구조화된 웹에서 웹 스크래핑의 미래 – PromptCloud

SEO 기술은 시간이 지남에 따라 진화했으며 백링크와 메타 태그는 더 이상 기업이 더 나은 유기적 트래픽을 생성하는 데 도움이 되는 유일한 요소가 아닙니다. Google이 복잡한 알고리즘을 사용하여 여러 요인에 따라 웹사이트 순위를 매긴다는 것은 누구나 알고 있지만 SEO 순위에 포함되는 모든 매개변수는 알려져 있지 않습니다. 그러나 SEO 목적을 위한 구조화된 데이터의 필요성은 보편적으로 인정되며 이에 대해 웹에서 많은 블로그를 찾을 수 있습니다. 이 Google 페이지 는 실제로 Google이 구문 분석에 사용할 수 있는 모든 구조화된 데이터를 사용하여 웹페이지를 더 잘 이해하려고 시도하는 방법을 설명합니다. 웹사이트에 구조화된 데이터가 있으면 웹사이트를 이해하고 그에 따라 순위를 매기기 위해 Google에 더 많은 단서를 남길 수 있습니다. 실제로 Google은 웹사이트 데이터가 백엔드에서 어떻게 표시되어야 하는지에 대한 예도 제시했습니다. Google이 세계에서 가장 큰 검색 엔진이기 때문에(중국의 Baidu 제외) 모든 웹사이트가 더 나은 가시성을 위해 이 구조화된 데이터 형식을 따르는 것이 유리할 것이라고 말할 수 있습니다. 이것이 웹사이트가 페이지에서 데이터 형식을 빠르게 변경하는 이유이며, 이는 웹 스크레이퍼뿐만 아니라 SEO 순위에도 도움이 될 것입니다.

구조화된 데이터는 모두에게 유용합니다. 규모를 확장하려는 웹 사이트도 구조화된 데이터를 사용함으로써 이점을 얻을 수 있습니다. 이미 따라야 할 기본 데이터 레이아웃이 있고 백엔드 작업이 더 빨라져 대기 시간이 단축되고 고객 경험이 우수하기 때문입니다.

구조화된 데이터의 차이점

지금까지 구조화된 데이터와 SEO 관행으로 인해 웹사이트가 구조화된 데이터로 전환되는 방식에 대해 이야기했습니다. 그러나 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 차이점은 무엇이며 SEO 순위 또는 웹 스크래핑을 위해 구조화된 데이터를 구문 분석하는 것이 더 쉬운 이유는 무엇입니까?

예를 들어 설명하겠습니다. 사람들이 레스토랑에 대한 리뷰를 게시하는 웹사이트라고 가정해 보겠습니다. 사람들은 레스토랑을 평가하고 웹사이트의 다른 레스토랑에서 먹었던 음식에 대한 댓글을 게시합니다. 예를 들어 "Red Onion Restaurant"이라는 이름의 레스토랑이 있고 3명이 레스토랑을 평가하고 2명이 댓글을 게시했다고 가정해 보겠습니다. 이 데이터를 문자열 형식으로 저장한다고 가정해 보겠습니다.

“빨간 양파 레스토랑 | 평균 평점 - 별 3.5개| 3 | “좋은 음식, 너무 혼잡” | “국수는 훌륭했습니다.”

따라서 이것이 Google이 SEO를 위해 구문 분석할 단일 문자열 또는 단일 문장이거나 데이터 추출을 위해 스크랩할 수 있음을 알 수 있습니다. 일부 레스토랑의 위치 및 가격 범위와 같은 추가 세부 정보에 따라 이 문자열에 변형이 있을 수 있음을 이해할 수 있습니다. 이러한 시나리오에서 평균 등급 및 다양한 댓글과 같은 개별 요소를 추출하는 것은 골치 아픈 일이며 추가 계산이 필요할 수 있습니다.

이제 동일한 웹 사이트가 실제로 이 데이터를 이 형식의 JSON 개체에 저장했다고 가정해 보겠습니다.

Google이 데이터를 이해하고 웹사이트의 순위를 지정하는 것이 얼마나 쉬웠을지, 데이터를 크롤링하는 것이 얼마나 쉬웠을지 상상해 보십시오. 일부 레스토랑에 대한 추가 필드가 있더라도(또는 이러한 필드 중 일부가 누락된 경우) 사용 가능한 데이터를 선택하는 간단한 확인이 될 것입니다. 이것이 구조화된 데이터가 사람의 눈이든 컴퓨터이든 처리하기 훨씬 쉬운 방법입니다.

구조화된 데이터가 뒷받침하는 웹 스크래핑의 성장

웹 스크래핑은 사람들이 신문 기사를 잘라내거나 온라인 블로그에서 붙여넣기를 복사하던 때부터 엄청난 속도로 성장해 왔습니다. 오늘날 대부분의 웹 스크래핑은 대부분의 문제를 처리하는 자동화 또는 반자동 지능형 봇에 의해 수행됩니다. 문제가 발생하거나 새 웹 페이지를 크롤링하도록 교육해야 하는 경우 사람의 개입이 필요합니다. 대부분의 데이터가 정형화된 웹사이트에서 웹 스크레이퍼를 실행하면 오류 가능성이나 수동 개입의 필요성이 매우 최소화되고 스크래핑 봇이 실행할 수 있는 속도도 빨라집니다.

웹사이트에서 구조화된 데이터만큼 웹 스크래핑에 도움이 되는 것은 없습니다. 이미지와 비디오가 웹사이트에 있는 경우가 많으며 이마저도 임의의 태그에 삽입될 수 있습니다. 대신 링크를 data-JSON의 일부로 갖고 다른 곳에 저장하면 웹 스크레이퍼가 서로 다른 형식의 데이터를 구별하고 개별적으로 그에 따라 크롤링 및 저장하는 데 크게 도움이 됩니다.

구조화된 데이터는 웹 스크래핑 및 정보 검색에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

사람들이 데이터에 대해 이야기할 때 잊어버리는 중요한 요소는 데이터 청결입니다. 더티 데이터는 데이터 자체의 가치를 감소시키거나 심지어 쓸모없게 만들 수 있기 때문에 데이터 청결은 매우 중요합니다. 구조화되지 않은 데이터는 스크랩, 처리 또는 웹사이트나 웹페이지 간에 전송될 때 더티 데이터로 이어질 수 있습니다. 구조화된 데이터는 새로운 모든 데이터 입력에 대해 단일 형식을 따르므로 실수 및 문제가 데이터 자체의 진입점에 플래그가 지정되기 때문에 데이터가 더럽거나 중복될 가능성을 줄입니다.

웹 스크래핑은 검색 엔진이 웹사이트를 구문 분석하여 순위를 매기는 방식과 매우 유사한 방식으로 발생하므로 두 가지 모두의 관심사가 상호 관련되어 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 유스 케이스에 관계없이 구조화된 데이터가 선호되는 이유에 대한 기본 논리를 이해해야 합니다. 코드 변경은 정기적으로 이루어지며 프론트 엔드 및 백엔드 계산 모두 제품 업그레이드, 새로운 기능 등으로 인해 정기적으로 변경되는 경향이 있지만 표준 데이터 형식을 갖는 것은 개발자의 삶을 더 쉽게 만드는 데 큰 도움이 될 것입니다. API의 입력 및 출력 형식이 양쪽 끝에서 다른 변경 사항이 발생하더라도 동일하게 유지되면 데이터 형식 변경으로 인한 정기적인 코드 중단이 발생하지 않는다는 것을 알고 있기 때문에 다른 사용자가 사용하는 것이 훨씬 간단합니다. .

구조화된 데이터의 주요 수혜자 중 하나인 웹 스크래핑은 동일한 스크래핑 봇이 훨씬 더 빠른 속도로 실행될 수 있고 구조화된 데이터만 파싱할 때 더 나은 정확도를 제공할 수 있기 때문에 추가 성장을 얻을 것입니다. 데이터.