إجابة مباشرة
البيانات المنظمة ترميز يشرح معلومات الصفحة للآلات عبر حقول وعلاقات محددة مسبقاً. ويمكنها توضيح نوع الكيان واسمه وروابطه وخصائصه، لكنها لا تحول الادعاء الكاذب إلى حقيقة ولا تضمن استخدام كل نظام ذكاء اصطناعي لهذه البيانات.
بلغة بسيطة
كتابة «أكواب زجاجية قابلة للكسر، العدد 12» على صندوق أوضح من كتابة «أغراض» فقط. لا تغيّر البطاقة محتوى الصندوق؛ بل تصفه بطريقة أكثر ترتيباً.
لماذا يهم؟
يمكن للحقول الصريحة تقليل التباس الكيانات وغموض العلاقات. لكن الترميز الذي يقول شيئاً يخالف الصفحة المرئية يخلق مشكلة ثقة جديدة.
لا تخلط
- JSON صيغة بيانات؛ وJSON-LD استخدام لـJSON يضيف معنى البيانات المترابطة.
- Schema.org مفردات وصفية؛ ولا يعني ذلك أن كل مزود يستخدم كل حقل.
- لا تحل البيانات المنظمة محل المحتوى المرئي.
ماذا تفعل؟
- صحّح الحقيقة في النص المرئي أولاً.
- اختر نوع الكيان الصحيح ومعرّفاً ثابتاً.
- لا ترمّز إلا الخصائص الظاهرة في الصفحة والمسنَدة.
- وحّد العلاقات والأسماء وعناوين URL مع السجلات المرجعية الأخرى.
- اختبر صحة الصياغة البرمجية والدقة الواقعية كلّاً على حدة.
كيف تدقّق؟
- هل الترميز صحيح من ناحية الصياغة؟
- هل نوع الكيان صحيح؟
- هل تظهر المعلومات المرمزة أيضاً في الصفحة المرئية؟
- هل يتعارض عنوان URL المرجعي مع روابط الهوية؟
- هل أضيف ادعاء غير مسنَد عن جائزة أو تقييم أو ملكية؟
الحد
لا يضمن الترميز الصحيح نتيجة غنية أو فهرسة أو استشهاداً أو توصية أو مخرجات دقيقة من الذكاء الاصطناعي.
تذكّر في جملة
تصف البيانات المنظمة الواقع بوضوح أكبر؛ ولا تنشئ الواقع.
مصادر هذا السجل
- S05Google Search Central, *Introduction to Structured Data*وثائق مزود
- S06Google Search Central, *General Structured Data Guidelines*وثائق مزود
- S07W3C, *JSON-LD 1.1*معيار
- S08Schema.org, *Data Model*مفردات معيارية ومجتمعية