1. 初解SEO结构化数据与SERP
结构化数据是一种标准化的格式，用于向搜索引擎提供关于网页内容的明确信息。它本质上是一种"标记语言"，通过特定的代码格式，帮助搜索引擎理解网页内容的上下文和含义。
SERP是"Search Engine Results Page"的缩写，即搜索引擎结果页面。当用户在搜索引擎（如Google、百度、必应等）中输入查询词后，搜索引擎返回的结果页面就是SERP。
1.1 SERP的组成部分
SERP通常包含以下几个主要部分：
- 自然搜索结果：基于搜索引擎算法自然排序的网页列表
- 付费广告：通常出现在页面顶部或底部，标记为"广告"
- 特色摘要（Featured Snippets）：直接回答用户问题的信息框
- 知识面板（Knowledge Panel）：通常出现在右侧，显示关于特定实体的信息
- 本地搜索结果：包含地图和本地商家信息
- 图片/视频结果：相关的图片或视频内容
- 相关问题（People Also Ask）：用户可能感兴趣的相关问题
- 顶部故事/新闻：与查询相关的最新新闻
- 站点链接：主要结果下方的附加链接
- 推荐搜索：页面底部的相关搜索建议
1.2 结构化数据与SERP以及排名的关系
结构化数据只是在技术侧实现特殊SERP或富文本结果的一种方式而已。
在SEO领域，结构化数据的作用主要是帮助搜索引擎更好地理解网页内容，并可能在搜索结果中显示为富文本结果（Rich Snippets）或特殊的SERP展示形式，而不是直接提升关键词排名， 它的间接主要是指的这几个方面：
提高点击率(CTR)
结构化数据可以在搜索结果中生成富摘要（评分星级、价格、库存状态等） 更吸引人的搜索结果通常会获得更高的点击率 较高的点击率被搜索引擎视为相关性和用户满意度的信号，间接影响排名
- 研究表明，富摘要和其他SERP特性可以大幅提高点击率
- 带有评星的结果比普通结果的点击率高出约35%
降低跳出率
结构化数据帮助用户在点击前更好地了解页面内容 去引导更精准的访问，降低跳出率 良好的用户体验指标积极影响排名
增强内容理解
结构化数据帮助搜索引擎更准确地理解页面内容和上下文 更好的内容理解可能导致更准确的排名，特别是对于复杂或专业内容
获得特殊SERP位置
结构化数据可以帮助网站获得特色摘要、知识面板等特殊位置 这些位置通常位于传统排名结果之上，提供更高的可见性
更大的版面
SERP特性（如特色摘要、知识面板等）占据了搜索结果页面的大量空间 获得这些位置可以显著提高网站在搜索结果中的可见性，即使不是排名第一
1.3 常见的结构化数据类型
- Article：新闻文章或博客文章
- Product：产品信息，包括价格、库存状态等
- Review：评论和评分
- Event：活动信息，包括日期、地点等
- Recipe：食谱，包括准备时间、配料等
- FAQ：常见问题及答案
- HowTo：分步指南
- LocalBusiness：本地商家信息
- Person：个人信息
- Organization：组织或公司信息
2. 详解SERP展示形式和结构化数据
我们可以直接通过实际例子来理解SERP展示形式
在上图中只需要 关注连接到域名的SERP，不链接到域名的SERP是指的那些在搜索引擎结果页面(SERP)上显示的特殊元素，它们展示了与搜索查询相关的信息，但这些元素并不直接链接到您的网站域名。这些特性通常由搜索引擎从多个来源（包括您的网站和其他网站）聚合信息后生成。
举个例子： 示例查询：搜索"如何制作红烧肉"
SERP显示： 搜索结果顶部会显示一个框，直接列出红烧肉的制作步骤，虽然内容可能摘自您的食谱网站，但许多用户看到这些步骤后就不再点击进入原网站，框底部虽然有您网站的链接，但点击率通常较低。
那么接下来就看看连接到域名的SERP的详解。
2.1. Featured Snippet（特色摘要）
Featured Snippet（特色摘要）是Google搜索结果中的一个突出显示的内容框，通常出现在搜索结果的顶部，位于付费广告之下但在自然搜索结果之上。这个位置也被称为"Position Zero"（零位置），因为它位于传统的第一位搜索结果之前。
比如我们去Google上面搜索这个问题
如图就是它的显示结果的显示，上面直接显示回答，下面显示来源网站。
而对于它的JSON结构数据来说是这样表示的，这是由AI生成的Answer：
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [
{
"@type": "Question",
"name": "is little caesars pizza open on christmas",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Unfortunately, it is not. Little Caesars Pizza follows the standard holiday hours of most businesses, meaning that they will be closed on Christmas Day. However, they will be open on Christmas Eve and New Year's Day."
}
}
]
}
2.2 Sitelinks
Sitelinks（站点链接）是Google搜索结果中显示在主要搜索结果下方的额外链接，这些链接直接指向网站的特定页面。Sitelinks的目的是帮助用户快速导航到网站的重要部分，提高用户体验并节省时间。
在Google搜索结果中，Sitelinks通常有以下几种展示形式：
标准Sitelinks：
- 显示在品牌或网站名称搜索结果下方
- 通常以2列排列，每列最多可显示3个链接
- 每个链接包含简短的标题和URL
- 主要出现在对特定品牌或网站的直接搜索中
紧凑型Sitelinks：
- 以单行形式显示，通常有4-6个链接
- 只显示链接文本，不显示描述
- 占用较少空间
- 常见于非品牌搜索结果中
搜索框Sitelinks：
- 在Sitelinks上方显示一个搜索框
- 允许用户直接在该网站内搜索
- 通常只出现在知名网站和有强大站内搜索功能的网站中
移动端Sitelinks：
- 在移动设备上，Sitelinks通常以单列形式垂直排列
- 设计更为紧凑，适应小屏幕
我们并不用额外关注这个，至少在结构化数据这一板块是，因为这并不由结构化数据控制，完全是由Google的算法控制。
2.3 AI OVERVIEW
AI Overview（AI 概览）是Google搜索结果中的一种新型展示形式，它利用AI为用户提供更全面、更直接的答案。比如这样：
不同点在于：
AI生成的综合回答：不同于传统的Featured Snippet（仅从单一网页提取内容），AI Overview会综合多个来源的信息，生成更全面的回答。
引用来源：回答下方通常会列出多个信息来源，用户可以点击查看原始内容，也可能只有一个。
交互式体验：用户可以点击"提出后续问题"按钮，与AI进行进一步的对话。
多媒体内容：有时会包含相关图片、视频或其他视觉元素。
它主要跟内容、经验，专业知识，权威，可信赖这些有关，并不合特定的结构化数据有关。
2.4 Review
Review（评论）结构化数据是一种用于标记产品、服务、企业或其他实体评论信息的Schema.org标记。当网站正确实现Review结构化数据时，Google会在搜索结果中显示评分星级、评论数量等信息。
Review结构化数据在搜索结果中的主要展示形式包括：
- 星级评分：通常以五星制显示，反映产品或服务的平均评分。
- 评论数量：显示已提交的评论总数。
- 评分范围：有时会显示最低和最高评分。
- 评论摘录：有时会显示一条代表性评论的简短摘录。
单Review结构是这样的：
{
"@context": "https://schema.org/",
"@type": "Product",
"name": "超级舒适枕头",
"image": "https://example.com/photos/pillows/comfort-pillow.jpg",
"description": "这款超级舒适枕头采用记忆棉材质，提供卓越的颈部支撑。",
"brand": {
"@type": "Brand",
"name": "舒眠家居"
},
"offers": {
"@type": "Offer",
"url": "https://example.com/pillows/comfort-pillow",
"priceCurrency": "CNY",
"price": "199.00",
"availability": "https://schema.org/InStock"
},
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4.8",
"reviewCount": "127"
},
"review": [
{
"@type": "Review",
"reviewRating": {
"@type": "Rating",
"ratingValue": "5",
"bestRating": "5"
},
"author": {
"@type": "Person",
"name": "张先生"
},
"datePublished": "2023-08-15",
"reviewBody": "这是我用过的最舒适的枕头，颈椎痛的问题完全解决了！"
},
{
"@type": "Review",
"reviewRating": {
"@type": "Rating",
"ratingValue": "4",
"bestRating": "5"
},
"author": {
"@type": "Person",
"name": "李女士"
},
"datePublished": "2023-07-22",
"reviewBody": "枕头质量很好，但稍微有点高，需要适应几天。"
}
]
}
2.5 Image和Image Pack
Image和Image Pack是Google搜索结果中与图片相关的两种不同展示形式。
Image（图片）结构化数据
Image结构化数据帮助搜索引擎更好地理解网页上的图片内容，提高图片在Google图片搜索中的可见性，并可以使图片在常规搜索结果中以特殊方式显示。
基本的Image结构化数据示例：
{
"@context": "https://schema.org/",
"@type": "ImageObject",
"contentUrl": "https://example.com/photos/1x1/photo.jpg",
"creator": {
"@type": "Person",
"name": "张三"
},
"datePublished": "2023-01-18",
"description": "上海外滩夜景全景照",
"name": "上海外滩夜景"
}
Image Pack（图片包）
Image Pack是Google搜索结果中的一组相关图片集合，通常显示在搜索结果页面的顶部或中间位置。当用户搜索特定主题时，Google可能会显示与该主题相关的多张图片。
您提出了一个很好的问题。确实，即使正确添加了 ImageObject 结构化数据，图片也不一定会在搜索结果中以特殊方式展示或出现在 Image Pack 中。这是因为：
ImageObject结构化数据后图片可能不会展示在搜索结果中
搜索引擎算法的复杂性
- Google 使用多种因素来决定是否在搜索结果中显示图片，结构化数据只是其中一个因素
- 搜索引擎会考虑图片质量、相关性、网站权威性等多方面因素
竞争因素
- 对于热门搜索词，可能有大量高质量图片在竞争同一位置
- 知名网站和高权威度网站的图片可能会获得优先展示
图片本身的质量和相关性
- 图片必须与搜索查询高度相关
- 图片质量（清晰度、大小、加载速度）也是重要因素
网站整体SEO表现
- 网站的整体权威性和可信度会影响其内容在搜索结果中的展示
- 新网站或权威度较低的网站可能需要更长时间才能在特殊结果中展示
索引和处理时间
- 搜索引擎需要时间来爬取、索引和处理结构化数据
- 新添加的结构化数据可能需要数天或数周才能被完全处理
提高图片展示机会的建议
全面优化图片
- 使用描述性文件名（如"shanghai-bund-night-panorama.jpg"）
- 优化图片大小和格式，确保快速加载
- 确保图片与页面内容高度相关
完善结构化数据
- 确保 ImageObject 结构化数据完整且准确
- 提供尽可能多的相关属性（creator， datePublished， description等）
- 使用 Google 的结构化数据测试工具验证标记
增强图片上下文
- 在图片周围添加相关的文本内容
- 使用描述性的 alt 文本和标题
- 将图片嵌入在相关的高质量内容中
提高网站整体权威性
- 发布高质量、原创内容
- 获取来自权威网站的反向链接
- 提高网站的整体用户体验和技术性能
耐心等待
- 结构化数据的效果可能不会立即显现
- 持续优化和添加高质量内容，随着时间推移，展示机会会增加
记住，结构化数据是提高图片在搜索结果中可见性的工具之一，但不是唯一因素。也需要综合优化网站的各个方面。
3. 复合型结构化数据
复合型结构化数据是指在一个结构化数据块中组合多种Schema.org类型和属性，以创建更全面、更丰富的数据表示。这种方法可以帮助搜索引擎更全面地理解网页内容，并在搜索结果中显示更多信息。
3.1 Talkie案例分析
我们看看Talkie的JSON结构实现和搜索结果示例：
{
"@type": "SoftwareApplication",
"url": "https://www.talkie-ai.com/chat/tity-136736747602065",
"name": "Chat with Tity - text or voice, Enjoy AI Chat Free & Safe",
"description": "Enjoy best realistic AI chat by text & voice with Tity:\"bdjdjdj\"",
"operatingSystem": "Web",
"applicationCategory": "MultimediaApplication",
"applicationSubCategory": "AI Chat",
"image": "https://cdn.talkie-ai.com/image_inference_output/talkie/prod/img/2024-04-20/e355a542-5200-4822-bcab-7674070a754f.jpeg?x-oss-process=image/resize,w_1024/format,webp",
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4.6",
"bestRating": "5",
"ratingCount": 55508
},
"offers": {
"@type": "Offer",
"price": "0",
"priceCurrency": "USD"
}
// ... 其他属性
}
在这个例子中，Talkie巧妙地结合了以下几种结构化数据类型：
核心类型：SoftwareApplication
- 定义了基本的聊天页信息：名称、描述、操作系统等
- 适用于描述AI聊天页的基本属性
嵌套的评分信息：AggregateRating
- 显示聊天页的平均评分(4.6/5)和评分数量(55508)
- 这部分数据使搜索结果中显示星级评分
价格信息：Offer
- 明确标示聊天页是免费的("price": "0")
- 在搜索结果中显示"免费"标签
创建者信息：Person
- 标识聊天页的创建者
- 增加内容的可信度
提供者信息：Organization
- 标识聊天页的提供组织
- 建立品牌关联
互动统计：InteractionStatistic
- 记录用户互动数据
- 向搜索引擎传达聊天页的受欢迎程度
3.2 复合型结构化数据的优势
提供更全面的上下文
- 单一类型的结构化数据只能描述一个方面
- 复合型结构化数据可以同时描述多个相关实体和它们之间的关系
触发多种富摘要类型
- 不同类型的结构化数据可以触发不同的SERP特性
- 复合使用同时也增加了在搜索结果中获得富摘要的机会
提高用户点击率
- 更丰富的搜索结果展示（如评分、价格、可用性等）
- 用户在点击前获得更多信息，提高相关点击率
增强搜索引擎对内容的理解
- 提供更多语义关联和上下文
- 帮助搜索引擎更准确地匹配用户查询意图
3.3 实施复合型结构化数据的最佳实践
保持数据一致性
- 确保不同类型之间的数据保持一致
- 避免矛盾的信息（如不同位置显示不同的价格或评分）
优先实施核心类型
- 首先确定页面的主要内容类型（如产品、文章、软件等）
- 围绕核心类型添加补充信息
避免过度标记
- 只标记与页面实际内容相关的数据
- 过度或不相关的标记可能被视为垃圾信息
使用嵌套结构
- 合理使用嵌套结构表示实体之间的关系
- 例如，在Product中嵌套Review，在SoftwareApplication中嵌套AggregateRating
4 场景
电子商务产品页面
- 结合Product、Offer、AggregateRating和Review
- 显示价格、库存状态、评分和评论
内容创作平台
- 结合Article、Person(作者)和Organization(出版商)
- 增强内容的可信度和权威性
本地商家页面
- 结合LocalBusiness、GeoCoordinates、OpeningHoursSpecification和Review
- 提供完整的商家信息和用户评价
在线课程和教育内容
- 结合Course、Person(讲师)和Offer(价格)
- 帮助教育内容在搜索结果中脱颖而出
软件和聊天页程序
- Talkie，结合SoftwareApplication、AggregateRating和Offer
- 提供聊天页信息、评分和价格
5. 相关信息
Google结构化数据算法的重要调整历程
Google在过去十多年中对结构化数据的支持和算法进行了多次重要调整：
2009-2011年：初步支持阶段
- 2009年：Google开始支持RDFa和微格式等早期结构化数据形式
- 2011年6月：Schema.org正式启动，提供统一的结构化数据词汇表
2012-2016年：富摘要发展阶段
- 2012-2014年：Google开始在搜索结果中显示更多富摘要，包括深度文章和产品信息
- 2015-2016年：增强对JSON-LD格式支持，推出Rich Cards（富卡片）
2017-2020年：语义搜索与AI理解
- 2017-2018年：Google I/O大会宣布更广泛支持结构化数据，发布新的测试工具
- 2019-2020年：BERT算法更新增强语义理解，推出COVID-19相关标记和Web Stories支持
2021至今：用户体验与多模态理解
- 2021年：页面体验更新和MUM算法进一步增强结构化数据理解
- 2022-2023年：优化对视频内容和移动搜索的结构化数据支持
学习资源
- 官方资源：Google Search Central文档和博客
- 行业网站：Search Engine Journal、Moz博客等
- 技术规范：Schema.org文档、JSON-LD规范
- 算法历史：Moz和Search Engine Land的更新时间线