Veće konverzacijske veštačke inteligencije poput ChatGPT, Perplexity i Google AI Mode generišu isječke i sažetke ne tako što kreiraju tekst od nule, već tako što biraju, sažimaju i prepliću već postojeći sadržaj sa web stranica. Zato, ako vaš sadržaj nije SEO-prijateljski i indeksiran, on se neće pojaviti u rezultatima pretrage generativnih AI modela. Funckije pretrage danas uglavnom pokreće veštačka inteligencija. Međutim, ako vaša web stranica nije prikazana u formatu koji mašine mogu lako čitati, postoji rizik da će biti zanemarena. Tu na scenu stupa strukturirani podatak — ne samo kao SEO taktika, već kao okvir koji omogućava AI da pouzdano izvuče tačne činjenice. Razjašnjavajući zbrku u zajednici, ovaj članak predstavlja kontrolisane eksperimente na 97 web stranica koji demonstriraju kako strukturirani podaci poboljšavaju konzistentnost isječka i kontekstualnu relevantnost, analizirano unutar semantičkog okvira. Mnogo pitanja se javlja da li veliki jezični modeli (LLM) koriste strukturirane podatke. Sama LLM ne pristupa direktno webu, već se oslanja na alate koji dohvaćaju web stranice. Ovi alati značajno profitiraju od indeksiranja strukturiranih podataka. Rani rezultati pokazuju da strukturalni podaci povećavaju stabilnost i relevantnost isječka u GPT-5, i sugerišu da mogu produžiti "wordlim" limit — skriveni kvotu koja kontroliše koliko reči od stranice može da se pojavi u AI odgovorima. Bogatiji, bolje tipizirani sadržaj povećava ovu kvotu, čime se povećava vidljivost AI. Zašto je ovo važno sada?AI funkcioniše pod strogo kontrolisanim ograničenjima tokena/karaktera (wordlim). Dvosmisleni sadržaji troše taj budžet, dok tačni, tipizirani fakti taj budžet štede. Upotreba strukturiranih podataka putem Schema. org smanjuje pretraživački prostor modela jasno definisanjem tipova sadržaja (npr. Recept, Proizvod), čime se poboljšava razjašnjenje. Schema. org često snabdeva baze znanja kojima AI konzultuje, povezujući veb stranice i AI razmišljanje. Strukturirani podaci ne "rangiraju" vaš sadržaj, već stabilizuju ono što AI izveštava o vama. **Dizajn eksperimenta (97 URL-ova):** Koristeći GPT-5-ove interne alate za pretraživanje, autor je prikupio sirove odgovore u pretragama i dohvatima za raznovrsne URL-ove, analizirane od strane AI SEO Aktera za detekciju prisustva i tipa strukturiranih podataka. Skup podataka uključivao je oznake za prisustvo strukturiranih podataka (has_sd), tipove schema (schema_classes) i isječke sadržaja (search_raw, open_raw).

Metoda "LLM kao Sudišta" koristeći Gemini 2. 5 Pro procenila je tri metričke vrednosti: konzistentnost (varijacija dužine isječka), kontekstualnu relevantnost (pokrivenost ključnih reči i polja po tipu stranice) i kvalitet (kombinacija prisustva ključnih reči, pokazivača za prepoznavanje imenovanih entiteta i odjeka schema). **Skrivena kvota za wordlim:** GPT-5 primenjuje adaptivni limit reči koji kontroliše dužinu isječka na osnovu bogatstva sadržaja: - Stranice bez strukturalnih podataka ~200 reči - Obeleženi sadržaj sa schema ~500 reči - V weće autoritativne i gustije strane >1000 reči Ovaj limit podstiče sintezu umesto kopiranja, izbegava probleme sa autorskim pravima i održava čitljivost odgovora. Učinkovito, strukturirani podaci povećavaju vašu AI "vidljivostnu kvotu", omogućavajući duže i kvalitetnije odgovore. **Rezultati:** 1. **Konzistentnost:** Isječci sa stranica sa strukturiranim podacima imaju usklađenije dužine — manje varijabilnosti i predvidivije rezultate — bez povećanja prosečne dužine isječka. To ukazuje na to da AI više preferira tipizirane, pouzdane činjenice nego proizvoljni HTML. 2. **Kontekstualna relevantnost:** - Recepti sa pravilnim schema uključuju detaljnije sastojke i korake. - Isječci iz e-trgovine često sadrže JSON-LD polja poput ocena i ponuda, što ukazuje da su schema podaci plival i jasno ukotvili identitet proizvoda. - Članci prikazuju umjerena poboljšanja uključivanja autora, datuma i naslova. 3. **Kvalitet**: Stranice sa schema pokazuju pozitivan porast u oceni kvaliteta, posebno kod recepata i nekih članaka, uz sniženu varijabilnost — što predstavlja konkurentnu prednost u uslovima AI ograničenja. **Preko konzistentnosti:** Stranice sa bogatijim, višentitetskim strukturiranim podacima često generišu duže i sadržajnije isječke pre nego što dođe do skraćivanja. Tipizirane i povezanije činjenice pomažu modelima da prioritet daju najvažnijim informacijama, efektivno produžujući korišćivu dužinu isječka. Stranice bez schema su u riziku od prerane truncacije zbog nedostatka sigurnosti sadržaja. **Od schema do strategije: SEO strategija** Veb sajtovi bi trebalo da budu strukturirani u: - **Graf entiteta:** Schema-bazirani strukturirani podaci za proizvode, ponude, kategorije, lokacije i sl. - **Leksički graf:** Fragmentisani, entitetima povezani tekstualni sadržaji poput FAQ i politika. Ovaj dvoprvozorski pristup pruža pouzdan AI šablon (entiteti) sa citiranim tekstualnim dokazima (leksički), maksimizirajući preciznost uz limitiran broj reči. Preporuke: - Implementirati JSON-LD schema za osnovne šablone (Recept, Proizvod + Ponuda, Članak/Novosti). - Povezati entitetske podatke sa fragmentisanim sadržajem poput specifikacija i FAQ. - Održavati konzistentnost između vidljivog HTML-a i JSON-LD; istaknuti i stabilizovati ključne činjenice. - Pratiti varijaciju i pokrivenost ključnih reči u AI generisanim sažecima radi kontinuirane optimizacije. **Zaključak:** Strukturirani podaci ne povećavaju prosečnu dužinu isječka, ali povećavaju sigurnost, stabilizuju sadržaj sažetka i poboljšavaju kvalitet isječka i vidljivost brenda na GPT-5 pod ograničenjima wordlim. Za SEO i timove za proizvode, strukturirani podaci su ključna infrastruktura: prvo ispravite HTML semantiku, zatim dodajte strukturirane podatke za poboljšanje semantičke preciznosti i pronalaska. U AI-vođenoj pretrazi, semantika postaje nova linija fronta za vidljivost.