Rozmównicze sztuczne inteligencje, takie jak ChatGPT, Perplexity i Google AI Mode, generują fragmenty i podsumowania nie poprzez tworzenie tekstu od podstaw, lecz przez wybieranie, kompresję i rekombinację istniejących treści ze stron internetowych. Dlatego jeśli Twoja zawartość nie jest przyjazna SEO i nie da się jej zaindeksować, nie pojawi się w wynikach wyszukiwania generowanych przez AI. Obecnie funkcje wyszukiwania są w dużej mierze napędzane przez sztuczną inteligencję. Jednak jeśli Twoja strona nie jest przedstawiona w formacie czytelnym dla maszyn, może być pominięta. Tutaj kluczową rolę odgrywają dane strukturalne – nie tylko jako taktyka SEO, ale jako struktura pozwalająca AI na niezawodne wyciąganie dokładnych faktów. Aby rozwiać wątpliwości społeczności, ten artykuł przedstawia kontrolowane eksperymenty na 97 stronach internetowych, pokazujące, jak dane strukturalne poprawiają spójność fragmentów i ich kontekstową trafność, analizowane w ramach semantycznej struktury. Wielu pyta, czy duże modele językowe (LLMs) korzystają z danych strukturalnych. Same LLM-y nie mają bezpośredniego dostępu do internetu, lecz korzystają z narzędzi do pobierania stron. Te narzędzia znacząco korzystają na indeksowaniu danych strukturalnych. Wstępne wyniki wskazują, że dane strukturalne poprawiają stabilność i trafność fragmentów w GPT-5 i sugerują, że mogą one wydłużyć limit "wordlim" — ukrytą kwotę kontrolującą, ile słów z danej strony pojawia się w odpowiedziach AI. Bogatsza i lepiej oznaczona zawartość zwiększa ten limit, zwiększając widoczność AI. Dlaczego jest to teraz istotne?AI działa pod ścisłymi limitami tokenów/znaków (wordlim). Niejasne treści marnują ten limit, podczas gdy fakty opisane w schemacie oszczędzają go. Dane strukturalne korzystające z Schema. org zmniejszają przestrzeń wyszukiwania modelu, wyraźnie określając typy treści (np. Przepis, Produkt), co poprawia rozstrzyganie niejednoznaczności. Schema. org często zasila mapy wiedzy, które AI konsultuje, łącząc strony internetowe z rozumowaniem AI. Dane strukturalne nie "pozycjonują" Twojej zawartości, lecz stabilizują to, co AI o Tobie raportuje. **Projekt eksperymentu (97 URL):** Za pomocą wewnętrznych narzędzi wyszukiwania GPT-5 autor zebrał surowe odpowiedzi wyszukiwania i pobierania dla różnych URL-i, analizując je z użyciem agenta SEO AI, aby wykryć obecność i rodzaj danych strukturalnych. Zbiór danych obejmował flagi dla obecności danych strukturalnych (has_sd), typów schematów (schema_classes) oraz fragmentów treści (search_raw, open_raw). Metoda "LLM jako sędzia" z użyciem Gemini 2. 5 Pro oceniła trzy metryki: spójność (zmienność długości fragmentów), trafność kontekstową (pokrycie słów kluczowych i pól wg rodzaju strony) oraz jakość (łącząc obecność słów kluczowych, sygnały rozpoznawania nazw własnych i echa schematu). **Ukryty limit słów (wordlim):** GPT-5 stosuje adaptacyjny limit słów, kontrolując długość fragmentów w zależności od jakości zawartości: - Strony bez danych strukturalnych ~200 słów - Z oznaczonym schematem ~500 słów - Źródła silne i autorytatywne ponad 1000 słów Limit ten zachęca do syntetyzowania informacji zamiast kopiowania, unika problemów prawnych i utrzymuje czytelność odpowiedzi.
Dane strukturalne skutecznie zwiększają "widoczność" AI, pozwalając na dłuższe i treściwsze odpowiedzi. **Wyniki:** 1. **Spójność:** Fragmenty ze stron z danymi strukturalnymi mają bardziej zwarty rozkład długości — mniej zmienności i bardziej przewidywalne wypowiedzi — bez zwiększania średniej długości fragmentów. To wskazuje, że AI preferuje typowe, wiarygodne fakty zamiast nieuporządkowanego kodu HTML. 2. **Kontekstowa trafność:** - Przepisy z poprawnym schematem zawierają więcej szczegółów o składnikach i krokach. - Fragmenty e-commerce często zawierają pola JSON-LD typu oceny i oferty, wskazując, że schemat jest wydobywany i wyraźnie ustawia produkt. - Artykuły wykazują umiarkowane ulepszenia w uwzględnieniu autora, daty i tytułu. 3. **Wynik jakości:** Strony z schematem wykazują pozytywną tendencję w score'ach jakościowych, szczególnie dla przepisów i niektórych artykułów, równocześnie z redukcją zmienności — co daje przewagę konkurencyjną w warunkach AI. **Poza spójnością:** Strony z bardziej złożonymi, wielo-encjowymi danymi strukturalnymi generują dłuższe, bogatsze fragmenty przed obcięciem. Uporządkowane i powiązane fakty pomagają modelom priorytetyzować najbardziej wartościowe informacje, skutecznie wydłużając możliwą do użycia długość fragmentów. Strony bez schematu mogą zostać szybciej obcięte z powodu niepewności zawartości. **Od schematu do strategii: Podręcznik SEO** Strony powinny być podzielone na dwa poziomy: - **Graf encji:** Dane strukturalne Schemat. org dla produktów, ofert, kategorii, lokalizacji itp. - **Graf lexikalny:** fragmenty tekstu powiązane z encjami, jak FAQ czy regulaminy. Taka dwuwarstwowa struktura daje AI solidne wsparcie (encje) i cytowalne dowody tekstowe (tekst), maksymalizując precyzję w ramach limitów słów. Zalecenia: - Wdrażaj schematy JSON-LD dla kluczowych szablonów (Przepis, Produkt + Oferta, Artykuł/NewsArticle). - Łącz dane encji z fragmentami tekstów (np. specyfikacje, FAQ). - Zapewnij zgodność widocznego HTML i JSON-LD; podkreślaj i utrzymuj istotne fakty w widocznym miejscu. - Monitoruj zmienność i pokrycie słów kluczowych w AI podsumowaniach, aby stale optymalizować. **Podsumowanie:** Dane strukturalne nie zwiększają średniej długości fragmentu, lecz wzmacniają pewność, stabilizują treści podsumowań i poprawiają ich jakość oraz widoczność marki w GPT-5 pod limitami słów. Dla specjalistów SEO i zespołów produktowych dane strukturalne to niezbędna infrastruktura: najpierw popraw HTML, potem dodawaj dane strukturalne, aby poprawić semantyczność i wykrywalność. W wyszukiwaniu opartym na AI semantyka staje się nową linią frontu widoczności. --- **Dalsza lektura:** - Optymalizacja wyszukiwania AI: Udostępnianie danych strukturalnych - Przewodnik CMO po schemacie: wdrożenie strategii danych strukturalnych - SEO w erze AI *Źródło obrazka: TierneyMJ/Shutterstock*
Jak uporządkowane dane poprawiają jakość fragmentów wyników wyszukiwania AI oraz widoczność w SEO
Alibaba niedawno ogłosiła strategiczne partnerstwo z Nvidia, mające na celu wsparcie rozbudowy jej centrów danych oraz przyspieszenie rozwoju produktów sztucznej inteligencji.
W szybko zmieniającym się świecie marketingu cyfrowego sztuczna inteligencja (SI) stała się narzędziem rewolucjonizującym dostarczanie bardziej spersonalizowanych i skutecznych treści.
Wall Street coraz częściej ostrzega, że handel sztuczną inteligencją (AI) może przegrzewać się po miesiącach rekordowych zysków na akcjach powiązanych z AI oraz wydatków korporacyjnych.
Salesforce rozszerzył swoje partnerstwa z wiodącymi firmami AI, takimi jak OpenAI i Anthropic, aby zintegrować ich zaawansowane modele sztucznej inteligencji z platformą Agentforce 360.
Aktualności SMM, 26 czerwca: W miarę dojrzewania technologii generatywnej sztucznej inteligencji oraz przyspieszania budowy centrów danych, zapotrzebowanie na miedziane kable w scenariuszach krótkodystansowej, wysokoprzepustowej łączności gwałtownie wzrosło
Sora 2, zaawansowana technologia sztucznej inteligencji do generowania filmów stworzona przez OpenAI, szybko stała się źródłem gorących kontrowersji od momentu swojego wprowadzenia na rynek.
Spersonalizowany marketing stał się kluczową strategią w dzisiejszym środowisku biznesowym, zwiększając zaangażowanie klientów i napędzając wzrost w różnych branżach.
Automate Marketing, Sales, SMM & SEO
and get clients on autopilot — from social media and search engines. No ads needed
and get clients today