Carrosséis de dados estruturados (beta) são uma nova abordagem para organizar e exibir informações na web, utilizando metadados detalhados e formatos altamente organizados.
Essa tecnologia ajuda a melhorar a experiência do usuário, permitindo uma navegação mais fluida e eficiente em sites e aplicativos.
Com a crescente quantidade de informações digitais disponíveis, os desenvolvedores buscam formas inovadoras de apresentá-las aos usuários de maneira mais útil e acessível.
Com o uso do carrossel de dados estruturados, é possível fornecer informações relevantes e atraentes para o usuário, ao mesmo tempo, em que se mantém nas diretrizes dos mecanismos de busca, melhorando a classificação nos resultados de pesquisa.
Os carrosséis de dados estruturados estão evoluindo constantemente. A versão beta indica que novas funcionalidades e melhorias estão sendo testadas para otimizar ainda mais essa solução.
Além disso, a nova versão visa garantir que o conteúdo seja apresentado de maneira eficiente e eficaz.
Principais Sugestões
- Aprimore a experiência do usuário com informações altamente organizadas
- Melhore a classificação nos resultados de pesquisa aderindo às diretrizes
- Evolua constantemente com funcionalidades e melhorias em teste
Fundamentos dos Carrosséis de Dados Estruturados!
Definição de Dados Estruturados
Os dados estruturados são uma forma padronizada de apresentar informações sobre uma página, facilitando seu entendimento pelos mecanismos de busca, como o Google.
Ele utiliza padrões de marcação de dados baseados em vocabulários, como o Schema.org, para classificar o conteúdo da página em categorias e entidades específicas.
Isso melhora o entendimento do conteúdo e a indexação dos sites pelos motores de busca.
Os carrosséis de dados estruturados (ItemList) são uma maneira visual de exibir várias partes do conteúdo relacionadas juntas, proporcionando melhor acessibilidade e experiência para o usuário.
Por exemplo, eles podem ser usados para exibir produtos relacionados ou artigos de blog organizados em um formato horizontal de fácil acesso.
Benefícios dos Dados Estruturados para SEO
Os dados estruturados têm um papel importante na otimização dos sites para os mecanismos de busca (SEO). Eles ajudam na indexação das páginas, aprimorando a visibilidade e relevância dos resultados nas buscas. Aqui estão alguns benefícios de usar dados estruturados:
- Melhorar a aparência dos resultados do mecanismo de pesquisa: Adicionar dados estruturados a uma página pode levar a diversos tipos de relatórios ricos e snippets, melhorando a aparência do site nas buscas. Isso pode resultar em uma maior taxa de cliques (CTR), trazendo mais tráfego para o site.
- Aumentar a exposição: Os mecanismos de busca podem usar dados estruturados para identificar conteúdos relevantes e apresentá-los de maneira mais atraente, ajudando a aumentar a exposição do site e seu alcance.
- Compreensão aprimorada: Os dados estruturados fornecem um contexto detalhado para os mecanismos de busca entenderem o conteúdo, melhorando o processo de indexação e garantindo que o site seja exibido de forma mais precisa nas pesquisas.
Tipos de Dados e Formatos de Armazenamento
Nesta seção, abordaremos diferentes tipos de dados e formatos de armazenamento, essenciais para o gerenciamento e análise de informações no ambiente de Big Data.
Bancos de Dados Relacionais e NoSQL
Os bancos de dados relacionais trabalham com um modelo baseado em tabelas e utilizam a linguagem SQL (Structured Query Language) para realizar consultas e manipulações.
O sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) relacional é bastante conhecido e amplamente utilizado em diversas aplicações, como MySQL, PostgreSQL e Oracle.
Por outro lado, os bancos de dados NoSQL (Not Only SQL) são projetados para lidar com volume de dados, variedade e velocidade.
Eles se afastam do modelo de tabelas e adotam estruturas diferentes como orientação a documentos, colunas amplas, grafos, entre outros. Dentre os exemplos conhecidos de bancos de dados NoSQL, podemos citar MongoDB, Cassandra e Neo4j.
Dados Semiestruturados e Não Estruturados
Os dados semiestruturados são dados que possuem alguma estrutura ou padrão organizacional, mas não estão em um formato como tabelas ou linhas de bancos de dados relacionais.
Os exemplos incluem documentos JSON, XML e dados coletados de APIs.
Já os dados não estruturados são aqueles que não seguem um formato pré-definido ou padrão, sendo mais difíceis de analisar e processar.
Exemplos de dados não estruturados incluem texto, imagens, arquivos de áudio e vídeo.
Planilhas, Data Lakes e Data Warehouses
- Planilhas: É uma forma simples e comum de armazenar dados. Permite aplicar fórmulas e gerar gráficos. No entanto, fica limitada diante de um grande volume de dados ou quando se deseja processá-los com alta velocidade.
- Data Lakes: São depósitos de armazenamento que permitem guardar dados de diferentes tipos e formatos em seu estado bruto, como semi ou não estruturados. São ideais para arquivar e manipular Big Data, sendo bastante flexíveis e escaláveis. Um exemplo é o Google Analytics BigQuery Export.
- Data Warehouses: São repositórios centralizados de dados integrados, provenientes de diferentes fontes. Organizam e armazenam os dados em formato estruturado, possibilitando análises complexas e relatórios. Diferentemente dos Data Lakes, são otimizados para consultas e análises em grande escala. Um exemplo de ferramenta é o BigQuery.
Implementação e Estruturação de Conteúdo Digital
Ao implementar Carrosséis de Dados Estruturados, é fundamental entender como estruturar o conteúdo digital eficientemente.
As tecnologias envolvidas incluem JSON-LD, Microdados e RDFa, além da integração com AMP e Rich Snippets.
Markup com JSON-LD, Microdados e RDFa
O JSON-LD (JSON for Linking Data) é um formato padrão para estruturar dados na Web usando a sintaxe JSON.
Ele permite que os desenvolvedores gerem uma representação acessível e legível de seus dados, facilitando a indexação e interpretação por mecanismos de busca. Um exemplo de JSON-LD é:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Product",
"name": "Camiseta",
"image": "https://exemplo.com/camiseta.jpg",
"description": "Camiseta com estampa floral"
}
Os Microdados são outra opção para adicionar informações semânticas ao seu conteúdo HTML. Eles usam atributos especiais para marcar o conteúdo de um elemento HTML, como mostrado no exemplo a seguir:
<div itemscope itemtype="https://schema.org/Product">
<span itemprop="name">Camiseta</span>
<img itemprop="image" src="https://exemplo.com/camiseta.jpg" />
<span itemprop="description">Camiseta com estampa floral</span>
</div>
Por último, o RDFa (Resource Description Framework in Attributes) é outra opção para adicionar metadados semânticos ao conteúdo HTML.
Ele utiliza atributos específicos do RDFa para descrever recursos e relacionamentos entre eles:
<div vocab="https://schema.org/" typeof="Product">
<span property="name">Camiseta</span>
<img property="image" src="https://exemplo.com/camiseta.jpg" />
<span property="description">Camiseta com estampa floral</span>
</div>
Integrando com AMP e Rich Snippets
Para melhorar a experiência do usuário e otimizar o carregamento das páginas, pode-se implementar as tecnologias AMP (Accelerated Mobile Pages).
O AMP é um projeto iniciado pelo Google que visa aprimorar o desempenho das páginas web para dispositivos móveis, utilizando componentes HTML específicos e otimizados.
Os Rich Snippets são elementos visuais aprimorados nos resultados de busca que fornecem informações adicionais sobre um link.
Ao utilizar os formatos de marcação mencionados anteriormente, como JSON-LD, Microdados ou RDFa, é possível criar Rich Snippets para exibir informações relevantes diretamente na página de resultados de busca.
Extração de Insights e Análise
Aprendizado de Máquina e Processamento de Linguagem Natural
A extração de insights e análise de dados é essencial ao lidar com grandes volumes de dados estruturados, como em Carrosséis de Dados Estruturados (beta).
Nesse contexto, o aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural (PLN) desempenham um papel crucial. Essas técnicas permitem que os profissionais de dados analisem, interpretem e transformem informações em conhecimento útil.
O aprendizado de máquina é uma área do campo de inteligência artificial que ensina aos computadores a aprender e melhorar a tomada de decisões, baseadas na análise de dados históricos. Já o processamento de linguagem natural aborda problemas específicos, como a extração de entidades e a análise de sentimentos, ao compreender e processar a linguagem humana.
Relatórios, Insights e Otimizações Baseadas em Dados
Ao lidar com a análise de dados, é vital apresentar os resultados de maneira clara e acessível.
Há várias abordagens que facilitam a compreensão dos relatórios, como, por exemplo:
- Tabelas: servem para organizar dados em linhas e colunas, facilitando a comparação e análise;
- Listas: favorecem apresentar informações de forma resumida e ordenada;
- Gráficos: permitem uma visualização rápida de distribuições de dados e tendências ao longo do tempo.
Com a ajuda dessas visualizações, é possível identificar insights importantes e otimizar processos com base nos dados.
O uso de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, juntamente com relatórios bem estruturados, garantem uma reação rápida e eficiente às mudanças. Isso possibilita a criação de soluções inovadoras e informadas.
A combinação de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e apresentação clara das informações possibilita a extração de insights valiosos e oportunidades de otimização em Carrosséis de Dados Estruturados (beta). Assim, profissionais podem tomar decisões embasadas em dados concretos e avançar no desenvolvimento de soluções de forma confiável e eficiente.
