Микроданные

Микроданные (англ. Microdata) - 1 из синтаксисов (форматов) добавления структурированных данных на веб-страницы, использующий специальные атрибуты HTML-тегов для описания типов контента и их свойств. Микроданные являются частью спецификации WHATWG HTML и интегрируются непосредственно в существующий HTML-код, оборачивая видимый пользователю контент.

Микроданные были первым широко распространённым форматом для реализации стандарта Schema.org и сыграли ключевую роль в популяризации структурированных данных. В отличие от подхода JSON-LD, где код хранится отдельно, микроданные буквально «пронизывают» вёрстку сайта, делая разметку неотъемлемой частью контента.

В интернет-маркетинге и SEO понимание микроданных необходимо для поддержки и аудита сайтов, особенно тех, которые были созданы до массового внедрения JSON-LD.

Что такое микроданные

Микроданные - это способ дать поисковым системам и другим алгоритмам «подсказки» внутри HTML-кода. Если обычный HTML говорит браузеру, как отобразить элемент (например, «это таблица» или «это абзац»), то микроданные объясняют, что именно означает этот элемент в реальном мире («это название товара», «это цена», «это имя автора»).

Основная идея заключается в добавлении к существующим HTML-тегам нескольких специальных атрибутов, которые превращают обычную вёрстку в машиночитаемый структурированный контент.

Ключевые атрибуты микроданных

Для создания разметки с помощью микроданных используются 5 основных HTML-атрибутов:

• itemscope - атрибут, который объявляет, что данный HTML-элемент и всё его содержимое описывают некоторую сущность (например, товар, человека или организацию).
• itemtype - атрибут, который указывает URL словаря, описывающего сущность. Для стандартной разметки всегда используется «https://schema.org/» с указанием конкретного типа (например, «https://schema.org/Product»).
• itemid - необязательный атрибут, который задаёт глобальный уникальный идентификатор для сущности.
• itemprop - атрибут, который определяет конкретное свойство сущности (например, «name» для названия, «price» для цены, «author» для автора).
• itemref - необязательный атрибут, который позволяет ссылаться на свойства, находящиеся вне текущего блока itemscope.

Как работают микроданные

Процесс создания разметки выглядит следующим образом:

1. На HTML-элементе, который оборачивает всю описываемую сущность, проставляется атрибут `itemscope`. 2. К этому же элементу добавляется атрибут `itemtype` с адресом типа из словаря Schema.org. 3. Внутри этого блока каждому HTML-элементу, содержащему конкретные данные, добавляется атрибут `itemprop` с названием соответствующего свойства.

Пример разметки товара с помощью микроданных

Допустим, на странице интернет-магазина есть простой блок с описанием товара:

<div>
    <h1>Смартфон XYZ</h1>
    <p>Цена: 29 990 ₽</p>
</div>

Чтобы превратить этот код в машиночитаемые микроданные, нужно добавить атрибуты:

<div itemscope itemtype="https://schema.org/Product">
    <h1 itemprop="name">Смартфон XYZ</h1>
    <p>Цена: <span itemprop="price">29 990</span> <span itemprop="priceCurrency">RUB</span></p>
</div>

Теперь поисковый робот точно знает, что «Смартфон XYZ» - это название товара, а «29 990 RUB» - его цена.

Преимущества микроданных

• Простота для разработчиков. Микроданные используют знакомые HTML-атрибуты, не требуя изучения нового синтаксиса.
• Естественная интеграция. Разметка является частью контента, что снижает риск рассинхронизации между видимым текстом и данными для роботов.
• Отсутствие дублирования. Не нужно создавать отдельные блоки кода, вся информация берётся непосредственно из того, что видит пользователь.
• Широкая поддержка. Микроданные поддерживаются всеми основными поисковыми системами и были стандартом де-факто на заре внедрения Schema.org.

Недостатки и ограничения

Несмотря на свою функциональность, микроданные имеют ряд существенных недостатков, из-за которых современные стандарты рекомендуют использовать JSON-LD:

• «Зашумление» кода. Добавление множества атрибутов в HTML-теги делает вёрстку менее читаемой и более сложной в обслуживании.
• Сложность с невидимыми данными. Если нужно передать поисковику информацию, которую не нужно показывать пользователю (например, координаты на карте), приходится использовать скрытые HTML-элементы, что может быть расценено как попытка обмана.
• Трудности с обновлением. Для изменения данных часто требуется редактировать HTML-шаблоны, что сложнее, чем обновление отдельного JSON-блока.
• Проблемы со сложными структурами. Описание вложенных сущностей и сложных связей между ними в микроданных может быть громоздким и запутанным.
• Отсутствие поддержки массивов. Микроданным сложнее работать со списками однотипных объектов.

История и современное положение

Микроданные были официально представлены как часть HTML5 и активно продвигались поисковыми системами в начале 2010-х годов. Они стали основным способом реализации разметки Schema.org на протяжении нескольких лет.

Однако с появлением и ростом популярности формата JSON-LD ситуация изменилась. JSON-LD оказался более гибким, удобным и чистым решением. Начиная с 2015-2017 годов, и Google, и Яндекс начали официально рекомендовать использовать именно JSON-LD как предпочтительный способ добавления структурированных данных.

Сегодня микроданные считаются устаревающим, но всё ещё полностью рабочим форматом. Множество сайтов, особенно созданных в период с 2010 по 2017 год, до сих пор используют микроданные. Поддержка этого формата сохраняется во всех поисковых системах, и сайты с корректной микроразметкой продолжают получать расширенные сниппеты.

Когда использовать микроданные сегодня

• При поддержке и развитии старых сайтов, где уже реализована разметка микроданными.
• В проектах, где разработчики по каким-то причинам не могут или не хотят внедрять JSON-LD (например, из-за ограничений CMS или специфики генерации страниц).
• При использовании систем управления контентом, которые генерируют разметку автоматически и используют микроданные как базовый формат.

Для новых проектов большинство экспертов и документация поисковых систем рекомендуют выбирать JSON-LD.

Проверка микроданных

Для проверки корректности разметки, выполненной с помощью микроданных, используются те же инструменты, что и для других форматов:

• Google Rich Results Test - проверяет, какие расширенные результаты сможет сформировать Google.
• Яндекс Вебмастер (инструмент проверки структурированных данных) - показывает ошибки и предупреждения.
• Валидатор Schema.org - проверяет соответствие синтаксису и словарю.

Связанные термины

• Структурированные данные
• Микроразметка
• Schema.org
• JSON-LD
• RDF
• Расширенный сниппет
• HTML