Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Размечайте элементы навигации с помощью Microdata/Schema.org

Я понимаю использование микроданных, чтобы выделить вещь, человека, фильм и т. д.

Я думаю, вам также следует выделить ключевые страницы, такие как страница «О нас» и страница «Контакты».

Я слышал, что вы также должны размечать области навигации. Я полагаю, что это хорошая идея, поскольку она может указать Google области, которые не важны.

Как бы я это сделал? Это просто случай обертывания div вокруг каждой панели навигации и т. д.?

Это важно? Кто-нибудь еще использует его?

schema.org
10.04.2013

  • Что не так с элементом HTML5 nav? 10.04.2013

Ответы:


1

Поскольку элементы навигации являются ссылками, один из способов — использовать itemprop «url» (в зависимости от области видимости). Для творческой работы вы также можете использовать «isBasedOnUrl».

Вы также можете попробовать вложение.

13.04.2013
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..