Schema App에서는 의미론의 힘을 활용하는 데 있어 전문성과 광범위한 경험을 자랑스럽게 생각합니다. 공동 창업자가 이끄는 마크 반 버클시맨틱 기술 분야에서 60년 이상의 귀중한 지식을 보유하고 있으며 이 분야에서 XNUMX년 이상의 경험을 겸비한 팀의 지원을 받는 은 시맨틱 기술 분야의 선두 기업임을 자부합니다.

창립 이래로 우리는 전 세계 조직이 웹사이트에 연결된 스키마 마크업을 구현하여 SEO 전략을 강화하도록 돕고 있습니다.

구현함으로써 스키마 마크 업을 통해 고객은 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 풍부한 결과를 얻고 사이트 트래픽을 늘릴 수 있습니다. 그러나 스키마 마크업의 장점은 단순히 풍부한 결과를 얻는 것 이상입니다. 스키마 마크업은 수많은 이점을 제공하는 의미론적 기술입니다.

이 기사에서는 시맨틱 기술이 무엇이며 Schema App이 이를 활용하여 의미 있는 컨텍스트와 데이터 이해를 제공하는 방법을 살펴봅니다.

의미론적 기술의 이해

의미론적 기술은 데이터에 의미(의미론)를 제공하는 일련의 기술, 방법론 및 표준입니다. 이는 다양한 개체 범주 간의 관계를 표현하고 원시 데이터를 지식으로 변환함으로써 이를 달성합니다.

의미론적 기술은 맥락을 제공함으로써 기계가 데이터를 더 잘 이해하고 해석할 수 있도록 하여 보다 지능적인 의사 결정 프로세스를 가능하게 합니다.

배경 및 용어

Schema App이 의미론적으로 어떻게 작동하는지 살펴보기 전에 의미론적 기술 분야의 주요 용어를 숙지하는 것이 중요합니다.

다음은 이 기사 전체에서 참조될 용어집입니다.

RDF(자원 설명 프레임워크)

데이터를 방향성 그래프로 표현하는 데 사용되는 프레임워크 주제-술어-객체 트리플로 알려진 진술.

이러한 트리플을 결합하면 상호 연결된 방대한 리소스 그래프가 생성될 수 있습니다. 이는 URI(Uniform Resource Identifier)를 사용하여 수행됩니다.

URI(Uniform Resource Identifier)

URI는 리소스를 식별하는 문자열입니다. 이는 다양한 시스템과 프로토콜에서 리소스를 식별하는 일관된 방법을 제공합니다.

URL은 리소스와 해당 리소스가 웹에서 있는 위치를 모두 식별하는 문자열입니다. 따라서 URL은 URI 유형입니다.

연결된 데이터에 대한 JavaScript 객체 표기법(JSON-LD)

JSON-LD는 RDF 데이터를 표현하기 위한 직렬화 형식입니다. 간단히 말해서, 이는 주어-술어-목적문을 설명하는 한 가지 방법입니다. 역시 구글의 일이군요 선호하는 형식 스키마 마크업/구조화된 데이터를 사용합니다.

온톨로지

온톨로지는 데이터 세트 내에 존재할 수 있는 엔터티 유형과 이러한 엔터티를 설명하고 연결하는 속성을 정의합니다. Schema.org 다른 형식적 온톨로지처럼 엄격한 논리 제약을 부과하기보다는 어휘 역할을 하는 느슨한 온톨로지의 예입니다.

지식 그래프

A 지식 그래프 엔터티, 해당 특성 및 엔터티 간의 관계와 컨텍스트를 캡처하는 정보의 구조화된 표현입니다.

Schema App은 JSON-LD를 사용하여 Schema.org "온톨로지"가 데이터(이 경우 콘텐츠)의 연결을 정의하는 방법을 표현합니다.

결과적으로, "이 DeWalt Handsaw는 DeWalt 브랜드에서 나온 것입니다."와 같은 내용을 나타내는 페이지의 콘텐츠를 JSON-LD로 표현하여 검색 엔진이 해당 내용을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이러한 기술을 사용하여 여러 엔터티를 연결하면 지식 그래프가 구성됩니다.

그러면 검색 엔진은 이러한 지식 그래프 연결을 통해 엔터티 간의 관계를 해석하여 사이트 콘텐츠에 대한 이해를 높일 수 있습니다. 최근에는 지식 그래프(Knowledge Graph)도 활용되고 있습니다. 접지 LLM Generative AI의 환각을 방지합니다.

보시다시피 이러한 기술은 검색 엔진과 같은 기계에 대한 강력한 의미(의미론) 소스입니다.

의미론적 기술을 사용하고 그 자체로 존재하는 가장 기본적인 리소스는 Schema.org입니다. Schema App은 Schema.org 어휘를 활용하여 고객이 콘텐츠를 검색 엔진이 이해할 수 있는 언어로 번역할 수 있도록 돕습니다.

Schema.org를 의미론적 기술로 만드는 것은 무엇입니까?

Schema.org는 지저분한 인간 언어를 구조화되고 기계가 읽을 수 있는 언어로 번역하기 위한 방법으로 Google, Bing, Yahoo 및 Yandex가 2011년에 설립했습니다. 이제 이 언어는 모든 주요 검색 엔진에서 지원되므로 검색어와 관련 결과를 일치시키는 기능이 향상되었습니다.

검색 엔진은 다음을 사용하도록 변경되었습니다. 시맨틱 SEO 사용자에게 보다 정확하고 관련성이 높은 결과를 제공합니다. 기사의 키워드를 검색 쿼리와 일치시키는 대신 검색 엔진은 이제 페이지 콘텐츠의 의미(의미론)를 이해하고 콘텐츠가 검색자의 의도 및 쿼리와 일치하는지 식별합니다.

이에 비추어 Schema.org는 사이트의 사물을 명확하게 설명하고 이러한 사물이 서로 어떻게 연결되어 있는지에 대한 컨텍스트를 제공하기 위해 유형 및 속성의 어휘로 개발되었습니다.

유형

Schema.org 유형은 Thing으로 시작하여 거기에서 더 구체적인 하위 유형을 제공하는 계층 구조로 구성됩니다. 예: 하위 유형이 사람이고 하위 유형이 환자인 사물.

등록

각 유형에는 이를 자세히 설명하는 데 사용할 수 있는 속성 목록이 있습니다. 아래 이미지에서 우리는 사람 type은 address, alumniOf, birthdayDate와 같은 속성으로 더 자세히 설명할 수 있습니다.

속성의 예상 유형

대부분의 속성에는 연결할 수 있는 특정 유형도 있습니다. 예를 들어, Person은 다음을 가질 수 있습니다. 주소 그 사람이 위치한 곳의 실제 주소를 나타내는 재산입니다. 이 정보는 일반 텍스트로 추가되거나 우편 주소 Schema.org에 자체 페이지가 있는 유형입니다.

By 연결 속성을 통해 사이트의 다양한 Schema.org 유형을 사용하면 사이트 콘텐츠에 설명된 엔터티 간의 관계를 정의하고 시스템이 이를 이해하도록 돕습니다.

Schema App에서는 검색 엔진이 사물 간의 연결(의미론!)을 명시적으로 이해할 수 있도록 JSON-LD(의미론적 기술)로 표현된 고객 콘텐츠에 Schema.org 어휘(느슨한 온톨로지)를 적용합니다.

Schema.org의 기계 판독 가능한 표현 

내부적으로 Schema.org 웹사이트의 개별 약관에는 "기계 판독 가능한 정의...JSON-LD로 사용 가능하며 용어 페이지의 HTML에 포함됩니다.”

개발자가 자신의 목적을 위해 어휘를 구현하는 데 관심이 있는 경우 Schema.org는 JSON-LD, Turtle, Triple 또는 RDF/XML과 같은 "일반적인 RDF 형식"으로 사용할 수 있는 다운로드 가능한 "어휘 정의 파일"을 제공합니다. 다음은 Schema.org 어휘가 어떻게 생겼는지에 대한 링크입니다. JSON-LD 파일.

Schema.org에는 두 가지 인터페이스가 있습니다. 하나는 인간이 탐색하고 이해하는 인터페이스이고, 다른 하나는 기계가 데이터베이스 내의 콘텐츠를 이해하는 인터페이스입니다. 이는 인간 언어와 기계 학습 사이의 격차를 해소하기 위해 의미론적 기술이 어떻게 작동하는지를 보여주는 훌륭한 예시입니다.

시맨틱 기술을 이해함으로써 Schema App과 같은 회사는 이러한 기술의 장점을 활용하는 애플리케이션과 시스템을 더 잘 만들 수 있습니다. Schema App에서는 저작 도구를 구성하고 Schema Markup을 구현하는 데 이러한 파일을 사용하여 시스템에 의미 있는 방식으로 고객 정보를 구성할 수 있습니다.

시맨틱 기술에 대한 Schema App의 전문성은 수많은 도구와 기능에서 분명하게 드러납니다.

우리를 의미 있게 만드는 스키마 앱 도구 및 기능

다음은 우리를 의미론적으로 만드는 몇 가지 도구와 기능입니다.

스키마 앱 편집기 및 형광펜

스키마 앱 편집기와 형광펜은 우리 팀에서 만든 두 가지 스키마 마크업 작성 도구입니다. 스키마 앱 편집기 SEO 팀은 JSON-LD에서 스키마 마크업을 생성하고 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 이를 개별 웹 페이지에 자동으로 배포할 수 있습니다.

스키마 마크업으로 최적화된 모든 페이지는 이 도구를 사용하여 몇 분 만에 사이트에서 업데이트 및 실시간으로 관리할 수 있습니다. Editor에는 전체 Schema.org 어휘가 포함되어 있으며 고객이 지식 그래프를 구축할 수 있도록 포함된 데이터 항목을 통해 연결된 스키마 마크업을 생성합니다.

스키마 앱 하이라이터 코드가 없는 스키마 마크업 저작 도구이기도 하지만 개별 URL이 아닌 템플릿 페이지 및 동적 콘텐츠용입니다. 이 도구를 사용하면 설명적인 스키마 마크업을 대규모로 수천 페이지에 자동으로 적용하고 페이지의 콘텐츠를 기반으로 스키마 마크업을 동적으로 업데이트할 수 있습니다.

저작 도구를 의미 있게 만드는 것은 무엇입니까?

Editor와 Highlighter는 모두 약간 다른 방식으로 적용된 동일한 시맨틱 기능을 가집니다.

Schema.org 어휘 사용

우리 저작 도구를 의미 있게 만드는 주요 기능은 JSON-LD에서 RDF 트리플(주어-술어-객체 문)을 표현하기 위해 Schema.org 어휘를 사용하여 마크업을 작성하는 방법입니다.

이러한 문(의미론적 트리플이라고도 함)을 결합하여 URI(Uniform Resource Identifier)를 사용하여 상호 연결된 리소스의 거대한 그래프를 만들 수 있습니다. 기사 앞부분에서 트리플의 단순화된 버전을 보았습니다. 아래 이미지는 트리플을 더 정확하게 표현한 것입니다. 여기서 URI는 그래프에서 설명되는 엔터티입니다.

그렇게 함으로써 사람이 읽을 수 있는 콘텐츠를 기계가 읽을 수 있는 콘텐츠로 변환하는 Schema.org의 수단을 활용하여 웹 콘텐츠에서 의미(의미론) 추출을 지원합니다.

Schema App의 모든 저작 도구는 oOntology 기반 애플리케이션입니다. 따라서 Schema.org 어휘에 대한 모든 업데이트 또는 수정 사항이 도구에 반영됩니다. 예를 들어 Schema.org에서 특정 유형에 대한 새 속성을 도입하면 Schema App의 작성 도구에서 새 속성을 사용할 수 있습니다.

엔터티 연결 기능

하이라이터는 자동화된 연결된 엔터티 인식 기능을 활용하여 페이지의 엔터티를 식별하고 이를 Google의 지식 그래프 및 위키데이터 정의에 연결하는 반면, 편집자는 수동으로 적용된 엔터티를 사용합니다. 엔터티 연결 방법. 그런 다음 두 도구 모두 스키마 마크업 내에 엔터티를 중첩합니다.

연결된 엔터티 인식과 같은 엔터티 연결 방법을 사용함으로써 당사의 저작 도구는 검색 엔진이 사이트의 주제를 더 잘 맥락화하고 검색자의 검색어에 맞출 수 있도록 도와줍니다.

연결된 엔터티 인식

앞에서 언급했듯이 연결된 엔터티 인식(LER) 콘텐츠 분석을 향상시키기 위해 하이라이터 템플릿에 적용할 수 있는 강력한 기능입니다.

일단 적용되면 이 자동화된 프로세스는 콘텐츠에서 명명된 엔터티(예: 사람, 장소, 사물 및 개념)를 식별한 다음 신뢰할 수 있는 기술 자료(예: Wikipedia 및 Google Knowledge Graph)의 외부 식별자에 연결합니다. 이러한 식별자는 스키마 마크업에 자동으로 포함됩니다.

이러한 식별자를 스키마 마크업에 자동으로 포함함으로써 엔터티는 귀중한 의미 정보를 메타데이터에 제공합니다. 결과적으로 Google 및 기타 웹 크롤러는 잘 정의되고 연결된 엔터티가 포함되어 있어 콘텐츠를 더 깊이 이해할 수 있습니다. 이는 콘텐츠 해석의 모호성을 줄이고 사용자 쿼리에 대한 보다 정확한 일치를 지원합니다.

예를 들어 DeWalt Handsaw는 DeWalt라는 브랜드의 제품이라고 할 수 있습니다. 이는 DeWalt가 설명하는 것과 동일합니다. 이 Wikipedia 항목에서.

DeWalt Handsaw를 Wikipedia의 해당 DeWalt 엔터티에 연결하면 검색 엔진은 귀하가 언급하는 DeWalt를 명확하게 이해할 수 있습니다.

고급 WordPress 플러그인

다른 저작 도구와 마찬가지로 고급 WordPress 플러그인 Schema.org 어휘를 사용하여 마크업을 제공합니다. 플러그인은 페이지 및 게시물에 대한 스키마 마크업을 자동으로 생성할 수 있으며 사용자에게 추가 스키마 마크업 사용자 지정을 위해 스키마 앱 편집기에 대한 액세스를 제공합니다.

Advanced WordPress 플러그인에는 다음과 같은 기능도 있습니다. WordPress 태그 및 카테고리를 Wikipedia에 매핑하는 기능 그리고 위키데이터 엔터티는 검색 엔진이 해당 주제에 대한 관련 검색어와 콘텐츠를 더 잘 일치시킬 수 있도록 돕습니다.

스키마 경로 도구

XNUMXD덴탈의 스키마 경로 도구 는 사용자가 스키마 마크업 내에서 서로 다른 스키마 유형을 함께 연결하고 구성하는 가장 좋은 방법을 식별할 수 있도록 Schema App 팀에서 만든 무료 도구입니다. 이것은 두 개의 서로 다른 Schema.org 유형을 연결하는 데 어떤 속성을 사용할 수 있는지 확실하지 않을 때 특히 유용합니다.

Schema App 팀은 스키마 마크업이 매우 설명적일 때 가장 유익하기 때문에 도구 모음 내에서 이에 대한 필요성을 확인했습니다. 이를 수행하는 가장 좋은 방법 중 하나는 유형을 가장 설명적인 속성과 연결하는 것입니다. 스키마 경로 도구를 사용하면 각 유형이 서로 연결되도록 허용하는 속성("예상 유형")을 좁힐 수 있습니다.

예를 들어 Schema.org 조직 유형 50개 이상의 독특한 속성을 가지고 있습니다. 조직을 조직이 제공하는 서비스에 연결하려는 경우 스키마 경로 도구에 두 유형을 모두 입력한 다음 이러한 유형을 연결하는 데 사용할 수 있는 속성 목록을 받을 수 있습니다.

스키마 앱의 의미론적 특성

의미론적 기술을 수용함으로써 Schema App은 기계가 웹 사이트의 콘텐츠를 더 잘 이해하고 해석할 수 있도록 해줍니다. 검색 엔진이 귀하의 페이지 내용을 명확하게 이해하면 검색자에게 보다 정확하고 관련성 높은 결과를 제공할 수 있습니다.

의미론적 기술에 대한 우리의 열정은 현재 사용자가 사용할 수 있는 도구와 기능으로 끝나지 않습니다. 우리는 내부 데이터에 대해서도 데이터 중심 아키텍처를 향해 노력하고 있다는 사실에 자부심을 느낍니다(참조 의미 예술 데이터 중심 아키텍처 선언문) 의미론적 기술의 가능성과 이를 지원할 수 있는 방법을 고려하여 많은 시간을 투자합니다.

우리 도구가 의미론적 SEO 이니셔티브를 어떻게 지원할 수 있는지 자세히 알아보고 싶으십니까? 여기서 시작하십시오.

Jasmine은 Schema App의 제품 지원 책임자입니다. Schema App은 엔터프라이즈 SEO 팀이 검색에서 돋보이도록 스키마 마크업을 생성, 배포 및 관리하는 데 도움이 되는 종단 간 스키마 마크업 솔루션입니다.

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• 출처: https://www.schemaapp.com/schema-app-tools/what-makes-schema-app-semantic/