizações são necessárias.

Como fazer upload de conjuntos de dados de produtos e imagens para o Google BigQuery?

O Google BigQuery (GBQ) permite que os profissionais de marketing de pesquisa coletem dados de diferentes fontes. Recomendamos usar o Google Merchant Center, Cloud Storage, BigQuery ou você pode especificar os dados inline ao fazer a solicitação. Antes de fazer upload de qualquer dado, primeiro crie um conjunto de dados e uma tabela no Google BigQuery que inclua as informações do seu produto, incluindo detalhes da imagem. ***

Preferimos usar o formato de dados JSON-LD do item do produto. Aqui está um exemplo de um Objeto Completo:

 {
  "name": "projects/[PROJECT_NUMBER]/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products/1234",
  "id": "1234",
  "categories": "Apparel & Accessories > Shoes",
  "title": "ABC sneakers",
  "description": "Sneakers for the rest of us",
  "attributes": { "vendor": {"text": ["vendor123", "vendor456"]} },
  "language_code": "en",
  "tags": [ "black-friday" ],
  "priceInfo": {"currencyCode": "USD", "price":100, "originalPrice":200, "cost": 50},
  "availableTime": "2020-01-01T03:33:33.000001Z",
  "availableQuantity": "1",
  "uri":"http://foobar",
  "images": [{"uri": "http://foobar/img1", "height": 320, "width": 320 }]
}

Mantenha seu catálogo de produtos atualizado. O Google se preocupa com a qualidade e sua Inteligência Artificial requer dados de alta qualidade para fazer previsões de alta qualidade. Fique atento aos produtos que não estão mais à venda e mantenha os dados atualizados na marcação do esquema do produto de comércio eletrônico do seu site.

“Um conjunto de dados tabular é organizado principalmente em termos de uma grade de linhas e colunas. Para páginas que incorporam conjuntos de dados tabulares, você também pode criar uma marcação mais explícita, com base na abordagem básica descrita acima. Neste momento, entendemos uma variação do CSVW (“CSV na Web”, consulte W3C), fornecido em paralelo ao conteúdo tabular orientado ao usuário na página HTML.”, afirma em 30.9.2019.

Fique atento à página de documentação do Google para atualizações caso as propriedades listadas para Dataset, DataCatalog ou DataDownload sejam alteradas. A documentação atual atualizou o aspecto organizacional; as especificações dos imóveis agora são consolidadas sob o tipo a que cada um pertence (anteriormente eram organizados tematicamente). Essas novas propriedades são uma maneira de aprimorar os atributos do seu site.

Como criar um conjunto de dados a partir de imagens para classificação de objetos.

No console de gerenciamento de cluster IBM, selecione (1) Carga de trabalho, (2) Spark e, em seguida, (3) Aprendizado profundo. **

* Clique na guia "Conjuntos de dados".

* Selecione “Novo”.

* Crie um conjunto de dados de “Imagens para Classificação de Objetos”.

* Insira um nome de conjunto de dados.

* Indique qual grupo de instâncias do Spark você deseja.

* Especifique seu formato de armazenamento de imagem preferido (preferimos TFRecords para TensorFlow).

* Se TFRecords foi escolhido, navegue até como gerar registros, seja por estilhaço ou classe. Se o fragmento estiver selecionado, insira o número do fragmento.

* Especifique como as imagens de treinamento são selecionadas.

Ao aderir às Diretrizes de imagens do Google e aos requisitos de imagens AMP, seus produtos têm mais chances de aparecer em snippets em destaque relacionados a produtos.

Propriedades de dados estruturados do conjunto de dados

Realmente, existem poucas propriedades necessárias neste momento. Para incentivar seu uso, a gigante da tecnologia pode estar adotando uma estratégia de “manter a simplicidade” quando se trata de fornecer conteúdo destinado a consumidores de dados de máquina. O objetivo final é ter mais e melhores correspondências em sua biblioteca de dados para satisfazer a intenção de pesquisa do usuário.

Propriedades necessárias:

• nome
• descrição

Propriedades recomendadas:

• nome alternativo
• O Criador
• citação
• identificador
• palavras-chave
• licença
• igual a
• Cobertura espacial
• Cobertura temporal
• variávelMedida
• versão
• URL

Talvez você ainda não tenha um conjunto de dados publicado na Web, mas o marketing de pesquisa está se movendo rapidamente para uma abordagem de pesquisa de ciência de dados. À medida que indivíduos e pessoas tornam mais e mais conjuntos de dados acessíveis, a Pesquisa de conjuntos de dados aumentará. O que é surpreendente é que qualquer pessoa que publica dados pode descrever seu conjunto de dados usando o padrão aberto do schema.org para descrever informações.

Ao testar seus dados no Relatório de índice do Search Console, leia a seção "Erros e avisos conhecidos", os "erros ou avisos na Ferramenta de teste de dados estruturados do Google e o sistema de validação do Linter de dados estruturados. Contrate um especialista em implementação de dados de esquema ou use os formulários para ajudar a filtrar quais avisos você pode deixar de lado com segurança.

Como isso se relaciona à análise do conteúdo da Web – independentemente de já conter dados estruturados – é melhor disponibilizar os dados em um formato que a maior porcentagem de consumidores de dados (principalmente, mecanismos de pesquisa) compreenda.

Os conjuntos de dados fornecem um roteiro para a criação de gráficos de conhecimento

Encontre conjuntos de dados de localização e aproveite a pesquisa acadêmica de fontes de dados abertas e https schema.org.

Os pesquisadores valorizam a clareza na análise precisa da ciência de dados globais e soluções de aprendizado de máquina que revelam a dinâmica do mercado. Os profissionais de marketing de busca com a missão de medir tendências de marketing sustentáveis ​​contam com big data para apoiar o crescimento futuro do mercado. Assim que a Pesquisa de conjunto de dados do Google sair da versão beta, ela poderá ter novos recursos para realizar pesquisas de dados que podem reduzir os riscos e desafios atuais para as empresas. Uma extensa pesquisa sobre os detalhes em seus dados pode melhorar suas abordagens de vendas.

Continuamos a buscar abordagens práticas para construir gráficos de conhecimento do cliente e oportunidades de aproveitá-los para aplicativos de negócios. Tente sua mão nisso.

Depois de usar o esquema de conjunto de dados em seu site, você encontrará um novo relatório em seu GSC em aprimoramentos. Nós os usamos para melhorar nossa estratégia de marketing de conteúdo móvel para usuários provenientes de vários dispositivos.

Recursos do conjunto de dados e novo relatório de aprimoramento do Google

Como é o caso de outras implementações de dados estruturados, só porque você incorporou dados estruturados de esquema, você se torna elegível . No entanto, não garante que apareça na pesquisa do Google. Priorize o uso de conjuntos de dados compatíveis com vendas e suas páginas de destino de varejo.

Simultaneamente com o anúncio do recurso de dados estruturados, apareceu um novo relatório de aprimoramento do conjunto de dados no Google Search Console. Isso informa aos estrategistas de marketing de pesquisa se o Google aprendeu e reconhece seus dados estruturados para seu esquema de conjunto de dados. Leia e corrija quaisquer erros de dados estruturados depois de entender as especificações da Documentação de Dados Estruturados do Conjunto de Dados. Ele alimentará seus dados do Google Assistente.

Poucos empresários ou criadores de conteúdo têm horas livres para pensar se seus metadados estão formatados corretamente. No entanto, deve ser para permitir que o GoogleBot rastreie seu site, encontre seus dados e os indexe. Felizmente, nós adoramos e estamos ao seu lado.

Permissões de criação do conjunto de dados

A permissão de compilação é relevante para conjuntos de dados. Quando os usuários recebem permissão de compilação, eles podem criar novo conteúdo em um conjunto de dados existente. Isso é comum para relatórios, painéis, blocos fixados de QandA e Insights Discovery. Eles também podem criar novas entradas de dados no conjunto de dados fora do Power BI, normalmente planilhas do Excel por meio de Analisar no Excel, XMLA e exportar dados subjacentes. Ele ajuda as empresas a realizar análises de clientes.

Por mais novo e abrangente que seja o aprendizado profundo, o Google e outros mecanismos de pesquisa ainda enfrentam desafios de gerenciamento de dados que surgem no contexto de pipelines de aprendizado de máquina implantados na produção. Novos esforços para entender as consultas de pesquisa semântica destinam-se a apoiar a compreensão, validação, limpeza e enriquecimento de dados de treinamento. A partir disso, espera-se que o crescimento de fontes de banco de dados confiáveis ​​se expanda e seja mais útil para direcionar o tráfego da loja.

O Marketing Digital está vinculado à necessidade de dados e à sua utilização como abordagem científica.

“Uma ferramenta de pesquisa como esta é tão boa quanto os metadados que os editores de dados estão dispostos a fornecer. Esperamos ver muitos de vocês usarem os padrões abertos para descrever seus dados, permitindo que nossos usuários encontrem os dados que estão procurando. Se você publicar dados e não os vir nos resultados, visite nossas instruções em nosso site de desenvolvedores, que também inclui um link para fazer perguntas e fornecer feedback.” - Google *

“Podemos entender dados estruturados em páginas da Web sobre conjuntos de dados, usando marcação http://schema.org Dataset ou estruturas equivalentes representadas no formato Data Catalog Vocabulary (DCAT) do W3C.” – Comentário de Alan Morrison no Twitter

Resumo do esquema do conjunto de dados do Google

O uso de conjuntos de dados para atender às necessidades dos usuários do site é mais focado na experiência do usuário e na adição de entidades que respondem e informam. Embora possa ter se originado da comunidade de ciência de dados, qualquer empresa pode usá-lo. Também recomendamos buscar informações revisadas por pares de especialistas de alto nível com experiência em marcação de dados estruturados para conjuntos de dados.

A Hill Web Marketing está ansiosa para participar dessa iniciativa e espera que ela incentive nossos leitores a expandir o número de conjuntos de dados disponíveis atualmente. Embora possa ter se originado da comunidade de ciência de dados, qualquer empresa pode usá-lo.

Ligue para Jeannie Hill, proprietária da Hill Web Marketing, estrategista de marketing digital, para fazer parceria: 651-206-2410. Agende sua consulta para ganhar vantagem competitiva

* https://arxiv.org/pdf/1908.07442.pdf

** https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSWQ2D_1.1.0/us/create-dataset-image-object-classification.html

*** https://cloud.google.com/retail/recommendations-ai/docs/upload-catalog

**** https://www.blog.google/products/search/making-it-easier-discover-datasets/

***** https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/40761.pdf