#11-Известное и неизвестное в атрибуции структурированных данных. Правка

Первый пост в разделе "Практические примеры"

Как отрасли адаптируются к поиску, ориентированному на ответ

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

Описание

Идентификатор ссылки (англ.)	otrasli-adaptiruyutsya-k-poisku-orientirovannomu-na-otvet
Статус:	Активен

Описание

'#8. Посты : posts';

'Blog_PostController_actionUpdate_';

'#blog_post_update';

Известное и неизвестное в атрибуции структурированных данных. 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: 11658

id (статус)	726 (3)
Идентификатор ссылки (англ.)	the-knowns-and-unknowns-of-structured-data-attribution
Сайт (ID сайта)	. #3
Смотреть на сайте	https://panel25.seowebdev.ru/posts/aio-gmo-lab/the-knowns-and-unknowns-of-structured-data-attribution/
Время последнего обновления	25-11-2025 в 05:47:31
Ссылка в БД	https://panel25.seowebdev.ru/seowebdev.ru/posts/aio-gmo-lab/the-knowns-and-unknowns-of-structured-data-attribution/
Картинка	https://static.seowebdev.ru/cache/8/726-the-knowns-and-unknowns-of-structured-data-attribution_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: ≈ ≠ ≤ ≥ ∞ √ ∑ ∫ ∂ ∇

<p>Структурированные данные превращают &laquo;тёмную воронку&raquo; поиска через ИИ в измеримую видимость, связывая то, что маркетологи пока не могут полностью оценить.</p>
<h2>Известное и неизвестное в атрибуции структурированных данных</h2>
<p>Как маркетологи, мы любим работать с понятной воронкой. Она показывает, насколько эффективно работают наши стратегии. У нас есть показатели конверсии, мы можем отслеживать путь клиента от открытия до покупки. Но в современном мире, где приоритет отдаётся ИИ, наша воронка становится &laquo;тёмной&raquo;.</p>
<p>Мы пока не можем полностью измерить видимость в ИИ-интерфейсах, таких как ChatGPT или Perplexity. Новые инструменты дают частичные данные, но они не всегда полные и надёжные. Традиционные метрики вроде показов и кликов не рассказывают всей истории, оставляя маркетологов перед новым вызовом &ndash; пробелом в измерениях.</p>
<p>Чтобы внести ясность, давайте посмотрим, что мы знаем и чего не знаем о ценности структурированных данных (schema markup). Понимание обеих сторон помогает сосредоточиться на том, что реально измеримо и управляемо сегодня, а также выявить возможности в будущем по мере того, как ИИ меняет способ, которым клиенты открывают и взаимодействуют с брендами.</p>
<h3>Почему большинство данных о &laquo;видимости в ИИ&raquo; ненадёжны</h3>
<p>ИИ породил жажду метрик. Маркетологи, стремясь количественно оценить происходящее на вершине воронки, обращаются к новым инструментам. Многие платформы создают новые измерения, например &laquo;авторитет бренда на платформах ИИ&raquo;, которые не основаны на репрезентативных данных.</p>
<p>Некоторые инструменты пытаются измерять &laquo;подсказки ИИ&raquo;, считая короткие ключевые фразы эквивалентом пользовательских запросов в ChatGPT или Perplexity. Но это вводит в заблуждение. Пользователи формулируют длинные, контекстные и персонализированные подсказки, которые далеко выходят за рамки простых ключевых слов. Они нюансированы, разговорны и индивидуальны &ndash; совсем не похоже на традиционные long-tail запросы.</p>
<p>Эти синтетические метрики дают ложное чувство безопасности и отвлекают от того, что реально измеримо и управляемо. На самом деле ChatGPT, Perplexity и даже AI Overview от Google не предоставляют полной и прозрачной информации о видимости.</p>
<p>Так что же можно измерить, что реально влияет на видимость? Структурированные данные.</p>
<h3>Что такое видимость в поиске через ИИ</h3>
<p>Прежде чем говорить о метриках, стоит определить, что мы понимаем под &laquo;видимостью в поиске через ИИ&raquo;. В традиционном SEO видимость означала появление на первой странице поиска или получение кликов. В мире ИИ видимость &ndash; это понимание, доверие и упоминание вашего бренда как поисковыми системами, так и ИИ. Структурированные данные играют ключевую роль в этом процессе. Они помогают определить, связать и пояснить цифровые сущности вашего бренда, чтобы их могли &laquo;понять&raquo; алгоритмы и ИИ.</p>
<h3>Известное: что мы можем измерить для структурированных данных</h3>
<h4>Рост CTR через расширенные результаты</h4>
<p>По данным нашего квартального обзора, внедрение структурированных данных на странице позволяет контенту претендовать на расширенный результат, а крупные бренды стабильно видят рост CTR. Google поддерживает более 30 типов расширенных результатов, которые продолжают появляться в органическом поиске.</p>
<p>Например, по внутренним данным, в третьем квартале 2025 года один крупный бренд в отрасли бытовой техники увеличил CTR на страницах продуктов на 300%, когда страница получила расширенный результат. Расширенные результаты продолжают обеспечивать видимость и конверсии из органического поиска.</p>
<h4>Рост небрандовых кликов через entity linking</h4>
<p>Важно отличать базовую схему от сложной схемы с entity linking, которая формирует knowledge graph. Schema markup описывает содержимое страницы. Entity linking связывает эти элементы с другими сущностями на сайте и в интернете, создавая связи, определяющие смысл и контекст.</p>
<p>Сущность &ndash; это уникальный объект или концепция, например человек, продукт или услуга. Entity linking показывает, как эти сущности связаны между собой через авторитетные источники вроде Wikidata и Google Knowledge Graph или через внутренние графы знаний.</p>
<p>Пример: страница о враче. Schema markup описывает врача. Семантическая разметка связывает его со специалистами, больницей и предоставляемыми услугами, формируя полную картину.</p>
<h4>AI Visibility</h4>
<p>Традиционные SEO метрики пока не измеряют напрямую ИИ-взаимодействия, но некоторые платформы могут фиксировать случаи, когда бренд упоминается в AI Overview (AIO) результатах. Согласно отчету BrightEdge:</p>
<blockquote>
<p>&laquo;ИИ отдаёт приоритет контенту от известных, доверенных сущностей. Перестаньте оптимизировать фрагментированные ключевые слова и начните строить комплексный топический авторитет. Наши данные показывают: авторитетный контент в три раза чаще цитируется в ИИ-ответах, чем узко специализированные страницы.&raquo;</p>
</blockquote>
<h3>Неизвестное: что мы пока не можем измерить</h3>
<p>Мы можем измерять влияние сущностей через SEO метрики, но пока не имеем прямой информации о том, как они влияют на работу больших языковых моделей (LLM).</p>
<h4>Как LLM используют schema markup</h4>
<p>Видимость начинается с понимания, а понимание &ndash; со структурированных данных. Microsoft и Google подтверждают, что schema помогает алгоритмам ИИ и поисковым системам &laquo;понимать&raquo; контент, повышает точность и снижает вероятность ошибок (&laquo;галлюцинаций&raquo;) в ответах ИИ.</p>
<p>Schema markup обычно не используется для прямого обучения LLM, но при retrieval-augmented generation (RAG) играет ключевую роль в том, как ИИ извлекает и обрабатывает информацию.</p>
<h4>Создание knowledge graphs</h4>
<p>Важно отличать оптимизацию отдельных страниц от построения knowledge graph, который объединяет весь контент компании. AI-запросы могут включать десятки подзапросов, требуя комплексного подхода.</p>
<h4>Реализация видения Semantic Web</h4>
<p>Видение семантической сети, описанное ещё в 2001 году, постепенно становится реальностью. Сейчас транзакции и запросы происходят напрямую через ИИ, а проекты вроде NLWeb используют структурированные данные для создания интерфейсов на естественном языке, доступных как людям, так и ИИ-агентам.</p>
<h3>Преобразование тёмной воронки в умную</h3>
<p>Хотя пока нет точных метрик для измерения влияния schema markup на видимость в ИИ, Google и Microsoft дают понять: ИИ-опыт использует структурированные данные для понимания контента. Будущее маркетинга принадлежит брендам, которые понятны и доверяемы алгоритмам. Структурированные данные &ndash; один из инструментов достижения этой цели.</p>

Скопировано в буфер!

Вставлено из буфера!

Известное и неизвестное в атрибуции структурированных данных. Правка

Дополнительные символы