Ai conversaționale precum ChatGPT, Perplexity și Google AI Mode generează fragmente și rezumate nu prin crearea de text de la zero, ci prin selectarea, comprimarea și reasamblarea conținutului existent de pe paginile web. Prin urmare, dacă conținutul tău nu este prietenos cu SEO și nu poate fi indexat, acesta nu va apărea în rezultatele de căutare ale AI-urilor generative. Funcțiile de căutare de astăzi sunt în mare parte susținute de inteligența artificială. Totuși, dacă pagina ta web nu este prezentată într-un format citibil de mașini, riscă să fie ignorată. Aici intervine rolul datelor structurate — nu doar ca o tactică SEO, ci ca un cadru care permite AI-ului să extragă în mod fiabil informații exacte. Pentru a clarifica confuzia din comunitate, acest articol prezintă experimente controlate pe 97 de pagini web, demonstrând cum îmbunătățesc datele structurate coerența fragmentelor și relevanța contextuală, analizate în cadrul unui cadru semantic. Mulți se întreabă dacă modelele mari de limbaj (LLM) folosesc date structurate. LLM-urile în sine nu accesează direct web-ul, ci se bazează pe instrumente pentru a prelua pagini web. Aceste instrumente beneficiază în mod semnificativ de indexarea datelor structurate. Primele rezultate arată că datele structurate îmbunătățesc stabilitatea și relevanța fragmentelor în GPT-5 și sugerează că pot extinde limita „wordlim” — o cotă ascunsă care controlează câte cuvinte dintr-o pagină apar în răspunsurile AI. Conținutul mai bogat și mai bine tipizat crește această cotă, sporind vizibilitatea AI-ului. De ce contează acum?AI-ul funcționează cu limite stricte de tokeni/caractere (wordlim). Conținutul ambiguu iroseste acest buget, în timp ce faptele bine definite îl conservează. Utilizarea datelor structurate cu Schema. org reduce spațiul de căutare al modelului prin definirea clară a tipurilor de conținut (ex. Rețetă, Produs), îmbunătățind dezinționarea. Schema. org alimentază adesea graficele de cunoaștere consultate de AI, făcând legătura între paginile web și raționamentul AI. Datele structurate nu „clasifică” conținutul tău, ci stabilesc stabilitatea a ceea ce AI-ul raportează despre tine. **Designul Experimentului (97 URL-uri):** Folosind instrumentele interne de căutare ale GPT-5, autorul a colectat răspunsuri brute de căutare și preluare pentru diverse URL-uri, analizate cu un agent SEO AI pentru detectarea prezenței și tipului de date structurate. Setul de date includea indicatoare pentru prezența datelor structurate (has_sd), tipurile de schemă (schema_classes) și fragmentele de conținut (search_raw, open_raw). O metodă „LLM-ca-Judge” folosind Gemini 2. 5 Pro a evaluat trei metrici: coerența (varianța lungimii fragmentului), relevanța contextuală (acoperirea cuvintelor-cheie și a câmpurilor în funcție de tipul paginii) și scorul de calitate (combinație între prezența cuvintelor-cheie, indicii de recunoaștere a entităților și ecou-urile schema). **Bitul Ascuns al Limitei de Cuvinte:** GPT-5 aplică o constrângere adaptivă „wordlim” care controlează lungimea fragmentului în funcție de bogăția conținutului: - Pagini fără structură obțin în jur de 200 de cuvinte - Conținut marcat și structurat primește în jur de 500 de cuvinte - Surse dense și autoritare pot ajunge peste 1. 000 de cuvinte Această limită încurajează sinteza în locul copierii, evită problemele legate de copyright și păstrează răspunsurile lizibile.

Datele structurate cresc eficient „cotă de vizibilitate” pentru AI, permițând răspunsuri mai extinse. **Rezultate:** 1. **Coerență:** Fragmentele din pagini cu date structurate au distribuții de lungime mai compacte — mai puțină variabilitate și rezultate mai previzibile — fără a crește lungimea medie a fragmentului. Asta indică faptul că AI-ul preferă fapte scrise și fiabile față de HTML arbitrar. 2. **Relevanță contextuală:** - Rețetele cu schema corectă includ mai detaliat ingredientele și pașii. - Fragmentele din comerțul electronic includ frecvent câmpuri JSON-LD precum ratinguri și oferte, arătând că datele schema sunt afișate și identifică clar produsul. - Articolele prezintă îmbunătățiri modeste în includerea autorului, datei și titlului. 3. **Scorul de calitate:** Paginile cu schema arată o creștere pozitivă a scorului de calitate, mai ales pentru rețete și anumite articole, împreună cu o redusă variație — avantaj competitiv în condițiile constrângerilor AI. **Dincolo de Coerență:** Pagini cu date structurate mai bogate și multi-entitate tind să genereze fragmente mai lungi și mai dense înainte de a fi trunchiate. Faptele bine definite și interconectate ajută modelele în prioritizarea informațiilor de mare valoare, extinzând astfel lungimea utilă a fragmentelor. Pagini fără schema riscă truncarea prematură din cauza incertitudinii conținutului. **De la Schema la Strategie: Ghid SEO** Site-urile trebuie să fie structurate astfel încât să includă: - **Grupul de entități:** Date structurate bazate pe schema pentru produse, oferte, categorii, locații etc. - **Grupul lexical:** Conținut textual segmentat, legat de entități, precum FAQs și politici. Această dublă abordare oferă un cadru fiabil pentru AI (entitățile) cu dovezi textuale citabile (lexical), maximizând acuratețea în condițiile limitei de cuvinte. Recomandări: - Implementați scheme JSON-LD pentru șabloanele principale (Rețetă, Produs + Ofertă, Articol/Știri). - Legați datele despre entități cu conținut segmentat, precum specificații și FAQs. - Asigurați consistență între HTML-ul vizibil și JSON-LD; evidențiați și mențineți stabile informațiile cheie. - Monitorizați variația și acoperirea cuvintelor-cheie în rezumatele generate de AI pentru optimizare continuă. **Concluzie:** Datele structurate nu cresc în mod direct lungimea medie a fragmentelor, dar sporesc certitudinea, stabilizează conținutul rezumatelor și îmbunătățesc calitatea și vizibilitatea brandului în GPT-5 sub limitele de wordlim. Pentru echipele de SEO și produs, datele structurate reprezintă infrastructura esențială: corectați mai întâi semantică HTML și apoi adăugați date structurate pentru a îmbunătăți acuratețea semantică și descoperirea conținutului. În căutarea condusă de AI, semanticile devin noua linie frontală a vizibilității.