पेशा

Occupation के स्ट्रक्चर्ड डेटा से अनुमानित वेतन तय करने वाले लोग अलग-अलग तरह की नौकरी के लिए, सैलरी की अलग-अलग श्रेणियां और क्षेत्र के हिसाब से औसत सैलरी तय कर पाते हैं. इनमें पेशे के बारे में जानकारी जैसे, आम तौर पर मिलने वाले फ़ायदे, नौकरी के लिए योग्यता, और शैक्षिक योग्यता शामिल होती है. साथ ही, नौकरी के इन विज्ञापनों को अनुभव के स्तर या नौकरी देने वाली संस्था जैसी चीज़ों को ध्यान में रखकर अलग-अलग श्रेणियों में बांटा जाता है.

Occupation स्ट्रक्चर्ड डेटा, 'Google सर्च' पर नौकरी के अनुभव में और दिए गए पेशे के लिए सैलरी के अनुमान के ज़्यादा बेहतर नतीजे (रिच रिज़ल्ट) के तौर पर दिख सकता है.

'Google सर्च' पर नौकरी के अनुभव में पेशे की जानकारी

पेशे के लिए अनुमानित सैलरी और दूसरी जानकारी देने के लिए, आगे दिए गए schema.org और Google के एक्सटेंशन का इस्तेमाल करें.

उदाहरण

जेएसओएन-एलडी के इस उदाहरण में सैलरी के अनुमान के डेटा के साथ, आसान Occupation दिया गया है:

जेएसओएन-एलडी के इस उदाहरण में सैलरी के अनुमान के डेटा के साथ, OccupationAggregationByEmployer का ज़्यादा मुश्किल उदाहरण दिया गया है.

दिशा-निर्देश

आपको सामान्य स्ट्रक्चर्ड डेटा के लिए बने क्वालिटी के दिशा-निर्देशों और तकनीकी दिशा-निर्देशों का पालन करना होगा. इसके अलावा, Occupation के स्ट्रक्चर्ड डेटा पर नीचे दिए गए दिशा-निर्देश लागू होते हैं:

तकनीकी दिशा-निर्देश

  • Occupation स्ट्रक्चर्ड डेटा, स्टैंडअलोन डेटा होता है. इसे किसी भी ऐसे स्ट्रक्चर्ड डेटा से जोड़ने की ज़रूरत नहीं होती जिसे आप Google को देते हैं.
  • वेब पेज पर सिर्फ़ एक Occupation, OccupationAggregation या OccupationAggregationByEmployer जोड़ें. हर पेज पर इनमें से कोई एक प्रकार और उसकी परिभाषा जोड़ें.
  • पक्का करें कि आपका स्ट्रक्चर्ड डेटा आपके पेज पर दिखने वाली सामग्री से मेल खाता हो. यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:
    • आप उपयोगकर्ताओं को अपने पेज पर सिर्फ़ मीडियन सैलरी दिखाते हैं. साथ ही, आपके स्ट्रक्चर्ड डेटा में सिर्फ़ वही मान शामिल होते हैं.
    • आप अपने पेज पर सालाना सैलरी को नज़दीकी पांच-हज़ार तक राउंड ऑफ़ करते हैं और आप स्ट्रक्चर्ड डेटा में वैसा ही ब्यौरा देते हैं.
  • ज़्यादातर ज़रूरी जानकारी किसी परिभाषा में सिर्फ़ एक बार आनी चाहिए, बशर्ते इसके लिए कुछ और निर्देश न हों.
  • क्षेत्र के हिसाब से अलग-अलग खासियतों वाले पेशों के लिए (उदाहरण के लिए, दिल्ली-मुंबई जैसे बड़े शहर में सैलरी की श्रेणी किसी छोटे कस्बे से अलग हो सकती है), अलग वेब पेज बनाएं. हर एक पेज में उसकी अपनी Occupationपरिभाषा हो जो अलग occupationLocation के बारे में बताती हो.
  • सैलरी के अनुमान वाले स्ट्रक्चर्ड डेटा को सूची वाले पेज (ऐसे पेज जिनमें पेशों की सूची दिखती है) में न जोड़ें.
  • पेजों में बदलाव होने पर, साइटमैप रोज़ाना अपडेट करें.

सामग्री के लिए दिशा-निर्देश

  • जब सभी नौकरियों में सैलरी की श्रेणी और ब्यौरा एक जैसे हो, तो इन पेशों के शीर्षकों का एक समूह बनाएं. पेशे के शीर्षक खास होने चाहिए, लेकिन इतने खास भी नहीं कि समझना मुश्किल हो जाए. यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:
    • बहुत ज़्यादा चीज़ें न बताएं:

      इस तरह न लिखें: "क्लीनिकल, सलाहकार, और स्कूल मनोवैज्ञानिक"

      इस तरह लिखें: "स्कूल काउंसलर", "क्लीनिकल मनोवैज्ञानिक", "क्लीनिकल चिकित्सक", "मनोविज्ञान विशेषज्ञ'

    • बहुत ज़्यादा खास न बनाएं:

      इस तरह न लिखें: "घरेलू देखभाल के लिए रजिस्टर्ड नर्स" और "रजिस्टर्ड नर्स (आरएन)" और "आरएन - रजिस्टर्ड नर्स - घरेलू देखभाल - ट्रेवल नर्स"

      इस तरह लिखें: "रजिस्टर्ड नर्स"

अलग-अलग तरह के स्ट्रक्चर्ड डेटा की जानकारी

इस सेक्शन में अनुमानित सैलरी से जुड़े अलग-अलग तरह के स्ट्रक्चर्ड डेटा प्रकार के बारे में बताया गया है.

अपनी सामग्री को बेहतर खोज नतीजों में दिखने लायक बनाने के लिए, आपको उसमें ज़रूरी प्रॉपर्टी शामिल करनी होंगी. अपनी सामग्री के बारे में ज़्यादा जानकारी जोड़ने के लिए, आप सुझाई गई प्रॉपर्टी भी शामिल कर सकते हैं. इससे लोगों को बेहतर अनुभव मिल सकता है.

अपने मार्कअप की पुष्टि करने के लिए, आप Google का, स्ट्रक्चर्ड डेटा टेस्टिंग टूल इस्तेमाल कर सकते हैं.

पेशा

Occupation प्रकार नौकरी के बारे में जानकारी देता है, जैसे कि अनुमानित सैलरी, ज़रूरी हुनर, और ज़िम्मेदारियां. Occupation की पूरी जानकारी schema.org/Occupation पर उपलब्ध है.

ज़रूरी प्रॉपर्टी
estimatedSalary

MonetaryAmountDistribution की श्रेणी

दिए गए occupationLocation में इस पेशे के लिए अनुमानित सैलरी. आपको परसेंटाइल रैंक के हिसाब से सैलरी की श्रेणी या अनुमानित सैलरी तय करनी चाहिए.

मूल सैलरी, बोनस, और पैसों के तौर पर मिलने वाले दूसरे मुआवज़ों की जानकारी शामिल करने के लिए estimatedSalary श्रेणी में सैलरी के अलग-अलग हिस्सों की जानकारी दें. मूल सैलरी की जानकारी ज़रूर दें. Other types of compensation are optional.

name

Text

पेशे का शीर्षक. इस प्रॉपर्टी में बिना स्ट्रक्चर वाले लेख जोड़ने अनुमति होती है. उदाहरण के लिए, "सॉफ़्टवेयर इंजीनियर".

सबसे सही तरीके:

  • इस प्रॉपर्टी में सिर्फ़ पेशे का शीर्षक होना चाहिए.
  • name प्रॉपर्टी में नौकरी के कोड, पते, तारीखें, सैलरी की जानकारी या कंपनी के नाम न शामिल करें.

    इस तरह न लिखें: आईटी की नौकरी के लिए अभी आवेदन करें -दिल्ली में बंगाली बोलने वाला व्यक्ति चाहिए

    इस तरह लिखें: मार्केटिंग विशेषज्ञ, फ़्रेंच बोलने वाला व्यक्ति

  • छोटे और पढ़ने में आसान शीर्षक दें.
  • "!" और "*" जैसे विशेष वर्णों का इस्तेमाल बहुत ज़्यादा न करें. विशेष वर्णों का ज़रूरत से ज़्यादा इस्तेमाल करने पर आपके स्ट्रक्चर्ड डेटा को स्पैम वाला स्ट्रक्चर्ड मार्कअप माना जा सकता है. संख्याओं के अलावा, "/" और "-" जैसे वर्ण भी इस्तेमाल किए जा सकते हैं.

    इस तरह न लिखें: *** गोदाम में भर्ती चालू है!! बस के रास्ते पर!! ***

    इस तरह लिखें: माल भेजने और लाने का काम करने वाला गोदाम सहायक

occupationLocation

City, State या Country की श्रेणी

जिस जगह के लिए पेशे का यह ब्यौरा लागू होता है. अगर आप एक जगह के लिए नौकरी का विज्ञापन दे रहे हैं, तो एक Name प्रॉपर्टी में शहर, राज्य या देश के हिसाब से जगह की जानकारी दें.

सबसे सही तरीके:

  • जगह की जानकारी में शहर के इलाकों की जानकारी देना ज़रूरी नहीं है.
  • अगर आपके देश में राज्यों के नाम नहीं हैं, तो State प्रॉपर्टी में इलाके का नाम भी दिया जा सकता है.
  • occupationLocation का मान वह जगह होती है जहां बताई गई नौकरी वास्तव में होती है, न कि वह जगह जहां अनुमानित सैलरी की सूची बनाई गई थी.
  • अगर Occupation के एक ही प्रकार में एक से ज़्यादा जगहें हैं, तो occupationLocation की श्रेणी में जगहों की जानकारी दें, जैसा कि आगे दिए गए उदाहरण में बताया गया है:
  • पेशे के लिए सैलरी की श्रेणी, शैक्षिक योग्यता, और नौकरी के लिए ज़रूरी योग्यताओं जैसा डेटा अलग-अलग जगह के हिसाब से अक्सर बदलता रहता है. यह दिखाने के लिए, कई पेज बनाएं और हर एक पेज में अलग Occupation जानकारी और एक अलग occupationLocation दें.
सुझाई गई प्रॉपर्टी
description

Text

नौकरी का ब्यौरा.

description में नौकरी का पूरा ब्यौरा होना चाहिए, जिसमें नौकरी की ज़िम्मेदारियां, योग्यताएं, हुनर, काम के घंटे, शैक्षिक योग्यता, और ज़रूरी अनुभव शामिल हैं.

दूसरे दिशा-निर्देश:

  • टॉप-लेवल वाले पेज के साथ ही, सभी चीज़ों की जानकारी देने वाले पेज पर description शामिल करें, जिन पर उपयोगकर्ता जा सकता है.
  • description से पेशे की पहचान पता चलनी चाहिए और उससे पेशे के बारे में सभी जानकारी मिलनी चाहिए.

    इस तरह न लिखें: “इंटर्नशिप - इंटर्नशिप नौकरी का ऐसा प्रशिक्षण है जो व्हाइट कॉलर और पेशेवर कैरियर के लिए दिया जाता है.”

    इस तरह लिखें: “डेटा एनालिस्ट इंटर्न - ऐसी इंटर्नशिप जिसमें किसी डेटा एनालिस्ट के साथ काम करना है. डेटा एनालिस्ट, डेटा से अहम जानकारी निकालता है, ताकि डेटा से जुड़े फ़ैसले लेने में मदद मिल सके.”

  • description और name एक जैसे नहीं हो सकते.
  • description में नौकरी देने वाले संगठन का नाम शामिल न करें. इसके बजाय, hiringOrganization का इस्तेमाल करें.
mainEntityOfPage

WebPage

जिस तारीख को अनुमानित सैलरी बनी थी. lastReviewed प्रॉपर्टी ISO 8601 फ़ॉर्मैट में है उदाहरण के लिए:


"mainEntityOfPage": {
  "@type": "WebPage",
  "lastReviewed": "2017-07-23T14:20:00-05:00"
}

MonetaryAmountDistribution

MonetaryAmountDistribution प्रकार, पैसों के तौर पर मिलने वाली कुल रकम का आंकड़ों में किया गया बंटवारा होता है. Occupation की परिभाषा में सैलरी, बोनस और पैसों के रूप में मिलने वाले मुआवज़े के डेटा को आंकड़ों में बांटने के लिए, MonetaryAmountDistribution का इस्तेमाल करें.

MonetaryAmountDistribution की पूरी जानकारी schema.org/MonetaryAmountDistribution पर उपलब्ध है. नीचे सूची में दी गई प्रॉपर्टी के अलावा, QuantitativeValueDistribution प्रकार की सभी प्रॉपर्टी शामिल हैं.

ज़रूरी प्रॉपर्टी
name

Text

मान का प्रकार. मूल सैलरी की जानकारी ज़रूर दें. मुआवज़े के दूसरे प्रकार देना ज़रूरी नहीं है. उदाहरण के लिए, "मूल", "बोनस", "कमीशन".

सुझाई गई प्रॉपर्टी
currency

Text

मान के लिए ISO 4217 का तीन अक्षर वाला मुद्रा कोड. उदाहरण के लिए, "USD" या "CAD".

OccupationAggregation

OccupationAggregation प्रकार, Occupation का एक्सटेंशन है, जो नौकरियों के ऐड-हॉक कलेक्शन का डेटा देता है. उदाहरण के लिए, नौकरियों को इस प्रकार से एक ग्रुप में रखकर, आप नौकरी के फ़ायदों और ज़रूरी अनुभव की जानकारी अलग से बता सकते हैं. यह Google की ओर से ऑफ़र किया जा रहा एक नया schema.org एक्सटेंशन है.

नीचे सूची में दी गई प्रॉपर्टी के अलावा, इसमें Occupation प्रकार की सभी प्रॉपर्टी शामिल हैं.

सुझाई गई प्रॉपर्टी
sampleSize

Number

उन डेटा पॉइंट की संख्या जिन्हें मिलाकर कुल सैलरी का डेटा बनता है. उदाहरण के लिए:


"sampleSize": 42
yearsExperienceMax

Number

इस नौकरी के लिए ज़्यादा से ज़्यादा कितने साल का अनुभव चाहिए. उदाहरण के लिए, किसी जूनियर पद के लिए ज़्यादा से ज़्यादा पांच साल का अनुभव तय किया जा सकता है, जैसा कि आगे दिए गए उदाहरण में बताया गया है:


"yearsExperienceMax": 5
yearsExperienceMin

Number

इस नौकरी के लिए कम से कम कितने साल का अनुभव चाहिए. उदाहरण के लिए, किसी सीनियर पद के लिए कम से कम 10 साल का अनुभव ज़रूरी हो सकता है, जैसा कि आगे दिए गए उदाहरण में बताया गया है:


"yearsExperienceMin": 10

OccupationAggregationByEmployer

OccupationAggregationByEmployer प्रकार, OccupationAggregation का एक्सटेंशन है जो नौकरी से जुड़ा डेटा दिखाता है. इस डेटा में नौकरी देने वाली कंपनियों का ग्रुप बनाया जाता है. उदाहरण के लिए, अगर नौकरी देने वाली संस्था ने पेशों को एक समूह में रखा है, तो आप उन पेशों के लिए उद्योग या नौकरी देने वाली संस्था का नाम दे सकते हैं. यह नया schema.org एक्सटेंशन है, Google इसका इस्तेमाल करने का सुझाव देता है.

नीचे सूची में दी गई प्रॉपर्टी के अलावा, यह प्रकार Occupation और OccupationAggregation प्रकारों की सभी प्रॉपर्टी इनहेरिट करता है.

ज़रूरी प्रॉपर्टी
hiringOrganization

Organization

इस पेशे के लिए जिस संगठन में नौकरी है. Set the @context to "https://schema.org/". hiringOrganization, कंपनी का नाम होना चाहिए (उदाहरण, “Starbucks, Inc”), न कि नौकरी देने वाली कंपनी का पूरा पता (उदाहरण, कनॉट पैलेस में “Starbucks on Main Street”). उदाहरण:


"hiringOrganization": {
  "@context": "https://schema.org/",
  "@type": "Organization",
  "name": "Google LLC"
}

QuantitativeValueDistribution

QuantitativeValueDistribution प्रकार के मानों को आंकड़ों में बांटा जाता है. Occupation स्ट्रक्चर्ड डेटा का आंकड़ों के तौर पर बंटवारा तय करने के लिए, MonetaryAmountDistribution इस्तेमाल करें. नीचे सूची में दी गई प्रॉपर्टी के अलावा, इसमें schema.org के QuantitativeValue प्रकार की सभी प्रॉपर्टी शामिल हैं. QuantitativeValueDistribution की पूरी जानकारी schema.org/QuantitativeValueDistribution पर मौजूद है.

ज़रूरी प्रॉपर्टी
unitText

Text

बताए गए मान की फ़्रीक्वेंसी. unitText के लिए सामान्य मान ये हैं:

  • "DAY"
  • "HOUR"
  • "MONTH"
  • "WEEK"
  • "YEAR"
सुझाई गई प्रॉपर्टी
median

Number

मीडियन (या "बीच") का मान. उदाहरण के लिए, इस पेशे में मिलने वाली सैलरी का आधा हिस्सा इस मान के बराबर या इससे कम होता है.

percentile10

Number

10वां परसेंटाइल मान. उदाहरण के लिए, इस पेशे में मिलने वाली सैलरी का 10% हिस्सा इस मान के बराबर या इससे कम होता है.

percentile25

Number

25वां परसेंटाइल मान. उदाहरण के लिए, इस पेशे में मिलने वाली सैलरी का 25% हिस्सा इस मान के बराबर या इससे कम होता है.

percentile75

Number

75वां परसेंटाइल मान. उदाहरण के लिए, इस पेशे में मिलने वाली सैलरी का 75% हिस्सा इस मान के बराबर या इससे कम होता है.

percentile90

Number

90वां परसेंटाइल मान. उदाहरण के लिए, इस पेशे में मिलने वाली सैलरी का 90% हिस्सा इस मान के बराबर या इससे कम है.