JSON-LDでschema.orgの構造化データ導入をより簡単に
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
10分でわかる、Google しごと検索（Google for Jobs）の概要と対応方法｜アナグラム株式会社
先日公開した記事、「運用型広告の運用者なら押さえるべき、2019年に注目したい5つのトピックス」でも2019年にGoogleが求人事業に参入するというニュースをご紹介いたしましたが、ついに2019年1月23日（水）に、「Google しごと検索」という名称でサービスの提供が開始されました。 【参考】Google Japan Blog: Google しごと検索で、仕事探しをもっとスムーズに！ Google しごと検索は、サービス提供開始前までGoogle for Jobsという名称で呼ばれていたものです。 これまで求人といえば、Indeedを始めとする求人媒体を利用することが一般的でしたが、Google しごと検索を利用することにより、Googleの検索結果に自社のWebサイトで掲載している求人情報が表示されるようになります。求職者と企業の接点を増やすためにぜひとも導入したいプロダクトです
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