要約： ウェブサイトの構造化データは、Schema.orgや JSON-LD など、機械で読み取れる語彙を使ってコンテンツの意味を記述します。検索エンジンがエンティティを理解するのに役立ちますが、リッチリザルトを保証するものではありません。
実務で構造化データを使う方法
誰がデータを収集し、誰がそれに基づいて行動するのかが明確になってから、構造化データを導入します。まずブラウザーとソースシステムでイベントを確認し、次にレポートへの転送を確認し、最後にビジネス上の意味を確認します。プラットフォーム間の違いは、無理に一致させず記録します。
注意すべき点
ツールそのものが真実の情報源になるわけではありません。構造化データでは、収集の限界と修正可能性を把握する必要があります。重複や欠落したイベントを確認しなければ、精密な計算も誤った入力に基づくものになり得ます。
意思決定のための質問
- 数値は具体的にどのように、どのソースから計算していますか？
- 数値が上昇または低下した場合、どの意思決定が変わりますか？
- 測定を歪めたり重複させたりするものは何ですか？
- 商業的な意味を持たせるために、その数値を何と比較しますか？