Способ, которым люди находят и используют информацию, изменился. Как маркетологам, крайне важно учитывать видимость нашего контента на платформах искусственного интеллекта и в Google.
Нам не хватает такого же уровня контроля и возможности оценивать успех, как у компаний вроде Google и Microsoft, что создает ощущение, будто мы движемся вслепую, без четкого представления о направлении, как будто летим на самолете без приборов.
В этом году Google, Microsoft и ChatGPT обсудили важность структурированных данных для повышения способности больших языковых моделей (БЯМ) лучше понимать ваш онлайн-контент.
Структурированные данные предоставляют системам искусственного интеллекта основу для понимания контента, определяя ключевые элементы (сущности) и связи между ними (отношения). По сути, в современной области поиска можно сказать, что контекст, а не сама информация, играет решающую роль.
Разметка схем помогает создать слой данных.
Используя Schema.org для структурирования вашего контента и определения связей между веб-страницами и сущностями, вы, по сути, создаете основу данных для искусственного интеллекта. Этот структурированный слой данных, часто называемый «графом знаний контента», предоставляет машинам понимание вашего бренда, его предложений и того, как его следует интерпретировать.
Этот слой данных облегчает доступность и понимание вашего контента для растущего числа функций искусственного интеллекта, таких как:
Этот слой данных позволяет вашему контенту быть доступным и интерпретируемым широким спектром систем искусственного интеллекта, охватывая:
- Обзоры на основе искусственного интеллекта
- Чат-боты и голосовые помощники
- Внутренние системы искусственного интеллекта
Благодаря структурированным данным улучшается обнаружение и видимость не только в поисковых системах, таких как Google, ChatGPT и Bing, но и на различных платформах искусственного интеллекта. Кроме того, это подготавливает ваши веб-данные для существенной помощи в ваших внутренних проектах ИИ.
В тот же период времени и Google, и Microsoft сообщили об использовании структурированных данных для своих сервисов, управляемых искусственным интеллектом, а Google и OpenAI одновременно заявили о поддержке Протокола контекста модели.
Что такое протокол контекста модели?
К ноябрю 2024 года Anthropic представила Протокол Контекста Модели (ПКМ) – открытый стандарт для обмена контекстом между приложениями и языковыми моделями (ЯМ). Примечательно, что впоследствии этот протокол был принят как OpenAI, так и Google DeepMind.
Учитывая нашу текущую сосредоточенность на использовании структурированных данных как важнейшего стратегического слоя, Google и OpenAI сталкиваются с задачей поиска эффективного и экономичного подхода к расширению их возможностей в области искусственного интеллекта. Внедряя структурированные данные на ваш сайт вместе с многоарбитражным исчислением (MCP), вы можете достичь точности в рассуждениях и масштабируемости.
Структурированные данные определяют сущности и взаимосвязи.
Как SEO-специалист, я бы перефразировал это утверждение следующим образом:
При генерации ответов языковые модели (LLM) опираются на контент, на котором они были обучены или к которому они подключены. Первоначально они учатся на неструктурированном тексте, но их результаты могут быть значительно улучшены, если они основаны на чётко определенных сущностях и связях — часто определяемых структурированными данными или графами знаний. Такой подход позволяет более точно и надежно понимать контекст, тем самым повышая общую производительность.
Структурированные данные могут служить мощным инструментом, позволяя предприятиям четко определять важные сущности и связи между ними.
Когда структурированные данные реализованы с использованием словарного запаса Schema.org:
- Определяет сущности на странице: люди, продукты, услуги, места и многое другое.
- Устанавливает связи между этими сущностями.
- Может снизить галлюцинации, когда большие языковые модели (LLM) опираются на структурированные данные через системы поиска или графы знаний.
Использование структурированных данных в больших масштабах создает граф знаний контента – организованную структуру данных, которая связывает различные аспекты вашего бренда на вашем веб-сайте и за его пределами, обеспечивая связи между этими элементами.
Согласно недавнему исследованию, проведенному BrightEdge, использование структурированных данных может значительно повысить видимость и репутацию бренда в обзорах ИИ от Google. Страницы, использующие расширенные структурированные данные, как правило, чаще упоминаются или цитируются.
Структурированные данные как стратегия искусственного интеллекта для предприятий
Как опытный веб-мастер, я бы рекомендовал изменить наш подход к структурированным данным: перейти от простого удовлетворения базовых требований для соответствия расширенным результатам поиска к освоению искусства управления графом знаний контента. Эта стратегия позволяет нам создать более сложный и всесторонний анализ нашего контента, что в конечном итоге улучшает его обнаружимость и релевантность в результатах поиска.
Опрос, проведенный Gartner в 2024 году под названием ‘Требования к искусственному интеллекту для предприятий’, показал, что многие участники назвали доступность и качество данных основными препятствиями при успешной реализации искусственного интеллекта.
Используя структурированные данные и создавая всеобъемлющий граф знаний для вашего контента, вы можете повысить его видимость во внешних поисковых системах, а также расширить возможности искусственного интеллекта в вашей системе.
Масштабируемая стратегия использования структурированных данных требует:
- Определенные связи между контентом и сущностями: разметка схемы связывает весь контент и сущности во всем бренде. Весь контент на странице связан в контексте.
- Управление сущностями: Общие определения и таксономии для команд маркетинга, SEO, контента и разработки продуктов.
- Готовность контента: Обеспечение того, чтобы ваш контент был исчерпывающим, актуальным, отражал темы, по которым вы хотите быть известны, и был связан с вашим графом знаний о контенте.
- Технические возможности: Кросс-функциональные инструменты и процессы для управления структурированными данными в масштабе и обеспечения точности на тысячах страниц.
Для бизнес-групп структурированные данные представляют собой общую возможность, которая подготавливает веб-данные для использования внутренними инструментами искусственного интеллекта организации, обеспечивая плавное сотрудничество между различными отделами.
Что нужно сделать дальше, чтобы подготовить ваш контент для искусственного интеллекта
Бизнес-команды могут гарантировать соответствие их контент-стратегий стандартам искусственного интеллекта, выполнив следующие шаги:
Вот простое руководство, чтобы начать:
1. Определите возможности искусственного интеллекта, которые необходимы вашей команде, такие как обработка естественного языка или машинное обучение.
2. Пересмотрите и проанализируйте существующие контент-стратегии, чтобы определить области, в которых можно внести улучшения для соответствия требованиям искусственного интеллекта.
3. Сотрудничайте с экспертами в области искусственного интеллекта, чтобы разработать план внедрения изменений и интеграции технологий искусственного интеллекта в рабочие процессы создания контента.
4. Постоянно отслеживайте и оценивайте эффективность вашей контент-стратегии, усиленной искусственным интеллектом, внося коррективы по мере необходимости для обеспечения оптимальных результатов.
Просмотрите существующие структурированные данные на вашем сайте, чтобы выявить любые недостающие области и определить, точно ли разметка схемы отражает связи внутри вашей веб-страницы. Эта информация жизненно важна для того, чтобы системы искусственного интеллекта могли делать точные выводы.
Определите основные компоненты вашего бренда, такие как продукты, услуги, члены команды и ключевые темы, и убедитесь, что эти элементы четко определены и последовательно маркируются с помощью структурированных данных во всем вашем контенте. Это предполагает определение основной веб-страницы, которая описывает каждый компонент, часто называемой его главной страницей.
3. Улучшите или расширьте свою сеть контента, связывая релевантные элементы и определяя взаимосвязи, которые системы искусственного интеллекта могут расшифровать, позволяя им более эффективно понимать связи.
Включите структурированные данные в финансовый план и стратегические соображения, касающиеся искусственного интеллекта, наряду с другими расходами, связанными с ИИ. Эта информация подходит для создания сводок на основе ИИ, разработки чат-ботов или внутренних проектов, связанных с ИИ.
Эффективно управляйте структурированными данными, установив последовательные процедуры для создания, оценки и изменения разметки структурированных данных в различных масштабах.
Принятие этих мер позволяет компаниям эффективно подготовить свои данные для искусственного интеллекта, как внутри границ компании, так и на внешних платформах.
Структурированные данные обеспечивают машиночитаемый слой.
Структурированные данные не гарантируют, что ваш бренд появится в сводках, создаваемых искусственным интеллектом, или будет определять, что именно большие языковые модели обсуждают о вашем бренде. Большие языковые модели (БЯМ) в основном обучаются на неорганизованных текстах, и системы искусственного интеллекта учитывают множество факторов при формировании ответов.
Структурированные данные предлагают тактический, легко читаемый слой для машин. Используя схематическую разметку для построения графа знаний, определяются сущности и их связи, создавая надежную основу, на которую могут ссылаться системы искусственного интеллекта. Это минимизирует путаницу, укрепляет атрибуцию и упрощает процесс привязки результатов к фактическому контенту при интеграции структурированных данных в систему связанного поиска или обоснования.
Сосредоточившись на семантической масштабной разметке, последовательно применяя ее между командами и обеспечивая согласованность внутри организации, они могут максимизировать свою видимость во взаимодействиях и опыте, основанных на искусственном интеллекте (ИИ).
Смотрите также
2025-09-09 15:11
