Die Rolle der strukturierten Daten bei der Sichtbarkeit von KI und KI -Suche

Die Art und Weise, wie Menschen Informationen finden und konsumieren, hat sich verschoben. Wir als Vermarkter müssen über Sichtbarkeit auf AI -Plattformen und Google nachdenken.

Die Herausforderung besteht darin, dass wir nicht die gleiche Fähigkeit haben, den Erfolg zu kontrollieren und zu messen, wie wir es mit Google und Microsoft tun. Es fühlt sich so an, als würden wir blind fliegen.

Anfang dieses Jahres haben Google, Microsoft und ChatGPT jeweils kommentiert, wie strukturierte Daten LLMs helfen können, Ihren digitalen Inhalt besser zu verstehen.

Strukturierte Daten können KI -Tools den Kontext geben, den sie benötigen, um ihr Verständnis von Inhalten durch Entitäten und Beziehungen zu bestimmen. In dieser neuen Ära der Suche könnte man sagen, dass dieser Kontext, nicht der Inhalt, König ist.

Das Schema -Markup hilft beim Erstellen einer Datenschicht

Indem Sie Ihren Inhalt in schema.org übersetzen und die Beziehungen zwischen Seiten und Unternehmen definieren, bauen Sie eine Datenschicht für KI auf. Dieses Schema -Markup -Datenschicht oder was ich gerne Ihr „Inhaltswissengraphen“ bezeichne, sagt Maschinen, was Ihre Marke ist, was sie bietet und wie es verstanden werden sollte.

Diese Datenschicht ist, wie Ihr Inhalt in einem wachsenden Bereich von KI -Funktionen zugänglich und verstanden wird, einschließlich:

• KI -Übersichten
• Chatbots und Sprachassistenten
• Interne KI -Systeme

Durch die Erdung können strukturierte Daten in Google, Chatgpt, Bing und anderen KI -Plattformen zur Sichtbarkeit und Entdeckung beitragen. Es bereitet auch Ihre Webdaten als Wert vor, um Ihre zu beschleunigen intern AI -Initiativen auch.

In derselben Woche kündigten Google und Microsoft an, strukturierte Daten für ihre generativen KI -Erfahrungen zu verwenden, Google und OpenAI kündigten ihre Unterstützung des Modellkontextprotokolls an.

Was ist das Modellkontextprotokoll?

Im November 2024 führte das Anthropic -Einführungsmodell -Kontextprotokoll (MCP), „ein offenes Protokoll, das standardisiert, wie Anwendungen einen Kontext für LLMs liefern“ und anschließend von OpenAI und Google DeepMind übernommen.

Sie können sich MCP als USB-C-Anschluss für AI-Anwendungen und -agenten oder API für AI vorstellen. “MCP bietet eine standardisierte Möglichkeit, KI -Modelle mit verschiedenen Datenquellen und Tools zu verbinden.”

Da wir nun strukturierte Daten als strategische Datenschicht betrachten, ist das Problem, das Google und Openai lösen müssen, darin, wie sie ihre KI-Funktionen effizient und kostengünstig skalieren. Die Kombination aus strukturierten Daten, die Sie auf Ihrer Website mit MCP einstellen, würde die Genauigkeit bei der Inferenz und die Skalierung ermöglichen.

Strukturierte Daten definieren Entitäten und Beziehungen

LLMs generieren Antworten, die auf dem Inhalt basieren, auf dem sie trainiert oder mit dem sie geschult oder mit dem sie verbunden sind. Während sie hauptsächlich aus unstrukturiertem Text lernen, können ihre Ausgänge gestärkt werden, wenn sie auf klar definierten Entitäten und Beziehungen beruhen, beispielsweise über strukturierte Daten oder Wissensdiagramme.

Strukturierte Daten können als Enhancer verwendet werden, mit dem Unternehmen wichtige Entitäten und ihre Beziehungen definieren können.

Bei der Implementierung mit Schema.org -Wortschatz, strukturierte Daten:

• Definiert die Entitäten auf einer Seite: Menschen, Produkte, Dienstleistungen, Standorte und mehr.
• Stellt Beziehungen auf zwischen diesen Einheiten.
• Kann Halluzinationen reduzieren Wenn LLMs in strukturierten Daten durch Abrufsysteme oder Wissensgrafiken geerdet sind.

Wenn das Schema -Markup im Maßstab bereitgestellt wird, erstellt es ein Inhaltskenntnisgraphen, eine strukturierte Datenschicht, die die Unternehmen Ihrer Marke über Ihre Website und darüber hinaus verbindet.

Eine aktuelle Studie von BrightEdge zeigte, dass das Schema -Markup die Präsenz und Wahrnehmung von Marken in den KI -Übersichten von Google verbesserte und auf Seiten mit robustem Schema -Markup höhere Zitierraten feststellte.

Strukturierte Daten als Unternehmens -KI -Strategie

Unternehmen können ihre Sicht auf strukturierte Daten über die grundlegenden Anforderungen für eine umfangreiche Ergebnisberechtigung für die Verwaltung eines Inhaltswissendiagramms verlagern.

Laut Gartners 2024 KI -Mandat für die Enterprise -Umfrage geben die Teilnehmer Datenverfügbarkeit und -qualität als höchstes Hindernis für eine erfolgreiche KI -Implementierung an.

Durch die Implementierung strukturierter Daten und die Entwicklung eines robusten Inhaltskenntnisses können Sie sowohl zur externen Suchleistung als auch zur internen KI -Aktivierung beitragen.

Eine skalierbare Schema -Markup -Strategie erfordert:

• Definierte Beziehungen zwischen Inhalt und Entitäten: Schema markup -Eigenschaften verbinden alle Inhalte und Entitäten in der gesamten Marke. Alle Seiteninhalte sind im Kontext verbunden.
• Entitätsführung: Shared Definitionen und Taxonomien in Marketing-, SEO-, Inhalts- und Produktteams.
• Inhaltsbereitschaft: Sicherstellen, dass Ihre Inhalte umfassend, relevant, repräsentativ für die Themen sind, für die Sie bekannt sein möchten, und mit Ihrem Inhaltskenntnisgraphen verbunden sein.
• Technische Fähigkeit: Funktionsübergreifende Werkzeuge und Prozesse zum Verwalten von Schema-Markup in Maßstab und sicherstellen, dass die Genauigkeit auf Tausenden von Seiten sichergestellt wird.

Für Unternehmensteams sind strukturierte Daten eine funktionsübergreifende Funktion, mit der Webdaten von internen KI-Anwendungen konsumiert werden sollen.

Was ist als nächstes zu tun, um Ihre Inhalte für KI vorzubereiten

Enterprise -Teams können ihre Inhaltsstrategien auf die KI -Anforderungen ausrichten. Hier erfahren Sie, wie man anfängt:

1. Prüfen Sie Ihre aktuellen strukturierten Daten Um die Lücken in der Berichterstattung zu ermitteln und ob das Schema -Markup die Beziehungen innerhalb Ihrer Website definiert. Dieser Kontext ist für die KI -Inferenz von entscheidender Bedeutung.

2. Kartieren Sie die Schlüsseleinheiten Ihrer Markewie Produkte, Dienstleistungen, Menschen und Kernthemen, und stellen sicher, dass sie klar definiert und konsequent mit dem Schema -Markup über Ihre Inhalte hinweg gekennzeichnet sind. Dies beinhaltet die Identifizierung der Hauptseite, die eine Entität definiert, die als Entitätshaus bezeichnet wird.

3. Erstellen oder erweitern Sie Ihr Inhaltskenntnisdiagramm Durch die Verbindung von verwandten Einheiten und die Aufbau von Beziehungen, die KI -Systeme verstehen können.

4. Integrieren Sie strukturierte Daten in das KI -Budget und die PlanungNeben anderen KI -Investitionen und diesem Inhalt sind für KI -Übersichten, Chatbots oder interne KI -Initiativen vorgesehen.

5. Operationalisiert Schema Markup Management Durch die Entwicklung wiederholbarer Workflows zum Erstellen, Überprüfen und Aktualisieren von Schema -Markup in Skala.

Durch diese Schritte können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten KI-fähig sind, innerhalb und außerhalb des Unternehmens.

Strukturierte Daten liefern eine maschinenlesbare Schicht

Strukturierte Daten versichern nicht die Platzierung in KI -Übersichten oder steuern direkt, was große Sprachmodelle über Ihre Marke sagen. LLMs werden immer noch hauptsächlich auf unstrukturiertem Text geschult, und KI -Systeme wiegen viele Signale bei der Generierung von Antworten.

Welche strukturierten Daten tut Bereitstellung ist eine strategische, maschinenlesbare Schicht. Wenn das Schema -Markup ein Wissensdiagramm erstellt, definiert sie Entitäten und die Beziehungen zwischen ihnen und schafft einen zuverlässigen Rahmen, aus dem KI -Systeme zeichnen können. Dies reduziert die Mehrdeutigkeit, stärkt die Zuschreibung und erleichtert die Erde von Ausgängen in faktenbasierten Inhalten, wenn strukturierte Daten Teil eines vernetzten Abrufs oder eines Erdungssystems sind.

Durch die Investition in semantische, groß angelegte Schema-Markups und das Ausrichten von Teams in den Teams positionieren sich die Organisationen, um in KI-Erlebnissen so erfunden wie möglich zu sein.

Weitere Ressourcen:

• CMO -Leitfaden zum Schema: Wie Ihre Organisation eine strukturierte Datenstrategie implementieren kann
• KI -Suchoptimierung: Machen Sie Ihre strukturierten Daten zugänglich
• SEOs empfehlen strukturierte Daten für die AI -Suche… Warum?

Ausgewähltes Bild: Koto Amatsukami/Shutterstock