Розмовні штучні інтелекти, такі як ChatGPT, Perplexity та Google AI Mode, генерують уривки та підсумки не створюючи текст із нуля, а шляхом вибору, стиснення та реконструкції існуючого вмісту веб-сторінок. Тому, якщо ваш контент не є SEO-дружнім та індексованим, він не з’явиться у результатах пошуку AI. Функції пошуку сьогодні в значній мірі підтримуються штучним інтелектом. Однак, якщо ваша веб-сторінка не представлена у машинозчитуваному форматі, вона ризикує залишитись поза увагою. Тут критичну роль відіграє структуровані дані — не лише як SEO-стратегія, а й як рамка, що дозволяє AI надійно витягати точні факти. Щоб прояснити непорозуміння в спільноті, у статті наведено контрольовані експерименти на 97 веб-сторінках, що демонструють, як структуровані дані покращують послідовність уривків та їхню контекстуальну релевантність у рамках семантичної схеми. Багато питають, чи використовують великі мовні моделі (LLMs) структуровані дані. Самі LLMs безпосередньо не мають доступу до мережі, а покладаються на інструменти для пошуку та отримання веб-сторінок. Ці інструменти значно виграють від індексування структурованих даних. Попередні результати показують, що структуровані дані підвищують стабільність та релевантність уривків у GPT-5 і навіть здатні розширити обмеження “wordlim” — приховану квоту, яка контролює кількість слів із сторінки, що з’являються у відповідях ШІ. Багатий, правильний за типом контент збільшує цю квоту, що сприяє більшій видимості AI. Чому це важливо саме зараз?ШІ працює згідно з суворими обмеженнями по токенах/символах (wordlim). Неясний контент витрачає цей бюджет, тоді як структуровані факти його зберігають. Використання Schema. org для структурованих даних зменшує пошуковий простір моделі, чітко визначаючи типи контенту (наприклад, рецепт, товар), що покращує розбір. Schema. org часто забезпечує знання графів, до яких звертається ШІ, поєднуючи веб-сторінки та AI-розуміння. Структуровані дані не “рейтингують” ваш контент, але стабілізують, що саме ШІ повідомляє про вас. **Дизайн експерименту (97 URL):** За допомогою внутрішніх інструментів отримання інформації GPT-5 автор зібрав сирі відповіді на пошук із різних URL, проаналізував їх за допомогою AI SEO-агента на предмет наявності та типу структурованих даних. У набір даних увійшли прапорці для присутності структурованих даних (has_sd), типів схем (schema_classes), та фрагментів вмісту (search_raw, open_raw). Метод “LLM як суддя” із Gemini 2. 5 Pro визначив три показники: послідовність (варіація довжини уривків), контекстуальну релевантність (покриття ключових слів і полів залежно від типу сторінки) і якість (поєднання присутності ключових слів, ознак розпізнавання і схем). **Прихована квота “wordlim”:** GPT-5 застосовує адаптивний обмежувач wordlim, який контролює довжину уривка залежно від багатства контенту: - Неструктуровані сторінки отримують близько 200 слів - Позначені структурованим вмістом — близько 500 слів - Насичені авторитетні джерела — понад 1000 слів Цей ліміт сприяє синтезу, уникаючи плагіату, захищаючись від авторських прав і тримаючи відповіді читабельними.

Структуровані дані фактично збільшують “видимість” вашого сайту у AI — дозволяючи більш об’ємні відповіді. **Результати:** 1. **Послідовність:** Уривки зі сторінок із структурованими даними мають більш стабільний розподіл довжини — менше варіацій і передбачуваних виходів — при цьому не збільшуючи середню довжину. Це показує, що AI віддає перевагу вмісту з чіткою типізацією і надійними фактами, а не довільному HTML. 2. **Контекстуальність:** - Рецепти з коректною схемою містять більше деталей щодо інгредієнтів і кроків. - Уривки про покупки часто мають JSON-LD поля, наприклад, рейтинги та пропозиції, що свідчить про те, що схема чітко представлена і допомагає ідентифікувати товар. - Статті показують незначні покращення у включенні авторів, дат і заголовків. 3. **Якість:** Сторінки зі схемами мають вищий показник якості, особливо рецепти і деякі статті, зменшення дисперсії — це важлива перевага у боротьбі з обмеженнями AI. **Понад послідовність:** сторінки із багатошаровими, багатотементними структурованими даними дають довші, щільніші уривки перед обрізанням. Типізовані та зв’язані факти допомагають моделям пріоритетизувати цінну інформацію, фактично збільшуючи корисну довжину уривка. Недостатність схем може призвести до передчасного обриву через невизначеність у контенті. **Від схеми до стратегії: SEO-план** Сайти слід структуровувати у дві частини: - **Граф сутностей:** Schema-based структуровані дані для товарів, пропозицій, категорій, місць тощо. - **Лексичний граф:** Розбитий на блоки текст із зв’язаних із сутностями матеріалів — FAQ, політики. Такий підхід забезпечує надійну основу для AI (суб’єкти) і дає цитовані документи (тексти), що підсилює точність і поширюваність у межах wordlim. Рекомендації: - Впроваджуйте JSON-LD схеми для основних шаблонів (Recipe, Product + Offer, Article/NewsArticle). - Пов’язуйте дані сутностей із розбитим на блоки контентом — технічними характеристиками і FAQ. - Пильно підтримуйте узгодженість між видимим HTML і JSON-LD, щоб ключові факти були чіткими та стабільними. - Постійно аналізуйте варіативність та покриття ключових слів у AI-резюме для подальшої оптимізації. **Висновок:** Структуровані дані не збільшують середню довжину уривків, але підвищують впевненість, стабілізують зміст підсумків і покращують якість уривків та бренд-видимість у GPT-5 у межах wordlim. Для SEO та команд продуктів структуровані дані — фундаментальна інфраструктура: спершу виправте семантику HTML, а потім додайте структуровані дані для підвищення семантичної точності і знайденості. У пошуку з підтримкою AI семантика стає новою лінією фронту для видимості.