Veri Kümesi Şeması için Google Veri Kümesi Araması nasıl kullanılır?

Yayınlanan: 2019-10-01

Google Veri Kümesi Araması: Sorgular için Veri Kümesi Şeması nasıl kullanılır?

12.6.2021 güncellendi

Artan miktarda dijital veri ile, arama pazarlaması stratejistleri , verilerden bir anlam çıkarma ihtiyacıyla karşı karşıya kalıyor.

Birçok gelişmiş veritabanı uygulaması, Google Veritabanı Aramasını desteklemeye başlıyor. Ayrıca, SEO'ların verilerini daha iyi anlamak için Eylül 2019'da Google Arama Konsoluna eklenen yeni raporları var. Ontolojiler olarak kodlanmış etki alanı düzeyindeki bilgileri ilişkisel veriler üzerinden sorgulara dahil ederek çok şey kazanılır. SEO hakkında çok şey söylendiği için, arama pazarlamacıları gerçeği kurgudan, zararlı SEO taktiklerinden zararlıyı ve sadece konuşmak yerine test edilmiş-doğruyu ayırmayı daha zor buluyor.

Büyük ölçüde geçmiş arama pazarlaması deneyimlerine ve sezgilerine güvenmek güzeldir, ancak çoğu zaman yanlıştır. Veriden etkilenen kararlar, "içgüdülerimin bana söylediğinden" sürekli olarak daha iyi olduğunu kanıtlıyor. Google Analytics gibi birçok veri analizi aracı, gerçek destekleyici kanıtlar sağlar, ancak artık Google Cloud Genel Veri Kümelerini bulmak her zamankinden daha kolay.

Google Veri Kümesi Araması nedir?

Hızlı bir büyük resim, Google Veri Arama'nın, açık schema.org/Dataset standardını kullanarak web sitelerine yapılandırılmış meta veriler ekleyerek büyük veya küçük veri kümesi sağlayıcılarına bağlı olmasıdır. Google Veri Kümesi Araması, arama yapanların belirli arama ifadeleriyle aramalar yoluyla web'de depolanan veri kümelerini bulmasını sağlar. Google'a göre araç, web üzerinde binlerce veri havuzunda barındırılan veri kümeleri hakkındaki bilgileri ortaya çıkararak bu veri kümelerini evrensel olarak erişilebilir ve kullanışlı hale getiriyor.

İş alanınızla ilgili yüksek talep gören herkese açık veri kümelerine erişerek, bulut verilerinden yeni tüketici içgörüleri ortaya çıkarabilirsiniz. BigQuery ve Cloud Storage'da barındırılan ek veri kümelerini analiz ederek , Google Cloud'un tam değerinden yararlanmak daha kolaydır.

Veri gazetecileri, sosyal bilimler için devlet verilerini ve veri setlerini elde etmeye zaten aşinadır. Bu makale, dijital ilerlemenizi ölçmek ve en son Google şema işaretleme fırsatlarından yararlanmak için bir temel oluşturmanıza ve veriye dayalı bir çerçeve oluşturmanıza yardımcı olacaktır.

Google'ın veri kümesi araması, bilim adamlarının ihtiyaç duyabilecekleri verileri bulmalarına yardımcı olmak amacıyla Google tarafından başlatılan bir arama motoru türü olarak kabul edilmektedir. Arama motoru pazarlamacıları, veri kümelerinden daha fazla yararlanmaya alışıyor.

Veri Kümeleri, Veri Zekasını ve Karmaşık Ontolojiyi Basitleştiriyor mu?

Evet. Sağlayıcının adı, açıklaması, yaratıcısı ve dağıtım biçimleri gibi destekleyici bilgiler yapılandırılmış verilerle işaretlendiğinde, veri kümelerinin bulunması daha kolaydır. Google, schema.org ve veri kümelerini gösteren web içeriğine eklenebilecek diğer meta veri standartları aracılığıyla veri kümesi keşfini kolaylaştırır.

Google, kitaplık dizinini oluşturduktan sonra, kullanıcı sorgularını yanıtlamaya ve her bir kişinin sorgusuna, sözlü veya yazılı olarak en uygun sonuçları belirlemeye başlar.

“İlişkisel SQL sorgu dilinde veya uzantılarında grafik yapılı ontolojiye karşı sorguları ifade etmek son derece zordur. Ayrıca, anlamsal sorgular, özellikle veriler ve bununla ilgili ontoloji karmaşık olduğunda, genellikle kesin değildir.”

Kullanıcıların ontoloji gösterimini bilmesine bile gerek yoktur. Gerekli olan tek şey, kullanıcının aklındaki sorguyu karşılayan bazı örnekler vermesidir. Ardından, Google'ın sistemi sorgunun yanıtını otomatik olarak bulur . Bu süreçte genellikle ifade edilmesi zor bir kavram olan anlambilim, bir sorgu dilinde açıkça ifade edilmek zorunda kalmadan kullanıcının zihninde bir kavram olarak kalır. – Google Teknik Raporu: Örnek ***** ile Semantik Sorgular

Bu bir fırsat sunuyor. Büyük veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmiş modeller, doğal dil işlemeyi oluşturan herkes tarafından kullanılabilir. Okuduğunu anlamadan duygu analizine ve BERT'e; Önemli bir araştırma eğilimi, NLP'de transfer öğreniminin yükselişidir.

Arama pazarlamacısının rolünün evrimi, verileri sindirme ihtiyacının artmasıyla daha karmaşık hale geldi. Kendi veri kümenizi oluşturmak, akademik literatüre dayanabilecek bir pozitif SEO biçimidir. Görüntü verilerinizi daha geniş bir düzeyde nasıl uygulayabileceğinizi yeniden düşünmek, başlamak için bir yer olabilir. Bu, bağlantı grafiğiniz ve web bağlantısı ağınız içindeki kısa yolları belirlemek için ölçeklenebilir sistemlere yardımcı olacaktır. Sitenizin bağlantı haritasını yeniden tararken ve yeniden hesaplarken Google'a yardımcı olması muhtemeldir.

"Örneğin bilimsel, bilimsel veya resmi "açık veri" havuzlarında yayınlandığı gibi paketlenmiş veri koleksiyonlarını tanımlarken, genel koleksiyonu belirtmek için DataCatalog ve bir veri kümesinin belirli temsilleri için DataDownload ile birlikte Veri Kümesi türü kullanılabilir." – Veri ve Veri Kümeleri – schema.org

Veri Kümesi Şeması Ekleme Adımları

İlk olarak, tek bir DCAT dosyasına kıyasla alanınıza nasıl ekleyeceğinizi öğrenmek için veri kümesi belge işaretlemesini okuyun.
Ardından, Google'ın tercih ettiği JSON-LD biçimlendirme biçiminde yapılandırılmış veri snippet'lerini koleksiyonunuza ekleyin; Veri Kümesi şeması türünü kullanın.
Google Yapılandırılmış Veri Test Aracı ile veri kümesi uygulamanızı test edin.
Son olarak, URL'lerinizi, Googlebot'a veri kümesi sayfalarını taramaya başlamasını söyleyen bir site haritasında gönderin.

NOT: Google, DCAT biçimlendirmesiyle işaretlemeyi kabul eder. Google'ın Veri Kümesi şeması, bazı organize edilmiş bilgileri açıklayan bir yapılandırılmış bilgi gövdesini göstermeyi amaçlamaktadır. JSON yapılandırılmış verilerini gövdeye veya kafaya eklemek için çalışır.

JSON-LD kodunu ve Şema Sözlüğünü kullanan Google Veri Kümeleri

Google veri kümesi arama motoru nedir?

Bir Google Veri Kümesi Arama Motoru, bir kullanıcının kaynak sağlamak için herkese açık olan çevrimiçi verileri bulmaya çalışması için Google'la etkileşim kurmasıdır. Google Dataset Search, kurumların akademik çalışmalar, araştırmalar ve raporlar için arama motoru olan Google Scholar ile birlikte çalışmak üzere tasarlanmıştır.

Google'ın veri kümeleri dokümantasyon sayfasındaki son değişiklikler, Google aramadaki zengin sonuçlarda web yöneticilerine, SEO'lara ve yayıncılara veri kümeleri yapılandırılmış veri sunumunun yolunu günceller. Schema.org'u kullandığımız yaygın yoldan farklıdır, veri kümesi şeması rastgele biçimlerde olabilir veya toplu istatistikleri temsil edebilir.

Aaron, Google'ın bildirimdeki pençe simgesini bir yıldızla bıraktığını açıklıyor: "Veri kümesi zengin sonuçlarının yakında kullanıma sunulacağını gösteriyor."

Neden Veri Kümelerinizi Schema ile İşaretlemelisiniz?

İdeal müşteri deneyimi çoğu zaman zor gelebilir. Müşteri yolculuğunun haritasını çıkarmak ve yığınlarca dijital veri dizisini sıralamak kolay değildir. Doğru müşteri için doğru teklife sahip olmaktan daha fazlasını gerektirir. Dijital kanalın hangi satın alma zamanları, geçmiş tekliflerden veri toplama ve hatta bazen daha fazlası ile başlar. Veri yönetimi, taktiksel medya satın alma düşüncesinden marka güveni oluşturan kurumsal müşteri deneyimlerinin kalbinde yer alan doğru stratejik içgörülerin nasıl uygulanacağına dönüştü.

İçeriğiniz daha iyi anlaşılabilir, eşleştirilebilir ve yanıtlar ve çözümler için kullanılabilir. Veri kümesi şeması, ilişkisel veritabanlarında anlamsal sorguları işlemek için bir makine öğrenimi yaklaşımından yararlanır. Semantik sorgu işlemede en büyük engel, ilişkisel veritabanı motorunun ontolojiyi, verileri manipüle etmekle uyumlu bir şekilde manipüle edebilmesi için ilişkisel biçimde doğru ontolojik veriler sağlamaktır.

Şema ile işaretlenmiş veri kümeleri, başkalarının yorumlaması ve arama motorlarının verileri daha iyi anlaması için daha kolaydır. Bu, bu anlayışı verilerinizin görsel çizimlerine dönüştürmelerine yardımcı olur.

Google, veri kümelerinin şu durumlar için kullanılabileceğini söylüyor:

Bazı veriler içeren bir tablo veya CSV dosyası
Organize bir tablo koleksiyonu
Veri içeren özel bir biçimdeki bir dosya
Birlikte anlamlı bir veri kümesi oluşturan bir dosya koleksiyonu
İşleme için özel bir araca yüklemek isteyebileceğiniz, başka bir biçimde veriler içeren yapılandırılmış bir nesne
Veri yakalayan görüntüler
Eğitilmiş parametreler veya sinir ağı yapısı tanımları gibi makine öğrenimiyle ilgili dosyalar
Size bir veri kümesi gibi görünen herhangi bir şey

Bazı büyük veri kümeleri bulduk. Basit tutmak en iyisidir. Google, “tüm metinsel özelliklerin 5000 karakter veya daha azıyla sınırlandırılmasını önerir. Google Veri Kümesi Araması, herhangi bir metin özelliğinin yalnızca ilk 5000 karakterini kullanır. İsimler ve başlıklar tipik olarak birkaç kelime veya kısa bir cümledir”.

Güvenli, Güvenilir İlişkisel Veritabanlarıyla Verilerinizi Nasıl Modernize Edebilirsiniz?

İlişkisel bir veritabanı, veriler arasındaki ilişkileri düzenleyen ve vurgulayan tablolar ve sütunlarda verileri toplar ve barındırır. İlişkisel veritabanları, yapılandırılmış ve bağlantılı veriler için tasarlanmıştır. Webopedia, ilişkisel veritabanlarını “verilerin bir örneğinin düzenlenmesi veya değiştirilmesi durumunda verileri otomatik olarak güncellemeye ayarlanabilen; diğer ilgili veriler gerçek zamanlı güncellemeler alacaktır. İnsanlar genellikle ilişkisel veritabanlarını ve ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerini (RDBMS) birbirinin yerine kullanır”.

Bu, işletmelerin modern mimarilerle veri çözümleri oluşturmasına ve kullanıcı amacını daha iyi karşılamak için gerçek zamanlı olarak akıllı iş içgörüleri elde etmesine yardımcı olur.

Tablodan metne Modeller, Yapılandırılmış Verilerden Metin Bilgilerini çıkarır

Veri Odaklı ve İnsan Odaklı Olun

Alan düzeyinde veri çıkarma için sıralı bir mekanizma elde etmek, kapsamlı girdi özelliklerinizi değerlendirerek, bunları alternatif bir veri türüyle eşleştirerek nihai sınıflandırma veya regresyon görevini gerçekleştirmenize yardımcı olur.

Google veri kümeleri raporları, öğrendiklerinizin arama amacını daha iyi eşleştirme konusundaki düşüncelerinizi güçlendirmesine yardımcı olabilir. Neye ihtiyacınız olduğunu bulmak için çevrimiçi veri kitaplığında arama yapın veya bir veri bilimcisi işe alın. Veri kümesi açısından zengin sonuçlar, ham verilerin anlamlı içgörülere kodlanmasını kolaylaştırmaya yardımcı olan hızlı araştırma ve geliştirme iş akışları için kullanışlıdır. Verilerinize yapılandırılmış bir yaklaşım oluşturmaya yardımcı olurlar. İşletmeler, karar verme süreçlerini düzene sokarak ve daha yüksek performanslı sonuçları daha hızlı elde ederek fayda sağlar.

"Hızlı araştırma ve geliştirme ilerlemesinin en büyük kolaylaştırıcılarından biri, ham verileri anlamlı temsillere verimli bir şekilde kodlamak için kanonik sinir ağı mimarilerinin mevcudiyetidir. Basit karar verme katmanlarıyla entegre olan bu kurallı mimariler, genellikle yeni veri kümelerinde ve ilgili görevlerde küçük ekstra ayarlama çabasıyla yüksek performans sağlar.” – Google Cloud AI'da Özenli Yorumlanabilir Tablo Öğrenimi

Google Veri Kümesi Arama Beta'da Neler Değişti?

Daha önce, Google dokümanlarında "Veri kümesi işaretlemesi, genel kullanıma sunulmadan önce denemeniz için mevcuttur" ifadesi yer alıyor ve doğrulama için Yapılandırılmış Veri Test Aracı'nı kullanabiliyor olsanız da "bunu yapmayacağınız" konusunda uyarıda bulunuyordu. ancak, veri kümelerinizin Arama'da göründüğünü görün." Bunun kullanıma sunulmasını bekleyenler için, sitenize veri kümesi yapılandırılmış verileri eklemek, mobil zorlukları ve mülk özelliklerini ölçmeye yardımcı olabilir. Google Dataset Search, teknoloji şirketinin akademik çalışmalar ve gerçeklere dayalı raporlar için arama motoru olan Google Scholar'ı destekler.

23 Ocak 2020'de Google'dan Natasha Noy, "Veri Kümesi Arama, bu veri kümelerinin yaklaşık 25 milyonunu dizine ekledi ve size veri kümelerini aramak ve verilerin nerede olduğuna ilişkin bağlantıları bulmak için tek bir yer sağladı. Geçen yıl boyunca insanlar bunu denedi ve geri bildirim sağladı ve şimdi Veri Kümesi Arama resmi olarak beta sürümünden çıktı."

Web'de milyonlarca veri kümesini keşfetme makalesi, dünyadaki çoğu hükümetin verilerini yayınladığını ve schema.org ile işaretlediğini bize bildirir. "Amerika Birleşik Devletleri, 2 milyondan fazla açık hükümet veri kümesinin sayısında liderdir."

Bu, pazar araştırmacılarının verilere dijital tarihimizde hiç olmadığı kadar iyi erişebildiği anlamına gelir.

Veri Kümeleri Sitenizin Tüm İçeriğini Yönetebilir

Temiz ve kullanışlı veriler toplandıktan sonra, çok zaman gerektirse de, sitenizdeki tüm bu içeriğin yönetilmesine destek olabilir ve yardımcı olabilir.

Daha gerçekçi veri kümeleriyle farklı makine öğrenimi görevlerini kullanarak nasıl daha gerçekçi bilgi sahibi olabileceğinizi öğrenebilirsiniz. Hill Web Marketing, işletmenizin KPI'larının her biri için hangi metriklerin önemli olduğunu, şemaları sektör hedeflerinizle uyumlu hale getirmek için nasıl kullanacağınızı anlamanıza ve nasıl daha iyi performans elde edeceğinizi planlamanıza yardımcı olabilir.

Google AI için Araştırma Bilimcisi olan Natasha Noy, 5 Eylül 2018'de Veri kümelerini keşfetmeyi kolaylaştırma yayınını yayınladı ve "Veri Kümesi Araması, yakında ek diller için destekle birlikte birden çok dilde çalışıyor" diyor.**** Açıkçası, bu ağın gittiği yön; Temel Şema biçimlendirme türlerini uygulamak, işletmenizin bulunmasına yardımcı olacaktır.

Veri Kümelerini Kullanmak Ürün Gelir Akışlarını Sağlamaya Yardımcı Olur

Google veri kümesi araması nasıl çalışır?

Yapılandırılmış veri olarak adları, açıklamaları, oluşturucuları ve dağıtım biçimleri gibi bilgileri sağladığınızda veri kümeleri kolayca keşfedilebilir. Google, veri kümesi keşfini güçlendirir ve schema.org ile veri kümelerini açıklayan web sayfalarına dahil edilebilecek diğer veri biçimlerini kullanır. Bu şema, ürün karusel arama sonuçlarında yer alma şansınızı destekleyebilir.

İşletmenizin gelecekteki başarısı, kuruluşunuzu sürdürülebilir gelir akışlarına yönlendirmek için gereken içgörülere bağlıdır. Ürünlerinizle ilgili mesajların, olası bir alıcıya, anlaşmayı imzalamak için gerekli işlemleri yapacak kadar güven vermesi gerekir. Şirketinizin bilgi grafiğinde görünenler üzerinde belirli bir kontrol düzeyine sahipsiniz. Harvard Business Review'a göre, "International Data Corporation, D&A'ya yapılan küresel ticari yatırımların 2020 yılına kadar yılda 200 milyar doları aşacağını tahmin ederken, riskler yüksek".

"Sağlam, başarılı bir D&A (Veri ve Analitik) işlevi, bir teknoloji yığınından veya binanın bir katında izole edilmiş birkaç kişiden daha fazlasını kapsar. D&A organizasyonun nabzını tutmalı ve satış, pazarlama, tedarik zinciri, müşteri deneyimi ve diğer temel işlevlerdeki tüm önemli kararlara dahil edilmelidir.” – Harvard İşletme İncelemesi

Ürün resimleri, bir Google Görsel Veri Kümesinin parçası olabilir! Bazı veri kümelerinde görüntü başına ortalama 8.4 nesne vardır. İşte sık güncellenen bir veri kümesi listesi.

Google'ın dokümantasyon sayfası, schema.org/Dataset'i uygulamak için bir JSON-LD örneği içerir. Tübüler veri kümesi beta sürümünde olduğundan, veri kümesi açıklaması ve kullanımı için en iyi uygulamalar ortaya çıkacaktır. Kod gereksinimleri değiştikçe, güncellemelerin gerekli olduğu yerleri belirlemek için teknik bir SEO denetimi gerçekleştirin.

Ürün ve Görsel veri kümelerini Google BigQuery'ye nasıl yükleyebilirim?

Google BigQuery (GBQ), arama motoru pazarlamacılarının farklı kaynaklardan veri toplamasına izin verir. Google Merchant Center, Cloud Storage, BigQuery'yi kullanmanızı öneririz veya istekte bulunurken verileri satır içinde belirtebilirsiniz. Herhangi bir veri yüklemeden önce, Google BigQuery'de resim ayrıntıları da dahil olmak üzere ürün bilgilerinizi içeren bir veri kümesi ve tablo oluşturun. ***

Ürün öğesi JSON-LD veri biçimini kullanmayı tercih ediyoruz. İşte bir Tam Nesne örneği:

 {
  "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 }]
}

Ürün kataloğunuzu güncel tutun. Google kaliteye önem verir ve Yapay Zekası, yüksek kaliteli tahminler yapabilmek için yüksek kaliteli verilere ihtiyaç duyar. Artık satılık olmayan ürünleri izleyin ve sitenizin e-Ticaret Ürün şeması işaretlemesinde verileri güncel tutun.

"Tablolu bir veri kümesi, öncelikle bir satır ve sütun ızgarası açısından düzenlenmiş bir veri kümesidir. Sekmeli veri kümelerini yerleştiren sayfalar için, yukarıda açıklanan temel yaklaşımı temel alarak daha açık biçimlendirme de oluşturabilirsiniz. Şu anda, HTML sayfasındaki kullanıcı odaklı tablo içeriğine paralel olarak sağlanan bir CSVW ("Web'de CSV", bkz. W3C) varyasyonunu anlıyoruz.

Dataset, DataCatalog veya DataDownload için listelenen özelliklerin değişmesi durumunda güncellemeler için Google dokümantasyon sayfasını takip etmeye devam edin. Mevcut belgeler organizasyonel yönü güncellemiştir; mülkiyet özellikleri artık her birinin ait olduğu tip altında birleştirilmiştir (önceden tematik olarak organize edilmişlerdi). Bu yeni özellikler, web sitenizin özelliklerini geliştirmenin bir yoludur.

Nesne sınıflandırması için görüntülerden veri kümesi nasıl oluşturulur.

IBM küme yönetimi konsolunda (1) İş Yükü, (2) Spark ve ardından (3) Derin Öğrenme'yi seçin. **

* “Veri Kümeleri” sekmesine tıklayın.

* “Yeni”yi seçin.

* “Nesne Sınıflandırması için Görüntüler”den bir veri seti oluşturun.

* Bir veri kümesi adı girin.

* Hangi Spark örnek grubunu istediğinizi belirtin.

* Tercih ettiğiniz görüntü depolama biçimini belirtin (TensorFlow için TFRecords'u tercih ediyoruz).

* TFRecords seçildiyse, parçaya veya sınıfa göre kayıtların nasıl oluşturulacağına gidin. Parça seçilirse, parça numarasını girin.

* Eğitim görüntülerinin nasıl seçildiğini belirtin.

Google Görsel Yönergeleri ve AMP görsel gereksinimlerine bağlı kalarak ürünlerinizin, ürünle ilgili öne çıkan snippet'lerde görünme şansı artar.

Veri Kümesi Yapılandırılmış Veri Özellikleri

Gerçekten, şu anda gerekli birkaç özellik var. Teknoloji devi, makine verisi tüketicilerine yönelik içerik sağlamaya gelince, kullanımını teşvik etmek için “basit tut” stratejisiyle ilerliyor olabilir. Nihai hedef, kullanıcının arama amacını karşılamak için veri kitaplığında daha fazla ve daha iyi eşleşmeye sahip olmaktır.

Gerekli özellikler:

isim
açıklama

Önerilen özellikler:

Alternatif isim
yaratıcı
Alıntı
tanımlayıcı
anahtar kelimeler
lisans
ile aynı
mekansal kapsama
geçiciKapsam
değişkenÖlçülen
versiyon
url

Halihazırda web'de yayınlanmış bir veri kümeniz olmayabilir, ancak arama pazarlamacılığı hızla arama için daha fazla veri bilimi yaklaşımına doğru ilerliyor. Bireyler ve kişiler giderek daha fazla veri kümesini erişilebilir hale getirdikçe Veri Kümesi Araması artacaktır. Şaşırtıcı olan, verileri yayınlayan herkesin , schema.org'un bilgileri açıklamak için açık standardını kullanarak veri kümelerini tanımlayabilmesidir.

Verilerinizi Search Console Dizin Raporunda test ederken, "Bilinen Hatalar ve Uyarılar" bölümünü, "Google'ın Yapılandırılmış Veri Test Aracındaki ve Yapılandırılmış Veri Linter doğrulama sistemindeki hatalar veya uyarıları okuyun. Bir şema verisi uygulama uzmanıyla anlaşın veya hangi uyarıları güvenle bırakabileceğinizi belirlemeye yardımcı olması için formları kullanın.

Bu, web içeriğinin ayrıştırılmasıyla ilgili olduğu için - zaten yapılandırılmış veriler içerip içermediğine bakılmaksızın - verileri en yüksek oranda veri tüketicilerinin (öncelikle arama motorları) anlayabileceği bir biçimde sunmak en iyisidir.

Veri Kümeleri, Bilgi Grafikleri Oluşturmak için Bir Yol Haritası Sağlar

Bul veri kümelerini bulun ve açık veri kaynaklarından ve https schema.org'dan akademik aramadan yararlanın.

Araştırmacılar, Pazar dinamiklerini ortaya çıkaran Küresel Veri bilimi ve makine öğrenimi çözümlerinin kesin analizine ilişkin netliğe değer veriyor. Sürdürülebilir pazarlama trendlerini ölçme arayışında olan arama pazarlamacıları, gelecekteki pazar büyümesini desteklemek için büyük verilere güveniyor. Google Veri Kümesi Araması beta sürümünden çıktığında, işletmelerin önündeki mevcut riskleri ve zorlukları azaltabilecek veri araştırması yapmak için yeni yeteneklere sahip olabilir. Verilerinizdeki ayrıntılarla ilgili kapsamlı araştırma, satış yaklaşımlarınızı iyileştirebilir.

Müşteri bilgi grafikleri oluşturmak için pratik yaklaşımlar ve bunları iş uygulamaları için kullanma şansı aramaya devam ediyoruz. Bu konuda şansınızı deneyin.

Sitenizde veri kümesi şemasını kullandıktan sonra, GSC'nizde geliştirmeler altında yeni bir rapor bulacaksınız. Bunları, birden fazla cihazdan gelen kullanıcılar için mobil içerik pazarlama stratejimizi geliştirmek için kullanıyoruz.

Veri Kümesi Özellikleri ve yeni Google Geliştirme Raporu

Diğer yapılandırılmış veri uygulamalarında olduğu gibi, şema yapılandırılmış verileri dahil ettiğiniz için uygun hale gelirsiniz. Ancak, Google aramasında görünmeyi garanti etmez. Satışları ve perakende açılış sayfalarınızı destekleyen veri kümelerini kullanmaya öncelik verin.

Yapılandırılmış veri özelliği duyurusu ile eş zamanlı olarak, Google Arama Konsolunda yeni bir veri kümesi Geliştirme raporu ortaya çıktı. Bu, arama pazarlaması stratejistlerine, Google'ın veri kümesi şemanız için yapılandırılmış verilerinizi öğrenip tanımadığı konusunda bilgi verir. Veri Kümesi Yapılandırılmış Veri Belgeleme özelliklerini anladıktan sonra tüm yapılandırılmış veri hatalarını okuyun ve düzeltin. Google Asistan verilerinizi besleyecektir.

Çok az işletme sahibi veya içerik oluşturucunun meta verilerinizin doğru biçimlendirilip biçimlendirilmediğini düşünmek için boş saatleri vardır. Yine de GoogleBot'un sitenizi taramasına, verilerinizi bulmasına ve dizine eklemesine izin vermek gerekir. Neyse ki, onu seviyoruz ve köşenizdeyiz.

Veri Kümesi Oluşturma İzinleri

Yapı izni, veri kümeleri için geçerlidir. Kullanıcılara Oluşturma İzni verildiğinde, mevcut bir veri kümesinde yeni içerik oluşturabilirler. Bu, raporlar, panolar, QandA'dan sabitlenmiş kutucuklar ve Insights Discovery için yaygındır. Ayrıca, Power BI dışındaki veri kümesinde, genellikle Excel sayfalarında, Excel'de Analiz, XMLA aracılığıyla yeni veri girişleri oluşturabilir ve temel alınan verileri dışa aktarabilirler. İşletmelerin müşteri analizi yapmasına yardımcı olur.

Derin öğrenme kadar yeni ve kapsamlı olsa da, Google ve diğer arama motorları, üretimde dağıtılan makine öğrenimi ardışık düzenleri bağlamında ortaya çıkan veri yönetimi zorluklarıyla karşı karşıyadır. Anlamsal arama sorgularını anlamaya yönelik yeni çabalar, eğitim verilerini anlamayı, doğrulamayı, temizlemeyi ve zenginleştirmeyi destekler. Bundan, güvenilir veritabanı kaynaklarının büyümesi, umarız genişleyecek ve mağaza trafiğini yönlendirmek için daha faydalı olacaktır.

Dijital Pazarlama, veri ihtiyacına ve bunun bilimsel bir yaklaşım olarak kullanılmasına bağlıdır.

"Bunun gibi bir arama aracı, yalnızca veri yayıncılarının sağlamaya istekli olduğu meta veriler kadar iyidir. Birçoğunuzun verilerinizi tanımlamak için açık standartları kullandığını ve kullanıcılarımızın aradıkları verileri bulmasını sağladığını görmeyi umuyoruz. Verileri yayınlar ve sonuçlarda göremiyorsanız, soru sormak ve geri bildirim sağlamak için bir bağlantı da içeren geliştiriciler sitemizde talimatlarımızı ziyaret edin. - Google *

“Http://schema.org Veri Kümesi işaretlemesini veya W3C'nin Veri Kataloğu Sözlüğü (DCAT) formatında temsil edilen eşdeğer yapıları kullanarak, veri kümeleriyle ilgili Web sayfalarındaki yapılandırılmış verileri anlayabiliriz.” – Alan Morrison'ın Twitter'daki yorumu

Google Veri Kümesi Şeması Özeti

Site kullanıcılarının ihtiyaçlarını karşılamak için veri kümelerini kullanmak, daha çok kullanıcı deneyimine ve yanıt veren ve bilgilendiren varlıklar eklemeye odaklanır. Veri bilimi topluluğundan kaynaklanmış olsa da, herhangi bir işletme onu kullanabilir. Ayrıca, veri kümeleri için yapılandırılmış veri işaretlemede deneyimli üst düzey uzmanlardan hakemli girdi aramanızı öneririz.

Hill Web Marketing bu girişime katılmaya heveslidir ve okuyucularımızı şu anda mevcut olan veri kümelerinin sayısını artırmaya teşvik etmesini umar. Veri bilimi topluluğundan kaynaklanmış olsa da, herhangi bir işletme onu kullanabilir.

Dijital pazarlama stratejisti Hill Web Marketing'in sahibi Jeannie Hill'i ortak olması için arayın: 651-206-2410. Rekabet Avantajı Kazanmak için Danışmanlığınızı Planlayın

* 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