पेशा

Occupation के व्यवस्थित डेटा की मदद से, वेतन का अनुमान बताने वाले लोगों को नौकरी के प्रकारों के आधार पर वेतन की सीमाएं और क्षेत्र-आधारित वेतन औसत तय करने और पेशे के बारे में ब्यौरा जैसे कि सामान्य फ़ायदे, योग्यताएं और शैक्षणिक ज़रूरतें तय करने में मदद मिलती है. इस डेटा के ज़रिए वे अनुभव के स्तरों या नौकरी देने वाले संगठन जैसे तथ्यों के मुताबिक इन चीज़ों को एक कर पाते हैं.

वेतन के अनुमान और पेशों की दूसरी जानकारी तय करने के लिए आगे दिए गए schema.org प्रकारों और Google एक्सटेंशन का इस्तेमाल करें.

उदाहरण

आगे दिया गया JSON-LD का उदाहरण 'व्यवस्थित डेटा टेस्टिंग टूल' में वेतन के अनुमानित डेटा वाला एक सामान्य Occupation दिखाता है:

आगे दिया गया JSON-LD का उदाहरण 'व्यवस्थित डेटा टेस्टिंग टूल' में वेतन के अनुमानित डेटा वाले OccupationAggregationByEmployer का ज़्यादा जटिल उदाहरण दिखाता है:

दिशा-निर्देश

आपको सामान्य व्यवस्थित डेटा की क्वालिटी से जुड़े दिशा-निर्देशों और तकनीकी दिशा-निर्देशों का पालन करना होगा. इसके अलावा, आगे दिए गए दिशा-निर्देश Occupation के व्यवस्थित डेटा पर लागू होते हैं:

तकनीकी दिशा-निर्देश

  • Occupation का व्यवस्थित डेटा स्टैंडअलोन डेटा है. इसे किसी भी ऐसे व्यवस्थित डेटा से जोड़े जाने की ज़रूरत नहीं है जो आप Google को देते हैं.
  • एक वेब पेज में सिर्फ़ एक Occupation, OccupationAggregation या OccupationAggregationByEmployer ही जोड़ें. हर पेज में इनमें से एक या इससे ज़्यादा प्रकार की परिभाषाएं न जोड़ें.
  • पक्का करें कि आपका व्यवस्थित डेटा उसी सामग्री के जैसा है जिसे आप पेज पर दिखाते हैं. यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:
    • आप उपयोगकर्ताओं को अपने पेज पर सिर्फ़ मीडियन वेतन दिखाते हैं और आपके व्यवस्थित डेटा में सिर्फ़ वही मान शामिल होते हैं.
    • आप अपने पेज पर अपने सालाना वेतन को नज़दीकी पांच-हज़ार तक राउंड करते हैं और आप व्यवस्थित डेटा में ब्यौरे का वही स्तर देते हैं.
  • ज़्यादातर ज़रूरी जानकारी किसी परिभाषा में सिर्फ़ एक बार आनी चाहिए, जब तक कि अन्यथा न बताया गया हो.
  • जगह के आधार पर अलग-अलग खासियतों वाले पेशों के लिए (उदाहरण के लिए अमेरिका के उत्तर-पूर्व में वेतन की सीमा मध्य-पश्चिम से अलग हो सकती है), अलग-अलग वेब पेज बनाएं. हर एक पेज में उसकी अपनी Occupation परिभाषा हो जो किसी अलग occupationLocation के बारे में बताती हो.
  • वेतन के अनुमान वाले व्यवस्थित डेटा को सूची पेज (ऐसे पेज जिनमें पेशों की एक सूची दिखाई जाती है) में न जोड़ें.
  • आपके पेज में बदलाव होने पर, अपने साइटमैप को रोज़ाना अपडेट करें.

सामग्री से जुड़े दिशा-निर्देश

  • जब सभी नौकरियों की वेतन सीमाएं और ब्योरे मिलते-जुलते हों तो मिलते-जुलते पेशे के शीर्षकों का एक समूह बनाएं. पेशे के शीर्षक खास होने चाहिए, लेकिन इतने खास नहीं कि उनसे उलझन होने लगे. यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:
    • बहुत ज़्यादा व्यापक न बनाएं:

      इसका सुझाव नहीं दिया जाता: "नैदानिक, काउंसलिंग और स्कूल मनोवैज्ञानिक"

      इसका सुझाव दिया जाता है: "विद्यालय काउंसलर", "नैदानिक मनोवैज्ञानिक", "नैदानिक चिकित्सक", "मनोविज्ञान चिकित्सक"

    • बहुत ज़्यादा खास न बनाएं:

      इसका सुझाव नहीं दिया जाता: "घरेलू सेहत के लिए रजिस्टर्ड नर्स" और "रजिस्टर्ड नर्स (RN)" और "RN - रजिस्टर्ड नर्स - घरेलू सेहत - यात्रा नर्स"

      इसका सुझाव दिया जाता है: "रजिस्टर्ड नर्स"

व्यवस्थित डेटा के प्रकार की परिभाषाएं

इस सेक्शन में वेतन के अनुमानों से जुड़े व्यवस्थित डेटा के प्रकार के बारे में बताया गया है.

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

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

पेशा

Occupation का प्रकार किसी नौकरी से जुड़ी जानकारी तय करता है, जैसे कि अनुमानित वेतन, ज़रूरी कौशल और ज़िम्मेदारियां. Occupation की पूरी परिभाषा schema.org/Occupation पर दी गई है.

ज़रूरी विशेषताएं
estimatedSalary

MonetaryAmountDistribution की श्रेणी.

occupationLocation में इस पेशे के लिए अनुमानित वेतन. आपको परसेंटाइल रैंक के आधार पर वेतन की सीमा या वेतन के अनुमान तय करने चाहिए.

मूल वेतन, बोनस और मुद्रा के रूप में मिलने वाले मुआवज़े के दूसरे प्रकारों को शामिल करने के लिए estimatedSalary श्रेणी में अलग-अलग वेतनों की परिभाषा दें. आपको मूल वेतन ज़रूर बताना चाहिए. मुआवज़े के दूसरे प्रकार वैकल्पिक हैं.

name

Text

पेशे का शीर्षक. इस फ़ील्ड में फ़्री-फ़ॉर्म लेख की अनुमति होती है. उदाहरण के लिए, "सॉफ़्टवेयर इंजीनियर".

सबसे अच्छे तरीके:

  • इस फ़ील्ड में सिर्फ़ पेशे का शीर्षक होना चाहिए.
  • name फ़ील्ड में नौकरी के कोड, पते, तारीखें, वेतन या कंपनी के नाम शामिल न करें.

    इसका सुझाव नहीं दिया जाता: आईटी की नौकरी के लिए आवेदन करें -बुखारेस्ट में फ़्रेंच बोलने वाला व्यक्ति

    सुझाया गया: बाज़ार विशेषज्ञ, फ़्रेंच बोलने वाला

  • कम शब्दों में और पढ़ने में अच्छे शीर्षक दें.
  • "!"और "*" जैसे विशेष वर्णों का ज़रूरत से ज़्यादा इस्तेमाल न करें. विशेष वर्णों का ज़रूरत से ज़्यादा इस्तेमाल करने पर आपके मार्कअप को स्पैम वाला व्यवस्थित मार्कअप माना जा सकता है. संख्याओं "/" और "-" जैसे वर्णों का इस्तेमाल किया जा सकता है.

    इसका सुझाव नहीं दिया जाता: *** गोदाम में भर्ती चालू है!! बस के रास्ते में!! ***

    सुझाया गया: भेजने और लेने के काम करने वाला गोदाम सहायक

occupationLocation

City, State या Country की श्रेणी

वह जगह जिसके लिए पेशे का यह ब्यौरा लागू होता है. अगर किसी एक जगह की जानकारी दे रहे हैं, तो Name फ़ील्ड में शहर, राज्य या देश के लेवल पर जगह तय करें.

सबसे अच्छे तरीके:

  • जगह के बारे में शहर से ज़्यादा बताने की ज़रूरत नहीं है.
  • अगर आपके देश के तहत राज्य का नहीं बताया गया है, तो State फ़ील्ड में क्षेत्र का नाम भी दिया जा सकता है.
  • occupationLocation का मान वह जगह है, जिसमें पेशा वास्तव में होता है, न कि वह जगह जहां वेतन अनुमान की सूची बनाई गई हो.
  • अगर एक ही Occupation के प्रकार में कई जगहें हैं, तो occupationLocation श्रेणी में जगहों की जानकारी दें, जैसा कि आगे दिए गए उदाहरण में बताया गया है:
  • पेशे के लिए वेतन की सीमाओं, शिक्षा से जुड़ी ज़रूरतों और कारोबार के लिए योग्यताओं जैसा डेटा जगह के हिसाब से अक्सर बदलता रहता है. इसे समझाने के लिए, अलग-अलग पेज तय करें, जिसमें हर एक पेज की अपनी Occupation परिभाषा और एक अलग occupationLocation हो.
सुझाई गई विशेषताएं
description

Text

नौकरी का ब्यौरा.

description में नौकरी का पूरा ब्यौरा होना चाहिए, जिसमें नौकरी की ज़िम्मेदारियां, योग्यताएं, कौशल, काम करने के घंटे, शिक्षा से जुड़ी ज़रूरतें और ज़रूरी अनुभव शामिल हैं.

दूसरे दिशा-निर्देश:

  • उन सभी लीफ़ पेज पर description शामिल करें जिन पर उपयोगकर्ता जा सकते हैं, न कि सिर्फ़ टॉप-लेवल वाले पेज पर.
  • description के ज़रिए पेश की अलग तरह से पहचान होनी चाहिए और उससे पेशे के बारे में खास जानकारी मिलनी चाहिए.

    इसका सुझाव नहीं दिया जाता: “इंटर्नशिप - इंटर्नशिप नौकरी का ऐसा प्रशिक्षण है जो सफ़ेदपोश और पेशेवर कैरियर के लिए दिया जाता है.”

    इसका सुझाव दिया जाता है: “डेटा एनालिस्ट इंटर्न - ऐसी इंटर्नशिप जो किसी डेटा एनालिस्ट के साथ काम करती है. डेटा एनालिस्ट डेटा से अहम जानकारी लेता है जिससे डेटा से जुड़े फ़ैसले लेने में मदद मिलती है.”

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

WebPage

वह तारीख जिस दिन अनुमानित वेतन बना था. lastReviewed फ़ील्ड ISO 8601 फ़ॉर्मैट में है; उदाहरण के लिए:

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

MonetaryAmountDistribution

MonetaryAmountDistribution प्रकार मुद्रा के रूप में मिलने वाली रकम का आंकड़ों में किया गया वितरण है. Occupation की परिभाषा के लिए वेतन, बोनस और मुद्रा के रूप में मिलने वाले मुआवज़े के डेटा का आंकड़ों में वितरण तय करने के लिए MonetaryAmountDistribution का इस्तेमाल करें.

MonetaryAmountDistribution की पूरी परिभाषा schema.org/MonetaryAmountDistribution पर दी गई है. नीचे सूची में दी गई ज़रूरी जानकारी के अलावा, इस प्रकार में QuantitativeValueDistribution प्रकार की सारी ज़रूरी जानकारी पहले से शामिल है.

ज़रूरी विशेषताएं
name

Text

मान का प्रकार. आपको मूल वेतन ज़रूर बताना चाहिए. मुआवज़े के दूसरे प्रकार वैकल्पिक हैं. उदाहरण के लिए, "मूल", "बोनस", "कमीशन".

सुझाई गई विशेषताएं
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 खास संग्रह के तौर पर डेटा देता है. उदाहरण के लिए, आप तब नौकरी के लाभ और उसके लिए कम से कम ज़रूरी अनुभव के साल तय कर सकते हैं जब उन्हें इस प्रकार के साथ एक किया जा रहा हो. यह Google की ओर से प्रस्तावित एक नया schema.org एक्सटेंशन है.

नीचे सूची में दी गई ज़रूरी जानकारी के अलावा, इस प्रकार में Occupation प्रकार की सारी ज़रूरी जानकारी पहले से शामिल है.

सुझाई गई विशेषताएं
sampleSize

Number

उन डेटा बिंदुओं की संख्या, जो कुल वेतन के डेटा में योगदान देते हैं. उदाहरण के लिए:

"sampleSize": 42
yearsExperienceMax

Number

अनुभव के ज़्यादा से ज़्यादा साल जो इस पेशे के लिए स्वीकार किए जाते हैं. उदाहरण के लिए, किसी जूनियर पद के लिए ज़्यादा से ज़्यादा 5 साल का अनुभव तय किया जा सकता है, जैसा कि आगे दिए गए उदाहरण में बताया गया है:

"yearsExperienceMax": 5
yearsExperienceMin

Number

इस पेशे के लिए कम से कम ज़रूरी अनुभव के सालों की संख्या. 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 देने वाले की ओर से एक जगह पर जमा किया गया नौकरी से जुड़ा डेटा देता है. उदाहरण के लिए, आप पेशों के किसी समूह के लिए उद्योग और नौकरी देने वाला संगठन तय कर सकते हैं जब उन्हें नौकरी देने वाले की ओर से एकीकृत किया जाता है. एक नया schema.org एक्सटेंशन है, जिसका सुझाव Google की ओर से दिया गया है.

नीचे दी गई सूची में बताई गई विशेषताओं के अलावा, इस प्रकार में Occupation और OccupationAggregation की सभी विशेषताएं शामिल हैं.

ज़रूरी विशेषताएं
hiringOrganization

Organization

इस पेशे के लिए पद की पेशकश करने वाला संगठन. @context को "http://schema.org/" पर सेट करें. hiringOrganization कंपनी का नाम होना चाहिए (उदाहरण के लिए, “Starbucks, Inc”) न कि उस जगह का खास पता जहां भर्ती की जा रही है (उदाहरण के लिए, “करोल बाग वाला Starbucks”). उदाहरण के लिए:

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

QuantitativeValueDistribution

QuantitativeValueDistribution प्रकार मानों का आंकड़ों में किया गया वितरण है. Occupation के व्यवस्थित डेटा का आंकड़ों में वितरण तय करने के लिए MonetaryAmountDistribution का इस्तेमाल करें. नीचे सूची में दी गई ज़रूरी जानकारी के अलावा, इस प्रकार में QuantitativeValue प्रकार की सारी ज़रूरी जानकारी पहले से शामिल है. QuantitativeValueDistribution की पूरी परिभाषा पर दी गई है.

ज़रूरी विशेषताएं
unitText

Text

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

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

Number

मीडियन (या "मध्य") मान. उदाहरण के लिए, इस पेशे के लिए आधे वेतन इस मान के बराबर या इससे नीचे हैं.

percentile10

Number

10वां परसेंटाइल मान. उदाहरण के लिए, इस पेशे के लिए 10% वेतन इस मान के बराबर या इससे नीचे हैं.

percentile25

Number

25वां परसेंटाइल मान. उदाहरण के लिए, इस पेशे के लिए 25% वेतन इस मान के बराबर या इससे नीचे हैं.

percentile75

Number

75वां परसेंटाइल मान. उदाहरण के लिए, इस पेशे के लिए 75% वेतन इस मान के बराबर या इससे नीचे हैं.

percentile90

Number

90वां परसेंटाइल मान. उदाहरण के लिए, इस पेशे के लिए 90% वेतन इस मान के बराबर या इससे नीचे हैं.

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