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Bewerben Sie die Bewertungen Ihrer lokalen Unternehmen mit Schema.org-Markup

Freitag, 12. August 2016

Seit dem Start von
Kritikerbewertungen
im letzten Jahr haben wir uns darauf konzentriert, weitere Arten von Bewertungen zu unterstützen, wie Restaurantbewertungen, Cafés oder jede andere Art von lokalem Unternehmen. Kürzlich haben wir
angekündigt
dass Kritikerbewertungen für lokale Unternehmen verfügbar sind. Durch die Integration strukturierter Daten in ihre Websites können Publisher ihre Inhalte auf
lokalen Knowledge Graph-Karten
bewerben und Nutzer können eine Vielzahl von Bewertungen und Meinungen genießen.

Bewerben Sie die Bewertungen Ihrer lokalen Unternehmen mit Schema.org-Markup

Kritikerbewertungen sind auf Mobilgeräten, Tablets und Desktops verfügbar, sodass Publisher die Sichtbarkeit ihrer Bewertungen erhöhen und sie einem neuen Publikum zugänglich machen können, wann immer eine lokale Knowledge Graph-Karte angezeigt wird. Englische Bewertungen für Unternehmen in den USA werden bereits unterstützt, und wir werden sehr bald viele andere Sprachen und Länder unterstützen.

Publisher mit Kritikerbewertungen für lokale Unternehmen können loslegen, indem sie Ausschnitte von Bewertungen von ihren Websites auswählen und diese sowie das zugehörige Unternehmen mit Schema.org-Markup auszeichnen.
Dieser Prozess, der in unserenAnweisungen zum Markup für Kritikerbewertungen

beschrieben wird, ermöglicht es Publishern, Google mitzuteilen, welchen Ausschnitt sie bevorzugen, welche URL mit der Bewertung verknüpft ist und andere Metadaten über das lokale Unternehmen, die es uns ermöglichen sicherzustellen, dass wir die richtige Bewertung für das richtige Unternehmen anzeigen.
Google kann eine Vielzahl von Markup-Formaten verstehen, einschließlich des JSON-LD-Datenformats, was es einfacher denn je macht, strukturierte Daten über Bewertungen in Webseiten zu integrieren! Publisher können strukturierte Daten für Bewertungen
mit unserer.

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So setzen wir das um

We archive Search Central announcements because client questions often trace back to a change that was announced years ago. Reading the original is faster than reconstructing it from second-hand summaries.

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