Използване на LLM за генериране на схема и структурирани данни

Въведение

Структурираните данни вече не са просто „хубаво да се имат“ за SEO — те са машинен език на интернет.

Всяка AI система, от Gemini на Google до ChatGPT Search, Perplexity, Copilot, Claude, Apple Intelligence и дори моделите за извличане на данни с отворен код, разчита на структурираните данни, за да:

✔ разбиране на съдържанието

✔ класифицира обекти

✔ валидира факти

✔ създаване на резюмета

✔ да предизвика богати резултати

✔ задвижване на AI прегледи

✔ идентифициране на характеристики на продукти

✔ разбиране на взаимоотношенията

✔ извличане на ключови атрибути

Въпреки това повечето уебсайтове все още третират схемата като нещо второстепенно.

Добрата новина? Големите езикови модели (LLM) вече са изключително ефективни в генерирането на точни, пълни и контекстно-ориентирани структурирани данни, включително:

✔ JSON-LD

✔ Схема FAQPage

✔ Схема на продукта

✔ Схема Organization

✔ Схема SoftwareApplication

✔ Схема HowTo

✔ Схема на статията

✔ Схема на събитие

✔ Схема „Преглед“

✔ Схема BreadcrumbList

✔ Схема LocalBusiness

Това ръководство ви показва как да генерирате структурирани данни с помощта на ChatGPT, Gemini, Claude или всеки друг LLM — безопасно, точно и с валидационните работни потоци на Ranktracker.

1. Защо LLM са идеални за генериране на схеми

LLM са изключително добри в задачи, които са:

• ✔ Структуриран

Следват последователни JSON-LD модели.

• ✔ Базиран на модели

Те са видели милиони примери за правилни схеми.

• ✔ Управляван от правила

Речният запас на Schema.org е предсказуем.

• ✔ Йерархичен

LLM се отличават при йерархични данни (единици → атрибути → стойности).

• ✔ Повтарящ се

Схемата има ограничена променливост, с която LLMs се справят перфектно.

Те могат да произвеждат:

✔ синтаксично валиден JSON

✔ правилно вложени обекти

✔ структури, съвместими със schema.org

✔ пълни списъци с атрибути

✔ маркировка без грешки

✔ контекстуална точност

Когато им дадете правилната информация.

2. Златното правило: LLMs никога не трябва да измислят факти

LLM могат да генерират схематична структура. Но те НЕ трябва:

✘ измислят характеристики на продукти

✘ предполагат цени

✘ измислят адреси

✘ измислят данни за контакт

✘ предполагат бизнес характеристики

✘ измисляне на рецензии

✘ предполагайте оценки

Винаги предоставяйте фактите сами.

След това оставете LLM да ги превърне в структурирани данни.

3. Работният процес на LLM Schema, използван от водещите SEO екипи

Ето професионалният работен процес:

Стъпка 1 — Съберете точни данни

Вие предоставяте:

✔ подробности за продукта

✔ описание на компанията

✔ цените

✔ характеристики

✔ отзиви

✔ често задавани въпроси

✔ съдържание на страницата

✔ NAP (за местни)

LLM никога не трябва да ги предполага.

Стъпка 2 — Кажете на LLM какъв тип схема искате

Примери:

✔ Продукт

✔ Организация

✔ Софтуерно приложение

✔ Страница с често задавани въпроси

✔ Статия

✔ Как се прави

✔ Местен бизнес

✔ Лице

✔ Уеб страница

✔ Събитие

LLM се представят отлично, когато им се даде ясна структура.

Стъпка 3 — Поискайте от LLM само валиден JSON-LD

Използване:

„Върнете само валиден JSON-LD. 

Без обяснения. Без коментари. Без кодиране.“

Това предотвратява смесването на текст с маркировка.

Стъпка 4 — Проверете валидността с Ranktracker Web Audit

Ranktracker Web Audit открива:

✔ невалиден JSON

✔ счупени вложени елементи

✔ грешни типове схеми

✔ липсващи задължителни полета

✔ несъвместим NAP

✔ противоречащи класификации

Това гарантира точност на производствено ниво.

Стъпка 5 — Вмъкване в CMS или шаблон

Сега разполагате с:

✔ чист

✔ валидна

✔ точен

✔ четим от LLM

✔ Google-съвместими

структурирани данни.

4. 10-те типа схеми, които LLM могат да генерират с почти перфектна точност

1. Схема на организацията

За идентичността на вашата марка.

LLM обработват:

✔ име

✔ sameAs връзки

✔ лого

✔ основател

✔ описание

✔ идентификатори

✔ контакт

Идеален за усилване на сигналите на обектите в LLMs.

2. Схема на продукта

За електронна търговия и софтуер.

Идеален за:

✔ списъци с функции

✔ оферти

✔ оценки

✔ технически спецификации

✔ категории продукти

LLM могат лесно да генерират това, когато им бъдат предоставени факти.

3. Схема за софтуерни приложения

Задължително за SaaS компании като Ranktracker.

Включва:

✔ операционна система

✔ категория на приложението

✔ функции

✔ цени

✔ оферти

✔ същите линкове

LLM могат да генерират изключително чисти версии.

4. Схема на страницата с често задавани въпроси

Дайте на LLM вашите често задавани въпроси → получите перфектен JSON-LD.

5. Схема на статията

Идеален за центрове за съдържание с:

✔ автор

✔ издател

✔ заглавие

✔ брой думи

✔ дата на публикуване

LLM са безупречни в това.

6. Схема LocalBusiness

За физически офиси или географски насочени субекти.

Включва:

✔ адрес

✔ географски координати

✔ работно време

Предоставете данните → LLM създава схемата.

7. Схема BreadcrumbList

Автоматично, ако предоставите на LLM йерархията на страниците.

8. Схема HowTo

Предоставете стъпки → LLM ги форматира перфектно.

9. Схема Event

Идеална за уебинари, представяния, обучения.

10. Схема за рецензии

Вие предоставяте реални ревюта. LLM ги форматира, но никога не ги измисля.

5. Библиотека с подсказки за LLM схеми (запазете ги)

Това са изпитани в практиката подсказки.

1. Генератор на базова схема

„Генерирайте валиден JSON-LD за [тип схема], като използвате подробностите по-долу. 

Използвайте САМО предоставените факти. Върнете САМО JSON-LD, без обяснения.“

2. Схема на софтуерното приложение

„Създайте пълна схема на софтуерното приложение за следния SaaS продукт. Включете: 

– име – описание – операционна система – категория на приложението – функции – оферти – цени – същото като – издател Използвайте само предоставената информация.“

3. Схема на страница с често задавани въпроси

„Преобразувайте следните често задавани въпроси в валидна FAQPage JSON-LD. Използвайте точните въпроси и отговори. Не ги преписвайте.“

4. Схема на статия

„Генерирайте схема Article за статията по-долу. Използвайте само предоставените метаданни.“

5. Схема LocalBusiness

„Генерирайте LocalBusiness JSON-LD, използвайки тези NAP и данни за местоположението.“

6. Почистване на схема

„Проверете и почистете тази схема, за да се уверите, че е: 

– валидна JSON – използва правилен речник schema.org – включва задължителни полета – не включва измислени данни.“

6. Как LLM подобряват схемата отвъд човешките възможности

LLM могат да подобрят схемата по начини, които хората често пренебрегват:

• ✔ добавяне на липсващи препоръчителни полета

• ✔ стандартизирайте форматирането на атрибутите

• ✔ поправи вложените елементи

• ✔ валидиране на типовете схеми

• ✔ добави семантично богатство

• ✔ попълнете опционални, но полезни атрибути

• ✔ създаване на канонични взаимоотношения

• ✔ премахване на остарели полета

Те могат също да изпълняват:

Консолидиране на схемата

Чисто сливане на няколко типа схеми.

Отстраняване на грешки в схемата

Поправка на грешки в синтаксиса.

Оптимизация на схеми

Подобряване на четимостта на структурираните данни за LLM.

7. Избягвайте 5-те често срещани грешки при използването на LLM за схеми

1. Да позволявате на LLM да измисля факти

Никога не позволявайте това.

2. Даване на LLM непълни данни

Schema е толкова точна, колкото са вашите факти.

3. Да не валидирате с Ranktracker Web Audit

Схемата се разваля лесно — винаги я валидирайте.

4. Неправилно смесване на няколко типа схеми

Използвайте отделни блокове, освен ако вграждането е подходящо.

5. Забравяне, че схемата ≠ SEO магия

Схемата помага на изкуствения интелект и търсачките, но трябва да съответства на реалността.

8. Как Ranktracker се интегрира с LLM схематични работни потоци

Уеб одит

Проверява състоянието на схемата и подчертава грешките.

SERP Checker

Показва как структурираните данни се появяват в богатите резултати и AI прегледите.

Търсачка на ключови думи

Помага за генериране на често задавани въпроси и схеми, базирани на теми, съобразени с реалните намерения.

AI Article Writer

Създава структурирано съдържание, което се съчетава перфектно с JSON-LD.

Ranktracker се занимава с проверката и видимостта. LLM се занимават с генерирането и форматирането.

Заедно те създават безупречно структурирани данни.

Заключителна мисъл:

LLM ускоряват създаването на схеми — но вие контролирате точността

LLM превърнаха генерирането на схеми от техническа задача в структуриран, мащабируем работен процес:

✔ няма повече ръчно написан JSON

✔ няма повече синтаксисни грешки

✔ няма повече липсващи задължителни полета

✔ няма повече остарели типове схеми

✔ няма повече несъвместимо форматиране

Но не забравяйте:

LLM генерират структурата. Вие предоставяте фактите. Ranktracker валидира резултата.

Това е новият работен процес на схемата за ерата на изкуствения интелект – и той дава на маркетолозите и SEO специалистите безпрецедентен контрол над това как LLM, търсачките и генеративните системи интерпретират тяхното съдържание.