Әңгімелесу кезіндегі жасанды интеллекттер, мысалы, ChatGPT, Perplexity және Google AI Mode, үзінділер мен қысқартуларды мәтінді бастапқыдан жасамай, қайта таңдап, қысқарту және қайта құрастыру арқылы генерлейді. Сондықтан, егер сіздің мазмұныңыз SEO-ға қолайлы және индекстелетін болмаса, ол генеративті жасанды интеллект іздеу нәтижесінде көрінбейді. Қазіргі таңда іздеу функциялары негізінен AI-дың күшімен жүргізіледі. Алайда, егер сіздің веб-бетіңіз машина оқуға оңай форматта ұсынылмаса, ол назардан тыс қалуы мүмкін. Осы жерде құрылымдалған деректер ерекше маңызды рөл атқарады — тек SEO стратегиясы ғана емес, сонымен бірге AI-ға дұрыс нақты фактілерді сенімді түрде алу мүмкіндігін беретін негіз ретінде. Қауымдастықтағы түсінбеушілікті жоя отырып, бұл мақала 97 веб-бетке арналған бақылаулы тәжірибелерді ұсынады, ол құрылымдалған деректердің үзінділердің бірқалыптылығы мен контекстual релеванттылығын қалай жақсартатынын семантикалық негізде талдайды. Көптеген адамдар ірі тілді модельдер (LLM) құрылымдалған деректерді пайдалана ма деп сұрайды. Өзі LLM тікелей вебті қарай алмайды, бірақ олар веб-беттерді алу үшін құралдарға сенеді. Осы құралдар құрылымдалған деректердің индекстелуінен айтарлықтай пайда көреді. Алғашқы нәтижелер көрсеткендей, құрылымдалған деректер GPT-5 сияқты модельдерде үзінділердің тұрақтылығын және өзектілігін арттырады және "wordlim" шектеуін кеңейтуге мүмкіндік береді — бұл жасырын квота, ол арқылы бір беттен шығатын сөздер саны бақыланады. Бай әрі жақсы ерекшеленген мазмұн бұл квотаны арттырады, AI-дың көрінуін жақсартады. Неліктен бұл қазір маңызды?AI қатаң токен/символ шектеулерінде жұмыс істейді (wordlim). Айқын емес мазмұн осы бюджеттік ресурсты босқа жұмсайды, ал нақты фактілер оны үнемдейді. Schema. org пайдаланып құрылымдалған деректер моделдің іздеу алаңын ықшамдайды, мазмұн түрлерін анықтап, айқындауға көмектеседі (мысалы, Рецепт, Өнім). Бұл схемалар көбінесе білім графтарын құрастыру үшін қолданылады, олар AI-ға веб-беттер мен AI ойлауын байланыстырады. Құрылымдалған деректер мазмұның "ранжировкасын" жасауды емес, AI-ға сенімді түрде байқап, баяндау жүргізуді қамтамасыз етеді. **Тәжірибе дизайны (97 URL):** GPT-5 ішкі іздеу құралдарын пайдаланып, автор әртүрлі URL-дер бойынша алғашқы нәтиже мен жауаптарды жинады, және AI SEO агентімен талдады, құрылымдалған деректердің бар-жоғын және түрін анықтау үшін.

Деректер жиынтығына құрылымдалған деректердің барын белгілеу (has_sd), схема түрлері (schema_classes), және үзінділер (search_raw, open_raw) енгізілді. "LLM-ші ретінде бағалаушы" әдісі, Gemini 2. 5 Pro қолданылып, үш көрсеткіш бағаланды: біркелкілік (үзінді ұзындығының ауытқуы), контекстual релеванттық (сөздер мен өрістердің бет түрі арқылы қамтылуы), және сапа бағасы (сөздер, атаулар мен нақтылау белгілері, схемалық қайталануларды біріктіре отырып). **Жасырын wordlim квотасы:** GPT-5 мазмұнның байлығына қарай үзінді ұзындығын бақылайтын икемді wordlim шектеуін қолданады: - Құрылымдалмаған беттер ≈ 200 сөз - Белгіленген құрылымдалған мазмұн ≈ 500 сөз - Бай, authoritative көздер 1000+ сөзден асады Бұл шектеу көшірмеге емес, синтезге ынталандырады, авторлық құқық мәселесін болдырмайды және жауаптарды оқуға оңай етеді. Құрылымдалған деректер сіздің AI-де "көріну квотаны" жақсартады, яғни, кеңірек әрі толық жауап алуға мүмкіндік береді. **Нәтижелер:** 1. **Біркелкілік:** Құрылымдалған деректермен жасалған үзінділер ұзындық бойынша тығыз әрі тұрақты, яғни ауытқулары аз және нәтижелері болжамдырақ; орташа ұзындығы қалпында қалады. Бұл AI-дың нақты, сенімді фактілерді сүйенуге беруін көрсетеді, яғни, артық HTML емес, дәл мәліметтерді қалайды. 2. **Контекстual релеванттылық:** - Дұрыс схема қолданылған рецепттер толық әрі нақтыланған құрамдас бөліктері мен қадамдарын қамтиды. - Электронды коммерция үзінділерінде жиі JSON-LD өрістерінен рейтинг пен ұсыныстар көрінеді, бұл схемалық деректердің көрінуін және өнімнің анықталуын көрсетеді. - Мақалаларда автор, күн мен тақырып қосылуының кейбір жақсартулары байқалады. 3. **Сапа бағасы:** Схема бар беттердің сапасы артып, әсіресе рецепттер мен кейбір мақалада, ауытқуы азаяды — бұл AI шектеулерінде бәсекелік артықшылық береді. **Біркелкілік қанша маңызды?** Көбірек ментелген, көп жүйелі құрылымдалған деректер беттері ұзағырақ әрі тығыз үзінділер жасайды. Еркін әрі байланыстырылған фактілер модельдердің маңызды нәрселерді таңдауына көмектеседі, сөйтіп пайдалы үзінді ұзақтығын арттырады. Schema-сыз беттер мазмұнды дәлсіздікпен ерте үзілу қаупі бар. **Schema-дан стратегияға: SEO стратегиясы** Сайттарды келесі деңгейге құрылымдаңыз: - **Тұлға графы:** Schema негізінде өнімдер, ұсыныстар, санаттар, орындар және басқа объекттер үшін құрылымдалған деректер. - **Лексикалық граф:** Сұрақтарға жауап, саясаттарға арналған, бөлінген, тұлға байланыстырылған мәтіндік мазмұн. Бұл екі деңгейлі тәсіл AI-пен сенімді өзара әрекеттесуді қамтамасыз етеді — тұлға графтары мәлімет, ал лексика — дәлдік пен қолдануға оңтайлы фактологияны қамтамасыз етеді, сөздік шектеулерді ең жақсы пайдалану үшін. Ұсыныстар: - Негізгі үлгілер үшін JSON-LD схемаларын (Рецепт, Өнім + Ұсыныс, Мақала/Жаңалықтар) енгізу - Тұлға негізіндегі деректерді бөлінген мазмұндармен (мысалы, техникалық сипаттамалар, жиынтықтар, жиі қойылатын сұрақтар) байланыстыру - HTML, JSON-LD мазмұндарының тұрақтылығын сақтау; маңызды фактілерді айқын және берік етіп орналастыру - AI-мен жасалатын шолуларда айырмашылық пен кілт сөз қамтылуын бақылап, үздіксіз жетілдіру **Қорытынды:** Құрылымдалған деректер орташа үзіндіні арттырмайды, бірақ олардың нақтылығын, баяндаманың тұрақтылығын, үзінділердің сапасын және GPT-5-те көрінуді Wordlim шектеуінде жақсартады. SEO мен өнім командасы үшін құрылымдалған деректер — негізгі инфрақұрылым: HTML семантикасын түзетіп, содан кейін оны құрылымдаңыз — семантикалық дәлдік пен табылу мүмкіндігін арттыру үшін. AI-негізделген іздеу саласында семантика — көріну үшін жаңа негізгі сын-қатер.