{ "person": { "description": "A person who has been involved in creating or maintaining this package.", "type": [ "object", "string" ], "required": [ "name" ], "properties": { "name": { "type": "string" }, "url": { "type": "string", "format": "uri" }, "email": { "type": "string", "format": "email" } } } } personの内訳です。 description: 定義の説明。ドキュメントを参照する際にはこのテキストが表示される type: 何の型でプロパティを設定できるのか（プロパティそのものの
Schema.org is a collaborative, community activity with a mission to create, maintain, and promote schemas for structured data on the Internet, on web pages, in email messages, and beyond. Schema.org vocabulary can be used with many different encodings, including RDFa, Microdata and JSON-LD. These vocabularies cover entities, relationships between entities and actions, and can easily be extended th
このサイトは様々なスキーマを紹介します。スキーマとは、ウェブマスターがページをマークアップすることによって大手検索プロバイダーに認識されやすくなるHTMLタグです。 Bing、Google、Yahoo! などの検索エンジンサイトはこのマークアップを通してより質の高い検索結果を出すことができ、またユーザは探したいページを簡単に見つけられるようになります。 多くのサイトはデータベースに保管されている構造化データから生成されています。このデータはHTMLにフォーマットされる場合、元の構造化データを復元することが難しくなります。検索エンジンを初めとする多くのアプリケーションは構造化データに直接アクセスすることによってメリットを得ることができます。ページ内にデータを埋め込むオンページマークアップを導入することによって、検索エンジンはさらに質の良い検索結果を出すことができ、ユーザが本当に必要な情報を提
今回もschema.org を見ていきますが、前回の記事、「霊園ガイドサイト開発日記 いまさらの schema.org 書いてみた。 」で扱った パンくずリスト BreadcrumbListタイプに引き続き、セールイベント saleEvent をみてみます。 あいかわらずですが、長年勤めた牛久大仏・牛久浄苑を卒業して、新しい会社で「CTOから戸締り役まで」なんでもこなしはじめた高橋登史朗@元牛久大仏 https://github.com/toshirotによる、「霊園ガイド https://reien.top/」のサイト開発日記のていで書いていきますので、そこは生活もかかっておりますのでどうかご了承ください(^^;;、 schema.orgのイベント Event タイプはサイト巡回していると良く見かけるのですが、想定されているのはコンサートやスポーツなどのイベントで、いわゆる特売サービス期
こんにちは、今年長年勤めた牛久大仏・牛久浄苑を卒業して、新しい会社で「CTOから戸締り役まで」なんでもこなしはじめた高橋登史朗@元牛久大仏 https://github.com/toshirotです。 一応昔はJavaScriptのベストセラー本を書いたこともあります。＜老人の昔語り ちなみに独立したとはいえ、我が家のお墓は牛久浄苑にあるので死んだらまた大仏の足元に帰る予定ではあります(^^; さて、本題へ寄ります。そのサイトは下記のような感じの「霊園ガイド https://reien.top/」というニッチなページで、いわゆる熟成したMapのマッシュアップを使い、業界を縦断した霊園の検索機能を提供しています。まぁ、霊園版のほけんの窓口とか中古車情報検索サイトのようなものかもしれません。 ひさしぶりに Qiitaへ投稿するにあたり、今回はここで試したことを書いてみます。 今回の内容は、sc
Updated 2015.06.16 / Published 2015.04.24 構造化データは、Webサイトのコンテンツを構造的に把握できるように提示するもので、代表例としてGoogleやBingの検索サービスが構造化データを機械的に抽出・利用しています。Googleではリッチスニペットの名称で、検索結果画面上にイベント、レシピ、レビューなどのメタデータが表示でき、人目を引けることで注目しているWeb制作者も多くいることでしょう。その構造化データの記述方法にはMicrodata、RDFa、JSON-LDの3つが存在し、中でもGoogleが推奨するJSONベースのデータ形式で記述できるJSON-LDであればより簡単に導入することができます。 各構造を表す語彙を定義するschema.org 構造化データにおいてGoogleやBingの検索サービスがサポートしている各構造を表す語彙を定義して
[対象: 中級] この記事では、構造化データを実装するときに利用する、schema.orgやMicrodata、RDFaなどの役割とその違いについて、構造化データの初級者にわかりやすいように簡潔に説明します。 セマンティックの専門家が読むと「正しくは〜だ」とツッコミが入るかもしれませんが、僕たちは専門家ではありません。 SEOのために構造化データを利用するぶんには十分な理解が得られるはずです。 まず次の2つの質問を見てください。 Q1: 「schema.org」と「RDFa」ってどっちがいいの？ Q2: 「Microdata」と「RDFa」ってどっちがいいの？ Q1は答えられない質問です。 答えられないというのは、「どちらがいいか甲乙つけがたい」からではなくて質問として成り立っていないからです。 対して、Q2は「Microdataを勧める」または「RDFaを勧める」と答えることができます。
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