Conversasjonelle AI-er som ChatGPT, Perplexity og Google AI Mode genererer utdrag og oppsummeringer ikke ved å lage tekst fra bunnen av, men ved å velge ut, komprimere og sette sammen eksisterende innhold fra nettsider. Derfor vil innholdet ditt ikke vises i generative AI-søk dersom det ikke er SEO-vennlig og indekserbart. Søkeordene og funksjonene i dag drives i stor grad av AI. Men hvis nettsiden din ikke presenteres i et maskinlesbart format, risikerer den å bli oversett. Her spiller strukturert data en kritisk rolle – ikke bare som en SEO-strategi, men som et rammeverk som gjør det mulig for AI å trekke ut nøyaktige fakta på en pålitelig måte. For å avklare forvirring i fellesskapet, presenterer denne artikkelen kontrollerte eksperimenter på 97 nettsider som viser hvordan strukturert data forbedrer utdragets konsistens og den kontekstuelle relevansen, analysert innenfor en semantisk ramme. Mange spør om store språkmodeller (LLMs) bruker strukturert data. LLMs har ikke direkte tilgang til nettet, men er avhengige av verktøy som henter nettsider. Disse verktøyene drar stor nytte av å indeksere strukturert data. Tidlige resultater viser at strukturert data forbedrer stabiliteten og relevansen til utdrag i GPT-5 og antyder at det kan utvide "wordlim"-grensen – en skjult kvote som kontrollerer hvor mange ord fra en side som kan vises i AI-responsen. Rikere og bedre typet innhold øker denne kvoten, noe som forbedrer AI-synligheten. Hvorfor er dette viktig nå?AI opererer under strenge grensser for tokens/tegn (wordlim). Tvetydig innhold sløser med dette budsjettet, mens typede fakta sparer det. Strukturert data ved bruk av Schema. org reduserer modellens søkeområde ved tydelig å definere innholdstyper (f. eks. Oppskrift, Produkt), og forbedrer disambigueringen. Schema. org ofte mater kunnskapsgrafer som AI bruker, og bygger bro mellom nettsider og AI-tenkning. Strukturert data " rangerer" ikke innholdet ditt, men stabiliserer hva AI rapporterer om deg. **Eksperimentdesign (97 URL-er):** Med GPT-5s interne verktøy for innhenting samlet forfatteren inn råsøk og hentingsvar for ulike URL-er, analysert med en AI-SEO-agent for å oppdage tilstedeværelse og type strukturert data. Datamaterialet inkluderte flagg for strukturert data (has_sd), schema-typer (schema_classes), og innholdsutdrag (search_raw, open_raw). En metode kalt “LLM-as-a-Judge” med Gemini 2. 5 Pro vurderte tre mål: konsistens (varians i utdraglengde), kontekstuell relevans (dekning av nøkkelord og felt etter sidetype), og kvalitetspoeng (som kombinerer nøkkelord, navngitte enheter og schema-etterligninger). **Den skjulte wordlim-kvoten:** GPT-5 bruker en adaptiv begrensning på ordlim, som kontrollerer utdragets lengde basert på innholdets rikdom: - Ustrukturerte sider får ca.

200 ord - Markert strukturert innhold får ca. 500 ord - Tette, autoritative kilder får 1000+ ord Denne grensen oppmuntrer til syntese framfor kopiering, unngår opphavsrettsproblemer og gjør svarene lettere å lese. Strukturert data øker effektivt AI sin "synlighetskvote, " og tillater mer omfattende svar. **Resultater:** 1. **Konsistens:** Utdrag fra sider med strukturert data har smalere lengdefordelinger – mindre variasjon og mer forutsigbare utganger – uten å øke gjennomsnittlig utdraglengde. Dette viser at AI foretrekker typede, pålitelige fakta fremfor vilkårlig HTML. 2. **Kontekstuell relevans:** - Oppskrifter med riktig schema inkluderer mer detaljerte ingredienser og trinn. - Salgssider viser ofte JSON-LD-felt som vurderinger og tilbud, noe som viser at schema-data blir vist fram og knytter produktidentiteten tydelig. - Artikler viser moderate forbedringer i forfatter, dato og overskrift. 3. **Kvalitetspoeng:** Sider med schema har en positiv økning i kvalitetspoeng, spesielt for oppskrifter og noen artikler, og har redusert varians – en konkurransefordel under AI-begrensningene. **Bortsett fra konsistens:** Sider med rikere, multi-entity strukturert data har en tendens til å lage lengre, tettere utdrag før kuttet. Typede og sammenkoblede fakta hjelper modellene å prioritere høyt verdsatt informasjon, og kan dermed forlenge brukbart utdrag. Sider uten schema risikerer å bli forkortet for tidlig på grunn av innholdets usikkerhet. **Fra schema til strategi: SEO-playbook** Nettsider bør struktureres i: - **Entity Graph:** Schema-basert strukturert data for produkter, tilbud, kategorier, lokasjoner, osv. - **Lexical Graph:** Delt opp, entitet-tilknyttet tekstlig innhold som FAQer og retningslinjer. Denne todelte tilnærmingen gir en pålitelig AI-ramme (entiteter) med sitérbart tekstbevis (lexical), for å maksimere presisjon under wordlim-begrensninger. Anbefalinger: - Implementer JSON-LD-skjema for kjerneprosesser (Oppskrift, Produkt + Tilbud, Artikkel/Nyhetsartikkel). - Koble entitetsdata til oppdelt innhold som spesifikasjoner og FAQer. - Sørg for konsistens mellom synlig HTML og JSON-LD; hold viktige fakta åpne og stabile. - Overvåk variasjon og nøkkelorddekning i AI-genererte oppsummeringer for kontinuerlig optimalisering. **Konklusjon:** Strukturert data øker ikke snittlengden på utdragene, men øker sikkerheten, stabiliserer sammendragsinnholdet og forbedrer utdragets kvalitet og merkevarens synlighet i GPT-5 under wordlim. For SEO- og produktsidenes del er strukturert data en essensiell infrastruktur: rett HTML-semantikk først, og legg til strukturert data for å forbedre semantisk nøyaktighet og synlighet. I AI-drevet søk blir semantikk den nye frontlinjen for synlighet. --- **Videre lesning:** - AI Search Optimization: Making Structured Data Accessible - CMO Guide To Schema: Implementing a Structured Data Strategy - SEO in the Age of AI *Bildekreditt: TierneyMJ/Shutterstock*