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データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。 問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んでいる富士吉田市の統計資料です。 統計ふじよしだ令和元年度版 - 商業 このように分かりやすい表で情報を提供してくれるのはありがたいのですが、数値データにはなっていないので分析に活用することができません。 GPTのパワーを使って、このような非構造化データを構造化データに変換できないか？というのが本日のお題になります。 コードP
データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）のPythonの問題を解いていきます。この問題群は、模範解答ではpandasを使ってデータ加工を行っていますが、私達は勉強がてらにNumPyの構造化配列を用いて処理していきます。 次回記事（#2） はじめに Pythonでデータサイエンス的なことをする人の多くはpandas大好き人間かもしれませんが、実はpandasを使わなくても、NumPyで同じことができます。そしてNumPyの方がたいてい高速です。 pandas大好き人間だった僕もNumPyの操作には依然として慣れていないので、今回この『データサイエンス100本ノック』をNumPyで操作することでpandasからの卒業を試みて行きたいと思います。 今回は８問目までをやっていきます。 今回使うのはreceipt.csvだけみたいです。初期データは以下のようにして読み込みました（データ型
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いまからわかる！ChatGPT活用プログラミング ChatGPT APIのFunction callingを使って、請求書の構造化データを抽出する 先月、OpenAIからFunction calling（関数呼び出し）機能がリリースされました。これが何なのか、何のために使うべきなのか、ちょっと見ただけでは分かりづらいと思います。 今回は請求書から情報抽出をするというよくありがちなケースを題材に、Function callingの利便性を示してみます。 Function callingとは OpenAIが2023年6月13日にリリースしたChat APIの追加機能です。主にできることとして以下の3つが挙げられています。 外部ツールを呼び出して質問に答えるチャットボットを作成する 自然言語を内部APIの呼び出しやSQLに変換する テキストから構造化データを抽出する たとえば天気予報と血液型
［速報］BigQueryが非構造化データのサポートを発表。これで構造化データ（RDB）、半構造化データ（JSON）、非構造化データをサポート。Google Cloud Next '22
Google Cloudは、開催中のイベント「Google Cloud Next '22」において、大規模データ分析サービスのBigQueryで非構造化データのサポートを発表しました。 BigQueryは今年1月にJSON型データへのネイティブ対応をパブリックプレビューとして公開しています。 参考：BigQueryがJSONにネイティブ対応。SQLでJSONに対するクエリが可能に これでBigQueryは今回の非構造化データのサポートにより、RDBのテーブルに格納された構造化データと、JSONなどによる半構造化データそして非構造化データの3つをすべてサポートする柔軟な大規模データ分析基盤になるわけです。 Google Cloud Storageバケットのテーブル形表現 BigQueryの非構造化データサポートはObjectテーブルによって実現され、画像や動画、音声、テキストなどのデータが扱
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
Zodスキーマでプロンプト生成を行い構造化データを自由自在に扱えて、LLMプロダクト開発が圧倒的に効率化した話 - Algomatic Tech Blog
最近はAIエンジニアを名乗ってるerukitiです。フロントエンドもバックエンドも、LLMを触るあれこれもやってるので、「AIエンジニア」くらいを名乗るとちょうどよさそうだなと思ってます。いずれLLM自体の開発なんかもやってるかもしれません。 LLMプロダクトを開発していると、構造化データを作りたいのに、Anthropic ClaudeのAPIにはJSONモードが無いことや、なんならJSONモードやfunction callingを使っても、データが正しい形式に従ってることは保証しがたい、みたいな自体に遭遇することがあります。 JSONが出力できたとしても、構造化データをうまく吐き出させるのは難しいものです。文字列を出力させたいけど、複数あるときは、配列なのか、それともカンマ区切りなのか？項目がオプショナルの場合はどうするか？項目が存在しない、空文字や 0 や undefined や nu
■人材紹介業におけるデータ入力・データ活用の課題 レバレジーズのデータ戦略室で室長をしている阪上です。今回はレバレジーズの運営する人材紹介系サービスにおけるデータ活用の課題について扱いたいと思います。 一般的に人材紹介業は、「企業での就業を目指す人材」と「人材を欲している企業」のマッチングを行っています。しかしながら、経済学におけるマッチング理論が扱うような、「各々の人材がつけた、行きたい企業ランキングTop100」、「各々の企業がつけた、欲しい人材ランキングTop100」などの顕示的な選好のデータはありません。 そこで、マッチングをうまく実現するためには選好データではなく、営業管理システムなどに蓄積されたデータを使う必要があります。人材も企業も納得した状態、すなわち、「内定の承諾という状態を生み出した人材と企業のペアのデータ」と、「内定の承諾に至らなかったペアのデータ」を分析することで、
はじめに こんにちは、DROBE の都筑です。 みなさん LLM 使っていますか。今回は LLM を利用して長文から構造化データを抽出する手法について記載します。 構造化データの抽出 LLM を利用して構造化データを抽出することを Extraction と呼びます。 Extraction は以下のようなユースケースが考えられます。 テキスト情報から構造化したデータを抽出し DB にインサートする 外部 API を呼ぶために入力を解釈してパラメータを抽出する Extraction は非常に有用ですが、元となるテキストの最大長は利用する LLM の最大 token 数に依存します。 LLM と長文の処理 長文を LLM で扱うユースケースとしては文章要約がアプリケーションとして想定されることが多く、いくつかの方法が考案されています。LangChain の公式ドキュメントを覗くと、以下の 3 つ
スタンフォード大学の研究者たちは、新しいプログラミング言語『SUQL』（Structured and Unstructured Query Language）を開発しました。 この言語は、SQL（Structured Query Language）の概念を拡張し、非構造化データのクエリ処理を可能にする新しいパラダイムを導入しています。構造化データ（例えばデータベース内のデータ）と非構造化テキストデータ（自由形式のテキストなど）の両方を処理する能力を持つ初めての言語として位置づけられています。 『SUQL』の開発は、データソースをより効果的に活用するための手法を模索する研究の一環です。従来の技術では、構造化データと非構造化データを一元的に処理することには課題がありました。 大規模言語モデル（LLM）に基づくプロンプトコンポーネントで構成される『SUQL』は、今後の開発トレンドを牽引する研究と
データサイエンティスト協会によるデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）をJuliaで解きました。 はじめに わざわざ紹介するまでもありませんが、Juliaは書きやすくて実行が速いモダンな科学計算向け言語として昨今注目を集めています。ただ、まだデータをこねくりまわすコード例が少なく、前処理などの用途で使うには少しとっつきづらさも残っていると思います。つい先月公開されたデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）はそんな日頃遭遇するデータ処理のタスクを効果的にカバーしているもので、Python、R、SQLでの回答例もついています。ということで、いっちょこれをJuliaでやって実地で使えるように練習しようと思い立ち、やってみました。いくぶんでも参考になるかもしれないので、あくまで一回答例として公開してみます。 コード https://github.com/Ken-Kurok
LLM時代のデータ基盤 : 非構造化データを扱うETLプロセスの重要性 #ベッテク月間 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは！LayerXのバクラク事業で機械学習・データ周りを担当しております、たかぎわ (@shun_tak) と申します。 みなさま、ChatGPTの登場に衝撃を受け、これを日々の生活やビジネスに活用されていることかと思います。わたしも社内でChatGPT活用の勉強会を開催したところ、大変大きな反響をいただきました。 tech.layerx.co.jp ChatGPTの登場以来、AIを前提としたユーザー体験の構築、すなわちAI-UXの実現を目指すことがLayerX社内の共通認識になりました。LayerXは、プロダクトだけでなくあらゆるビジネスプロセスにおいて、ユーザー体験をAIを前提に再構築するAI Transformation (AX) を推進することで、生産性革命を実現しようとしています。 comemo.nikkei.com AI-UXやAXの実現を通じて、仕事や暮らしの中にある摩
[レベル: 上級] JavaScript を利用して構造化データを生成する方法を解説するドキュメントを Google はデベロッパーサイトで公開しました。 Google タグマネージャおよびカスタム JavaScript を使ったやり方を説明しています。 タグマネージャで構造化データを動的に生成 手順の詳細はドキュメントを読んでいただくとして、この記事では特に気にかけておくべき点に触れておきます。 カスタム HTML で作成 タグマネージャで、構造化データ用に構成するタグはカスタム HTML です。 ページ内容に応じて動的に構造化データを生成するために変数を使えます。 変数の例はドキュメントで参照できます。 SSR の利用可能 サーバー サイド レンダリング (SSR) を実装している場合は、構造化データの生成も SSR に含めることができます。 Googlebot のレンダリングにかかる
構造化データで複数アイテムをマークアップする際のガイドラインをGoogleが更新。ネストするか@idで関連付けする
[レベル: 上級] 1 つのページで、複数のアイテム（タイプ）を構造化データでマークアップする際の注釈を構造化データのガイドラインに Google は追加しました。 関連するエンティティのタイプはネストするかもしくは @id で関連付けます。 一方で、独立したエンティティは個別にマークアップできます。 複数タイプをネスト たとえば、解説動画付きのレシピの構造化データは次のようにマークアップできます。 <script type="application/ld+json"> { "@context": "https://schema.org/", "@type": "Recipe", "name": "バナナブレッドのレシピ", "description": "とっても美味しいバナナブレッドのレシピ", "image": "http://example.com/banana-bread.jpg
[レベル: 中級] モバイル検索結果にサイト名を表示する機能を Google は正式に導入しました。 関連する技術ドキュメントも検索セントラルサイトに公開しています。 こちらのキャプチャのように URL の上にサイト名が表示されます。 この記事では、モバイル検索のサイト名表示に関して、僕が個人的に特に重要だと感じた内容を解説します。 日英ほか 4 か国語で導入 モバイル検索の結果で URL の上にサイト名を Google が表示し始めていることを 9 月初めにこのブログで紹介しました。 このときはテスト機能なのか正式機能なのかがはっきりしなかったのですが、今は正式な機能として導入されています。 次の 4 言語のモバイル検索でサイト名が現状では表示されます。 日本語 英語 フランス語 ドイツ語 グローバルではなく言語を限定して公開した機能に、日本語が含まれているのは嬉しいですね。 サイト名を
[レベル: 中級] schema.org を用いた構造データのバリデーションを検証するツールとして Schema Markup Validator が公開されました。 schema.org 公式ブログでアナウンスが出ています。 構造化データ テスト ツールの後継 構造化データを検証するために次の 2 つのツールを Google は提供しています。 構造化データ テスト ツール (Structured Data Testing Tool; 以下、SDTT) リッチリザルト テスト (Rich Result Test; 以下、RTT) 2020 年 7 月に RTT が正式版になったのにあわせて、SDTT の廃止を Google は決めました。 しかし、RTT は Google がリッチリザルトとしてサポートしている構造化データにしか対応していません。 一方、SDTT は構造化データが正しいか
数値を扱うデータを検索 データセット検索は、統計や調査など数字を扱うデータを専門に検索するための検索サービスです。 例として、生命科学や社会科学、機械学習、市民および政府などではさまざまなデータがさまざまな組織・機関から発行されています。 こうしたデータをデータセット検索で見つけられます。 たとえば、ウェブで公開されている、世界の国ごとのスマートフォン利用者 (Smartphone users by country worldwide) の統計データを検索できます。 日本語にもデータセット検索は対応しています。 たとえば [温暖化] に関連する統計データを探せます。 もし僕が地球温暖化をテーマに卒業論文を書いている大学生だったとしたら、関連データを見つける手助けにこの検索結果はなりそうです。 検索結果に出てきたデータセットは、次のような要素でフィルタリングできます。 更新日 ダウンロード形
[レベル: 上級] 構造化データが今よりも簡単になっていくことはなく、むしろさらに複雑で難しくなっていくだろうと Google 社員が予想しています。 構造化データはさらに難解に Google が利用する構造化データの将来について、Google の John Mueller（ジョン・ミューラー）氏はオフィスアワーで次のようにコメントしました。 将来的、少なくとも近い将来にもっと多くの種類の構造化データマークアップを使うようになると私は考える。そして、さまざまな検索機能の要件という点で、おそらくもっと複雑になっていくだろう。検索結果での装飾的な機能もそうだし、たしか Google アシスタントの読み上げ機能なども現状では多分に構造化データに依存している。 構造化データの分野はもっと拡大していくだろうから、さらに多くのマークアップが登場してくると予想する。新しい構造化データが出てくると、実装や
[レベル: 上級] ウェブページに構造化データを実装すると、アプリを公開することなしに Google アシスタントでアクションを実行することができます。 比較的新しい機能でさほど知られていないせいか、Google Webmaster の公式 Twitter アカウントがプロモーションしています。 🔈Enhance your web presence for Search & the Google Assistant Google can use your structured data to automatically generate Actions for the Google Assistant. Learn how to build successful Actions with new guides and tools. Check it out → https://t.co/
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます クリックテック・ジャパンは7月18日、同社が提供するデータ分析部門の製品・サービスに関する記者説明会を開催した。 会見に登壇したQlik Technologies データ分析事業部 ジェネラルマネージャーのBrendan Grady氏は「当社は長らくビジネスインテリジェンス（BI）ベンダーと認識されてきたが、AIの導入が加速することで、新しい方向にかじを切ろうとしている」と話した。 例えば、TalendやAttunity、Mozaic Data、Big Squid、Kyndiなどの企業買収によって、エンドツーエンドのデータソリューションを提供するというコミットメントを強化している。 同社はデータ分析の体験を向上させるため、「ナビゲーショ
構造化データとは、Webページの構造を検索エンジン（Google）により分かりやすく伝えるためにHTMLにマークアップする専用のコードのことです。 この構造化データは、あらかじめ「schema.org」で定義されてる専用のプロパティ（属性）とバリュー（属性値）を用いてHTMLにマークアップします。 構造化データをマークアップ（構造化マークアップ）すれば、クローラーがコンテンツ内容を認識しやすくなるので、その分Webページ（ブログ記事）のインデックスが促進されます。 そうなれば、Googleに評価されやすくなるので、SEOの良い効果が見込めるでしょう。 一方、構造化データを記述しなければ、クローラビリティが上がりません。 そうなれば、クローラーにおけるコンテンツの理解のしやすさが促進できないので、その分Googleから評価されづらくなるでしょう。 こうした良くない状況を回避する為に、構造化デ
WebSite構造化データに対応しました。設定したブログ名がGoogle検索に掲載されやすくなります - はてなブログ開発ブログ
本日、はてなブログはWebSite構造化データに対応しました。この対応により、Google検索の検索結果に、設定したブログ名が掲載されやすくなります。 ピンクの枠で囲われた領域がサイト名Google検索の検索結果ページに表示されるサイト名は、Googleによって自動的に生成されますが、WebSite構造化データはサイト名の生成の元となるデータのうち最も重要なデータとされています。 そのため、今後はより、はてなブログに設定したブログ名が掲載されることが期待できます。詳しくは下記のページをご参照ください。 Google 検索でのサイト名 | Google 検索セントラル | ドキュメント | Google for Developers どうぞご利用ください。
近年、Google for Jobsが日本でもローンチされたことをきっかけに、「構造化データ」に注目が集まっています。とはいえ、「構造化データってなに？」「記述方法は？」などと疑問を持っている方は多いのではないでしょうか？ そこで今回は、今話題の「構造化データ」について初心者の方でもわかりやすくご紹介します。 構造化データを含め、無料のSEO診断を希望される方は下記リンクからお申し込みください。 構造化データとは、HTMLで書かれた情報を検索エンジンに理解しやすいようにタグづけしたものです。 以前までの検索エンジンは、HTMLで書かれた文字列を単なる記号として認識することしかできず、その文字列の意味まで理解することは難しい状況でした。例えば、「デジタルアイデンティティ」という文字列を会社の名前だと判断することは困難でした。 そこで、「デジタルアイデンティティ」を単なる文字列として認識し、蓄
data-vocabulary.org schema deprecated の警告が出た！パンくずリストの構造化データを修正しましょう | mariweb
data-vocabulary.org schema deprecated って何？ Google Search Console Team からいきなり警告のメールが来て驚かれた方も多いのではないでしょうか？ まず data-vocabulary.org について簡単に説明すると、現在は、検索結果に表示されるパンくずリストをやレビュー・評価などの構造化データにはボキャブラリとして、 Googleも推奨しているschema.org がよく使われていますが、以前は data-vocabulary.org が使われることも多くありました。 data-vocabulary.org schema deprecated の意味は、「deprecated = 推奨されていない」なので、data-vocabulary.org というスキーマは推奨されていません。ということですね。 でも、これまでは dat
data-vocabulary構造化データによるリッチリザルトのサポートをGoogleが終了、schema.orgへの移行を推奨
[レベル: 上級] リッチリザルトを表示するための data-vocabulary.org 構造化データの利用を 2020 年 4 月 6 日をもって Google は終了します。 data-vocabulary.org でマークアップしていても 4 月 6 日以降は検索結果にリッチリザルトが出なくなります。 data-vocabulary.org でマークアップしているサイトは早めに schema.org へ移行する必要があります。 古い規格の data-vocabulary.org data-vocabulary.org について軽く触れておきます。 もっとも data-vocabulary.org について知らない人はそもそも今回の知らせとは無関係でしょう（ようは無視できる）。 data-vocabulary.org は microformats と並んでずっと以前から使われている構
[レベル: 上級] 組織のロゴを指定する構造化データの画像フォーマットに .svg と .webp を Google は追加しました。 これまでサポートしていた画像フォーマットは次の 3 種類でした。 .jpg .png .gif .svg と .webp を合わせて、5 種類の画像フォーマットを現在はサポートしています。 ロゴ構造化データはナレッジパネルの画像に使われる ロゴの構造化データを設定しているサイトは多くないかもしれません。 ロゴの構造化データを schema.org でマークアップしていると、Google の検索サービスで利用されます。 代表的な使われ方はナレッジパネルのロゴです。 構造化データで設定したロゴを Google は必ず使うわけではありませんが、強いシグナルとして参考にします。 自社のナレッジパネルのロゴが適切な画像になっていなければ、構造化データで指定するといい
リッチリザルトに使われなくても構造化データをマークアップすべき？ リッチリザルト表示は1ページ目だけ？ Google社員が構造化データの質問に回答
[レベル: 上級] Google の Gary Illyes（ゲイリー・イリェーシュ）氏が SEMrush のインタビューを受けました。 テーマは構造化データです。 インタビュー記事の最後には、Twitter で募集した質問への回答も掲載しています。 インタビューそのものよりもこちらのほうが（僕には）参考になったので共有します。 構造化データについてのツイッター民からの質問とその回答 Q. ページ間の参照を Google は認識するか？ A. 別々のページの間でのエンティティの参照も Google は考慮に入れる。 ※すずき補足: 参照とは、たとえば JSON-LD なら @id でオブジェクトを関連付けること。同じページでのマークアップを関連付けることが多いが、別のページでも大丈夫とのこと。この場合、@id の値は完全な URL で指定する。SDTT や RRT の検証では認識されないか
はじめに 本記事では、本サイトで利用しているSTUDIOというCMSでdescriptionやogp以外にも未サポートのmetaタグを設定をする方法について記しています。 まず、STUDIO とは？ ノーコードでレスポンシブなサイトが作れたり、ブログを設置できたり、複数人で同時編集を行いリアルタイムで同期がされたり、デザイナーだけでサイトが作れてしまうコーダー泣かせの優れものCMSです。 2021年6月13日時点では、STUDIOで<head>内のタグを完全に自由な設定にすることは出来ない為、GTM(Googleタグマネージャー)を利用してページが読み込まれた際に差し込まれるように設定します。 予め、STUDIOで作成したサイトにGTMが正しく設定されていることが前提となりますので公式ヘルプからGoogleタグマネージャーの連携方法 を確認してから進めます。 目的 Googleマイビジネス
[レベル: 上級] Article（記事）構造化データの技術ドキュメントに author（著者）のベストプラクティスを Google は追加しました。 ベストプラクティスに従うと、コンテンツの著者を Google が的確に理解、表現する手助けになります。 この記事を書いている時点では日本語ページにはまだ追加されていません。 英語で読むのが面倒な人向けに紹介します。 Google が推奨する author マークアップのベストプラクティス Article 構造化データの author プロパティのマークアップのベストプラクティスとして Google は次を提示しています。 すべての著者をマークアップに含める 複数の著者を明記する 追加のフィールドを使用する author.name プロパティには著者の名前だけを記述する 適切なタイプを使用する すべての著者をマークアップに含める そのページの
昨今、検索エンジン側での構造化データのマークアップへの対応が進んできました。 昔からあったパンくずリスト（BreadcrumbsList）は言うに及ばず、記事に対するArticleのほかに動画に対するVideo、レビューに対するReview、料理レシピに対するRecipe、イベント情報に対するEvent、また特に最近で話題になっているFAQやHowToなど様々な種類が存在します。 構造化データのマークアップを行うことで、検索エンジンでリッチな表示になり、ユーザーの流入を誘いやすくなります。 そのため、SEOの観点で言えば「対応できるページでは極力対応した方が良い」のは確実です。 しかし、どの程度の効果があるかがわからないと「どの程度の工数をかけられるか」の検討もつけられません。 CMSのテンプレートを編集してさくっと実装できるのであればそれで済みますが、運用体制上、テンプレートを編集するに
構造化データを使用して、WebサイトのE-A-Tをサポートする方法 - SEO Japan｜アイオイクスのSEO・CV改善・Webサイト集客情報ブログ
無料で資料をダウンロード SEOサービスのご案内 専門のコンサルタントが貴社サイトのご要望・課題整理から施策の立案を行い、検索エンジンからの流入数向上を支援いたします。 無料ダウンロードする ＞＞ 「いかにしてWebサイトのE-A-Tを高め、検索エンジン（Google）に認識してもらうか？」は、ここ数年で最も関心の高いトピックと言って良いでしょう。 特にYMYL領域において重要になるE-A-Tですが、今回は構造化データを活用してGoogleのE-A-Tの理解を助けるという内容になります。 適切に実施するにはそれなりの工数がかかるものの、実施すべき価値がある内容となっており、ぜひ参考としていただければと思います。 Googleの提唱する概念であるE-A-T（専門性・権威性・信頼性）は、近年のSEO界隈で話題になり、多くの神話や誤解の源となっている。 E-A-Tを取り巻く最も顕著な疑問と怪奇の
SEOの次の主役？！【構造化データの仕組み②】検索エンジンに、分かりやすく、分かりやすく。まもなく構造化データのテンプレート化？！ - ペンギン男の生活@気になるのは、海外SEOとYOGAとお天気
こんにちは、ペンギン男です🐧 なかなか、周到な準備がなされているGoogleによる、構造化データ対策。 検索技術の絶えざる革新、すなわち、ページを理解することへのプラス要因の追加は、Google外部からは分かりにくいながらも、相当、熱を入れて取り組まれている要素なのかもしれませんね。 前回の記事↓ ] ———————————————————————— 【目次】 構造化データの形式 ボキャブラリーとは どのボキャブラリーを使う？ 開発中の留意点 導入後の留意点 構造化データのガイドライン 構造化データの作成、テスト、リリース ———————————————————————— 構造化データの形式 ボキャブラリーとは まず、ボキャブラリーの意味を確認しておきます。シンタックスという言葉とよく対で使われていますが、イメージでいえば ボキャブラリー→単語を集めた単語帳 シンタックス→単語の意味をロ
テクニカルSEOの最新5大トレンド【2021年版】構造化データ＋自動化＋データ分析（後編） | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
テクニカルSEOの最新トレンド3 スキーマや構造化データを戦略的に利用する多くのSEO担当者は構造化データやスキーマのフレームワークを利用してすべてを整理している。検索エンジンのクローラーがサイトのコンテンツを読み取って、インデックスを作成し、検索ユーザーに表示できるようにするのを助けるための施策で、進めるべきだ。 しかし、構造化データを実装するにあたっては、専門家たちも同意しているように、単に実装できるからするのではなく、特定の目標を達成することを念頭に置こう。 マイヤーズ氏は言う： 構造化データの中には、検索結果や、グーグルがサイトを処理して理解する方法に重要な影響を与えるものもあれば、いかなるサイトにもまったく無関係だったり、目に見える影響はなかったりするものもある。 成果を上げるには、明確な意図と目的を持って構造化データを使用する必要がある。 レイ氏も同じ意見で、業界内でのスキーマ
Google 検索上の構造化データガイドライン | Google 検索セントラル | ドキュメント | Google for Developers
フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 構造化データに関する一般的なガイドライン Google 検索の検索結果でリッチリザルトとして表示されるようにするには、構造化データが Google 検索のコンテンツ ポリシー（スパムに関するポリシーを含む）に違反していない状態にする必要があります。さらに、このページではすべての構造化データに適用される一般的なガイドラインについて詳細に説明します。Google 検索でリッチリザルトとして表示されるには、それらのガイドラインを遵守する必要があります。 ページに構造化データの問題がある場合は、手動による対策が実施される可能性があります。構造化データに関する手動による対策が実施されると、ページがリッチリザルトとして表示されなくなります。ただし、Google ウェブ検索でのページの掲載順位には影響
構造化データとは？SEOの初心者向けに基本を解説
人には、パーティー用のショートケーキのレシピや考案者、投稿日、所要時間が記されているWebページと理解できますが、検索エンジンはこの意味を正確に理解することはできません。この内容を検索エンジンが理解できる規則に従って記述したものを構造化データと呼びます。 ▽前述の内容を構造化データで記述した例 <script type="application/ld+json"> { "@context": "https://schema.org/", "@type": "Recipe", "name": "パーティー用ショートケーキ", "author": { "@type": "Person", "name": "ooo ooo" }, "datePublished": "2021-08-27", "totalTime": "PT90M" } </script> セマンティックWebとは 構造化データ
こちらの記事は下記URLに引っ越しました。https://media.locaop.jp/how-to-add-structured-data/
[レベル: 初級] パンくずリストの情報は構造化データを利用するとより確実に Google に伝えることができます。 Google の John Mueller（ジョン・ミューラー）氏は構造化データの利用を推奨しています。 Yep! If you'd like to give us information on a better breadcrumb to use, structured data would be the best way to do that. — 🍌 John 🍌 (@JohnMu) May 8, 2020 検索のパンくずリストは構造化データが優先 現在、ほとんどの検索結果の URL にはパンくずリストが表示されます。 パンくずリストを構造化データでマークアップしていない場合、Google は、自らの判断でパンくずリストを識別しようとします。 一方、構造化データを
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行政の統計資料のような非構造化データをGPTで構造化データに変換する｜mah_lab / 西見 公宏
だから僕はpandasを辞めた【データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）篇 #1】 - Qiita
GitHub - The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess: データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）
ChatGPT APIのFunction callingを使って、請求書の構造化データを抽出する | gihyo.jp
データサイエンス初学者向け学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」が公開
職務経歴書を構造化データに変換して分析する事例のご紹介 - Leverages データ戦略ブログ
JSON-LDで構造化データマークアップをする書き方超入門 | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
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LLMベースの新しい言語『SUQL』が示唆する「非構造化データのクエリ」を処理するパラダイム | AIDB
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タグマネージャとJavaScriptを使って構造化データを生成する方法をGoogleが解説
モバイル検索結果にサイト名を表示する機能をGoogleが正式導入、構造化データでサイト名を指定可能
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「構造化データはもっと難しくなる」とGoogle社員が予測、構造化データはSEOの必須スキル
ウェブコンテンツに構造化データを実装するとGoogleアシスタントでアクションを実行可能
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Google、ロゴ構造化データの画像フォーマットにSVGとWebPをサポート
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