完成此操作后，，您可以手动突出显示。
选择特定元素后，您可以标记它并分配值。在右侧窗口中，您可以看到如何收集数据项。此视图还可以帮助您跟踪您可能缺少的元素以及在完成之前需要标记的元素。
韋斯特GROCG.png
最后，一旦所有内容都标记完毕并且您对其外观感到满意，您就可以使用新创建的标记导出 HTML 源代码。
暂无说明，留下第一条！
在使用 Google 的标记助手（或开发人员的帮助）将结构化数 沙特阿拉伯 电话号码数据 据添加到您的网站后，是时候使用Google 的结构化数据测试工具仔细检查所有内容了。
第一步是输入您的源代码或粘贴产品页面的 URL，以便它可以验证您到目前为止所做的工作：
OvpC6Fe.png
结果是哪些元素被分配给您正在查看的产品，然后您可以仔细检查其准确性：
星期三LRfC.png
还有许多其他工具可以帮助您测试和验证这些信息，包括Screaming Frog和Website Auditor。
丰富的摘要值得付出努力。
丰富的摘要和其他形式的结构化数据可帮助您更好地将网站信息翻译给搜索引擎，进而帮助他们更好地向潜在客户有效地呈现信息。
通过视觉效果、评级、定价和可用性让您的产品列表在搜 如何让您的电子邮件营销脱颖而出 索结果中脱颖而出，这是吸引其他产品列表注意力并与潜在客户建立信任的好方法。
您对丰富网页摘要的体验如何？您是否已经能够实施它们并看到显著的差异？
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机器学习已经是一件大事了。它就在这里，并且它的应用范围比你想象的还要广泛。几个月前，我决定深入研究这个主题以获得更多信息。在今天的帖子中，我将深入探讨其工作原理的一定技术细节，但我也打算讨论其对 SEO 和数字营销的实际意义。
作为参考，请参阅 Rand Fishkin 关于我们如何进入两种算法的世界的演示。兰德在本次演示中详细介绍了机器学习对搜索和 SEO 的影响，以及它如何影响 SEO。我稍后会进一步谈论这个问题。
为了好玩，我还将提供一个工具，让您可以根据以下几点来估算获得转发的机会：关注者的社交权威、是否包含图片、主题标签以及其他几个类似因素。我将这个工具称为Twitter 参与度预测器(TEP)。为了创建 TEP，我创建 线数据库 并训练了一个神经网络。该工具将接受您的输入，然后使用神经网络来估计您获得 RT 的机会。
TEP 利用了我于 2014 年 12 月发表的一项关于Twitter 参与度的研究数据，其中我们研究了 190 万条原始推文（而不是转发和收藏）的信息，以了解哪些因素最能提高被转发的可能性。
我的机器学习之旅
2011 年，当我采访谷歌的 Peter Norvig 时，我第一次对机器学习有了深刻的了解，他告诉我谷歌如何使用机器学习来教授谷歌翻译。
基本上，他们查看了网络上可以找到的所有语言翻译并从中学习。这是机器学习的一个非常密集和复杂的例子，谷歌在 2011 年就已部署它。可以这么说，市场上所有主要参与者——例如谷歌、苹果、微软和 Facebook——都已经在以多种令人兴奋的方式利用机器学习。
11 月，当我决定要进一步了解该主题时，我开始在网上寻找不同类型的文章阅读。不久之后，我在 Coursera 上偶然发现了这门很棒的机器学习课程该课程由斯坦福大学的 Andrew Ng 讲授,深入讲解了机器学习的基础知识
