Razgovorni AI poput ChatGPT-a, Perplexity i Google AI Mode generiraju isječke i sažetke ne stvarajući tekst od nule, već odabirom, kompresijom i ponovnim sastavljanjem postojećeg sadržaja s web stranica. Stoga, ako vaš sadržaj nije SEO-prijateljski i indeksabilan, neće se pojavljivati u rezultatima pretraživanja generativnih AI-ja. Funkcije pretraživanja danas su uglavnom pokretane umjetnom inteligencijom. Međutim, ako vaša web stranica nije predstavljena u formatu koji računala mogu razumjeti, postoji rizik da će biti zanemarena. Tu igra ključnu ulogu strukturirani podaci — ne samo kao SEO taktika, već kao okvir koji omogućuje AI-ju pouzdano izvlačenje točnih činjenica. Razjasnivši zbunjenost u zajednici, ovaj članak prikazuje kontrolirane eksperimente na 97 web stranica koji pokazuju kako struktirani podaci poboljšavaju konzistentnost isječaka i relevantnost u kontekstu, analizirano u semantičkom okviru. Mnogi pitaju koriste li veliki jezični modeli (LLM-ovi) strukturirane podatke. Sami LLM-ovi ne pristupaju izravno webu, već se oslanjaju na alate za dohvat web stranica. Ti alati znatno profitiraju od indeksiranja strukturiranih podataka. Rani rezultati pokazuju da struktirani podaci poboljšavaju stabilnost i relevantnost isječaka u GPT-5, te sugeriraju da mogu produžiti “wordlim” limit — skriveni kvotu koja kontrolira koliko riječi s stranice može biti prikazano u AI odgovorima. Bogatiji, bolje tipizirani sadržaj povećava taj limit, čime se povećava vidljivost AI-ja. Zašto je to sada važno?AI radi unutar strogih ograničenja tokena/znakova (wordlim). Dvosmisleni sadržaj troši taj budžet, dok tipizirane činjenice štednje. Strukturirani podaci koriste Schema. org za smanjenje pretražnog prostora modela jasno definirajući vrste sadržaja (primjerice, Recept, Proizvod), čime se poboljšava razriješivost. Schema. org često hrane baze znanja u koje AI konzultira, povezujući web stranice i razmišljanje AI-ja. Strukturirani podaci ne “ rangiraju” vaš sadržaj, već stabiliziraju što AI o vama izvještava. **Dizajn Eksperimenta (97 URL-ova):** Korištenjem GPT-5-ovih alata za dohvat, autor je prikupio sirove rezultate pretraživanja i dohvata za raznovrsne URL-ove, analizirane putem AI SEO Agenta za otkrivanje prisutnosti i tipa strukturiranih podataka. U skup podataka uključeni su podaci o prisutnosti strukturiranih podataka (has_sd), vrstama schema (schema_classes) i isječcima sadržaja (search_raw, open_raw). Metoda “LLM kao sudac” s Gemini 2. 5 Pro ocjenjivala je tri mjerenja: konzistentnost (varijacija duljine isječaka), relevantnost u kontekstu (pokrovljenje ključnih riječi i polja prema tipu stranice) te ocjenu kvalitete (kombinacija prisutnosti ključnih riječi, prepoznavanja imena entiteta i odjeka schema). **Skrivena kvota wordlim:** GPT-5 koristi adaptivno ograničenje wordlim-a koje kontrolira duljinu isječaka prema sadržajnoj bogatosti: - Stranice bez strukturiranog sadržaja dobivaju ~200 riječi - Označene strukturirane stranice dobivaju ~500 riječi - Guste, autoritativne izvore dobivaju 1000+ riječi Ovaj limit potiče sintezu umjesto kopiranja, izbjegava probleme s autorskim pravima i osigurava čitljivost odgovora.

Strukturirani podaci učinkovito povećavaju vašu “vidljivostnu kvotu” u AI-ju, omogućujući opširnije AI odgovore. **Rezultati:** 1. **Konzistentnost:** Isječci s web stranica s strukturiranim podacima imaju usko definirane duljine — manje varijabilnosti i predvidljiviji rezultati — bez povećanja prosječne duljine isječka. To ukazuje da AI preferira tipizirane, pouzdane činjenice umjesto arbitrary HTML-a. 2. **Relevantnost u kontekstu:** - Recepti s pravilnim schema uključuju detaljnije sastojke i upute. - Isječci e-trgovine često uključuju JSON-LD polja poput ocjena i ponuda, pokazujući da su schema podaci prikazani i jasno povezuju proizvod s identitetom. - Članci pokazuju umjerena poboljšanja u uključivanju autora, datuma i naslova. 3. **Ocjena kvalitete:** Stranice s schema pokazuju pozitivan pomak u ocjenama kvalitete, posebno kod recepata i nekih članaka, uz smanjenje varijabilnosti — što je konkurentska prednost u uvjetima AI ograničenja. **Osim konzistentnosti:** Stranice s bogatijim, višemjerljivim strukturiranim podacima imaju tendenciju generirati duže, gušće isječke prije nego što dođe do rezanja. Tipizirani i povezani podaci pomažu modelima da prioritetiziraju važne informacije, efektivno produžujući korištenu duljinu isječka. Web-stranice bez schema riskiraju prerano prekidanje sadržaja zbog nesigurnosti u sadržaju. **Od Schema do Strategije: SEO vodič** Web-mjesta trebala bi biti strukturirana u: - **Građu entiteta:** Schema-bazirani strukturirani podaci za proizvode, ponude, kategorije, lokacije itd. - **Leksičku građu:** Razdvojeni tekstualni sadržaji povezani s entitetima poput FAQ-ova i politika. Takav dvostruki sloj pruža pouzdani AI okvir (entiteti) uz citljive tekstualne dokaze (leksikalno), maksimizirajući preciznost pod ograničenjima wordlima. Preporuke: - Implementirati JSON-LD sheme za osnovne predloške (Recept, Proizvod + Ponuda, Članak/Novinski Članak). - Povezati podatke entiteta s fragmentiranim sadržajima poput specifikacija i FAQ-ova. - Osigurati sklad između vidljivog HTML-a i JSON-LD-a; održavajte ključne činjenice istaknutima i stabilnima. - Praćenje varijabilnosti i pokrivenosti ključnih riječi u AI generiranim sažecima radi stalne optimizacije. **Zaključak:** Strukturirani podaci ne povećavaju prosječnu duljinu isječka, ali povećavaju sigurnost, stabiliziraju sadržaj sažetka i poboljšavaju kvalitetu isječka i vidljivost brenda na GPT-5 pod ograničenjima wordlima. Za SEO i timove za proizvode, strukturirani podaci su osnovna infrastruktura: prvo popravite HTML semantiku, zatim dodajte strukturirane podatke za poboljšanje semantičke točnosti i dostupnosti. U pretraživanju pokretanom AI-jem, semantika postaje nova linija obrane za vidljivost. --- **Dodatno čitanje:** - Optimizacija pretraživanja za AI: Čineći strukturirane podatke dostupnima - Vodič CMO za Schema: Implementacija strategije strukturiranih podataka - SEO u doba AI-ja *Slika: TierneyMJ/Shutterstock*