Strukturált adat (structured data): jelentése és szerepe az adatbázis-kezelésben

A digitális korszakban az információ a legértékesebb valuta, és ennek az információnak a hatékony kezelése kulcsfontosságú. Ahhoz, hogy az adatok ne csupán nyers, értelmezhetetlen halmazt alkossanak, hanem rendszerezett, feldolgozható és értelmezhető formában álljanak rendelkezésre, szükség van a strukturált adatokra. Ez a fogalom áthatja a modern technológia szinte minden szegmensét, az adatbázis-kezeléstől kezdve a webes keresőoptimalizálásig (SEO), alapvetően meghatározva, hogyan tároljuk, dolgozzuk fel és használjuk fel az információt.

A strukturált adat lényegében olyan információ, amelyet előre meghatározott formátumban, szervezett módon tárolnak. Ez a szervezés lehetővé teszi a gépek számára, hogy könnyedén értelmezzék és feldolgozzák az adatokat. Gondoljunk csak egy táblázatra, ahol az oszlopoknak és soroknak egyértelmű jelentésük van: minden cella egy specifikus adattípust tartalmaz (pl. név, ár, dátum), és a cellák közötti kapcsolatok is definiáltak. Ez a rendezettség a kulcs ahhoz, hogy az adatokból értelmes információ váljon, amelyre építeni lehet.

A strukturált adat fogalma és típusai

A strukturált adat definíciója szerint olyan információ, amely egy előre meghatározott adatmodell szerint van rendezve. Ez az adatmodell lehet egy adatbázis séma, egy XML séma, vagy akár egy egyszerű táblázatfejléc. Az adatok rendezettsége lehetővé teszi a programok számára, hogy könnyedén hozzáférjenek, lekérdezzék és manipulálják azokat anélkül, hogy komplex természetes nyelvi feldolgozásra lenne szükségük.

Ezzel szemben áll az instrukturált adat, amely nem rendelkezik előre definiált struktúrával. Ilyenek például a szöveges dokumentumok, e-mailek, képek, videók vagy hangfelvételek. Ezek az adatok óriási mennyiségben állnak rendelkezésre, de feldolgozásuk sokkal nagyobb kihívást jelent, mivel a tartalmuk értelmezéséhez fejlett analitikai és gépi tanulási technikákra van szükség.

A kettő között helyezkedik el a félig strukturált adat, amely bár nem felel meg egy merev, előre meghatározott adatmodellnek, tartalmaz valamilyen szervezeti elemet, amely lehetővé teszi bizonyos szintű feldolgozását. Ilyen például az XML vagy a JSON formátum. Ezek az adatok címkéket vagy más jelölőket használnak az adatelemek hierarchiájának és kapcsolatainak meghatározására, de nem igényelnek szigorú sémát, mint a relációs adatbázisok.

A strukturált adatok leggyakoribb formái a relációs adatbázisokban tárolt adatok, ahol táblázatokba, sorokba és oszlopokba rendezve találhatók. Minden oszlop egy adott attribútumot képvisel (pl. termék neve, ára), és minden sor egy egyedi rekordot (pl. egy adott termék). Az oszlopok adattípusai (szöveg, szám, dátum) szigorúan definiáltak, ami garantálja az adatok konzisztenciáját és integritását.

A strukturált adat szerepe az adatbázis-kezelésben

Az adatbázis-kezelés szívében a strukturált adatok állnak. Egy jól megtervezett adatbázis-séma, amely a strukturált adatok elvén alapul, biztosítja az adatok hatékony tárolását, visszakeresését és manipulálását. A relációs adatbázis-kezelő rendszerek (RDBMS), mint az SQL Server, MySQL, PostgreSQL vagy Oracle, tökéletes példái a strukturált adatok alkalmazásának.

Adatmodell és séma

Az adatbázis-kezelésben az adatok strukturáltságát az adatmodell és a séma határozza meg. Az adatmodell egy absztrakt leírása annak, hogyan vannak az adatok szervezve és hogyan kapcsolódnak egymáshoz. A séma pedig ennek az adatmodellnek a konkrét megvalósítása, amely definiálja a táblákat, oszlopokat, adattípusokat, kulcsokat és kapcsolatokat. Ez a merev struktúra biztosítja, hogy az adatbázisba csak érvényes és konzisztens adatok kerülhessenek be.

Adat integritás és konzisztencia

A strukturált adatok alapvető előnye az adat integritás és konzisztencia garantálása. Az előre definiált adattípusok és a kényszerek (pl. elsődleges kulcsok, idegen kulcsok, egyedi kényszerek, ellenőrző kényszerek) megakadályozzák az érvénytelen vagy ellentmondásos adatok bejutását az adatbázisba. Ez kulcsfontosságú a megbízható rendszerek építéséhez, ahol az adatok pontossága elengedhetetlen.

Lekérdezési hatékonyság

A strukturált adatok rendszerezett jellege lehetővé teszi a rendkívül hatékony lekérdezéseket. Az SQL (Structured Query Language) a relációs adatbázisok szabványos lekérdező nyelve, amely a strukturált adatokra épül. Az SQL segítségével komplex feltételek alapján lehet adatokat keresni, szűrni, rendezni és aggregálni, rendkívül gyorsan és pontosan. Ez elengedhetetlen az üzleti intelligencia (BI) rendszerek, jelentéskészítések és valós idejű analitikák számára.

Adat tárolás és skálázhatóság

Bár a NoSQL adatbázisok népszerűsége növekszik, a relációs adatbázisok továbbra is a strukturált adatok tárolásának alapkövei. A jól optimalizált sémák és indexek lehetővé teszik óriási adatmennyiségek hatékony tárolását és kezelését. A skálázhatóság szempontjából a strukturált adatok kezelése kihívást jelenthet a vertikális skálázás korlátai miatt, de a modern elosztott adatbázisok és adatraktárak megoldásokat kínálnak erre a problémára.

Adatbázis-tervezés és normalizálás

A strukturált adatok hatékony kezeléséhez elengedhetetlen a gondos adatbázis-tervezés. A normalizálás egy olyan folyamat, amely segít kiküszöbölni az adatredundanciát és javítani az adatintegritást azáltal, hogy az adatbázis tábláit egy sor szabály szerint rendezi. A normalizált adatbázisokban az adatok logikusan vannak elrendezve, ami megkönnyíti a karbantartást és a fejlesztést.

Strukturált adat a weben: a Schema.org és a SEO

Az adatbázis-kezelésen kívül a strukturált adatoknak óriási szerepük van a webes környezetben, különösen a keresőoptimalizálás (SEO) területén. A weboldalakon található információk általában instruktúrált formában, HTML szövegként jelennek meg. Bár az emberek könnyen értelmezik ezt a tartalmat, a keresőmotorok számára sokkal nehezebb pontosan megérteni az egyes elemek jelentését és kontextusát.

Miért van szüksége a keresőmotoroknak strukturált adatokra?

A keresőmotorok, mint a Google, Bing vagy Yandex, folyamatosan igyekeznek minél jobban megérteni a weboldalak tartalmát, hogy relevánsabb találatokat nyújthassanak a felhasználóknak. A hagyományos szövegelemzés korlátozott: nehéz megkülönböztetni egy termék nevét az árától, egy esemény helyszínét az idejétől, vagy egy recept összetevőit az elkészítési lépésektől. A strukturált adatok pontosan ezt a problémát oldják meg azzal, hogy explicit módon jelölik meg az adatelemek típusát és jelentését a weboldalon.

Amikor egy weboldal strukturált adatokkal van felcímkézve, a keresőmotorok sokkal könnyebben értelmezik a tartalmat. Ez nem csak a rangsorolásban segíthet, hanem lehetővé teszi a gazdag találatok (rich snippets) megjelenítését a keresési eredményoldalon (SERP), amelyek sokkal figyelemfelkeltőbbek és informatívabbak, mint a hagyományos találatok.

A Schema.org és a szemantikus web

A Schema.org egy együttműködési kezdeményezés, amelyet a Google, Microsoft, Yahoo és Yandex indított el azzal a céllal, hogy egységes szótárat és jelölési szabványt hozzanak létre a weboldalakon található strukturált adatokhoz. A Schema.org egy hatalmas gyűjteménye a különböző típusú entitásoknak (pl. személy, szervezet, termék, esemény, recept) és azok tulajdonságainak (pl. név, leírás, ár, dátum). A Schema.org használatával a webfejlesztők szabványos módon címkézhetik fel a tartalmaikat, így a keresőmotorok könnyebben megértik azokat.

A Schema.org a szemantikus web koncepciójának egyik kulcsfontosságú eleme. A szemantikus web célja, hogy az internet ne csak dokumentumok, hanem adatok hálózata legyen, amelyeket a gépek is képesek értelmezni és összekapcsolni. A strukturált adatok ebben a folyamatban játszanak alapvető szerepet, lehetővé téve a tudásgrafikonok (knowledge graphs) építését és a komplexebb lekérdezések kezelését.

Strukturált adat formátumok a weben: JSON-LD, Microdata, RDFa

Három fő formátum létezik a Schema.org jelölések beágyazására egy weboldal HTML kódjába:

• JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data): Ez a Google által preferált formátum. A JSON-LD adatok egy JavaScript objektumként vannak beágyazva a HTML `` vagy `` szekciójába. Előnye, hogy tiszta és könnyen olvasható, nem keveredik a HTML tartalommal, és dinamikusan generálható.

  <script type="application/ld+json">
  {
    "@context": "https://schema.org",
    "@type": "Product",
    "name": "Példa Termék",
    "description": "Ez egy kiváló minőségű termék, amely minden igényt kielégít.",
    "sku": "SKU12345",
    "brand": {
      "@type": "Brand",
      "name": "Példa Márka"
    },
    "offers": {
      "@type": "Offer",
      "priceCurrency": "HUF",
      "price": "12990",
      "itemCondition": "https://schema.org/NewCondition",
      "availability": "https://schema.org/InStock"
    }
  }
  </script>

• Microdata: Ez a formátum közvetlenül a HTML tagek attribútumaival épül be a tartalomba. Bár még mindig támogatott, kevésbé rugalmas és nehezebben karbantartható, mint a JSON-LD, különösen nagy és komplex oldalak esetében.
• RDFa (Resource Description Framework in Attributes): Hasonlóan a Microdatához, az RDFa is HTML attribútumokat használ a szemantikus jelölések hozzáadására. Bár erősebb és rugalmasabb, mint a Microdata, a JSON-LD egyszerűsége és a Google preferenciája miatt kevésbé elterjedt.

Gazdag találatok (Rich Snippets) és SEO előnyök

A strukturált adatok használatának egyik legkézzelfoghatóbb előnye a gazdag találatok (rich snippets) megjelenése a Google keresési eredményoldalán. Ezek a speciális találatok extra információkat jelenítenek meg a hagyományos cím, URL és meta leírás mellett, növelve a találat láthatóságát és vonzerejét. Példák:

• Receptek: Értékelés csillagokkal, főzési idő, kalória.
• Termékek: Ár, raktárkészlet, értékelés, eladó.
• Események: Dátum, idő, helyszín.
• Cikkek: Kép, dátum, szerző.
• GYIK (FAQPage): Kérdés-válasz párok közvetlenül a találatban.
• Helyi vállalkozások: Nyitvatartási idő, cím, telefonszám.

Ezek a gazdag találatok számos SEO előnnyel járnak:

1. Növelt átkattintási arány (CTR): A vizuálisan gazdagabb és informatívabb találatok nagyobb valószínűséggel vonzzák a felhasználók figyelmét, ami magasabb CTR-t eredményez, még akkor is, ha az oldal nem az első helyen áll.
2. Jobb láthatóság: A SERP-en több helyet foglaló gazdag találatok kiemelkednek a többi közül.
3. Pontosabb értelmezés: A Google jobban megérti az oldal tartalmát, ami elméletileg jobb rangsoroláshoz vezethet a releváns kereséseknél.
4. Hangalapú keresés optimalizálása: A strukturált adatok segítik a hangalapú asszisztenseket (pl. Google Assistant) abban, hogy pontosabb válaszokat adjanak a felhasználói kérdésekre, mivel könnyebben azonosítják a kulcsfontosságú információkat.
5. Tudásgrafikonba való bekerülés: A jól strukturált adatok hozzájárulhatnak ahhoz, hogy a weboldal információi megjelenjenek a Google tudásgrafikonjában, ami további láthatóságot biztosít.

A strukturált adatok implementációja és ellenőrzése

A strukturált adatok bevezetése egy weboldalon nem mindig egyszerű feladat, de a befektetett energia megtérül. A folyamat több lépésből áll, és gondos tervezést igényel.

Lépésről lépésre: A strukturált adatok implementálása

1. A releváns Schema típusok azonosítása: Először is meg kell határozni, hogy az adott weboldal milyen típusú tartalmakat tartalmaz, és mely Schema.org sémák illeszkednek a legjobban hozzájuk. Például egy blogposzthoz az `Article`, egy webáruház termékoldalához a `Product` és `Offer`, egy helyi vállalkozás weboldalához a `LocalBusiness`, egy GYIK oldalhoz a `FAQPage` lehet releváns.
2. Az adatok előkészítése: Győződjünk meg róla, hogy az összes szükséges adat (név, leírás, ár, értékelés, dátum stb.) elérhető és pontos. Fontos, hogy a strukturált adatokban megadott információk megegyezzenek az oldalon látható tartalommal.
3. A JSON-LD kód generálása: Kézzel is megírható a JSON-LD kód, de számos online eszköz és generátor segíthet ebben. WordPress esetében számos SEO plugin (pl. Yoast SEO, Rank Math) automatikusan generál strukturált adatokat az alapvető tartalomtípusokhoz. Komplexebb esetekben egyedi fejlesztésre lehet szükség.
4. A kód beillesztése a weboldalba: A JSON-LD kódot a HTML `` vagy `` szekciójába kell beilleszteni. WordPressben ezt a témához tartozó functions.php fájlba, egyedi pluginba, vagy a Google Tag Manager segítségével is meg lehet tenni.
5. Tesztelés és ellenőrzés: Ez a legkritikusabb lépés. A Google két fő eszközt kínál a strukturált adatok ellenőrzésére:
   • Google Rich Results Test (Gazdag találatok tesztje): Ez az eszköz megmutatja, hogy az oldal mely Schema típusokat tartalmazza, és hogy jogosult-e rich snippets megjelenítésére. Jelzi az esetleges hibákat és figyelmeztetéseket.
   • Schema Markup Validator: Ez egy általánosabb eszköz, amely ellenőrzi a Schema.org jelölések szintaktikai helyességét és az összes tulajdonság érvényességét a Schema.org specifikációi szerint.
6. Google Search Console monitorozása: A strukturált adatok implementálása után a Google Search Console „Fejlesztések” szekciójában (Improvements) figyelemmel kísérhetjük, hogy a Google felismerte-e a jelöléseket, és vannak-e hibák vagy figyelmeztetések. Itt láthatók a rich snippets jelentések is.

Gyakori hibák és buktatók

A strukturált adatok implementálása során gyakran előforduló hibák:

• Inkonzisztens adatok: A strukturált adatokban megadott információ eltér az oldalon vizuálisan megjelenő tartalomtól. Ez súlyos hiba, ami a rich snippets elvesztését vonhatja maga után.
• Hiányzó kötelező mezők: Egyes Schema típusokhoz kötelezően megadandó mezők tartoznak. Ezek hiánya hibát eredményez.
• Helytelen adattípusok: Például szöveg megadása szám helyett egy ár mezőben.
• Spam vagy félrevezető jelölés: A Google szigorúan bünteti a strukturált adatokkal való visszaélést, például a nem releváns Schema típusok használatát vagy a hamis információk jelölését.
• Technikai hibák a JSON-LD kódban: Szintaktikai hibák, elgépelések, hiányzó zárójelek, vesszők stb.
• Nem frissülő adatok: Ha az oldalon lévő tartalom frissül, de a strukturált adatok nem, az inkonzisztenciához vezet.

A strukturált adatok előnyei és kihívásai

A strukturált adatok alkalmazása jelentős előnyökkel jár mind az adatbázis-kezelés, mind a webes láthatóság szempontjából, de nem mentes a kihívásoktól sem.

Előnyök az adatbázis-kezelésben

• Pontosság és integritás: A szigorú sémák és adattípusok biztosítják az adatok pontosságát és integritását, minimalizálva a hibákat és az inkonzisztenciákat.
• Hatékony lekérdezés: A rendszerezett adatok gyors és pontos lekérdezéseket tesznek lehetővé, ami elengedhetetlen a valós idejű alkalmazások és az analitikai rendszerek számára.
• Egyszerűbb karbantartás: A jól strukturált adatbázisok könnyebben karbantarthatók, módosíthatók és skálázhatók.
• Adatmegosztás és integráció: A szabványos formátumok megkönnyítik az adatok megosztását különböző rendszerek és alkalmazások között.
• Üzleti intelligencia és analitika: A strukturált adatok ideális alapot biztosítanak az üzleti intelligencia (BI) eszközök és a fejlett analitikai modellek számára, amelyek mélyebb betekintést nyújtanak az üzleti folyamatokba.

Előnyök a webes SEO-ban

• Fokozott láthatóság és CTR: A rich snippets és a tudásgrafikonba való bekerülés növeli az oldal láthatóságát a SERP-en, és drámaian javítja az átkattintási arányt.
• Jobb felhasználói élmény: A rich snippets azonnali információt nyújtanak a felhasználóknak, segítve őket a gyorsabb döntéshozatalban és a relevánsabb tartalmak megtalálásában.
• Hangalapú keresés és AI támogatás: A strukturált adatok kulcsfontosságúak a hangalapú keresések és a mesterséges intelligencia által vezérelt rendszerek számára, mivel segítik őket a pontos válaszok generálásában.
• Versenyelőny: Azok a weboldalak, amelyek strukturált adatokat használnak, gyakran előnyt élveznek versenytársaikkal szemben, különösen a rich snippets terén.
• Jövőbiztosítás: A Google és más keresőmotorok folyamatosan fejlesztik a szemantikus web megértését, így a strukturált adatok használata egyfajta befektetés a jövőbe.

Kihívások

• Implementációs komplexitás: Különösen nagy vagy komplex weboldalak esetében a strukturált adatok megfelelő implementálása jelentős technikai tudást és időt igényelhet.
• Karbantartás és frissítés: Az oldalon lévő tartalom változásakor a strukturált adatokat is frissíteni kell, ami folyamatos odafigyelést igényel.
• Adatminőség: A strukturált adatok csak annyira jók, mint az alapul szolgáló adatok. Ha az adatok pontatlanok vagy hiányosak, a rich snippets is félrevezetőek lehetnek.
• Google irányelvek változása: A Google folyamatosan frissíti a strukturált adatokra vonatkozó irányelveit és támogatott Schema típusait, amihez alkalmazkodni kell.
• Nem garantált rich snippets: Bár a strukturált adatok használata növeli a rich snippets megjelenésének esélyét, a Google nem garantálja azok megjelenését. Számos tényező befolyásolja ezt, beleértve az oldal minőségét és a felhasználói szándékot.

A strukturált adatok jövője és a kapcsolódó technológiák

A digitális világ folyamatosan fejlődik, és ezzel együtt a strukturált adatok szerepe is egyre hangsúlyosabbá válik. A jövőben várhatóan még inkább összefonódik a mesterséges intelligenciával (AI), a gépi tanulással és a tudásgrafikonokkal.

Mesterséges intelligencia és gépi tanulás

Az AI és a gépi tanulás (ML) rendszerek hatékonysága nagyban függ a bemeneti adatok minőségétől és strukturáltságától. A jól strukturált adatok sokkal könnyebben feldolgozhatók és elemzhetők az AI algoritmusok számára, mint az instruktúrált szövegek. Ez lehetővé teszi a pontosabb predikciókat, a kifinomultabb ajánlórendszereket és az intelligensebb automatizálási folyamatokat. A jövőben az AI valószínűleg egyre nagyobb szerepet fog játszani a strukturált adatok automatikus generálásában és felismerésében is.

Tudásgrafikonok és szemantikus keresés

A Google tudásgrafikonja (Knowledge Graph) egy óriási hálózat, amely entitásokat (emberek, helyek, dolgok) és azok közötti kapcsolatokat tárolja strukturált formában. Ez teszi lehetővé a Google számára, hogy komplex kérdésekre is pontos válaszokat adjon, és ne csak releváns dokumentumokat listázzon. A strukturált adatok a weboldalakon hozzájárulnak ehhez a tudásgrafikonhoz, építve a globális szemantikus webet. A jövőben a szemantikus keresés, amely a szavak jelentésére és a kontextusra fókuszál, még inkább előtérbe kerül, és ebben a strukturált adatoknak kulcsszerepe lesz.

Adatvezérelt döntéshozatal

Az üzleti életben az adatvezérelt döntéshozatal egyre elterjedtebb. A strukturált adatok biztosítják az alapot ehhez, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy pontos, valós idejű információk alapján hozzanak stratégiai döntéseket. Ez magában foglalja az ügyfélviselkedés elemzését, a piaci trendek előrejelzését, az operatív hatékonyság növelését és az új üzleti lehetőségek azonosítását.

Adatirányítás és megfelelés

A jogszabályok, mint a GDPR vagy a CCPA, egyre szigorúbb követelményeket támasztanak az adatok kezelésével kapcsolatban. A strukturált adatok segítenek a vállalatoknak megfelelni ezeknek a szabályozásoknak, mivel lehetővé teszik az adatok pontos azonosítását, nyomon követését és a hozzáférési jogok kezelését. Az adatirányítás (data governance) keretrendszerében a strukturált adatok biztosítják az átláthatóságot és az elszámoltathatóságot.

APIs és adatcsere

A modern szoftverarchitektúrákban az API-k (Application Programming Interfaces) alapvető szerepet játszanak a különböző rendszerek közötti adatcserében. Az API-k gyakran JSON vagy XML formátumban szolgáltatnak strukturált adatokat, lehetővé téve az alkalmazások számára, hogy zökkenőmentesen kommunikáljanak és integrálódjanak egymással. Ez a fajta adatcsere a digitális ökoszisztémák alapja, a mobilalkalmazásoktól kezdve a felhőalapú szolgáltatásokig.

Gyakorlati példák és alkalmazási területek

A strukturált adatok felhasználása rendkívül sokrétű, és számos iparágban és alkalmazásban megtalálható. Nézzünk néhány konkrét példát:

E-kereskedelem

Az online boltok számára a strukturált adatok elengedhetetlenek. A `Product` Schema segítségével jelölhetők a termék neve, leírása, ára, elérhetősége, képei és a `Review` Schema az ügyfélvélemények. Ez lehetővé teszi, hogy a Google a keresési eredmények között megjelenítse a termék árát, értékelését, raktárkészletét, ami jelentősen növeli az átkattintási arányt és a konverziót.

Híroldalak és blogok

A hírportálok és blogok az `Article` Schema segítségével jelölhetik a cikk címét, szerzőjét, publikációs dátumát és képét. Ez hozzájárulhat ahhoz, hogy a cikkek megjelenjenek a Google News vagy a „Top Stories” szekciójában, növelve az olvasottságot és a forgalmat.

Recept oldalak

A receptek esetében a `Recipe` Schema használható az összetevők, elkészítési lépések, főzési idő, kalória és felhasználói értékelések jelölésére. Ez lehetővé teszi, hogy a Google a keresési eredményekben közvetlenül megjelenítse ezeket az információkat, sőt, akár a Google Home vagy más okos eszközök is felolvashassák a receptet.

Helyi vállalkozások

A `LocalBusiness` Schema segít a helyi vállalkozásoknak abban, hogy megjelenjenek a Google Helyi Csomagban (Local Pack) és a Google Térképen. Jelölhető a vállalkozás neve, címe, telefonszáma, nyitvatartási ideje, szolgáltatásai és értékelései. Ez kulcsfontosságú a helyi SEO-ban.

Események

Az események (koncertek, előadások, konferenciák) számára az `Event` Schema használható a dátum, idő, helyszín, jegyárak és előadók jelölésére. Ez lehetővé teszi, hogy az események közvetlenül megjelenjenek a Google keresési eredményeiben, segítve a potenciális résztvevőket a releváns események megtalálásában.

GYIK (Gyakran Ismételt Kérdések) oldalak

A `FAQPage` Schema segítségével a kérdés-válasz párok közvetlenül megjelenhetnek a Google találati listájában, bővítve a rich snippetet. Ez azonnali választ adhat a felhasználóknak anélkül, hogy az oldalra kattintanának, ugyanakkor növelheti az oldal láthatóságát a SERP-en.

Szervezetek és személyek

A `Organization` és `Person` Schema típusok segítenek a Google-nek jobban megérteni a weboldal mögötti entitást, legyen szó egy cégről vagy egy magánszemélyről. Ez hozzájárulhat a tudásgrafikonba való bekerüléshez és a márka/személy online reputációjának erősítéséhez.

A strukturált adatok alkalmazása nem csupán egy technikai feladat, hanem egy stratégiai döntés, amely alapvetően befolyásolhatja egy weboldal vagy egy adatbázis hatékonyságát és sikerét. A digitális világban az információ rendszerezése és értelmezése egyre inkább a gépek feladata lesz, és ebben a folyamatban a strukturált adatok jelentik a közös nyelvet, amelyen az ember és a gép kommunikálhat.