В качестве SEO специалиста я часто обсуждаю искусство организации контента для поисковых движков на базе ИИ и термин, который при этом обычно всплывает — это ‘структурированные данные’. Это охватывает различные инструменты, такие как Schema.org, JSON-LD, богатые результаты (rich results) и возможность попадания в граф знаний. В сущности, речь идет о использовании этих ресурсов для того, чтобы сделать наш контент более понятным и ценным для поисковых систем.
Во многих ситуациях использование данной разметки остается выгодным, но давайте будем ясны: мы не углубляемся в еще один урок о том, как заключить ваш контент внутри тегов.
Структурирование контента не то же самое, что структурированные данные.
Вместо того чтобы сосредотачиваться на других аспектах, мы углубляемся в основную и потенциально критически важную тему нашей эпохи генеративных ИИ: организацию вашего контента на странице и его влияние на то, что большие языковые модели (LLM) улавливают, понимают и отображают в результатах поиска, управляемых искусственным интеллектом.
Структурированные данные являются необязательными. Структурированное письмо и форматирование не требуются.
1. Заголовки: используйте их для логической организации контента и упрощения понимания основных тем и подтем искусственным интеллектом. 2. Делайте их краткими и сосредоточенными на одной идее или теме, чтобы ИИ мог быстро извлекать релевантную информацию. 3. Списки: применяйте маркированные или нумерованные списки для представления информации в легко усваиваемом формате, который ИИ может удобно разобрать и предоставить как прямые ответы. 4. Последовательность: обеспечьте логичный переход от одного пункта к другому, делая контент более понятным для искусственного интеллекта и способствуя связному представлению материала. 5. Ясность: используйте ясный и точный язык по всему контенту, избегая жаргона или сложных предложений там, где это возможно. Это облегчает понимание вашего сообщения как людьми, так и ИИ. 6. Согласованность: поддерживайте последовательность в форматировании, терминологии и тоне на протяжении всего контента, что помогает ИИ лучше понимать контекст материала и предоставлять его точно.
В этом посте я подробно рассматриваю методы обработки контента с помощью искусственного интеллекта (ИИ), в частности Языковых Обучающих Моделей (ЯОМ). Это гарантирует, что ваша коммуникация не просто сканируется, а действительно понимается.
Как на самом деле LLM интерпретируют веб-контент
Давайте начнем с азов.
Вместо стандартных поисковых роботов, которые в значительной степени зависят от тегов, данных внутри тегов и структуры ссылок, Языковые обучающие модели (ЯОМ) обрабатывают информацию уникальным способом.
Вместо того чтобы просто сканировать страницу как робот, они усваивают её, разделяют на отдельные элементы (или «токены») и затем анализируют связи между этими словами, фразами и идеями с помощью «механизмов внимания.»
Instead of relying on specific tags like a «» tag or JSON-LD snippets, they’re more concerned with the semantic understanding of the content. In other words, is the content clearly expressing an idea? Is it consistent and logical? Does it directly address the query posed?
Системы обработки естественного языка, такие как GPT-4 или Gemini, анализируют:
- Порядок, в котором представлена информация.
- Иерархия понятий (именно поэтому заголовки по-прежнему имеют значение).
- Форматирующие указания вроде маркированных пунктов, таблиц, выделенного текста.
- Избыточность и подкрепление, которые помогают моделям определять самое важное.
Неорганизованный контент без должной структуры, даже если он содержит множество релевантных ключевых слов и разметку схемы, может не попасть в автоматические резюме. Напротив, хорошо структурированная блоговая запись без JSON-LD имеет больше шансов быть напрямую цитируемой или перефразированной этими системами.
Почему структура имеет большее значение, чем когда-либо в поиске ИИ
Традиционный поиск был о ранжировании, поисковая система на основе ИИ — об представлении.
Вместо отображения всей веб-страницы он создает новый ответ используя понятую информацию.
Что лучше всего понимается?
Контент, который является:
- Разделено логически так, что каждая часть выражает одну идею.
- Последовательны в интонации и терминологии.
- Представлено в формате, который подходит для быстрого анализа (например, FAQ, пошаговые инструкции, вводные определения).
- Написано ясно, не хитроумно.
ИИ-поисковым системам не нужна схема для получения пошагового ответа из статьи в блоге.
Тем не менее, крайне важно, чтобы ваши инструкции были четко обозначены, сгруппированы вместе и свободны от излишней детализации или прерываний, таких как призывы к действию, всплывающие окна или ненужные отклонения.
Структурная ясность стала влиятельным аспектом – не в традиционном контексте поисковой оптимизации, а скорее в академической системе ссылок, управляемой ИИ, к которой мы движемся.
Что LLM ищут при анализе контента
Наконец, еще один вариант:
- Используйте четкие заголовки и подзаголовки: LLMS используют структуру заголовков для понимания иерархии, страницы с правильным вложением от H1 до H3 проще анализировать, чем сплошные текстовые блоки или шаблоны на основе DIV.
- Короткие, сосредоточенные параграфы: длинные абзацы скрывают главное. LLM предпочитают самостоятельные мысли. Одна идея на каждый абзац.
- Структурированные форматы (списки, таблицы, FAQ): Если вы хотите быть процитированы, делайте так, чтобы ваш контент было легко использовать. Пункты списка, таблицы и формат вопросов и ответов являются золотой жилой для систем автоматического ответа.
- Определите область темы вверху: Поставьте ваше краткое изложение основных моментов сразу, не заставляйте модель (или пользователя) скроллить через 600 слов брендовой истории до основного смысла.
- Семантические подсказки в тексте: такие слова как «в заключении», «наиболее важный», «шаг 1» и «общая ошибка» помогают языковым моделям определить релевантность и структуру. Есть причина, почему так много контента, созданного искусственным интеллектом, содержит эти «выдающие себя фразы». Это не потому, что модель ленива или шаблонна; она действительно знает, как структурировать информацию таким образом, чтобы это было ясно, удобоваримо и эффективно, чего нельзя сказать о многих человеческих писателях.
Реальный пример из жизни: почему моя статья не была опубликована.
В декабре 2024 года я написал статью о значимости схемы в поиске, основанном на искусственном интеллекте.
Информация была ясно организована, казалась подходящей для нашей дискуссии и появилась в подходящий момент, однако она не была обнаружена во время моих исследований для данной статьи (которую вы сейчас читаете). Объяснение заключается в том, что я не включил термин ‘LLM’ ни в заголовок, ни в URL.
В результатах моего поиска каждая статья включала ‘LLM’ в своем названии. Однако конкретная моя статья под заголовком ‘ИИ Поиск’ не содержит прямого упоминания LLM.
Разумно предположить, что сложная языковая модель может воспринимать ‘AI поиск’ и ‘LLM’ как концептуально близкие понятия (и она скорее всего делает это), однако распознавание их связи и предоставление соответствующего ответа на заданную подсказку являются двумя различными действиями.
Модель строит стратегию поиска на основе предоставленного вами вопроса. Она воспринимает ваш запрос буквально.
Если вы спросите: ‘Найдите статьи о LLM с использованием схемы,’ она вернет результаты, которые явно содержат оба термина — ‘LLMs’ и ‘schema’. Это могут быть не обязательно смежные, связанные или семантически похожие статьи, а скорее те, что непосредственно касаются указанных вами терминов (или вопроса), при условии наличия достаточного количества вариантов.
Другими словами, хотя LLMs (большие языковые модели) более умны по сравнению с обычными веб-краулерами, процесс извлечения информации сильно зависит от поверхностных подсказок или сигналов.
Кажется, что исследование ключевых слов по-прежнему подозрительно важно, и вы были бы правы. Это происходит не из-за недостатка интеллекта в языковых моделях, а скорее потому, что методы проведения поиска, даже с помощью ИИ, сильно зависят от человеческой формулировки.
Исходя из моего многолетнего опыта работы веб-мастером, могу сказать, что слой, ответственный за определение подходящего контента для резюмирования или цитирования, в первую очередь руководствуется поверхностными языковыми индикаторами.
Что Исследования Рассказывают Нам о Поискании
Даже недавняя академическая работа поддерживает этот многослойный взгляд на поиск.
Исследование 2023 года, проведенное Доостмахуди и коллегами, показало, что стратегии с использованием простого сопоставления ключевых слов, например метод BM25, часто достигали лучших результатов по сравнению со стратегиями, сосредоточенными преимущественно на семантическом понимании.
Улучшение можно оценить, наблюдая за снижением сложности, что указывает на уровень уверенности или сомнения, испытываемый языковой моделью при прогнозировании следующего слова.
Даже при работе с интеллектуальными системами лучше всего использовать простой и точный язык, так как он обычно приводит к более точным ответам.
Вместо того чтобы полагаться исключительно на язык, к которому вас приучили идентифицировать, ключевое заключение: для обеспечения обнаружения вашего контента важно понять как работает поиск AI как система — последовательность подсказок, извлечения и синтеза. Также, настройтесь на уровень извлечения данных для достижения оптимальных результатов.
Это не об ограничениях понимания искусственного интеллекта. Это о точности извлечения информации.
Хотя языковые модели превосходно справляются со сложными и тонкими смыслами, важно отметить, что когда они действуют как поисковые агенты, результаты в значительной степени определяются точностью и ясностью заданных им вопросов.
Это делает терминологию ключевой составляющей успешного поиска, а не только структуру.
Как структурировать контент для поиска с помощью искусственного интеллекта
Чтобы повысить вероятность использования вашей работы ИИ-базированными поисковыми системами для цитирования, сокращения или выделения ключевых моментов, сосредоточьтесь на структурировании информации таким образом, чтобы она была максимально удобна для эффективного поиска с помощью искусственного интеллекта.
Это не требует отказа от уникального взгляда или оригинальных мыслей, но предполагает организацию понятий таким образом, чтобы облегчить их понимание, интерпретацию и применение.
Основные приёмы структурирования контента, благоприятного для искусственного интеллекта
Вот некоторые из наиболее эффективных структурных тактик, которые я рекомендую:
Используйте логическую иерархию заголовков.
Организуйте каждую страницу с помощью основного заголовка (H1), который определяет цель или тему страницы. Затем используйте подзаголовки (H2 и H3), которые естественно вытекают из основной темы, предоставляя более конкретные детали.
Так же как и люди при чтении, юристы (LLM) используют иерархическую структуру для понимания последовательности и связей между идеями.
Как специалист по цифровому маркетингу, я бы посоветовал не использовать только заголовки H1 на всей странице вашего веб-сайта. Это говорит о том, что весь контент имеет одинаковую важность. Такой подход снижает влияние ключевой информации и затрудняет для посетителей быстрое понимание наиболее релевантных моментов. Более эффективно стратегически применять различные уровни заголовков (H2, H3 и т.д.), чтобы создать иерархию, которая эффективно подчеркивает основные темы вашей страницы и подтемы.
Хорошая структура заголовков – это не просто семантическая гигиена, а план для понимания.
Кратко излагайте параграфы и делайте их самодостаточными
Каждый абзац должен ясно выражать одну идею.
Перегруженность текста слишком большим количеством информации может запутать как человека, так и искусственного читателя. Избыток данных способен привести к тому, что модели ИИ неправильно интерпретируют или пропустят критические части материала, а иногда даже не смогут его полностью обработать.
Как профессионал в области цифрового маркетинга, я всегда стремлюсь к ясности и лаконичности изложения, предпочитая короткие предложения и простой язык. Этот подход хорошо сочетается с метриками читаемости, такими как оценка легкости чтения Флэша, которая высоко оценивает подобный стиль написания.
Как специалист по цифровому маркетингу, я понимаю привлекательность длинных, витиеватых предложений, но ради удобства как читателей-людей, так и моделей обучения языкам важно отдавать предпочтение ясности и структурированности. Таким образом, наши мысли могут свободно течь, не вызывая путаницы или отклонения.
Используйте списки, таблицы и предсказуемые форматы
Для того чтобы сделать ваш контент более доступным и привлекательным, рассмотрите возможность его структурирования в виде нумерованного списка, сравнительной таблицы, маркированных пунктов или пошагового руководства. И искусственный интеллект, и люди-читатели оценят ясность структуры, что облегчает восприятие информации.
Основные выводы перед загрузкой
Не оставляйте свой лучший совет или наиболее важные определения на конец.
Вместо того чтобы фокусироваться преимущественно на информации, найденной вначале, LLM (Модель юридического языка) разработаны так, чтобы выделять ключевые моменты, такие как тезисные утверждения, определения или основные выводы в начале текста, после чего следует детализация или объяснение.
Используйте семантические сигналы
Разбейте процесс на шаги, используя такие заголовки как «Первый шаг», «Основные моменты», «Главное понимание», «Типичная ошибка» и «Для сравнения.»
Эти фразы помогают LLMs (и читателям) определить роль, которую играет каждый отрывок.
Избегайте шума
Отвлекающие элементы, такие как постоянные всплывающие окна, модальные диалоги, избыточные призывы к действию (CTA) и раздробленные слайд-шоу, могут засорять ваш контент.
Даже когда пользователь закрывает эти элементы, они обычно остаются в объектной модели документа (DOM). Это может сделать их видимыми для языковой модели (LM), потенциально размывая ее фокус или ясность.
Рассмотри свой контент как если бы это был устный разговор: Как он будет звучать при произнесении вслух? Если сложно понять таким образом, возможно, Языковая Модель (LLM) тоже не справится с его эффективным пониманием.
Роль схемы: всё ещё полезна, но не волшебная таблетка.
Как профессионал в области диджитал-маркетинга, хочу прояснить, что структурированные данные остаются ценными. Они позволяют поисковым системам лучше понять суть моего контента, заполнять расширенные сниппеты и различать связанные но различные темы.
Однако LLM не нуждаются в этом для понимания вашего контента.
Как эксперт по SEO, хочу подчеркнуть: если ваш сайт выглядит хаотично и не имеет семантической структуры, использование схемы разметки может помочь в его организации. Но более эффективной стратегией будет создание хорошо структурированного сайта с сильной семантикой сразу же, избегая необходимости последующей очистки.
Использование схемы может быть полезным, но это не самостоятельное решение. Вначале сосредоточьтесь на создании хорошо структурированного и ясно изложенного контента, а затем используйте разметку для выделения и поддержки информации, вместо того чтобы полагаться только на неё для сохранения целостности контента.
Как схема все еще поддерживает понимание ИИ
Другими словами, Google ясно дал понять, что их языковая модель для многозадачности (LLM или Gemini), используемая в ИИ-резюме, действительно использует организованную информацию для более эффективного понимания контента.
Чтобы уточнить, Джон Мюллер отметил, что разметка схемы полезна для моделей языкового обучения (LLM), так как она предоставляет им более четкие индикаторы относительно цели и организации.
То, что говорят, не противоречит основной мысли; наоборот, оно ее усиливает. Если ваша информация еще не организована и ясна, схема может придать дополнительную ясность. Это скорее вспомогательный инструмент, а не самостоятельное решение.
Схема — это полезный подспорье, но не замена структуре и ясности.
В условиях поиска на основе искусственного интеллекта часто встречаются неструктурированные данные в ссылках и обзорах, что обусловлено тем фактом, что основной контент обычно структурирован, ясен и прост для анализа и понимания системами ИИ.
вкратце:
- Используйте схему, когда это помогает уточнить намерение или контекст.
- Не полагайтесь на это, чтобы исправить плохой контент или неорганизованную компоновку.
- Приоритетным является качество контента и его верстка перед разметкой.
Будущее видимости контента строится на том, насколько хорошо вы общаетесь, а не только на качестве тегов.
Заключение: Структура ради смысла, а не только ради машин
Вместо того чтобы сосредотачиваться на новых инструментах или уловках при работе с Языковыми моделями обучения (LMM), следует укреплять основы, которые всегда играли ключевую роль в эффективном общении: обеспечение ясности, последовательности и хорошей организации сообщений.
Для поддержания конкурентного преимущества крайне важно организовать ваш контент так, чтобы он был одинаково удобен как для искусственного интеллекта (AI), так и для читателей-людей.
Оптимальные результаты поиска ИИ не всегда являются наиболее тонко настроенными для оптимизации. Наоборот, они являются теми, что легче всего понять, подразумевая, что ясность и простота часто превосходят сложные стратегии оптимизации в результатах поиска.
- Предвидя интерпретацию контента, а не просто индексацию.
- Предоставление ИИ структуры, необходимой для извлечения ваших идей.
- Структурирование страниц для понимания, а не только соблюдения требований.
- Ожидая и используя язык вашей аудитории, потому что LLM отвечают буквально на запросы, а извлечение зависит от наличия точных терминов.
В этом переходе от поиска на основе ссылок к языковому поиску мы открываем новую главу в создании контента. Время, когда ясность и понимание выходят на первый план, а те, кто организует свой контент для удобства восприятия, несомненно преуспеют вместе с этим.
Смотрите также
2025-04-28 13:41
