Image by paul+photos=moody via Flickr

„Lead Web Development Engineer” w BestBuy.com ogłosił, że wprowadzono na firmowych stronach znaczniki Schema.org. A wszystko to z okazji „Black Friday Doorbusters”.

Jak już wspominałem w jednym z pierwszych artykułów serwis BestBuy.com jest jednym z pierwszych w internecie, który postanowił wykorzystać do opisu swoich sklepów i oferowanych produktów standardy Web 3.0…

Po raz pierwszy serwis BestBuy wprowadził semantyczne znaczniki w standardzie RDFa w 2009 roku. Stopniowo zwiększał opis swoich produktów wykorzystując ontologie Good Relations a w październiku tego roku zaczął wykorzystywać Microdata  wybrany w standardzie Schema.org do opisu danych na stronach www. Przypomnę, że standard ten jest oficjalnie wspierany przez największe wyszukiwarki na świecie takie jak Google, Yahoo czy Bing.

Jay Myers z BestBuy nie raz już wypowiadał się publicznie o zaletach jakie dało wykorzystywanie semantycznych znaczników do opisu swoich sklepów i produktów. Było to min. zwiększony CTR, lepsza widocznośc w wyszukiwarkach itp.

Oto wywiad jaki przeprowadził z nim niedawno serwis semanticweb.com:

SemanticWeb.com: What led you to try schema.org and Microdata?
Jay Myers: I was fortunate enough to participate in the schema.org workshop in Mountain View last month where a bunch of really smart people were talking structured data on the web. If you know anything about the history between some of the individuals attending, you’d figure we would have several opposing viewpoints and many arguments would ensue. To my surprise, this was not the case — we had a great day of very constructive talks. And with this warm and fuzzy spirit of goodwill, I figured it was time to put the rubber to the road and release a new standard for all to test.

SW: So, what have you done to “put the rubber to the road?”
JM: We saw an opportunity to get a live working example out on our site through a Ratings and Reviews enhancement project that was already being worked on at the time of the schema.org announcement. This project was a natural fit; the [Google] Rich Snippets and [Yahoo!] Search Monkey teams had laid a very solid foundation a while back by constructing and supporting reviews vocabularies and markup examples even before schema.org. This established vocabulary was largely adopted by the new schema.org standards, so it was relatively easy to implement.

SW: What did you expect when you set out to tackle this and what did you experience?
JM: I expected there would be a slight learning curve — as a developer I have found that coding with data and presentation in mind is much different than just presentation. It’s not that the markup is more difficult, it puts me in a different mindset delivering human readable code while visualizing what a machine might get out of the rich markup.

SW: How smooth was that work compared to your earlier efforts? Were you creating new markup or modifying existing markup to make it work with schema.org?
JM: In terms of time, we spent around 2 days creating, testing and validating the code before deploying. This markup replaced a prior solution using “plain old” HTML. Rather than try to retrofit, we worked from scratch to create new code. The beauty of good data is that can be shaped into many forms. In the case of this solution, we had the raw data and simply needed to use a transformation mechanism (for us it’s NetKernel) to make it human and machine readable.

SW: You had done so much work with RDFa previously. Were you able to build on that work?
JM: One of the themes of my announcement was that this solution was about the schema, not the syntax. That being said, I did find that the Microdata syntax was straightforward to implement. I am still a massive RDFa fan, and am really excited about RDFa 1.1 Lite. I have been reading the editor’s draft and have plans to deploy it into an upcoming solution.

SW: What challenges did you encounter?
JM: I work with a number of very talented developers on an extremely large codebase. The biggest challenge is keeping the code pristine to ensure that machines can parse it and create accurate RDF triples. With a bunch of cooks in the kitchen it can be hard to maintain more stringent markup standards. In addition to experimenting with new vocabularies and syntax, I also need to continue to educate my fellow developers to be cognisant of the impact and benefits that this markup can provide.

SW: What benefit(s) do you hope/expect to see? How will you measure success?
JM: I hope that consumers will benefit from this valuable data being more visible on the web. In commerce, reviews are vital to our customers to assist in making an informed purchasing decision. I see challenges in getting this data to customers. First, there is an abundance of review data on the web for us to utilize, but so much that we humans may not be able to consume it all. Second, implementation of reviews data on the web is often inaccessible to machines. In my opinion, these challenges can be addressed by laying a foundation of rich structured data — something that can be accomplished by any dev, given they take a little extra time to be mindful of their markup. For a brief moment we have seen search engine results pages display the three latest reviews for some of our products — I feel that is very beneficial to shoppers.

Największa rosyjska wyszukiwarka internetowa Yandex ogłosiła, że wchodzi do współpracy nad projektem Schema.org…

Będzie to już czwarta po Google, Yahoo i Bing wyszukiwarka wykorzystująca znaczniki Schema.org. Jest to również bardzo dobra wiadomość dla wszystkich webmasterów stosujących najnowsze techniki optymalizacyjne na swoich stronach www.

Znaczniki Schema.org poza samą wyszukiwarka Yandex będą wyświetlane róznież na innych serwisach firmy takich jak Yandex’s Business Directory, Yandex.Images, Yandex.Video czy Yandex.Dictionaries.

Więcej o samym Schema.org pisałem już w poprzednich artykułach. Więcej o wykorzystywanych znacznikach oraz o samym projekcie można znaleźć na oficjalnej stronie.

Działanie wyszukiwarki ma się opierać na wyszukiwaniu relacji między frazami. Przykładowo wpisując wyraz „samochód” otrzymamy wszystkie powiązane z nim tematy typu ubezpieczenia, wynajem, testy bezpieczeństwa, specyfikacje itp. Wpisując kod pocztowy jakiejś miejscowości otrzymujemy znajdujące się w niej szkoły, domy, informacje o społeczeństwie, współczynniku przestępstw, sklepach itp.

Wyszukiwarka WireDoo jest ciągle w budowie (od ponad 2 lat) i niedostępna dla zwykłych użytkowników internetu. Możemy dodać swój e-mail do newslettera, który poinformuje nas kiedy będziemy mogli przetestować wyszukiwarkę (na początku zapewne tylko w języku angielskim). WireDoo nie ma zamiaru konkurować z gigantami takimi jak Google czy Yahoo, ale ma nadzieje dostarczyć użytkownikom tzw. „deeper type of search„.

M.C. Hammer ogłosił wielką chęć budowania nowych technologii ”przetwarzania danych” i inwestowania w  nie, gdyż widzi w nich wielki potencjał…

Poniżej krótki film z jego przemówieniem podczas konferencji Web 2.0 Summit w San Francisco.

Od wielu lat organizacja W3C zajmująca się tworzeniem i ustalaniem standardów używanych w sieci www zabiegała (i nadal zabiega oraz promuje) o wykorzystywanie standardu RDF (RDFa) do opisu surowych danych zarówno na stronach www jak i w innych zbiorach danych aby mogły one być jak najbardziej zrozumiałe dla maszyn a tym samym dla wyszukiwarek.

Standard RDFa został wykorzystany przez Google do tworzenia tzw. Rich Snippetów, które niosą dodatkowe informacje przy wynikach wyszukiwania tejże wyszukiwarki. W tle istniały już mikroformaty (Microformats), które nie miały tyle mozliwości co standard RDFa ale z powodzeniem były używane do opisywania niektórych danych na stronach www (np. znaczniki hCard,vCard, Geo itp.) ponieważ były banalnie łatwe w użyciu…

Standard RDFa został również wykorzystany przez Martina Heppa do stworzenia swojej ontologii dla e-commerce – Good Relations. Powstała ona w celu integracji wszystkich danych o produktach i ich sprzedaży w sieci – o zaletach tego rozwiązania można poczytać min. w artykule pt. „Semantyczny e-Commerce – wpływ na producenta, konsumenta i globalną gospodarkę„. Wszystkie te formy opisu danych zostały oficjalnie wsparte przez wyszukiwarki Google i Yahoo przez co miały się bardzo dobrze.

Należy w tym miejscu wpomnieć o kolejnym gigancie obecnej sieci www jakim jest Facebook, który po cichu wprowadził na swoim portalu coś co się tajemniczo nazywało Open Graph Protocol i które po trochu przypominało ideę semantycznych standardów W3C jakim jest tworzenie semantycznej sieci www. Open Graph Protocol ma za zadanie integrację dowolnej strony www z tzw. „grafem social web” i przystosowanie jej do wyświetlenia na stronach Facebooka. Wszystkie strony www opisujące przedmioty świata rzeczywistego np. filmy, restauracje, gwiazdy filmowe, drużyny sportowe mogą dodać przycisk „Like”, który połączy je ze światem Facebooka (to taka moja subiektywna interpretacja ideii OGP). Strona taka dodaje się w profilu innego użytkownika na portalu i ma opis dokładnie taki jaki opisaliśmy na swojej stronie za pomocą znaczników og np. og:title. Właściciel strony aktualizując ją automatycznie zmienia opis pojawiający się w profilach wszystkich osób, które ja polubiły…

I co dalej ? Google dochodzi do wniosku, że deweloperów www może wkrótce zaboleć głowa od nadmiaru formatów i mówi:

There are arguments to be made for preferring any of the existing standards, but we’ve found that microdata strikes a balance between the extensibility of RDFa and the simplicity of microformats, so this is the format that we’ve gone with.

Nawiązuje również do tworu Facebooka i twierdzi, że (tutaj też się zgodzę):

Facebook Open Graph serves its purpose well, but it doesn’t provide the detailed information search engines need to improve the user experience. A single web page may have many components, and it may talk about more than one thing. Even if you mark up your content for Facebook Open Graph, schema.org provides an additional way to provide more detail about particular entities on the page.

Wszyscy ci, którzy użyli do tej pory na swojej stronie, któregoś z „przegranych” formatów nie muszą się w zasadzie niczym przejmować gdyż póki co Google zamierza nadal je pokazywać w swoich wynikach lecz zaleca na przestrzeni czasu stopniowe przejście w stronę schema.org (Microdata).

I tutaj mała dygresja odnośnie liczących się graczy na rynku www. Moim zdaniem obecna rywalizacja w świecie portali społecznościowych między Facebook a Google+ prędzej czy później zakończy się upadłością tego pierwszego. Google mając monopol na rynku wyszukiwarek nie musi praktycznie zabiegać o użytkowników swojego dziecka Google+ (czas dostępu tylko dla zaproszonych użytkowników szybko się skończył i już każdy może się w nim zarejestrować – trudno nie zauwazyć kolorowej strzałki obok paska wpisywania zapytań). Facebook ze swoim Open Graph Protocol ma daleko do wprowadzenia w życie wizji semantycznej sieci www (nie taki jest chyba jego cel) a Google i Yahoo stosując Microdata może zrobić praktycznie wszystko w świecie Semantic Web. Bez Google trudno będzie stworzyć jedną globalną bazę danych.

Tylko dlaczego może się to wszystko odbyć kosztem RDFa stworzonym przez W3C  (Microdata jest sponsorowane przez Web Hypertext Application Technology Working Group założonym przez Apple i Mozille w 2004 roku). Może być poniekąd odebrane jako cios w dalszy rozwój Semantic Web. WHATWG powstało jako wynik powolnego rozwijania sieciowych standardów przez W3C…

Jakby ktoś nie wiedział, każdy z nas może do tego diagramu dodać swoje „surowe dane”  na stronie CKAN (oczywiście po spełnieniu kilku ważnych warunków zgodności owych dancyh z teorią semantyczności : ))

Zostały również uaktualnione statystyki dotyczące całej Chmury LOD.
Najpopularniejszym słownikiem opisu danych okazuje się DC (http://purl.org/dc/elements/1.1/) oraz FOAF (http://xmlns.com/foaf/0.1/):

Udział użytych słowników opisu danych w Chmurze LOD

Najwięcej wychodzących linków do innych zbiorów to linki dotyczące publikacji oraz nauki:

Udział wychodzących linków

Co ciekawe aż 68,14% zbiorów udostępnia swoje dane na zewnątrz przez SPARQL Endpoint. Pozostała część to tzw. RDF dumps.

Więcej ciekawych statystyk dostępnych jest na stronie twórców tutaj.

Przypominam również o zeszłorocznym „potworze” jaki zawitał do Chmury LOD, a o którym pisałem w poście pt. Linked Open Numbers.

Obecnie w sieci web istnieje, kilka ontologii tego typu jakimi są min. ontologie eClassOWL czy unspcOWL lecz głównym ich problemem jest to, że nie posiadają one najważniejszej cechy semantycznego e-commerce jaką jest możliwość wiązania danych z różnych źródeł. Konieczna jest możliwość wyrażania relacji biznesowych pomiędzy różnymi jednostkami. Trzeba móc budować bardziej złożone wyrażenia niż „Zasób A jest instancją produktu klasy TV Set”. Bardziej złożonym wyrażeniem jest zdanie, które mówi o tym czy dana firma oferuje określony produkt na sprzedaż czy na wynajem. Dla kogo przeznaczona jest ta oferta ? Czy tylko dla ludzi z Polski czy również dla klientów z innych krajów. Czy odbiorca produktu jest osoba fizyczna,  pośrednik czy inny sprzedawca masowy ?

Sieciowa ontologia Good Relations opiera się na 26 założeniach funkcjonalnych, z których najważniejsze to:

• Możliwość rozróżniania jednostek biznesowych, ofert, produktów oraz usług

Np. URI http://www.nokia.com/nokia4563 może opisywać zarówno model telefonu jak i ofertę sprzedaży tego modelu telefonu

• Możliwość rozróżniania pomiędzy zasobami informacyjnymi czytelnymi dla człowieka  a określonymi obiektami różnych klas

Np. URI http://www.mediamarkt.pl może być zarówno stroną domową sklepu jak i opisem oferty tego sklepu możliwą do odczytania przez maszynę

• Dostarczenie słownika dla określania różnych funkcji biznesowych np. sprzedaż, wynajem czy naprawa,
• Możliwość przeprowadzania na ilościowych właściwościach produktów zapytań o przedziały np. telefon komórkowy ważący od 50 do 100 gram,
• Możliwość określania różnych jednostek miar i ich konwersji pomiędzy miarami w różnych krajach,
• Kompatybilność z podobnymi ontologiami tego typu np. eClassOWL,
• Możliwość określania rynku docelowego dla produktu i obszarów geograficznych,
• Możliwość określania metod płatności, form dostawy, warunków gwarancji itp.,
• Możliwość wyrażania cen w różnych walutach,
• Możliwość określania ważności trwania określonej oferty,
• Możliwość określania kosztów zakupu i dostawy,
• Dostarczenie informacji na temat tego czy dany produkt lub jego podzespół jest kompatybilny z innym produktem, lub też może być jego substytutem

Ontologia Good Relations składa się z 27 klas. Każda z nich charakteryzuje się właściwościami dla których dana klasa jest dziedziną (rdfs:domain) oraz właściwościami będącymi zakresem klasy (rdfs:range). Najważniejsze klasy ontologii Good Relations (ang. core classes) wymagające opisu to:

• gr:BusinessEntity,
• gr:Offering,
• gr:ProductOrServiceModel,
• gr:LocationOfSalesAndServiceProvisioning

Bazowy URI dla ontologii Good Relations to http://purl.org/goodrelations/v1. Wszystkie identyfikatory poszczególnych klas  wykorzystywane w semantycznym opisie serwisu e-Commerce muszą wykorzystać powyższy URI np. http://purl.org/goodrelations/v1#BusinessEntity.

Uproszczony diagram klas w języku UML ontologii, o której mowa zawierający 11 klas, wśród nich te najważniejsze wymienione powyżej, znajduje się na poniższym rysunku.

źródło: http://www.heppnetz.de/projects/goodrelations/

Instancja klasy gr:BusinessEntity, reprezentuje określony podmiot gospodarczy lub osobę prawną. Powinna ona zawierać przynajmniej dane kontaktowe. Adres jednostki opisywanej za pomocą właściwości tej klasy nie musi być adresem miejsca, z którego odbywa się fizyczna sprzedaż lub są świadczone jakieś usługi.

Do opisu adresu mogą być wykorzystywane np. znaczniki hCard (vCard). Właściwościami dla których ta klasa jest dziedziną to: gr:hasDUNS, gr:hasGlobalLocationNumber, gr:hasISICv4, gr:hasNAICS, gr:hasPOS, gr:legalName, gr:offers, gr:owns, gr:seeks. Właściwość, która może wskazywać na klasę tego typu jest właściwość gr:hasManufacturer.

Przykładowo za pomocą właściwości gr:legalName zapisanej w języku RDFa na stronie www można określić nazwę firmy:

<span property=”gr:legalName” content=”Microsoft Corporation” datatype=”xsd:string”/>

Właściwość gr:hasPos wskazuje miejsce sprzedaży lub świadczenia określonych ofert (gr:LocationOfSalesOrServiceProvisioning).

Klasa gr:Offering i jej właściwości reprezentują ofertę danej jednostki, a konkretnie chęć świadczenia lub szukania określonych funkcji biznesowych (gr:BusinessFunction) dla określonych produktów czy usług, w tym ofertę samych produktów czy usług. Tymi funkcjami mogą być: sprzedaż, naprawa czy wynajem. Za pomocą właściwości tej klasy można nie tylko opisywać wyżej wymienione elementy ale także wskazać na opis określonego produkty czy oferty znajdującej się na różnych stronach www, które z ekonomicznego punktu widzenia mogą podnosić ich jakość czy wartość użytkową np. „za pomocą mojego aparatu Sony 556X zrobiłem świetne zdjęcia” (gr:ActualProductOrServiceInstance).

Niektóre właściwości wchodzących w skład dziedziny opisywanej klasy to: gr:acceptedPaymentMethods, gr:availableAtOrFrom gr:availableDeliveryMethods, gr:condition, gr:eligibleCustomerTypes, gr:eligibleRegions,  gr:hasBusinessFunction, gr:hasEAN_UCC-13, gr:hasEligibleQuantity, gr:hasPriceSpecification, gr:hasWarrantyPromise, gr:includes, gr:serialNumber, gr:validFrom, gr:validThrough.

Właściwości, które mogą wskazywać na instancję klasy gr:Offering to: gr:addOn, gr:offers oraz gr:seeks. Przykładowo za pomocą właściwości gr:hasBusinessFunction klasy gr:Offering można zapisać fakt sprzedaży oprogramowania Windows XP przez dowolną firmę:
…
<div property=”rdfs:label” content=”Windows XP” xml:lang=”pl”></div>
<div property=”rdfs:comment” content=”System operacyjny Windows XP firmy Microsoft” xml:lang=”pl”></div>
<div rel=”gr:hasBusinessFunction” resource=”http://purl.org/goodrelations/v1#Sell”></div>
…

Klasa gr:ProductOrServiceModel jest klasą charakteryzujące grupy podobnych produktów będących najczęściej produktami sprzedaży masowej. Można to utożsamiać z modelem danego produktu np. Sony Ericsson W125 (nienamacalny obiekt). Klasa ta jest tak naprawdę podklasą klasy gr:ProductOrService.

W celu rozróżnienia sytuacji, w których chcemy opisać produkt o jakiejś nazwie, który jest produktem określonego modelu (np. posiada te same właściwości techniczne, ale różni się nazwą) można dany produkt z klasy gr:ActualProductOrServiceInstance powiązać właściwością gr:hasMakeAndModel.

Do opisu oferty typowych serwisów e-Commerce (np. sprzedaż jakiegoś produktu) w sieci używa się klasy gr:Offering, natomiast klasa gr:ProductOrServiceModel może opisywać model tegoż produktu. Nie jest więc ona wymagana w semantycznym opisie sklepu internetowego, gdyż opisuje ona obiekt abstrakcyjny (nienamacalny). Jej użycie może być bardziej przydatne np. w budowaniu ontologii przemysłowych gromadzących informacje o abstrakcyjnych modelach produktów.

Zapraszam do kolejnej części artykułu…

<span style="font-size: 12.0pt; font-family: &quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;;"><span style="mso-tab-count: 1;">               </span></span><em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US; mso-bidi-font-weight: bold;" lang="EN-US">&lt;span</span></em><em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US;" lang="EN-US"> property="gr:legalName" content="Microsoft Corporation" datatype="xsd:string"<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">/&gt;</span></span></em>

<em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US; mso-bidi-font-weight: bold;" lang="EN-US"> </span></em>

<em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; font-family: &quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;; color: black; mso-ansi-language: EN-US; mso-bidi-font-weight: bold;" lang="EN-US"><span style="mso-tab-count: 1;">               </span></span></em>

<em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US; mso-bidi-font-weight: bold;" lang="EN-US">…</span></em>

<em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US; mso-bidi-font-weight: bold;" lang="EN-US">&lt;div</span></em><em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US;" lang="EN-US"> property="rdfs:label" content="Windows XP" xml:lang="pl"<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">&gt;&lt;/div&gt;</span></span></em>

<em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US; mso-bidi-font-weight: bold;" lang="EN-US"><span style="mso-tab-count: 1;">      </span>&lt;div</span></em><em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US;" lang="EN-US"> property="rdfs:comment" content="System operacyjny Windows XP firmy Microsoft" xml:lang="pl"<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">&gt;&lt;/div&gt;</span></span></em>

<em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US; mso-bidi-font-weight: bold;" lang="EN-US">&lt;div</span></em><em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US;" lang="EN-US"> rel="gr:hasBusinessFunction" resource="http://purl.org/goodrelations/v1#Sell"<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">&gt;&lt;/div&gt;</span></span></em>

<em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-bidi-font-weight: bold;">…</span></em>

<em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; font-family: &quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;; color: black; mso-bidi-font-weight: bold;"> </span></em>

<span style="font-size: 12.0pt; font-family: &quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;; color: black;"> </span>

Na BOF”ie rozmawiano na temat „Format RDFa vs Microformats vs Microdata” oraz inicjatywy schema.org. Jednym z pytań było to czy zapis w formacie RDFa oraz Microformats będzie tak samo traktowany przez wyszukiwarki jak Microdata?. Zapis prawie wszystkich wypowiedzi wykonał współorganizator Ivan Herman.

Zapraszam tutaj: http://www.w3.org/2011/06/semtech-bof-notes-smaller.html

Image via Wikipedia

Jak zapewnie każdy zainteresowany branżą SEO dobrze wie, wyszukiwarka Google wprowadz(ił)a najnowszy algorytm o nazwie „Panda„.  W sieci można znaleźć wiele artykułów głoszących wszem i wobec o tym co niedobrego może spotkać posiadaczy witryn pozycjonowanych przez „nieudolne” firmy nastawione na szybkie rezultaty i zyski, o tym jak wiele może stracić firma, którą wspiera tysiące (najczęściej kiepskiej jakości) „precli” itp, o tym, że pozycjonowanie stanie się luksusem, na który stać będzie tylko najdroższe firmy..

W tym artykule postaram się spojrzeć na to wszystko z innej strony – semantycznej :- )

Znalazłem ostatnio artykuł na stronie bankier.pl o nazwie „Czy firmy powinny uważać na Pandę?„. Słowem komentarzu muszę powiedzieć, że trochę się zdziwiłem w miejscu, w którym autor pisze następująca tresć:

TOP10 na zdecydowaną większość fraz będzie okupowane przez bogatsze firmy, które dysponują olbrzymimi środkami.
Jak Google postrzega Polskę?
Wśród nich będzie się toczyła ciągła rozgrywka o kluczowe pozycje. Pozostałe pozycje będą dostępne głównie dla firm, które ograniczają wydatki na tę formę reklamy.

i dalej:

Podsumowując, uczciwe i rzetelne pozycjonowanie w niedalekiej perspektywie, będzie bardzo kosztowną usługą, w niektórych przypadkach porównywalną do kosztów reklamy w TV czy w radiu.

Czyżby Google całkowicie chciało wyeliminować małe firmy z widoczności w swojej wyszukiwarce ? Osobiście twierdzę, ze autor tego tekstu trochę przesadził. O ile mi wiadomo celem nowego algorytmu jest podniesienie jakości, obiektywności wyników oraz sprawieniu aby były one jak najbardziej relewantne do zapytań użytkowników. Wszyscy tylko piszą, że sieć jest zapełniona bezużetycznymi, wymuszonymi na siłę artykułami na potrzeby szybkiego zdobycia hiperłącza z tematycznej witryny, a nikt nie zastanowi się jak postawić na jakość rozpowszechnianej w nim treści. Analizując technologie semantyczne i to do czego mają służyć, samo nasuwa się na myśl stwierdzenie, że pozwolą one pomóc wielu witrynom aby ich treść stała się jak najbardziej przyjazna srogiej pandzie : -)…

Można by powiedzieć, że na semantycznych technologiach skorzystać mogą małe firmy, które nie muszą wydawać olbrzymich nakładów finansowych na „pozycjonowanie” swojej witryny. Co prawda unikalność i jakość artykułów na witrynie będzie zapewne kluczowym znaczeniem do zdobycia zaufania przez wyszukiwarki to jej semantyka zacznie nabierać coraz większego znaczenia.

Język RDF, a konkretnie znaczniki RDFa zostały stworzone po to aby przedstawić wyszukiwarce znaczenie treści na niej znajdującej się. Surowe dane mogą być przedstawione w postaci zrozumiałej zarówno dla ludzi jak i maszyn. Różne elementy witryny zostają połączone w taki sposób aby aplikacje mogły je lepiej pogrupować a nawet zinterpretować. Tworzą one niejako element zaufania dla naszej witryny. Dzięki znacznikom RDFa robot wyszukiwarki dobrze wie co jest na stronie, kiedy została ona stworzona i co elementy na niej znajdujące się tak naprawdę przedstawiają. Robot wyszukiwarki mając do porównania stronę, na której znajduje się przysłowiowy spam np. napisany w 5 minut precel, a stronę zoptymalizowaną od strony semantycznej (znaczeniowej) na pewno postawi w rankingu wyżej tą drugą…

Kolejna sprawa to tzw. mikroformaty. Znaczniki geo oraz hCard – w najdokładniejszy sposób określają dane kontaktowe firmy. Lokalny rynek stanie się coraz bardziej „promowany” przez wyszukiwarki. Dokładne oznaczenie lokalizacji stanie się sporym atutem. Mała rzecz, a często pomijana przez wielu webmasterów. Małe firmy skupiające się na lokalnym rynku nie muszą pozycjonować się na globalne frazy w stylu „wynajem rowerów” lecz „wynajem rowerów śląsk”.

Trzeba mieć również na uwadze wprowadzenie swojej witryny do tzw. social graph. O ile sam open graph protocol z popularnego portalu o skrócie fb, nie może być wprost nazwany technologią semantyczną to jest to rozwiązanie mające poniekąd niektóre z przesłanek web 3.0. W nowym algorytmie Google ma się pojawić tzw. przycisk „block this site”, który ma służyć uzytkownikom do wyrażania opinii na temat witryny. Opinie te mają być w niewielkim stopniu pomocne przy ocenie witryny przez nowy algorytm. Warto więc zadbać o to aby zaistnieć w społeczności „social media”, gdyż na pewno nie straci się na tym, a można jedynie sporo zyskać :- )

Czy aby więc na pewno pozycjonowanie w najbliższych latach stanie się luksusem tylko dla bogaczy ? Na pewno pisanie, że TOP10 będzie przeznaczone dla bogaczy jest kompletną bzdurą. Nie uważam, że zatrudnienie w dziale IT webmastera, który dobrze zoptymalizuje witrynę pod względem smentycznym, wynajęcie dobrego copywritera oraz człowieka od reklamy w wyszukiwarce będzie kosztem porównywalnym z reklamą w TV, na który stać tylko duże przedsiębiorstwa…

Ostatnia sprawa to termin kiedy w Polsce zagości Panda. Ponoć ma to nastąpić lada moment. W USA już jest. Czy aby niektóre z jej założeń nie są już zauważalne w Polsce ? – na to pytanie odpowiedzcie sobie sami :- )

Każdy wie, że szukając informacji na temat jakiegoś produktu w sieci, na który mamy akurat ochotę, przyprawić się można o ból głowy. Serwisów typu e-Commerce jest cala masa, nie mówiąc już o serwisach aukcyjnych typu allegro czy inne. Wizja semantycznego handlu elektronicznego to wcale nie utopia lecz całkiem bliska rzeczywistość…

Podstawowym problemem dzisiejszego handlu w sieci to zarówno nadmiar informacji jak i ich brak. Co z tego, że dostępnych jest cała masa sklepów internetowych, skoro nie można wybrać najlepszej oferty dostępnej na rynku ? Potencjalny klient ograniczony jest tylko i wyłącznie do tych ofert dostępnych w serwisie www, których właściciel był w stanie do nich dodać. Oferty takich sklepów były, są i póki co będą ograniczone do określonego procentu wszystkich ofert dostępnych na globalnym rynku. Dostawca produktów czy usług nie może dodać swojej oferty do wszystkich możliwych sklepów w sieci. Z praktycznego punktu widzenia jest to wręcz niemożliwe. Podobnie konsument nie jest w stanie dokonać najlepszego wyboru, gdyż nie jest w stanie przejrzeć wszystkich ofert nawet gdyby mógł je odnaleźć – zabrakło by mu czasu. Może udać się na serwis aukcyjny i się licytować licząc na to, że akurat ktoś zaoferuje mu produkt po niskiej cenie.

Obecne serwisy typu e-Commerce nie są w żaden sposób ze sobą powiązane. Dane, które dostarczają są w bezmyślny sposób „marnowane”. Nie można ich w żaden sposób wykorzystać przez inne podmioty. Dane raz wprowadzone do bazy danych w postaci np. relacyjnej nie są w żaden sposób przystosowane do ponownego użycia. Zakładając, że jakaś firma chce wykorzystać dane o produktach innej firmy z jej serwisu www, musi je ręcznie wydłubać , a następnie marnując spore ilości godzin wklepać do swojej bazy danych albo np. klienta poczty elektronicznej. Kolejną wartą uwagi sprawą jest fakt, iż przenosząc takie dane z jednego miejsca do drugiego można je zniekształcić na wiele różnych sposobów.

Niewiele serwisów e-Commerce umożliwia porównanie produktów różnych producentów pod względem określonych parametrów. Sposób ich działania każdy może sprawdzić. Czy nie lepiej było by mieć możliwość znalezienia szybko odpowiedzi na pytanie typu „gdzie i za ile mogę kupić laptopa z 6 wejściami USB” ?, albo „gdzie w Polsce można wymienić opony za mniej niż 30 PLN” ?.

Wizja semantycznej sieci, a raczej jej początek, który już następuje pozwala usunąć wszystkie opisane wyżej niedogodności. Opisując serwis www za pomocą mikroformatów, znaczników ontologii Good Relations pozwalamy na zrozumienie serwisowi e-Commerce danych, które udostępnia. Podobnie inne serwisy mogą z tych danych wywnioskować, że produkty na ich stronie są powiązane z produktami innego serwisu www. Inny sposób, który to umożliwia to umieszczenie całej swojej ofert w postaci ontologii OWL zapisanej w odrębnym pliku umieszczonym na tym samym serwerze co dany serwis e-Commerce.

To, że maszyny będą mogły wykorzystać w znacznie lepszy sposób dane z wszystkich tego typu serwisów to tylko jedna z kilku, a może nawet kilkunastu zalet jakie niesie ze sobą semantyczny e-Commerce…

Konsument

Jakie korzyści niesie semantyczny e-Commerce dla konsumenta ?

Konsument ma szybki dostęp nie do określonego procentu wszystkich ofert dostępnych na rynku, lecz do wszystkich ofert umieszczonych w sieci. Dostawcy nie muszą już płacić scentralizowanym platformom e-Commerce za umieszczenie w nich danej ofert, lecz w darmowy sposób mają możliwość bycia znalezionym przez wszystkich użytkowników internetu. Semantyczne wyszukiwarki internetowe za pomocą „wyrafinowanych” zapytań odnajdą każdy produkt opisany za pomocą semantycznych technologii takich jak RDF czy OWL. Konsument może dokładnie określić model oraz parametry produktu, który go interesuje lub zlecić to zadanie odpowiedniemu programowi – asystentowi (agentowi), który automatycznie wyszukiwał będzie produkty odpowiadające preferencją określonego konsumenta.

Producent (dostawca usług)

Lepszy dostęp do konsumenta. Mniejsze koszty. Większa transparentność rynku. Niszowe przedsiębiorstwa mają większe szanse dotarcia do określonego odbiorcy. Powoduje to jednak zmniejszanie się łańcucha wartości poszczególnych firm co powoduje zwiększanie się konkurencyjności w branży.

Gospodarka

Większa transparentność rynku, tańsza i szybsza możliwość dotarcia do konsumenta przez producentów pozwala na zmniejszenie nakładów finansowych przeznaczonych na reklamę. Powoduje to zwiększenie szans dla małych i średnich firm w walce o konsumenta. Lepsza sytuacja niszowych firm pozwoli im na zwiększenie ich marży handlowej, a tym samym na wzrost zatrudnienia w poszczególnych sektorach gospodarki.

Kolejna ważna sprawa to istniejący obecnie w sieci rozrzut informacji (dysproporcja cen w sklepach internetowych). Poniższy rysunek pokazuje jak zmienia się oczekiwany zysk krańcowy w zależności od czasu wyszukiwania informacji. Semantyczny e-Commerce pozwoli zmniejszyć czas wyszukiwania informacji o produktach, a tym samym zwiększy zysk całkowity, który zwiększa się wraz ze zmniejszanie zysku krańcowego.

Przez zmniejszenie dysproporcji cenowej (asymetryczności informacji) zmniejszy się również ilość osób, którzy wolą zapłacić więcej znanemu serwisowi za produkt, tylko dlatego by mieć pewność, że pochodzi on z markowego źródła. W konsekwencji powinna zwiększyć się wydajność sklepów internetowych oraz ich użyteczność dla konsumentów czy firm.

źródło: opracowanie własne na podstawie "Reduction of price dispersion through Semantic E-commerce : A Position Paper"

Zwiększenie dochodu rozporządzalnego przez konsumentów spowodowane zmniejszeniem nietrafionych zakupów pozwoli im na lepsze inwestowanie zgromadzonych oszczędności w przyszłości.

Opisane wyżej korzyści nie pozostawiają żadnych wątpliwości, czy zastosowanie semantycznych technologii w serwisach typu e-Commerce ma rację bytu. techniczne podstawy do zrealizowania tej wizji już istnieją. Wystarczy tylko „trochę” chęci i promocji technologii takich jak RDF, OWL, SPARQL i pokrewnych…

Na początku artykułu (czyli w części pierwszej) przedstawię tzw. Knowledge Extraction Framework czyli opis tego w jaki sposób DBpedia „dobiera” się do danych Wikipedii i co z nimi robi. W kolejnych częściach opisane zostaną tzw. Infoboxy, czyli szablony zapisu danych Wikipedii, trochę o zapisie danych w bazie wiedzy DBpedii, aplikacjach korzystających z jej dobrodziejstw oraz kilku innych ciekawostkach…


Najważniejsza część mechanizmu składa się z 4 komponentów (ilustracja na końcu artykułu!):

• PageCollections
• Extractors
• Parsers
• Destinations

PageCollections to lokalne lub zdalne źródła artykułów Wikipedii. To tutaj zaczyna się cały przebieg pracy (work-flow). Ekstraktor danych pobiera nowe informacje na 2 różne sposoby: Dump-based extraction oraz Live Extraction.
Wydobywanie typu „Dump-based” polega na comiesięcznym przetwarzaniu zrzutów bazy danych Wikipedii. Przetworzone dane są umieszczane w tzw. N-Triples Serializers. Zapisane w postaci trójek RDF dostępne są jako Lined Data oraz możliwe do przetwarzania przez endpointy SPARQL.
Wydobywanie typu „Live Extraction” polega na tym, że fundacja Wikimedia udostępnia projektowi DBpedia dostęp do Wikipedia OAI-PMH live feed (protokół OAI-PMH), który na bieżąco informuje o zmianach jakie zachodzą na wszystkich stronach Wikipedii. Gdy wystąpi jakaś zmiana w istniejącym już artykule Wikipedii, istniejący graf RDF zostaje zaktualizowany (SPARQL-Update Destination).
Według danych DBpedii z maja 2009 roku, co 1 sekundę około 1.4 stron Wikipedii zostaje zaktualizowanych. Knowledge Extraction Framework DBpedii był w stanie w tym czasie (1 sekundy) przetworzyć około 8.8 stron, włączając w to wszystkie etapy, o których w dalszej części artykułu.
Pomiędzy miejscami docelowymi (Destinations), a źródłami (PageCollections) istnieje najważniejszy etap tzw. Extraction Job, który składa się z 2 elementów: Extractors oraz Parsers.
Extractors (ekstraktory) mają za zadanie zmienić dane odpowiedniego typu (znaczniki) w trójki RDF. Wspierają ich w tym parsery (Parsers), które określają typy danych oraz dzielą wszystkie znaczniki Wikipedii w uporządkowane listy.
Istnieje około 11 ekstraktorów, z których każdy odpowiedzialny jest za inny typ danych:

• Labels – tytuły artykułów Wikipedii zapisywane są za pomocą znacznika rdfs:label w przetworzonych grafach
• Abstract – krótki opis oraz długi opis, który zapisywany jest za pomocą znaczników rdfs:comment oraz dbpedia:abstract
• Interlanguage links - linki pomiędzy tymi samymi artykułami w różnych wersjach językowych Wikipedii
• Images – właściwość foaf:depiction
• Recirects – linki do artykułów „synonimów”
• Disambiguation - oznaczenie dwuznaczności pomiędzy artykułami za pomocą właściwości dbpedia:disambiguates
• External links - linki zewnętrzne – dbpedia:reference
• Pagelinks - wszystkie linki pomiędzy artykułami Wikipedii oznaczone predykatem dbpedia:wikilink
• Homepages - za pomocą właściwości foaf:homepage oznaczane są linki w artykułach do stron domowych encji w nich znajdujących się
• Categories – artykuły Wikipedii podzielone są na kategorie według słownika ontologii SKOS (predykaty skos:concepts oraz skos:broader)
• Geo-coordinates – współrzędne geograficzne (WGS84 lat/long)

źródło: dbpedia.org