متا دیتا (Meta data) چیست؟+ انواع متا دیتا+ چرا فراداده یا متا دیتا مهم است؟🟢

در کد منبع اکثر صفحات وب مجموعه ای از برچسب ها مدفون شده است که محتوای آنها را توصیف می کند. این برچسب‌ها که توسط بازدیدکنندگان معمولی دیده نمی‌شوند، در مجموع به عنوان ابرداده شناخته می‌شوند، می‌توانند برای بهبود دید صفحه در موتورهای جستجو و رسانه‌های اجتماعی بسیار مهم باشند. انواع دیگری از ابرداده نیز ما را احاطه کرده اند. به عنوان مثال، تقریباً هر دوربین دیجیتال مدرن، ابرداده‌های فنی را برای هر عکس ثبت می‌کند، مانند مکان و زمان گرفته شده و ابعاد آن. در این مقاله می خواهیم به طور کامل در مورد متا دیتا یا همان فراداده صحبت کنیم.

فراداده یا متا دیتا چیست؟

ابرداده یا متا دیتا اغلب به عنوان “داده های مربوط به سایر داده ها” توصیف می شود. چه جزئیات محتوای یک صفحه وب، جزئیات فنی یک تصویر، یا اطلاعات مربوط به حقوق استفاده از دارایی، فراداده اطلاعات بیشتری را فراهم می کند که مدیریت داده ها را تسهیل می کند تا دارایی ها به طور موثرتری پیدا و استفاده شوند. در واقع، ابرداده ها عمدتاً به گونه ای طراحی شده اند که قابل خواندن توسط ماشین باشند .

برای مثال، ابرداده برای یک صفحه وب به موتورهای جستجو کمک می کند تا صفحات را بفهمند و دسته بندی کنند – و برای بازدیدکنندگان معمولی سایت نامرئی است. به همین ترتیب، ابرداده در یک عکس اجازه می دهد تا یک تصویر به درستی طبقه بندی شود و به راحتی در یک سیستم مدیریت دارایی دیجیتال (DAM) پیدا شود. فراداده همچنین پیامدهای عمده ای در جهان به اشتراک گذاری اطلاعات، حقوق استفاده و استفاده مجدد از محتوا دارد.

در سال 1995، مجموعه عناصر فراداده هسته دوبلین 15 عنصر مشترک در اکثر انواع اطلاعات دیجیتال را شناسایی کرد: مشارکت کننده، پوشش، خالق، تاریخ، شرح، قالب، شناسه، زبان، ناشر، رابطه، حقوق، منبع، موضوع، عنوان و نوع. از آن زمان، ابرداده تقریباً در هر سیستم دیجیتالی که محتوا را مدیریت می کند، یکپارچه شده است.

توضیح کامل متا دیتا

تعداد معدودی از مطالعات میزان زمان لازم برای جستجوی داده‌ها را توسط کارمندان مشخص کرده‌اند – به اندازه دو ساعت در روز. اینجاست که ابرداده می تواند کمک کند. شرکت تحقیقاتی جهانی گارتنر، فراداده را اینگونه تعریف می‌کند: «اطلاعاتی که جنبه‌های مختلف یک دارایی اطلاعاتی را برای بهبود قابلیت استفاده در طول چرخه عمر آن توصیف می‌کند. این ابرداده است که اطلاعات را به دارایی تبدیل می کند.» دانشکده حقوق هاروارد، ابرداده‌ها را به «اثر انگشت الکترونیکی» که حاوی «ویژگی‌های شناسایی» است که در یک فایل پنهان است، تشبیه می‌کند.

یک راه خوب برای درک متادیتا این است که تصور کنید در یک مخزن از تصاویر یا ویدیوها جستجو می کنید. خود تصاویر و ویدئوها را نمی توان جستجو کرد. بلکه اطلاعات مربوط به آنها قابل جستجو است. این اطلاعات ابرداده است و به عنوان متا تگ مانند <title> و <description> ذخیره می شود. وقتی یک مدیر هنری، برای مثال، ابزار DAM شرکت را برای یک ویدیوی با کیفیت بالا از یک توپ پرتاب برای یک صفحه وب جدید جستجو می‌کند، در واقع از دو تکه ابرداده استفاده می‌کند: تعریف تصویر (حداقل 1080 پیکسل) و برچسب های توصیفی آن (توپ، توپ پرش).

ویدیوهایی که برچسب‌های آنها مطابقت ندارند در نتایج جستجوی مدیر هنری ظاهر نمی‌شوند. ویدئوها (و تصاویر) اغلب حاوی اطلاعاتی در مورد نحوه استفاده از ویدئو همراه با الزامات اعتبار هستند – این نیز ابرداده است. بگویید مدیر هنری می‌خواهد ویدیوهایی را که قبلاً استفاده شده‌اند حذف کند. فراداده آن اطلاعات را می شناسد و جستجو را محدود می کند تا آن ویدیوها را حذف کند.

بیشتر بخوانید🚀🚀🚀🚀🚀🚀» کانال آهنگ تلگرام

ابرداده چگونه کار می کند؟

ابرداده عملکردهای مختلفی را انجام می دهد. به عنوان مثال، ابرداده‌هایی که با یک تصویر دیجیتالی گرفته می‌شوند به جستجوگران کمک می‌کنند تا تصاویری را در یک سیستم مدیریت دارایی دیجیتالی که دارای ابعاد خاصی هستند یا فراتر می‌روند، مکان‌یابی کنند. به طور مشابه، ابرداده برای یک مقاله در یک سیستم مدیریت محتوا، اطلاعاتی مانند اطلاعات نویسنده و کپی رایت را فراهم می کند تا بتوان به آن قطعه به درستی اعتبار داد.

علاوه بر این، متا تگ‌ها کنترلی را در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهند که افراد هنگام ارائه محتوا از طریق موتورهای جستجو، رسانه‌های اجتماعی و سایر ابزارهای همکاری مانند Slack و Messenger چه می‌بینند. وجود دارد

سه بخش کلیدی ابرداده که به کنترل آنچه مردم می بینند کمک می کند:

عنوان: عنوان صفحه (<title>).
توضیحات: توضیح مختصری از صفحه. (<meta name=”description” content=”…”>).
تصویر: نشانی اینترنتی یک تصویر (<meta name=”og:image” content=”…”>).

برای هر محتوایی، موتورهای جستجوی وب به طور کلی یک عنوان، یک توضیح (یا “قطعه”) از محتوا و یک پیوند به صفحه ارائه می دهند. موتورهای جستجو معمولاً از محتویات برچسب عنوان به عنوان عنوان در نتایج جستجو و محتوای متا تگ توضیحات به عنوان قطعه استفاده می کنند. (به دلایل مختلف الگوریتمی مرتبط، موتورهای جستجو اغلب تگ های توضیحات و گاهی اوقات تگ های عنوان را بازنویسی می کنند.

گنجاندن متا تگ تصویر در رسانه های اجتماعی و سایر محیط های اشتراک گذاری اهمیت پیدا می کند. به نوبه خود، توییتر و فیس بوک متا تگ های اختصاصی خود را منتشر کرده اند تا صفحات را بیشتر به اشتراک بگذارند. اما در غیاب آن برچسب‌ها، سایت‌های اجتماعی برای نمایش محتوای اشتراک‌گذاری شده به تیتر، توضیحات، تصویر و برچسب‌های پیوند صفحه تکیه می‌کنند.

متا دیتا می تواند گاهی از خود اطلاعات مهم تر باشد

چرا متا دیتا مهم است؟

فراداده روشی ساختاریافته برای انتقال اطلاعات در مورد محتوا فراهم می کند. این مهم است زیرا یافتن، استفاده و حفظ آن محتوا را با ارائه مکانیزم و واژگان استاندارد آسان‌تر می‌کند. همچنین نقش مهمی در بهینه سازی موتورهای جستجو (SEO) دارد. در حالی که جستجو در رایانه یا اینترنت برای اسناد مبتنی بر متن امکان پذیر است، جستجوی یک تصویر یا ویدیو در یک مخزن بدون متا تگ هایی که آنها را توصیف می کنند تقریبا غیرممکن است.

یکی دیگر از دلایل مهم بودن متا تگ ها این است که آنها عملاً تنها کنترلی هستند که یک سایت در هنگام اشتراک گذاری محتوای آن در رسانه های اجتماعی یا نمایه شدن توسط موتورهای جستجو در اختیار دارد. برچسب ها اطلاعات نمایش داده شده را نشان می دهند. ارزش توجه به آنها را دارند زیرا ارائه صحیح عنوان، توضیحات و تصویر می تواند به معنای تفاوت بین دریافت کلیک یا نادیده گرفته شدن باشد.

چگونه از متادیتا استفاده می شود؟

در وب، ابرداده برای انتقال اطلاعات به موتورهای جستجو و سایت های اجتماعی برای اطلاع رسانی ارائه محتوا استفاده می شود. برای اسناد طولانی‌تر، ابرداده به روش‌های ساختاری برای نشان دادن عناصر سازمانی، مانند بخش‌ها و شماره صفحه، استفاده می‌شود. فراداده همچنین برای ذخیره جزئیات مهم اداری مانند حقوق استفاده و اطلاعات حق چاپ استفاده می شود.

سایر متا تگ ها نیز بر موتورهای جستجو تأثیر می گذارند، مهم ترین آنها تگ «ربات ها» است که به موتورهای جستجو نحوه خزیدن و فهرست بندی یک صفحه وب را آموزش می دهد. این تگ از منظر سئو بسیار مهم است: اگر یک تگ ربات به موتور جستجو بگوید که صفحه را ایندکس نکند (“noindex”)، در هیچ نتیجه جستجویی ظاهر نمی شود. همچنین ممکن است به خزنده ها دستور دهد که پیوندهای صفحه را دنبال نکنند (“nofollow”) یا قطعه صفحه را در یک SERP نمایش ندهند (“nosnippet”). جالب اینجاست که تگ ربات فقط برای اطلاع از موتور جستجو لازم است

چه کاری را نباید انجام داد؛ نیازی به اضافه کردن برچسبی وجود ندارد که به موتور جستجو بگوید صفحه می تواند ایندکس شود.

انواع فراداده

سه نوع متمایز از ابرداده وجود دارد: توصیفی، ساختاری و اداری. هر کدام نقش متفاوتی در مدیریت داده ها و اسناد ایفا می کنند، چه آن متا تگ ها روی وب باشند و چه در برنامه های دیگر استفاده شوند.

فراداده توصیفی:

همانطور که از نام آن پیداست، تگ های فراداده توصیفی محتویات یک سند را توصیف می کنند. آنها شامل عناصری مانند عنوان، توضیحات و تصویر، و همچنین نام نویسنده، تاریخ انتشار، موضوع و سازمان ناشر هستند. به عنوان مثال، ابرداده توصیفی برای یافتن یک سند در مجموعه بزرگی از فایل ها مفید است.

در وب، متا تگ های توصیفی به موتورهای جستجو کمک می کنند تا یک دارایی را به درستی دسته بندی کنند. آنها همچنین می توانند حاوی انواع دیگری از داده ها مانند نویسنده/خالق و کلمات کلیدی مرتبط باشند که برای عملکرد جستجو در یک وب سایت مفید هستند. به عنوان مثال، پست های وبلاگ اغلب می تواند توسط یک نویسنده خاص یا در یک موضوع خاص نمایش داده شود. این صفحات معمولاً بر اساس ابرداده های نویسنده و موضوع ایجاد می شوند.

فراداده ساختاری:

تگ های فراداده ساختاری رابطه بین بخش هایی از اشیاء چند بخشی را توصیف می کنند. آنها نحوه سازماندهی یک سند و ارتباط بین دارایی ها را پوشش می دهند و همچنین استفاده مجدد از محتوا را تسهیل می کنند. به عنوان مثال، یک سیستم DAM ممکن است از فراداده ساختاری برای ثبت جایی که یک تصویر خاص استفاده شده است استفاده کند. این می تواند به جلوگیری از استفاده یک سازمان بزرگ از یک تصویر برای تبلیغ دو محصول مختلف کمک کند و می تواند تضمین کند که حقوق استفاده نقض نمی شود.

یک راه خوب برای اندیشیدن به ابرداده ساختاری، فهرست مطالب یک دارایی طولانی است. فهرست مطالب فهرستی از عناوین بخش ها یا فصول را به همراه پیوند (یا شماره صفحه، بسته به قالب دارایی) به محتوای واقعی ارائه می دهد. به عبارت دیگر، فهرست مطالب نشان دهنده ابرداده ساختاری است. آنچه این بدان معناست نسبتاً قابل توجه است. از آنجایی که هر عنوان با متن یک بخش مرتبط است، متا تگ‌های ساختاری این امکان را برای ارائه محتوا به روش‌های مختلف بسیار آسان‌تر از آنچه در غیر این صورت ممکن بود، باز می‌کنند. به عنوان مثال، اگر شرکتی بخواهد بخش های جداگانه ای از یک کار طولانی تر را منتشر کند، این ابرداده ساختاری است که وارد عمل می شود.

بیشتر بخوانید🚀🚀🚀🚀🚀🚀» پروکسی چرخشی

فراداده اداری:

جنبه های فنی بیشتر یک فایل – برای مثال تاریخ ایجاد و نوع فایل – بخشی از ابرداده اداری است. برای مثال، جستجوی فایل‌های ایجاد شده در یک بازه زمانی خاص، از ابرداده‌های مدیریتی استفاده می‌کند. داده های اداری دارای سه زیر نوع هستند:

فراداده فنی: عناصری که به رایانه کمک می کنند تا نوع فایل و نحوه رمزگشایی آن را درک کند. به عنوان مثال، برای اینکه کامپیوتر بفهمد که یک فایل یک تصویر است، با متادیتا مانند jpeg، png یا gif کدگذاری می‌شود. این نه تنها به رایانه می‌گوید که فایل یک تصویر است، بلکه نوع تصویری نیز هست.

ابرداده حفظ: داده‌هایی که مدیریت بایگانی و بلندمدت یک دارایی را پوشش می‌دهند. این ابرداده ممکن است حاوی نشانگر اندازه فایل باشد (که از لحاظ فنی به عنوان “جمع چک” شناخته می شود) بنابراین بینندگان می توانند مطمئن شوند که به یک فایل کامل نگاه می کنند. از نظر عملی، ابرداده های حفاظتی به ندرت مورد استفاده قرار می گیرند.

فراداده حقوق: مالکیت و حقوق استفاده از مالکیت معنوی را نشان می دهد. به عنوان مثال، یک عکس استوک ممکن است دارای یک متا تگ باشد که در آن قرارداد مجوزی که ممکن است تحت آن استفاده شود، ذکر شده است. این اغلب به عنوان یک URL نشان داده می شود که به یک سند حقوق اشاره می کند.

متا دیتا در کنار خود دیتا یا داده ها مشخص نمی شود

ساختارهای فراداده

در عمل، ابرداده زمانی موثرتر است که بر اساس طبقه بندی ها، واژگان و هستی شناسی ها به خوبی تعریف شده باشد و به طور پیوسته در تمام محتوای یک سازمان ساختار یافته باشد. عناصر ساختار فراداده را به عنوان «طبقه‌بندی» برای محتوا در نظر بگیرید. یک مقاله، پست وبلاگ یا حتی یک ورودی به یک CRM طبقه بندی های خاصی دارد که به تعریف آنها کمک می کند. مقاله ای در مورد نمودارهای دایره ای می تواند به عنوان در مورد نمودارها طبقه بندی شود، و بنابراین یک موضوع فراداده نمودارها باید بخشی از طبقه بندی تعریف شده باشد. ورود به یک CRM عموماً متعلق به شخصی است. بنابراین “مالک” باید بخشی از ساختار ابرداده برای CRM باشد.

ساختارهای فراداده به خوبی تعریف شده دارای چندین ویژگی مشترک مشترک هستند:

syntax (نحو):

نحو فراداده با نشانه گذاری یا زبان های برنامه نویسی مورد استفاده تعریف می شود. به طور کلی، تگ ها به تعریف معنا و هدف ابرداده به گونه ای کمک می کنند که ماشین بتواند آن را بفهمد. در مثال تگ های فراداده ای که برای کمک به موتورهای جستجو برای درک یک صفحه استفاده می شود، این نحو <meta name=”description” content=”…”> است. ابزار نمایه‌سازی موتور جستجو به دنبال برچسب‌هایی می‌گردد که با “متا” شروع می‌شوند، و سپس می‌دانند که “توضیح” حاوی توضیحات خود ناشر از صفحه است.

طرحواره (Schemata):

طرحواره به تعریف روابط بین عناصر کمک می کند. سه نوع طرحواره وجود دارد: سلسله مراتبی، خطی و مسطح.
سلسله مراتبی به رابطه تودرتو والدین و فرزند اشاره دارد. به عنوان مثال، طبقه بندی مقاله نمودار دایره ای را در نظر بگیرید

به عنوان یک موضوع نمودار. نمودارها ممکن است در واقع زیرمجموعه ای از یک موضوع بزرگتر مانند “اطلاعات کمی” باشند، بنابراین یک رابطه سلسله مراتبی وجود دارد: “اطلاعات کمی” > “نمودارها” > “مقاله نمودار دایره ای”
فراداده خطی به ابرداده هایی اطلاق می شود که گسسته یا تک بعدی هستند، زیرا هیچ زیر مجموعه یا ابر مجموعه ای وجود ندارد. مجموعه عناصر فراداده هسته دوبلین یک بعدی است.
متا داده های مسطح نوعی ترکیب هستند: هر عنصر از همه عناصر دیگر مجزا است، اما طبقه بندی ها دارای دو عنصر گسسته هستند و از این رو دو بعدی هستند.

دانه دانه بودن (granularity):

هنگام ایجاد یک طبقه بندی ابرداده، مهم است که سطح دانه بندی یا جزئیات را در نظر بگیرید. یک راه خوب برای فکر کردن به جزئیات این است که در نظر بگیرید چه مقدار محتوا تحت یک موضوع فوق داده خاص قرار می گیرد. اگر طبقه بندی ابرداده خیلی گسترده باشد، در هر موضوع محتوای زیادی وجود خواهد داشت و ممکن است آنقدر متنوع باشد که جستجوگران به راحتی نتوانند دقیقاً آنچه را که به دنبال آن هستند مشخص کنند. اگر طبقه‌بندی خیلی دانه‌دار باشد، سوزن‌ها را می‌توان در انبار کاه مشخص کرد، اما هزینه چنین برچسب‌گذاری دانه‌ای و حفظ طبقه‌بندی در طول زمان ممکن است گران باشد.

هایپرنقشه (hypermapping):

هنگامی که داده ها روی عناصر گرافیکی مانند نقشه ها قرار می گیرند، اغلب به یک طرحواره هایپرنقشه نیاز دارند. اینها عناصر جغرافیایی هستند که نماهای ویژه ای را ارائه می کنند و پیچیدگی های دنیای واقعی مانند انحنای زمین را به کار می گیرند.

بیشتر بخوانید🚀🚀🚀🚀🚀🚀»  امنیت گوگل پلی

ایجاد فراداده

هنگام ایجاد طبقه بندی متا دیتا برای یک کسب و کار چندین ملاحظات مهم وجود دارد. اولین مورد در نظر گرفتن دامنه الزامات ابرداده است. تقریباً به طور قطع، ابرداده برای صفحات وب مورد نیاز است تا بر نحوه نمایه سازی و اشتراک گذاری آنها تأثیر بگذارد. ابرداده همچنین در مخازن تصویر و ویدئو، در سیستم های مدیریت محتوا و حتی در سیستم های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) استفاده می شود.

گام بعدی این است که در نظر بگیرید از میان 15 عنصر متادیتای استاندارد که بیشتر محتوای دیجیتال ذکر شده در ابتدای این مقاله را توصیف می‌کنند، از کدام عناصر فراداده خاص استفاده کنید. مهمتر از تعداد برچسب های مرتبط با یک آیتم این است که آنها به طور مداوم و جامع استفاده شوند.

همچنین تعیین قالب برای هر یک از این عناصر و استفاده مداوم از آنها مهم است. به عنوان مثال، عناصر “مشارکت کننده” و “خالق”، در صورت استفاده، می توانند به عنوان “نام خانوادگی، نام” یا “نام خانوادگی” ارائه شوند. با این حال، استفاده از هر دو اثربخشی ابرداده را کاهش می دهد زیرا جستجو در یکی یا دیگری تنها نتایجی را برای مطابقت دقیق به همراه خواهد داشت. به طور مشابه، هنگام استفاده از عنصر “موضوع”، مهم است که هر چیزی را که متعلق به یک موضوع است با کلمات مشابه برچسب گذاری کنید. اگر برخی از مقالات در مورد تلفن های همراه با عنوان “موبایل” و برخی دیگر به عنوان “تلفن های همراه” برچسب گذاری شوند، جستجوگر تصویر کاملی از نتایج را دریافت نخواهد کرد.

متا دیتا اطلاعات اصلی بسیاری از شرکت ها را تشکیل می دهد

نمونه هایی از فراداده

رایج ترین انواع ابرداده در صفحات وب عبارتند از تگ عنوان، برچسب توضیحات و تگ تصویر. ترکیبی از این برچسب ها در نتایج موتورهای جستجو و در رسانه های اجتماعی استفاده می شود. سیستم‌های مدیریت محتوای پیچیده‌تر ممکن است از 15 برچسب موجود در مجموعه عناصر فراداده هسته دوبلین استفاده کنند که دارایی‌های دیجیتال را توصیف می‌کنند.

اما متا دیتا به دور از انحصار در وب است. به عنوان مثال، یک فروش احتمالی را در نظر بگیرید که به یک CRM اضافه شده است. یک متخصص وارد کردن داده ها، داده های خاصی را در مورد معامله اضافه می کند، و همچنین آن را با سابقه مشتری موجود و یک فروشنده خاص مرتبط می کند. این بیت‌های اطلاعات اضافی شکلی از ابرداده هستند که به فروش رنگ می‌افزایند. CRM همچنین به طور خودکار برخی از اطلاعات اضافی مانند مهر زمانی برای زمان ایجاد رکورد و احتمالاً داده های موجودی برای اضافه کردن تحویل تخمینی محصول را ضبط می کند.

این بدان معنی است که یک مدیر می تواند گزارش فعالیت فروش را برای یک هفته خاص بررسی کند و داده ها را از زوایای مختلف ببیند. کدام فروشنده بیشترین میزان فروش را اضافه کرده است؟ کدام محصولات فروخته می شوند و چه موجودی اضافی مورد نیاز است؟

نتیجه

متا دیتا داده‌ای است که اشکال مختلف محتوا را توصیف، ساختار و مدیریت می‌کند. در وب، می تواند بر نحوه رتبه بندی یک مقاله سفید توسط موتور جستجو و نحوه نمایش اطلاعات تأثیر بگذارد. به همین دلیل است که ایجاد عناوین و برچسب های توضیحات قانع کننده و گنجاندن تصاویر متقاعد کننده مهم است. در سایر پلتفرم‌ها، مانند سیستم‌های مدیریت محتوا، سیستم‌های مدیریت دارایی دیجیتال و سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری، متا دیتا راه‌های مختلفی را برای جستجو، سازمان‌دهی و نمایش اطلاعات و تصاویر فراهم می‌کند.

مزایای ابرداده چیست؟

فراداده داده ها را با اطلاعات اضافی حاشیه نویسی می کند که به یافتن و مدیریت داده ها کمک می کند. موتورهای جستجو از برخی از ابرداده ها در نتایج جستجو استفاده می کنند. سایت‌های اجتماعی و برنامه‌های همکاری مانند مسنجر و اسلک نیز هنگام اشتراک‌گذاری یک URL، متادیتا را نمایش می‌دهند.

چند نمونه از متا دیتا چیست؟

به عنوان مثال، در وب، مقالات شامل سه بیت خاص از ابرداده است: عنوان، خلاصه یا شرح مقاله و یک تصویر. تصاویر دیجیتال مدرن همچنین شامل ابرداده‌هایی درباره وضوح تصویر، موقعیت مکانی تصویر و حتی نوع دوربینی است که برای گرفتن عکس استفاده می‌شود. برخی از محتوای دارای مجوز ممکن است شامل ابرداده باشد که نشان دهنده حقوقی است که با مجوز منتقل می شود.

سه نوع متا دیتا چیست؟

سه نوع اصلی ابرداده وجود دارد: توصیفی، ساختاری و اداری. متا دیتا توصیفی محتویات یک سند را توصیف می کند. فراداده ساختاری حاوی اطلاعاتی درباره نحوه سازماندهی سند است. فراداده اداری حاوی اطلاعات فنی درباره یک سند است.
ابرداده چیست و چگونه استفاده می شود؟

فراداده یا همان متا دیتا اطلاعاتی در مورد داده است. اغلب برای توصیف محتوای یک صفحه وب استفاده می شود. موتورهای جستجو و سایت های اجتماعی از ابرداده برای نمایش اطلاعات مربوط به یک منبع منتشر شده استفاده می کنند. ابرداده همچنین برای مدیریت محتوا، مدیریت دارایی دیجیتال و حتی سیستم های مدیریت ارتباط با مشتری یکپارچه است. به عنوان مثال، یک سیستم مدیریت دارایی دیجیتال می تواند از متا تگ وضوح عکس استفاده کند تا به کاربران امکان دسترسی به تمام تصاویر با وضوح بالا را بدهد.