Beszélgető AI-k, mint például a ChatGPT, Perplexity és a Google AI Mode, nem azzal hozzák létre a kivágásokat és összefoglalókat, hogy saját szavakkal írnak, hanem az meglévő weboldalak tartalmát válogatják, tömörítik és rendezik át. Ezért, ha a tartalmad nem SEO-barát és nem indexelhető, akkor nem fog megjelenni a generatív AI keresési eredményeiben. A mai keresési funkciókat nagyrészt az AI hajtja. Azonban, ha a weboldalad nem géppel olvasható formátumban van presentálva, fennáll a veszélye, hogy figyelmen kívül hagyják. Itt lép színre a strukturált adat szerepe—nem csupán SEO stratégia, hanem keretrendszer, amely lehetővé teszi az AI számára, hogy megbízhatóan kinyerje a pontos tényeket. Ez az cikk a közösségben kialakult zavarok tisztázására kontrollált kísérleteket mutat be 97 weboldalon, amelyek megvilágítják, hogyan javítja a strukturált adat a kivágások következetességét és a kontextuális relevanciát, egy szemantikus keretben elemzett vizsgálat segítségével. Sokan kérdezik, használják-e a nagy nyelvi modellek (LLMs) a strukturált adatokat. Az LLM-ek maguk nem közvetlenül hozzáférnek a webhez, hanem eszközöket használnak az oldalak lekérésére. Ezek az eszközök jelentősen profitálnak a strukturált adatok indexeléséből. A korai eredmények szerint a strukturált adat növeli a kivágások stabilitását és relevanciáját a GPT-5-ben, és azt is javasolja, hogy képes lehet meghosszabbítani a „wordlim” határát—egy rejtett kvótát, amely szabályozza, hogy hány szó jelenhet meg egy oldalról a válaszokban. Gazdagabb, jobban típusosított tartalom növeli ezt a kvótát, ezáltal növelve az AI láthatóságát. Miért számít ez most?Az AI szigorú token/karakterszám korlátok között működik (wordlim). A homályos tartalom pazarolja ezt a keretet, míg a típusos tények megtakarítják. A Schema. org használatával készült strukturált adatok csökkentik a keresési térfogatot, mivel világosan definiálják a tartalomtípusokat (pl. Recept, Termék), ezáltal javítva a témák közötti egyértelműséget. A Schema. org gyakran szolgál tudáságelképző gráfokhoz, amelyeket az AI megkérdez. A strukturált adatok nem rangsorolják a tartalmaidat, de stabilizálják, hogy az AI mit mond rólad. **Kísérletterv (97 URL):** Az író a GPT-5 belső lekérdező eszközeivel gyűjtött nyers keresési és lekérési válaszokat változatos URL-ekről, ezeket az AI SEO Agent elemzették a strukturált adatok meglétét és típusát illetően. Az adatállomány tartalmazott flag-eket a strukturált adatok jelenlétére (has_sd), schema típusokra (schema_classes) és tartalmi kivágásokra (search_raw, open_raw). Az „LLM-sebíró” módszert alkalmazva, a Gemini 2. 5 Pro értékelte három mérőszámmal: következetesség (kivágás hosszúság variancia), kontextuális relevancia (kulcsszavak és mezők lefedettsége oldal típus szerint), és minőségi pontszám (a kulcsszavak, sajátnevek felismerése és schema echo-k összegzése alapján). **A Rejtett Wordlim Kvóta:** A GPT-5 alkalmaz egy adaptív wordlim korlátot, amely a tartalom gazdagsága szerint szabályozza a kivágás hosszát: - Nem-típusos oldalak kb.
200 szó - Jelölt tartalmú, strukturált tartalom kb. 500 szó - Sűrűn hivatkozó, tekintélyes források 1000+ szó Ez a határ arra ösztönöz, hogy szintézist végezzen inkább, mint másolatokat másoljon, elkerülve a szerzői jogi problémákat, és olvashatóvá tétel érdekében. A strukturált adatok hatékonyan növelik az AI „láthatósági kvótáját, ” több terjedelmes választ engedélyezve. **Eredmények:** 1. **Következetesség:** Az oldalakon, ahol strukturált adat található, a kivágások hosszúsága szigorúbb eloszlást mutat—kevésbé változékonyak és kiszámíthatóbbak anélkül, hogy növelnénk az átlagos hosszukat. Ez azt mutatja, hogy az AI inkább a típusos, megbízható tényeket kedveli az akár HTML-hez képest. 2. **Kontextuális relevancia:** - A receptek, melyek megfelelő schema-t használnak, részletesebb összetevőket és lépéseket tartalmaznak. - Az e-kereskedelmi kivágások gyakran JSON-LD mezőket (értékelések, ajánlatok) tartalmaznak, jelezve, hogy az schema adatok hozzáférhetők és a termékazonosság egyértelműen rögzített. - A cikkek tisztességesen javítottak szerző, dátum és cím kifejezésében. 3. **Minőségi Score:** Az oldalak, melyek schema-t használnak, pozitív feljavulást mutatnak a minőségi pontszámban, különösen recepteknél és néhány cikkben, és az eltérés is csökken—versenyelőny, figyelembe véve az AI korlátokat. **Túl a Következetességen:** Azok az oldalak, amelyek gazdag, több entitást tartalmazó strukturált adatokat használnak, hosszabb és sűrűbb kivágásokat képesek generálni a truncálás előtt. A típusos, összekapcsolt tények segítik a modelleket abban, hogy a magas értékű információkat preferálják, így hatékonyan meghosszabbítva a hasznos kivágás hosszát. Az oldalak, melyeknek hiányzik schema, nagyobb a veszélye, hogy idő előtt levágódnak a tartalom bizonytalansága miatt. **A Schema-tól a Stratégia-ig: SEO-stratégia** A webhelyeknek két szintre kell felépülniük: - **Entitás gráf:** Schema-alapú strukturált adatok termékekről, ajánlatokról, kategóriákról, helyszínekről stb. - **Lexikai gráf:** Részletes szöveges tartalom, mint GYIK-ok és irányelvek, melyek összekapcsolódnak entitásokkal. Ez a kettős rétegű megközelítés biztosítja az AI számára egy megbízható vázlatot (entitások) és idézhető szöveges bizonyítékokat (lexikai tartalom), maximalizálva a pontosságot a wordlim szigorításai között. Ajánlott lépések: - Alapvető sablonokra (Recept, Termék + Ajánlat, Cikk/Hírek) implementálj JSON-LD schema-kat. - Az entitás adatokat linkeld össze apró részekkel, mint például specifikációk és GYIK-ok. - Győződj meg arról, hogy a látható HTML és a JSON-LD között konzisztens legyen; a lényeges tények legyenek kiemelve és stabilak. - Nyomon követed a varianciát és a kulcsszavas lefedettséget az AI által generált összegzésekben a folyamatos optimalizáció érdekében. **Záró gondolat:** A strukturált adatok nem növelik az átlagos kivágás hosszát, de növelik a tartalom bizonyosságát, stabilizálják az összefoglalót és javítják a kivágás minőségét és a márka láthatóságát a GPT-5-ben, a wordlim határok között. SEO és termékcsapatoknak a strukturált adatok alapvető infrastruktúra: először javítani kell a HTML szemantikus szerkezetét, majd hozzáadni a strukturált adatokat a szemantikus pontosság és a kereshetőség javítása érdekében. Az AI által vezérelt keresésben a szemantika az új frontvonal a láthatóságért. --- **További olvasnivaló:** - AI Search Optimization: Making Structured Data Accessible - CMO Útmutató a Schema-hoz: Struktúrált Adat Stratégia - SEO az AI korában *Kép forrása: TierneyMJ/Shutterstock*
Hogyan növeli a strukturált adatok az AI-alapú keresési kivonatok minőségét és a SEO láthatóságát
Az Alibaba nemrég bejelentette stratégiai partnerségét az Nvidia-val, melynek célja a folyamatos adatközpont-bővítés támogatása és az AI termékfejlesztés felgyorsítása.
A gyorsan változó digitális marketing világában a mesterséges intelligencia (MI) átalakító eszközzé vált a személyre szabottabb és hatékonyabb tartalom nyújtásában.
A Wall Street egyre aggodalmát fejezi ki, hogy az artefikus intelligencia (AI) kereskedés talán túllépett a határon, miután hónapokon keresztül rekordmagasságokat ért el az AI-hoz kötött részvények és a vállalati kiadások terén.
A Salesforce bővítette partnerségeit vezető AI cégekkel, az OpenAI-val és az Anthropic-kal, hogy integrálja fejlett AI modelljeiket az Agentforce 360 platformjába.
SMM Hírek, június 26
Az OpenAI által kifejlesztett fejlett videóAI-technológia, a Sora 2, gyorsan heves viták forrásává vált a megjelenése óta.
A személyre szabott marketing az adott üzleti környezetben alapvető stratégiává vált, amely növeli az ügyfelek elkötelezettségét és ösztönzi a növekedést az iparágak egészében.
Automate Marketing, Sales, SMM & SEO
and get clients on autopilot — from social media and search engines. No ads needed
and get clients today