Konversationale AI'er som ChatGPT, Perplexity og Google AI Mode genererer uddrag og resummer ikke ved at skabe tekst fra bunden, men ved at vælge, komprimere og rekonstruere eksisterende websideindhold. Derfor vil dit indhold ikke være SEO-venligt og indeksérbart, hvis det ikke er optimeret til det, og det vil ikke dukke op i generative AI-søgeresultater. Søgefunktioner i dag er i høj grad drevet af AI. Hvis din webside ikke præsenteres i et maskinlæsbart format, risikerer den at blive overset. Her spiller strukturerede data en afgørende rolle – ikke blot som en SEO-taktik, men som en ramme, der gør det muligt for AI at trække præcise fakta pålideligt. For at adressere forvirring i samfundet præsenteres i denne artikel kontrollerede eksperimenter med 97 websider, der viser, hvordan strukturerede data forbedrer konsistensen af uddrag og den kontekstuelle relevans, analyseret inden for en semantisk ramme. Mange spørger, om store sprogmodeller (LLMs) bruger strukturerede data. LLM'er selv har ikke direkte adgang til nettet, men bruger værktøjer til at hente websider. Disse værktøjer drager stor fordel af indeksering af strukturerede data. De tidlige resultater viser, at strukturerede data forbedrer stabiliteten og relevansen af uddrag i GPT-5, og antyder, at det kan udvide "wordlim"-grænsen – en skjult kvote, der styrer, hvor mange ord fra en side der vises i AI-svar. Rigere, bedre-typede indhold øger denne kvote og øger AI’s synlighed. Hvorfor er dette vigtigt nu?AI opererer under strenge token/tegn-begrænsninger (wordlim). Vagt indhold spilder denne ressourcetit, mens typede fakta sparer den. Strukturerede data via Schema. org minimerer søgeområdet ved klart at definere indholdstyper (f. eks. Opskrift, Produkt), hvilket forbedrer afklaringen. Schema. org fodrer ofte vidensgrafer, som AI konsulterer, og skaber bro mellem websider og AI-udledning. Strukturerede data "rangerer" ikke dit indhold, men stabiliserer det, AI rapporterer om dig. **Eksperimentdesign (97 URL’er):** Ved hjælp af GPT-5’s interne søgeværktøjer indsamlede forfatteren rå søge- og henteresultater for forskellige URL’er, analyseret med en AI SEO-Agent for at opdage tilstedeværelsen og typen af strukturerede data. Datamængden inkluderede flag for tilstedeværelse af strukturerede data (has_sd), schema-typer (schema_classes) og indholdsuddrag (search_raw, open_raw). En metode kaldet “LLM-as-a-Judge” ved hjælp af Gemini 2. 5 Pro vurderede tre metrics: konsistens (varians i uddragslængde), kontekstuel relevans (dækning af nøgleord og felter efter side-typen), og kvalitetsbedømmelse (kombineret af nøgleord, navngivningsgenkendelse og schema-echo). **Den Skjulte Wordlim-Kvote:** GPT-5 anvender en adaptiv wordlim-begrænsning, der styrer uddragets længde baseret på indholdets rigdom: - Ustrukturerede sider får ca. 200 ord - Markerede strukturerede indhold får ca.

500 ord - Tætte, autoritative kilder får over 1000 ord Denne grænse tilskynder til syntese frem for blot kopiering, undgår copyrightproblemer og sikrer, at svar er læsbare. Strukturerede data øger effektivt din AI “synlighedskvote, ” hvilket tillader mere omfattende AI-svar. **Resultater:** 1. **Konsistens:** Uddrag fra sider med strukturerede data har mere ensartede længdefordelinger – mindre variabilitet og mere forudsigelige output uden at øge den gennemsnitlige uddragslængde. Dette viser, at AI foretrækker typede, pålidelige fakta frem for tilfældig HTML. 2. **Kontekstuel relevans:** - Opskrifter med korrekt schema inkluderer mere detaljerede ingredienser og trin. - E-handelsuddrag indeholder ofte JSON-LD felter som ratings og tilbud, hvilket viser, at schema-data bliver præsenteret, og at produktidentiteten tydeligt anchores. - Artikler viser moderate forbedringer i forfatter, dato og overskriftsinklusion. 3. **Kvalitetsscore:** Sider med schema viser en positiv stigning i kvalitetsscorer, især i opskrifter og visse artikler, sammen med reduceret varians – en konkurrencefordel under AI-begrænsninger. **Ud over konsistens:** Sider med rigere, fleretiskonstruerede strukturerede data har en tendens til at generere længere, mere tætpakkede uddrag, før de afbrydes. Tydelige og forbundne facts hjælper modeller med at prioritere højt værdi-indhold, hvilket effektivt forlænger den praktiske uddragslængde. Sider uden schema risikerer tidlig afkortning pga. usikkerhed i indholdet. **Fra Schema til strategi: SEO-Playbook** Websteder bør struktureres i: - **Entity Graph:** Schema-baseret struktureret data for produkter, tilbud, kategorier, placeringer osv. - **Lexical Graph:** Opdelt, entitetsbundet tekstligt indhold som FAQ’er og politikker. Denne dobbelte lag-tilgang giver et pålideligt AI-mentorium (enheder) med citérbart tekstbevis (lexical), hvilket maksimerer præcision under wordlim-begrænsningerne. Anbefalinger: - Implementér JSON-LD schemas for kerne templates (Opskrift, Produkt + Tilbud, Artikel/Nyhedsartikel). - Link enhedsdata med opdelt indhold som specifikationer og FAQ’er. - Sikre konsistens mellem synligt HTML og JSON-LD; hold vigtige fakta tydelige og stabile. - Overvåg varians og nøgleorddækning i AI-genererede resuméer for løbende optimering. **Konklusion:** Strukturerede data øger ikke den gennemsnitlige uddragslængde, men øger sikkerheden, stabiliserer resuméets indhold og forbedrer uddragets kvalitet og brand-synlighed under wordlim-begrænsninger i GPT-5. For SEO og produktteams er strukturerede data en essentiel infrastruktur: første fix HTML-semantik, derefter tilføj strukturerede data for at forbedre semantisk nøjagtighed og synlighed. Ved AI-dreven søgning bliver semantik den nye forreste front for synlighed.