Structured data ter ondersteuning van EAT

Al even weten we dat structured data een toegevoegde waarde heeft voor de vindbaarheid in Google. Implementeer je structured data op de juiste manier, dan vergroot je de kans op: rich results. Deze opmaak zorgt vaak voor een hoger doorklikpercentage en dus voor meer verkeer naar je website. Structured data biedt nog meer voordelen namelijk: het ondersteunen van je E-A-T. In dit artikel leg ik uit: wat E-A-T is, hoe structured data je E-A-T kan ondersteunen en ook deel ik mijn eerste resultaten.

Wat is E-A-T

Wie hoopte op een verhaal over mijn favoriete hamburger tent, moet ik helaas teleurstellen. EAT, staat voor expertise, authoritativeness, en trustworthiness (zie ook deze case van IkbenFrits “Hoe trek je je content naar een hoger SEO-niveau?“). Het zijn dus onderwerpen die een belangrijke rol spelen in de kwaliteitsrichtlijnen van Google.

De kwaliteitsrichtlijnen van Google zijn samengevat in de “Quality raters guidelines“. Een document van 172 pagina’s die periodiek wordt bijgewerkt. Binnen Google worden deze richtlijnen gebruikt om algoritme updates te evalueren. In het verleden waren deze richtlijnen alleen beschikbaar voor de medewerkers, maar sinds 2013 zijn deze publiek toegankelijk gemaakt.

En dat is het moment waarop veel SEO specialisten (waaronder ikzelf) zich hierop begonnen te focussen. Goed om te weten: E-A-T is geen ranking factor, maar wel een richtlijn waar het algoritme aan zou moeten voldoen. Een uitspraak van een Google medewerker: “They don’t tell you how the algorithm is ranking results, but they fundamentally show what the algorithm should do.” – (bron: CNBC).

Hoe kan structured data je E-A-T ondersteunen

Als je structured data op de juiste manier implementeert, kan dit helpen bij het versterken van je E-A-T. Een aantal praktische voorbeelden:

1. De relatie tussen verschillende entiteiten (in de breedste zin van het woord)

• Het lost onduidelijkheden op tussen verschillende entiteiten
• Het creëert nieuwe connecties die Google anders niet gemaakt had in de “knowledge graph”
• Het zorgt voor extra informatie over een entiteit die Google anders niet zou weten

2. Het oplossen van entiteiten met dezelfde naam

• Denk aan de voetbalclub Feyenoord en de wijk Feyenoord in Rotterdam

Welke Structured data Types kan je gebruiken voor E-A-T

Zelf ben ik al even aan het experimenteren met structured data voor mijn persoonlijke blog. Het doel: structured data gebruiken (om hopelijk) de E-A-T van mij als auteur te verbeteren. Hiervoor heb ik twee structured data types gebruikt: Person en AboutPage.

Deze twee types hebben enorm veel properties die meer context over de persoon kunnen geven. Denk aan:

• affiliation
• alumniOf
• award
• Brand
• JobTitle
• sameAs (handig voor o.a. je social media profielen en auteurs profielen op externe websites)

Uiteraard zijn er meerdere structured data types en properties die je kan gebruiken om je E-A-T te ondersteunen. Denk hierbij aan:

• Organization (properties: address, founder, foundingDate, knowsAbout, parentOrganization)
• Citations (die je kan koppelen aan andere publicaties)
• reviewedBy (erg handig als je een YMYL website hebt om je content te laten reviewen door experts in het veld)
• Etcetera

Mijn eerste resultaten

Zoals eerder aangegeven, is E-A-T geen ranking factor. Ik kan dus geen bewijs leveren dat structured data mijn E-A-T heeft verbeterd. Wel zie ik de afgelopen periode meerdere veranderingen in de SERP voor de zoekopdrachten: Jeroen Stikkelorum en YellowBlueMarketing. Het lijkt erop dat deze zoekopdrachten gekoppeld worden aan verschillende entiteiten (Waar ik graag een autoriteit op wil zijn).

1. In image search, zag ik de tabjes: marketing en SEO omhoog komen zodra ik zocht op mijn naam.

2. Ook werd de local pack van mijn bedrijf getoond wanneer ik zocht op mijn persoonlijke naam (dit gebeurde voorheen nog niet).

3. Ik zag in Google search console het aantal vertoningen van mijn blog op de zoekopdracht “Jeroen Stikkelorum”: toenemen.