Яндекс открывает секреты семантической разметки

07.05.2014
Тема семантической разметки не раз затрагивалась Яндексом в своих статьях. Это важный пункт при создании и верстке страниц, который влияет не только на юзабилити, но и на продвижение сайтов. Развивая тему семантической разметки, Яндекс рассказал своим пользователям о системе формирования ее синтаксиса.

Для более точного понимания информации Яндекс дает определение основным терминам:

  • Микроразметка (или семантическая разметка) – это разметка страницы, которая включает в себя дополнительные теги и атрибуты в тегах. Главная функция этих элементов – указание поисковым роботам на то, о чем написано на странице.
  • Словарь в семантической разметке – это индивидуальный «язык», включающий в себя набор классов и их свойств, которые указывают суть содержимого на странице.
  • Синтаксис – средство использования словаря. Его функция – определение тегов, с помощью которых будут указываться сущности и их свойства на страницах.

Яндекс рассказал о формировании синтаксиса семантической разметки.

Далее в своей статье Яндекс предлагает подробное описание наиболее распространенных стандартов синтаксиса:

  • Microdata — Микроданные (словарь Schema.org чаще всего встречается именно в этом синтаксисе);
  • Microformats.org — Микроформаты (объединенный стандарт синтаксиса и словаря);
  • RDFa и RDFa Lite (в упрощенном виде RDFa рекомендуется создателями словаря Open Graph. Также встречается с другими словарями, например, со словарем Dublin Core или Data Vocabulary);
  • JSON-LD — расширение JSON.

Для более четкого понимания причин возникновения разных стандартов, Яндекс описывает историю развития синтаксиса.

история развития синтаксиса - как множатся стандарты

Полная версия статьи представлена здесь




Похожие новости
29.09.2017
Создай эффектный образ, не выходя из дома – с новым приложением от Яндекса!

Яндекс готовит к запуску новое приложение, которое пока что не имеет названия. Оно будет определять местоположение пользователя, предлагать ему выбор наиболее подходящих бутиков одежды и обуви, а также отмечать избранные магазины и торговые центры. Кроме того, приложение сможет учитывать вкусовые предпочтения каждого юзера.