ПР-читлив од машина
Време на отворање, резимеа, рецепти. Станува сè поприродно да се подготвуваат информации на Интернет на таков начин што ќе можат да се читаат од машини. ПР треба да го следи примерот?
Кога некое лице ќе го слушне зборот „круша“, тогаш тие разбираат за што станува збор од контекстот: овошје, сијалица или прекар на поранешен канцелар на демохристијаните. И кога чита веб-страница, тој обично разбира за што се однесува нејзината содржина. Машините, како што се роботите на пребарувачите, сметаат дека таквите класификации се многу потешки. Сè што гледате е лабава колекција на зборови, броеви и букви. „Значењето“ што стои зад него не е лесно да се разбере.
Овој проблем се однесува на Schema.org, иницијатива започната во 2011 година од Google, Bing, Yahoo и Yandex. Целта: да се развие универзален јазик за обележување што овозможува структурирана претстава на податоците. Ова треба да им помогне на машините подобро да ја разберат и разберат содржината. Во моментов, повеќе од 600 „работи“ можат да се опишат со Schema.org - на пример возила, слики, болести или спортски настани. И благодарение на постојаниот развој и проширување на јазикот, има сè повеќе и повеќе.
Погледнете под хаубата
Краток пример илустрира точно како работи Schema.org. Рецептот за палачинки подолу е скоро безопасен за луѓето, но машините не знаат што да прават со неа во неструктурирана форма. Затоа, основниот HTML код е проширен за да вклучува обележување на шемата. Презентацијата за читателите на луѓето останува иста, но на машините им е дадена одлучна помош за ориентација. Кликнете на копчињата за да се префрлите помеѓу двете верзии.
Атрибутот "itemtype" означува дека тоа е рецепт. Потоа, атрибутите „itemprop“ означуваат каде поединечните елементи на рецептот може да се најдат на страницата - од списокот на состојки до времето на подготовка.
Основен рецепт за палачинки
Време на работа: 5 минути | Вкупно време: 15 минути
Состојки за 8 палачинки:
- 150 гр брашно
- 250мл млеко
- 2 јајца
- Сол
- разјаснет путер
Подготовка: Добро измешајте го млекото со брашното. Потоа додадете јајца и малку сол и промешајте исто така. Оставете го тестото да се одмори во сад 20 минути, а потоа испечете ги палачинките едно по едно во обложена тава измиена со прочистен путер на средна топлина. Свртете ги палачинките веднаш штом може да се отстрани долната страна од долниот дел.
itemprop = ”name”> Основен рецепт за палачинки
Време на работа: itemprop = ”prepTime” содржина = ”PT5M”> 5 минути | Вкупно време: itemprop = ”cookTime” содржина = ”PT15M”> 15 минути
Состојки за производот = 8 рецепти:
- itemprop = ”recipeIngredient”> 150g брашно
- itemprop = ”recipeIngredient”> 250ml млеко
- itemprop = ”recipeIngredient”> 2 јајца
- itemprop = ”recipeIngredient”> сол
- itemprop = ”recipeIngredient”> разјаснет путер
Подготовка: itemprop = ”рецептИнструкции”> Добро измешајте го млекото со брашното. Потоа додадете јајца и малку сол и промешајте исто така. Оставете го тестото да се одмори во сад 20 минути, а потоа испечете ги палачинките едно по едно во обложена тава измиена со прочистен путер на средна топлина. Свртете ги палачинките веднаш штом може да се отстрани долната страна од долниот дел.
Зошто е тоа важно?
Гласовните асистенти како Сири и Алекса користат структурирани податоци од мрежата за да одговорат на прашања од нивните корисници. Ако сакате да се одвивате на овие канали, треба соодветно да ја подготвите вашата содржина. Но, структурираните податоци стануваат сè поважни во маркетингот на пребарувачите. Бидејќи Гугл и повеќето од неговите конкуренти повеќе не одговараат на пребарувањата со чисти списоци со врски, туку наместо тоа, додаваат голема количина на информации на резултатите.
Ако барате рецепт за палачинки, на пример, добивате фотографија, време на подготовка и број на калории за секој резултат од пребарувањето. Кога барате автомобил, таканаречениот графикон на знаење дава информации за цената, моторот и потрошувачката. Денес, корисниците се толку сеопфатно информирани на страниците за резултати на Google, што според тековната анализа, тие само кликнуваат на линк во половина од случаите. Останатите пребарувања завршуваат на страницата со резултати.
Со цел Google да може со сигурност да ги запише споменатите информации (и многу повеќе) и да ги прикаже на сопствената платформа, веб-мастерите мора да ги подготват на структуриран начин. Во зависност од веб-страницата, ова може да биде огромен напор. Но, компаниите што не ја играат играта го губат органскиот сообраќај во пребарувачот. Примерот покажува: Колку посилните машини стануваат вратари во комуникацијата, толку е поважно да се зборува на јазик што го разбираат.
Дали ни треба ПР-машински читлив?
Во ПР, продолжуваме да испраќаме соопштенија за јавноста преку е-пошта до избраните уредници за месо и крв. Потоа уредниците ја читаат, ја проверуваат содржината за важност и ја обработуваат понатаму. Но, што ако издавачите порано или подоцна сфатат дека некои уреднички активности можат да се автоматизираат? И што ако го направите овој чекор во одреден момент во поглед на зголемувањето на притисокот на трошоците? Нашите австралиски колеги ја испитаа темата робо-новинарство во една студија минатата година. Во Германија, Statista и nextMedia штотуку ги објавија првите бројки за ова.
Schema.org обезбедува награди за правни текстови, раскази и сатири. Зачудувачки, сè уште нема стандард за соопштенија за печатот. Шемата NewsArticle, сепак, е многу близу до потребниот формат - и секако ќе биде дополнително развиена веднаш штом се појави потреба. Различните достапни шеми за производи и одделни категории производи се веќе достапни за известувањата за производите. Тие може да се користат за да се осигура дека машините веднаш ги разбираат најновите карактеристики на производот.
ПР што може да се чита од машина, во моментов сè уште може да биде сон за иднината. Но, треба да внимаваме да не ги заборавиме случувањата во другите области на маркетингот. На крајот на краиштата, тоа важи и за нас: Ако не успеете да ја направите вашата содржина читлива за машините, ризикувате да бидете игнорирани од нив.