admin 
Tai, kaip žmonės randa ir vartoja informaciją, pasikeitė. Mes, kaip rinkodaros specialistai, turime galvoti apie matomumą AI platformose ir „Google“.
Iššūkis yra tas, kad mes neturime tokio paties sugebėjimo valdyti ir įvertinti sėkmę, kaip ir su „Google“ ir „Microsoft“, todėl atrodo, kad skraidome aklai.
Anksčiau šiais metais „Google“, „Microsoft“ ir „ChatGpt“ komentavo, kaip struktūruoti duomenys gali padėti LLMS geriau suprasti jūsų skaitmeninį turinį.
Struktūriniai duomenys gali suteikti AI įrankių kontekstą, kurio jiems reikia norint nustatyti jų turinio supratimą per subjektus ir santykius. Šioje naujoje paieškos eroje galite pasakyti, kad karalius yra kontekstas, o ne turinys.
Schemos žymėjimas padeda sukurti duomenų sluoksnį
Išvertę savo turinį į schema.org ir apibrėždami ryšius tarp puslapių ir subjektų, jūs kuriate AI duomenų sluoksnį. Šis schemos žymėjimo duomenų sluoksnis arba tai, ką man patinka vadinti jūsų „turinio žinių grafiku“, „Machines“ nurodo, koks yra jūsų prekės ženklas, ką jis siūlo ir kaip jis turėtų būti suprantamas.
Šis duomenų sluoksnis yra tai, kaip jūsų turinys tampa prieinamas ir suprantamas vis daugiau AI galimybių, įskaitant:
- AI apžvalgos
- Pokalbių ir balso padėjėjai
- Vidinės AI sistemos
Naudodamiesi įžeminimu, struktūrizuoti duomenys gali prisidėti prie matomumo ir atradimo visoje „Google“, „ChatGPT“, „Bing“ ir kitose AI platformose. Tai taip pat paruošia jūsų žiniatinklio duomenis, kad būtų vertinga, kad pagreitintumėte jūsų vidinis PG iniciatyvos taip pat.
Tą pačią savaitę, kai „Google“ ir „Microsoft“ paskelbė, kad naudoja struktūrizuotus duomenis savo generatyvinei AI patirčiai, „Google“ ir „Openai“ paskelbė palaikydami modelio konteksto protokolą.
Kas yra modelio konteksto protokolas?
2024 m. Lapkričio mėn. „Anthropic“ pristatė modelio konteksto protokolą (MCP), „atvirą protokolą, kuris standartizuoja, kaip programos teikia LLMS kontekstą“ ir vėliau jį priėmė „Openai“ ir „Google Deepmind“.
Galite galvoti apie MCP kaip USB-C jungtį AI programoms ir agentams arba AI API. „MCP yra standartizuotas būdas sujungti AI modelius prie skirtingų duomenų šaltinių ir įrankių“.
Kadangi dabar galvojame apie struktūrizuotus duomenis kaip strateginį duomenų sluoksnį, problema, kurią reikia išspręsti „Google“ ir „Openai“, yra tai, kaip jie efektyviai ir ekonomiškai padidina jų AI galimybes. Struktūrizuotų duomenų, kuriuos įdėjote savo svetainėje su MCP, derinys leistų tikslumą daryti išvadą ir galimybę mastelį.
Struktūriniai duomenys apibrėžia subjektus ir ryšius
LLMS generuoja atsakymus pagal turinį, kuriame jie yra mokomi arba su jais prijungta. Nors jie pirmiausia mokosi iš nestruktūrizuoto teksto, jų išėjimai gali būti sustiprinti, kai pagrįsti aiškiai apibrėžtuose subjektuose ir ryšiuose, pavyzdžiui, naudojant struktūrizuotus duomenis ar žinių grafikus.
Struktūrizuoti duomenys gali būti naudojami kaip stiprintuvas, leidžiantis įmonėms apibrėžti pagrindinius subjektus ir jų ryšius.
Įdiegus naudojant schema.org žodyną, struktūrizuoti duomenys:
- Apibrėžia subjektus puslapyje: Žmonės, produktai, paslaugos, vietos ir dar daugiau.
- Užmezga santykius tarp tų subjektų.
- Gali sumažinti haliucinacijas Kai LLM yra pagrįsti struktūrizuotais duomenimis per gavimo sistemas ar žinių grafikus.
Kai schemos žymėjimas yra naudojamas mastu, jis sukuria turinio žinių grafiką – struktūrizuotą duomenų sluoksnį, jungiantį jūsų prekės ženklo subjektus visoje jūsų svetainėje ir už jos ribų.
Neseniai atliktas „BrightEdge“ tyrimas parodė, kad schemos žymėjimas pagerino prekės ženklo buvimą ir suvokimą „Google“ AI apžvalgose, pažymint didesnes citatos rodiklius puslapiuose su patikimu schemos žymėjimu.
Struktūrizuoti duomenys kaip įmonės AI strategija
Įmonės gali perkelti savo požiūrį į struktūrizuotus duomenis, viršijančius pagrindinius turtingų rezultatų tinkamumo reikalavimus, kad būtų galima valdyti turinio žinių grafiką.
Remiantis „Gartner“ 2024 m. AI įgaliojimais įmonių apklausai, dalyviai nurodo duomenų prieinamumą ir kokybę kaip svarbiausią kliūtį sėkmingai įgyvendinti AI.
Įdiegę struktūrizuotus duomenis ir sukurdami patikimą turinio žinių grafiką, galite prisidėti prie išorinės paieškos našumo ir vidinės AI įgalinimo.
Reikia keičiamo keičiamo schemos žymėjimo strategijos:
- Apibrėžti turinio ir subjektų santykiai: Schemos žymėjimo ypatybės Jungiasi visas prekės ženklo turinys ir subjektai. Visas puslapio turinys yra prijungtas kontekste.
- Subjekto valdymas: Bendri apibrėžimai ir taksonomijos rinkodaros, SEO, turinio ir produktų komandose.
- Turinio pasirengimas: Užtikrinimas, kad jūsų turinys yra išsamus, aktualus, atstovaujantis temoms, kuriomis norite būti žinomi, ir prijungtas prie jūsų turinio žinių diagramos.
- Techninės galimybės: Kryžminiai įrankiai ir procesai, skirti valdyti schemos žymėjimą mastu ir užtikrinti tikslumą tūkstančiuose puslapių.
Įmonių komandoms struktūruoti duomenys yra įvairios funkcijos galimybės, kurios paruošia žiniatinklio duomenis, kuriuos reikia sunaudoti vidinės AI programos.
Ką daryti toliau, norint paruošti savo turinį AI
Įmonių komandos gali suderinti savo turinio strategijas su PG reikalavimais. Štai kaip pradėti:
1. Akrinkite savo dabartinius struktūrizuotus duomenis Norėdami nustatyti aprėpties spragas ir ar schemos žymėjimas apibūdina ryšius jūsų svetainėje. Šis kontekstas yra labai svarbus AI išvadoms.
2. Nubraižykite pagrindinius savo prekės ženklo subjektuspavyzdžiui, produktai, paslaugos, žmonės ir pagrindinės temos ir užtikrina, kad jie yra aiškiai apibrėžti ir nuosekliai pažymėti schemos žymėjimu visame jūsų turinyje. Tai apima pagrindinio puslapio, apibrėžiančio subjektą, žinomą kaip subjekto namą, identifikavimą.
3. Sukurkite arba išplėskite savo turinio žinių grafiką sujungdamos susijusius subjektus ir užmegzdami ryšius, kuriuos gali suprasti PG sistemos.
4. Integruokite struktūrizuotus duomenis į AI biudžetą ir planavimąkartu su kitomis AI investicijomis ir tuo turiniu skirta AI apžvalgoms, pokalbių programoms ar vidinėms AI iniciatyvoms.
5. Operatyvaus schemos žymėjimo valdymas Kurdami pakartotus darbo eigas, skirtas kurti, peržiūrėti ir atnaujinti schemos žymėjimą mastu.
Atlikdami šiuos veiksmus, įmonės gali užtikrinti, kad jų duomenys būtų paruošti AI, įmonės viduje ir už jos ribų.
Struktūrizuoti duomenys pateikia mašinų skaitomą sluoksnį
Struktūriniai duomenys neužtikrina išdėstymo AI apžvalgose ar tiesiogiai kontroliuoja, ką apie jūsų prekės ženklą sako dideli kalbos modeliai. LLMS vis dar yra mokomi nestruktūruoto teksto, o AI sistemos sukuriant atsakymus sveria daugybę signalų.
Kokie struktūruoti duomenys tai Pateikti yra strateginis, mašininis skaitomas sluoksnis. Kai naudojamas kurti žinių grafiką, schemos žymėjimas apibrėžia subjektus ir ryšius tarp jų, sukurdamas patikimą sistemą, iš kurios AI sistemos gali remtis. Tai sumažina dviprasmiškumą, sustiprina priskyrimą ir leidžia lengviau pagrįsti išėjimus faktiškai pagrįstą turinį, kai struktūruoti duomenys yra prijungtos gavimo ar įžeminimo sistemos dalis.
Investuodamos į semantinį, didelio masto schemos žymėjimą ir suderindamos ją tarp komandų, organizacijos pasiryžo būti kiek įmanoma labiau aptinkamos AI patirtyje.
Daugiau išteklių:
Teminis vaizdas: „Koto Amatsukami“/„Shutterstock“
