Spis treści
Dane strukturalne LocalBusiness to must have dla firm, które mają sklepy stacjonarne. Według raportu “E-commerce 2020” przygotowanego przez firmę Gemius na zlecenie Izby Gospodarki Elektronicznej 73% klientów w Polsce kupuje online.
Z kolei na stronie thinkwithgoogle.com znajdziemy informację, że 53% osób zawsze robi research online przed zakupem.
W badaniu “Major Purchase Shopper Study” przygotowanym przez GE Capital Retail Bank czytamy, że 81% klientów przed większym zakupem sprawdza produkt w Internecie. To wzrost o 20% w ciągu roku. Z kolei 65% klientów porównuje ceny na telefonie, będąc w sklepie stacjonarnym.
Jeżeli potencjalny klient szuka produktu, który sprzedajemy w sklepie stacjonarnym, jest duża szansa, że najpierw sprawdzi go online. Musimy dać mu się znaleźć i dokładnie temu służy schema LocalBusiness. Jak wdrożyć dane strukturalne na stronie lokalnego biznesu? Jakie informacje możemy w nich przekazać? O tym opowiemy poniżej.
Czym jest schema LocalBusiness?
- nazwa firmy,
- adres firmy,
- godziny otwarcia,
- zdjęcia (np. biura, produktu czy pracowników),
- oceny,
- współrzędne geograficzne,
- adres URL strony internetowej,
- numer telefonu,
- menu (dla obiektów gastronomicznych).
Podtyp schemy LocalBusiness | Binzes |
AnimalShelter | Schronisko dla zwierząt |
ArchiveOrganization | Archiwum |
AutomotiveBusiness | Motoryzacja |
ChildCare | Opieka nad dziećmi |
Dentist | Dentysta |
DryCleaningOrLaundry | Pralnia |
EmergencyService | Pomoc w nagłym wypadku |
EmploymentAgency | Agencja pracy |
EntertainmentBusiness | Rozrywka |
FinancialService | Finanse |
FoodEstablishment | Gastronomia |
GovernmentOffice | Placówka administracji publicznej |
HealthAndBeautyBusiness | Zdrowie i uroda |
HomeAndConstructionBusiness | Budownictwo |
InternetCafe | Kafejka internetowa |
LegalService | Usługi prawne |
Library | Biblioteka |
LodgingBusiness | Zakwaterowanie |
MedicalBusiness | Branża medyczna |
ProfessionalService | Wolne zawody |
RadioStation | Stacja radiowa |
RealEstateAgent | Agencja nieruchomości |
RecyclingCenter | Centrum recyklingu |
SelfStorage | Magazyny |
ShoppingCenter | Centrum handlowe |
SportsActivityLocation | Placówka rekreacyjno-sportowa |
Store | Sklep |
TelevisionStation | Stacja telewizyjna |
TouristInformationCenter | Informacja turystyczna |
TravelAgency | Biuro podróży |
Dane strukturalne lokalnego biznesu
dla wyszukiwania głosowego
Google szacuje, że ok. 27% wszystkich zapytań w wyszukiwarkach to wyszukiwanie głosowe. Ok. 41% dorosłych użytkowników Internetu używa wyszukiwania głosowego przynajmniej raz dziennie. Według danych z G2.com 46% wyszukiwań głosowych to zapytania o lokalną firmę.
16 maja 2012 roku Google rozpoczęło wdrażanie interfejsu Knowledge Graph do wyszukiwarki. W 2013 roku stał się on dostępny w języku polskim. Działanie Google Knowledge Graph polega na pobieraniu informacji ze stron i wyświetlaniu ich bezpośrednio na stronie wyników wyszukiwania. Aplikacja Google Now, czyli osobisty asystent w telefonach z systemem Android, wykorzystuje Knowledge Graph przy zapytaniach głosowych.
Wdrożenie danych strukturalnych lokalnej firmy wspiera rozwój bazy wiedzy Knowledge Graph i ułatwia asystentom wyszukiwania głosowego odnalezienie naszej firmy. Bazujące na uczeniu maszynowym algorytmy “uczą się” o naszym biznesie właśnie z danych strukturalnych, które im damy.
Jeżeli nie zapewnimy im potrzebnych danych, nie poznają naszej firmy i nie będę rekomendować jej użytkownikowi.
Schema LocalBusiness dla chatbotów
Nie tylko algorytmy asystentów osobistych uczą się z danych strukturalnych. Również chatboty pobierają dane ze schemy LocalBusiness, by lepiej odpowiadać na zapytania użytkowników.
Obecnie 55% firm, które używają chatbotów, generuje więcej jakościowych leadów. Szacuje się, że w 2022 roku chatboty zaoszczędzą firmom 8 miliardów dolarów, a w 2023 roku – 2,5 miliarda roboczogodzin.
W sytuacji, gdy używamy chatbota na naszej stronie internetowej do automatyzacji marketingu, warto dostarczyć mu jak najwięcej danych. Im więcej danych zbierze chatbot, tym lepiej “nauczy się” naszego biznesu i skuteczniej będzie mógł obsługiwać klientów.
Dodatkowo chatbot zaopatrzony w odpowiednie dane będzie w stanie podejmować akcje za użytkownika, np. pomoże mu pobrać plik, zarejestrować się lub dokonać zakupu.
Popularne błędy przy wdrażaniu schemy LocalBusiness
Na wstępie musimy zaznaczyć – poprzez “błędy” nie mamy na myśli złej implementacji z powodu braku wiedzy. Rozumiemy tutaj także celowe manipulacje kodem, których zadaniem jest oszukać wyszukiwarkę. Niektóre z nich mogą zaowocować nawet karą od Google.
Ukrywanie, blokowanie lub pożyczanie ocen
Bądźmy szczerzy – o ile każda firma chciałaby mieć ocenę “5 gwiazdek”, to prawdopodobieństwo wystąpienia takiego zjawiska jest bardzo niskie.
Elementy schemy LocalBusiness odpowiedzialne za ocenę, czyli AggregateRating oraz Review, powinny pochodzić z naszej strony internetowej. Używanie zewnętrznych ocen (np. Opineo, Ceneo czy Google) jest niewskazane. Google może odmówić wyświetlania takich informacji.
Brak wdrożenia danych dla różnych oddziałów
Gdy firma posiada dwie placówki i więcej, każda z nich różni się chociażby numerem telefonu czy adresem fizycznym. Przy wdrażaniu danych strukturalnych należy użyć właściwości “department” z odpowiednimi danymi dla każdego oddziału. Niektóre firmy pomijają ten krok, tracąc potencjalne korzyści płynące z dokładniejszego wyświetlania się w wynikach wyszukiwania.
Przykład poprawnej implementacji danych dla wielu oddziałów
Wdrożenie danych strukturalnych
LocalBusiness w Range
W Range implementacją danych strukturalnych zajmują się specjaliści z wieloletnim doświadczeniem w SEO. Przed wdrożeniem przeprowadzamy szczegółowy wywiad, aby zebrać dokładne dane i właściwie przedstawić je w kodzie.
Każde wdrożenie wykonujemy z należytą starannością i sprawdzamy poprawność danych strukturalnych, by mieć stuprocentową pewność, że wszystko działa, jak trzeba. Korzystając z naszych usług, klient zyskuje gwarancję poprawnego zastosowania markupów, co przełoży się na lepszy ruch organiczny na stronie.