#11-Роль структурированных данных в ИИ и видимости в AI-поиске. Правка

Первый пост в разделе "Практические примеры"

Измерение GEO: что отслеживать и чего не хватает

Идентификатор ссылки (англ.)	pervyy-post-v-razdele-prakticheskie-primery
Статус:	Активен

Описание

Идентификатор ссылки (англ.)	measuring-geo-whats-trackable-now-and-whats-still-missing
Статус:	Активен

Описание

'#8. Посты : posts';

'Blog_PostController_actionUpdate_';

'#blog_post_update';

Роль структурированных данных в ИИ и видимости в AI-поиске. Правка

Активен

Почистить кэш постов Экспресс-правка Разметка ред. Summernote ред. Quill ред. CKEditor ред. Trumbowyg ред. Imperavi ред. Jodit

Общая информация

Сменить блог

Название

Рейтинг SEO (от 1 до 100)

Всего знаков в посте: 13774

id (статус)	497 (3)
Идентификатор ссылки (англ.)	structured-datas-role-in-ai-and-ai-search-visibility
Сайт (ID сайта)	. #3
Смотреть на сайте	https://panel25.seowebdev.ru/posts/aio-gmo-lab/structured-datas-role-in-ai-and-ai-search-visibility/
Время последнего обновления	10-09-2025 в 01:17:15
Ссылка в БД	https://panel25.seowebdev.ru/seowebdev.ru/posts/aio-gmo-lab/structured-datas-role-in-ai-and-ai-search-visibility/
Картинка	https://static.seowebdev.ru/cache/8/497-structured-datas-role-in-ai-and-ai-search-visibility_col-12.webp

Текст поста

Ключевое слово отсутствует

Полный текст < > & " ' « » – — … • · ← → ↑ ↓ ↔

Валюты: € £ ¥ ¢

Типографика: § ¶ ° ± × ÷

Дроби: ½ ⅓ ⅔ ¼ ¾ ⅛ ⅜ ⅝ ⅞

Греческие: α β γ δ ε λ μ π σ ω Δ Σ Ω

Математические: ≈ ≠ ≤ ≥ ∞ √ ∑ ∫ ∂ ∇

Способ, которым люди находят и потребляют информацию, изменился. Мы, маркетологи, должны думать о видимости во всех AI-платформах, включая Google.
Проблема в том, что у нас нет таких же возможностей контролировать и измерять успех, как с Google и Microsoft, и порой кажется, что мы действуем вслепую.
Ранее в этом году Google, Microsoft и ChatGPT заявили, что структурированные данные помогают большим языковым моделям (LLM) лучше понимать ваш цифровой контент.
Структурированные данные могут дать AI-инструментам тот самый контекст, который им необходим, чтобы определить свое понимание контента через сущности и взаимосвязи. В эту новую эпоху поиска можно смело заявить: контекст, а не контент, &ndash; король.
<h3>Schema Markup помогает построить уровень данных</h3>
Преобразовывая ваш контент в Schema.org и определяя отношения между страницами и сущностями, вы создаете уровень данных для ИИ. Этот слой данных schema markup, или, как я люблю его называть, &laquo;граф знаний вашего контента&raquo;, объясняет машинам, что представляет собой ваш бренд, что он предлагает и как его следует понимать.
Именно этот уровень данных позволяет вашему контенту быть доступным и понятным для растущего числа AI-возможностей, включая:
<ul>
<li>AI-сниппеты (AI Overviews) в поиске</li>
<li>Чат-боты и голосовые ассистенты</li>
<li>Внутренние AI-системы</li>
</ul>
Благодаря механизму grounding (обоснования), структурированные данные могут способствовать видимости и обнаружению в Google, ChatGPT, Bing и других AI-платформах. Это также готовит ваши веб-данные к тому, чтобы они были ценны для ускорения ваших внутренних AI-инициатив.
В ту же неделю, когда Google и Microsoft объявили об использовании структурированных данных для своих генеративных AI-решений, Google и OpenAI announced их поддержку Model Context Protocol.
<h3>Что такое Model Context Protocol?</h3>
В ноябре 2024 года Anthropic представила Model Context Protocol (MCP) &ndash; &laquo;открытый протокол, который стандартизирует то, как приложения предоставляют контекст LLM&raquo;, который впоследствии был принят OpenAI и Google DeepMind.
Можно думать о MCP как о USB-C разъеме для AI-приложений и агентов или как об API для ИИ. &laquo;MCP предоставляет стандартизированный способ подключения AI-моделей к различным источникам данных и инструментам&raquo;.
Поскольку мы теперь рассматриваем структурированные данные как стратегический уровень данных, проблема, которую необходимо решить Google и OpenAI, &ndash; как эффективно и рентабельно масштабировать свои AI-возможности. Комбинация структурированных данных на вашем сайте и MCP позволит обеспечить точность выводов (inferencing) и возможность масштабирования.
<h3>Структурированные данные определяют сущности и отношения</h3>
LLM генерируют ответы на основе контента, на котором они обучены или к которому подключены. Хотя они в основном учатся на неструктурированном тексте, их выводы могут быть усилены, когда они основаны на четко определенных сущностях и отношениях, например, через структурированные данные или графы знаний.
Структурированные данные можно использовать как усилитель, который позволяет предприятиям определять ключевые сущности и их взаимосвязи.
При реализации с использованием словаря Schema.org структурированные данные:
<ul>
<li>Определяют сущности на странице: люди, продукты, услуги, местоположения и многое другое.</li>
<li>Устанавливают отношения между этими сущностями.</li>
<li>Могут уменьшить количество &laquo;галлюцинаций&raquo; у LLM, когда они основаны на структурированных данных через системы retrieval или графы знаний.</li>
</ul>
Когда schema markup развернут в масштабе, он строит граф знаний контента &ndash; структурированный уровень данных, который связывает сущности вашего бренда по всему сайту и за его пределами.
Недавнее исследование BrightEdge показало, что schema markup улучшает присутствие и восприятие бренда в AI-сниппетах Google, отмечая более высокие показатели цитирования страниц с надежной разметкой.
<h3>Структурированные данные как стратегия Enterprise AI</h3>
Крупные компании могут изменить свой взгляд на структурированные данные, выйдя за рамки базовых требований для rich-результатов, и начать управлять графом знаний контента.
Согласно опросу Gartner &laquo;AI Mandates for the Enterprise Survey 2024&raquo;, участники называют доступность и качество данных главным препятствием для успешной реализации AI.
Внедряя структурированные данные и разрабатывая надежный граф знаний контента, вы можете способствовать как внешней поисковой эффективности, так и внутреннему AI-развитию.
Масштабируемая стратегия schema markup требует:
<ol>
<li>Определенные отношения между контентом и сущностями: Свойства schema markup связывают весь контент и сущности across the brand. Весь контент страницы связан в контексте.</li>
<li>Управление сущностями (Entity Governance): Общие определения и таксономии для команд маркетинга, SEO, контента и продукта.</li>
<li>Готовность контента: Обеспечение того, что ваш контент является всесторонним, релевантным, репрезентативным для тем, в которых вы хотите быть известны, и подключен к вашему графу знаний.</li>
<li>Техническая возможность: Кросс-функциональные инструменты и процессы для управления schema markup в масштабе и обеспечения точности на тысячах страниц.</li>
</ol>
Для корпоративных команд структурированные данные &ndash; это кросс-функциональная возможность, которая готовит веб-данные к потреблению внутренними AI-приложениями.
<h3>Что делать дальше, чтобы подготовить контент для ИИ</h3>
Команды предприятий могут согласовать свои контент-стратегии с требованиями ИИ. Вот с чего начать:
<ol>
<li>Проведите аудит ваших текущих структурированных данных, чтобы выявить пробелы в охвате и определить, описывает ли schema markup отношения внутри вашего сайта. Этот контекст критически важен для AI-выводов.</li>
<li>Составьте карту ключевых сущностей вашего бренда (продукты, услуги, люди, основные темы) и убедитесь, что они четко определены и последовательно размечены с помощью schema markup across вашему контенту. Это включает в себя определение главной страницы, которая описывает сущность (entity home).</li>
<li>Создайте или расширьте ваш граф знаний контента, соединяя связанные сущности и устанавливая отношения, которые могут понять AI-системы.</li>
<li>Интегрируйте структурированные данные в бюджет и планирование AI наравне с другими инвестициями в ИИ, и учитывайте, что контент предназначен для AI-сниппетов, чат-ботов или внутренних AI-инициатив.</li>
<li>Операционализируйте управление schema markup, разрабатывая повторяемые workflows для создания, проверки и обновления разметки в масштабе.</li>
</ol>
Предприняв эти шаги, компании могут обеспечить готовность своих данных для ИИ как внутри, так и за пределами предприятия.
<h3>Структурированные данные предоставляют машиночитаемый слой</h3>
Структурированные данные не гарантируют попадание в AI-сниппеты и не контролируют напрямую то, что большие языковые модели говорят о вашем бренде. LLM по-прежнему в основном обучаются на неструктурированном тексте, а AI-системы учитывают множество сигналов при генерации ответов.
Что действительно предоставляют структурированные данные &ndash; так это стратегический, машиночитаемый слой. При использовании для построения графа знаний schema markup определяет сущности и отношения между ними, создавая надежную основу, которую AI-системы могут использовать. Это снижает неоднозначность, укрепляет атрибуцию и упрощает обоснование выводов фактическим контентом, когда структурированные данные являются частью connected системы retrieval или grounding.
Инвестируя в семантическую, крупномасштабную разметку schema markup и согласовывая ее across командами, организации позиционируют себя для максимальной discoverability в AI-результатах.

Скопировано в буфер!

Вставлено из буфера!

Роль структурированных данных в ИИ и видимости в AI-поиске. Правка

Дополнительные символы