Машиночитаемий PR
Час роботи, резюме, рецепти. Все більше стає само собою зрозумілим готувати інформацію в Інтернеті таким чином, щоб її можна було прочитати машинами. PR повинен наслідувати їхній приклад?
Коли людина чує слово «груша», тоді вона розуміє, про що йдеться, з контексту: фрукт, лампочка чи прізвисько колишнього християнсько-демократичного канцлера. І коли він читає веб-сайт, він, як правило, розуміє, про що йдеться в його змісті. Такі машини, як сканери пошукових систем, знаходять такі класифікації набагато складніше. Все, що ви бачите, - це вільна колекція слів, цифр і букв. “Значення”, яке стоїть за цим, непросте для розуміння.
Ця проблема стосується Schema.org, ініціативи, започаткованої в 2011 році Google, Bing, Yahoo та Yandex. Мета: розробити універсальну мову розмітки, яка забезпечує структуроване представлення даних. Це має допомогти машинам краще зрозуміти та зрозуміти вміст. Наразі на Schema.org можна описати понад 600 "речей" - наприклад, транспортні засоби, картини, хвороби або спортивні події. І завдяки постійному розвитку та розширенню мови їх стає все більше.
Подивіться під капот
Короткий приклад ілюструє, як саме працює Schema.org. Наведений нижче рецепт млинців майже надійний для людей, але машини не знають, що з ним робити в неструктурованому вигляді. Тому базовий HTML-код розширюється, включаючи розмітку схеми. Презентація для людських читачів залишається незмінною, але машинам надається вирішальна допомога для орієнтації. Клацніть на кнопки, щоб переключитися між двома версіями.
Атрибут "itemtype" вказує, що це рецепт. Потім атрибути “itemprop” позначають, де на сторінці можна знайти окремі елементи рецепта - від переліку інгредієнтів до часу приготування.
Основний рецепт млинця
Час роботи: 5 хвилин | Загальний час: 15 хвилин
Інгредієнти на 8 млинців:
- 150г борошна
- 250 мл молока
- 2 яйця
- Сіль
- освітлене масло
Підготовка: Добре змішайте молоко з борошном. Потім додайте яйця і дрібку солі і також перемішайте. Дайте тісту відпочити в мисці 20 хвилин, а потім випікайте млинці по черзі на покритій сковородою, змащеній освітленим вершковим маслом, на середньому вогні. Переверніть млинці, як тільки знизу можна буде зняти знизу.
itemprop = ”name”> Основний рецепт млинця
Робочий час: itemprop = ”prepTime” content = ”PT5M”> 5 хвилин | Загальний час: itemprop = ”cookTime” content = ”PT15M”> 15 хвилин
Інгредієнти для itemprop = ”recipeYield”> 8 млинців:
- itemprop = ”рецептІнгредієнт”> 150г борошна
- itemprop = ”recipeIngredient”> 250 мл молока
- itemprop = ”recipeIngredient”> 2 яйця
- itemprop = ”recipeIngredient”> сіль
- itemprop = ”recipeIngredient”> освітлене масло
Підготовка: itemprop = ”recipeInstructions”> Добре змішайте молоко з борошном. Потім додайте яйця і дрібку солі і також перемішайте. Дайте тісту відпочити в мисці 20 хвилин, а потім випікайте млинці по черзі на покритій сковородою, змащеній освітленим вершковим маслом, на середньому вогні. Переверніть млинці, як тільки дно можна буде зняти з дна.
Чому це важливо?
Голосові помічники, такі як Siri та Alexa, використовують структуровані дані з мережі, щоб відповісти на запитання своїх користувачів. Якщо ви хочете брати участь у цих каналах, вам слід підготувати свій вміст відповідно. Але структуровані дані також стають все більш важливими в маркетингу пошукових систем. Оскільки Google і більшість її конкурентів більше не відповідають на пошукові запити чистими списками посилань, а розширюють результати великим обсягом інформації.
Наприклад, якщо ви шукаєте рецепт млинця, ви отримуєте фотографію, час приготування та кількість калорій для кожного результату пошуку. При пошуку автомобіля так званий Графік знань надає інформацію про ціну, двигун та споживання. Сьогодні користувачів настільки всебічно інформують на сторінках результатів пошуку Google, що, згідно з поточним аналізом, вони натискають посилання лише в половині випадків. Решта пошукових запитів закінчується на сторінці результатів.
Щоб Google міг надійно записувати згадану інформацію (та багато іншого) та відображати її на власній платформі, веб-майстри повинні підготувати її структуровано. Залежно від веб-сайту, це може бути величезним зусиллям. Але компанії, які не грають у цю гру, втрачають свій органічний трафік пошукових систем. Приклад показує: чим сильніші машини стають воротарями у спілкуванні, тим важливіше говорити мовою, яку вони розуміють.
Чи потрібен машиночитаний PR?
У PR ми продовжуємо надсилати прес-релізи електронною поштою обраним редакторам плоті та крові. Потім редактори читають його, перевіряють вміст на відповідність і обробляють далі. Але що, якщо видавці рано чи пізно зрозуміють, що деякі редакторські дії можна автоматизувати? А що, якщо ви зробите цей крок у певний момент в умовах збільшення тиску на витрати? Минулого року наші австралійські колеги вивчали тему робо-журналістики. У Німеччині Statista та nextMedia щойно опублікували перші дані про це.
Schema.org надає нагороди за юридичні тексти, новели та сатири. Примітно, що досі не існує стандарту для прес-релізів. Однак схема NewsArticle наближається до необхідного формату - і, безумовно, буде доопрацьована, як тільки виникне необхідність. Різні доступні схеми для товарів та окремих категорій товарів уже доступні для сповіщень про товари. Вони можуть бути використані для того, щоб машини також одразу зрозуміли найновіші характеристики продукту.
Машиночитаний PR в даний час все ще може бути мрією майбутнього. Але ми повинні бути обережними, щоб не випустити з уваги розвиток подій в інших сферах маркетингу. Зрештою, це стосується і нас: той, хто не робить їх вміст читабельним для машин, ризикує бути проігнорованим ними.