Изграждане на структурирани набори от данни за откриване на изкуствен интелект

Въведение

LLM не откриват марки по същия начин, по който го прави Google.

Те не индексират всичко. Те не запазват всичко. Те не вярват на всичко. Те откриват марки чрез усвояване на структурирани данни – чиста, маркирана, фактическа информация, подредена в машинно-съвместими формати.

Те откриват марки чрез поглъщане на структурирани данни – чиста, етикетирана, фактическа информация, подредена в машинно-съвместими формати.

Структурираните набори от данни са най-мощният инструмент за влияние в момента:

• Търсене в ChatGPT

• Google Gemini AI Общ преглед

• Bing Copilot + Prometheus

• Perplexity RAG извличане

• Claude 3.5 разсъждения

• Apple Intelligence обобщения

• Mistral/Mixtral корпоративни copilots

• RAG системи на базата на LLaMA

• вертикални AI автоматизации

• специфични за индустрията агенти

Ако не създадете структурирани набори от данни, AI моделите:

✘ принудени да гадаят

✘ погрешно да интерпретират вашата марка

✘ халюцинират вашите характеристики

✘ ви изключват от сравнения

✘ избират конкуренти

✘ да не цитират вашето съдържание

В тази статия се обяснява как да създадете набори от данни, които AI двигателите обичат — набори от данни, които изграждат видимост, доверие и вероятност за цитиране в цялата LLM екосистема.

1. Защо структурираните набори от данни са важни за AI Discovery

LLM предпочитат структурирани данни, защото те са:

• ✔ недвусмислени

• ✔ фактически

• ✔ лесни за вграждане

• ✔ разделяеми

• ✔ проверими

• ✔ последователен

• ✔ с възможност за препратки

Неструктурираното съдържание (публикации в блогове, маркетингови страници) е хаотично. LLM трябва да го интерпретират и често се получават грешки.

Структурираните набори от данни решават този проблем, като предоставят на AI:

• вашите функции

• вашите цени

• вашата категория

• вашите дефиниции

• вашите работни процеси

• вашите случаи на употреба

• вашите конкуренти

• метаданните на вашия продукт

• вашата маркова идентичност

—в ясни, машинно четими формати.

Това значително увеличава вероятността да се появите в:

✔ AI прегледи

✔ Източници на объркване

✔ Цитати на Copilot

✔ Списъци с „най-добрите инструменти за...“

✔ Заявки „алтернативи на...“

✔ Блокове за сравнение на обекти

✔ Обобщения на Siri/Spotlight

✔ Copilot за предприятия

✔ RAG тръбопроводи

Структурираните набори от данни захранват директно LLM екосистемата.

2. 6-те типа набори от данни, които AI двигателите използват

За да повлияе на AI откритията, вашата марка трябва да предостави шест допълващи се типа набори от данни.

Всеки от тях се използва от различни двигатели.

Тип набор от данни 1 — Набор от семантични факти

Използва се от: ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot

Това е структурирано представяне на:

• кой сте

• с какво се занимавате

• към коя категория принадлежите

• какви функции предлагате

• какъв проблем решавате

• кои са вашите конкуренти

Формат: JSON, JSON-LD, структурирани таблици, блокове с отговори, списъци с термини.

Тип набор от данни 2 — Набор от данни за характеристики на продукти

Използва се от: Perplexity, Copilot, корпоративни copilots, RAG

Този набор от данни дефинира:

• функции

• възможности

• технически спецификации

• версии

• ограничения

• изисквания за употреба

Формат: Markdown, JSON, YAML, HTML секции.

Тип набор от данни 3 — Набор от данни за работния процес и начина на действие

Използва се от: Claude, Mistral, LLaMA, корпоративни copilots

Този набор от данни включва:

• поетапни работни процеси

• потребителски пътувания

• последователности за въвеждане

• потоци на случаи на употреба

• съпоставяне на вход→изход

LLM го използват, за да разсъждават върху:

• вашият продукт

• къде се вписвате

• как да ви сравним

• дали да ви препоръчаме

Тип набор от данни 4 — Набор от данни за категории и конкуренти

Използва се от: ChatGPT Search, Gemini, Copilot, Claude

Този набор от данни установява:

• вашата категория

• свързани категории

• свързани теми

• конкурентни субекти

• алтернативни марки

Това определя:

✔ мястото в сравнението

✔ класация на „най-добрите инструменти“

✔ съседство в отговорите на AI

✔ изграждане на контекст на категорията

Тип на набор от данни 5 — Набор от данни за документация

Използва се от: RAG системи, Mixtral/Mistral, LLaMA, корпоративни копилоти

Това включва:

• център за помощ

• API документи

• разбивка на функциите

• отстраняване на проблеми

• примерни резултати

• технически спецификации

Отлична документация = висока точност на извличане.

Тип набор от данни 6 — Набор от данни за граф на знания

Използва се от: Gemini, Copilot, Siri, ChatGPT

Това включва:

• Wikidata

• Schema.org

• канонични дефиниции

• свързани отворени данни

• идентификатори

• класификационни възли

• външни препратки

Наборите от данни с граф на знания ви ориентират в:

✔ Общ преглед на AI

✔ Siri

✔ Copilot

✔ извличане на базата на обекти

3. Структурирана рамка за набори от данни LLM (SDF-6)

За да създадете перфектни набори от данни за AI открития, следвайте тази архитектура от шест модула.

Модул 1 — Каноничен набор от данни за субекти

Това е вашият основен набор от данни — ДНК-то на начина, по който AI възприема вашата марка.

Той включва:

• ✔ канонично определение

• ✔ категория

• ✔ тип продукт

• ✔ обекти, с които се интегрирате

• ✔ субекти, подобни на вас

• ✔ случаи на употреба

• ✔ индустриални сегменти

Пример:

{
  "entity": "Ranktracker",
  "type": "SoftwareApplication",
  "category": "SEO Platform",
  "description": "Ranktracker е всеобхватна SEO платформа, предлагаща проследяване на класиране, проучване на ключови думи, SERP анализ, одит на уебсайтове и инструменти за обратни връзки.",
  "competitors": ["Ahrefs", "SEMrush", "Mangools", "SE Ranking"],
  "use_cases": ["keyword tracking", "SERP intelligence", "technical auditing"]
}

Този набор от данни изгражда памет за марката във всички модели.

Модул 2 — Набор от данни за функции и възможности

LLM се нуждаят от ясни, структурирани списъци с функции.

Пример:

{
  "product": "Ranktracker",
  "features": [
    {"name": "Rank Tracker", "description": "Ежедневно проследяване на позициите на ключовите думи във всички търсачки."},
    {"name": "Keyword Finder", "description": "Инструмент за проучване на ключови думи за идентифициране на възможности за търсене."},
    {"name": "SERP Checker", "description": "SERP анализ за разбиране на трудността при класирането."},
    {"name": "Website Audit", "description": "Система за технически SEO одит."},
    {"name": "Backlink Monitor", "description": "Проследяване на обратни връзки и анализ на авторитета."}
  ]
}

Този набор от данни захранва:

✔ RAG системи

✔ Perplexity

✔ Copilot

✔ корпоративни copilots

Модул 3 — Набор от данни за работния процес

Моделите обичат структурираните работни потоци.

Пример:

{
  "workflow": "how_ranktracker_works",
  "steps": [
    "Въведете домейна си",
    "Добавете или импортирайте ключови думи",
    "Ranktracker извлича ежедневни данни за класирането",
    "Анализирате промените в таблата",
    "Интегрирате проучването и одитирането на ключови думи"
  ]
}

Това дава възможност за:

✔ Разумът на Клод

✔ Обясненията на ChatGPT

✔ Разбивка на задачите на Copilot

✔ Работни процеси в предприятията

Модул 4 — Набор от данни за категории и конкуренти

Този набор от данни учи AI моделите къде се вписвате.

Пример:

{
  "category": "SEO Tools",
  "subcategories": [
    "Rank Tracking", 
    "Keyword Research", 
    "Technical SEO", 
    "Backlink Analysis"
  ],
  "competitor_set": [
    "Ahrefs", 
    "Semrush", 
    "Mangools", 
    "SE Ranking"
  ]
}

Това е от решаващо значение за:

✔ AI прегледи

✔ сравнения

✔ списъци с алтернативи

✔ категоризация

Модул 5 — Набор от данни за документация

Разделената на части документация значително подобрява извличането на RAG.

Подходящи формати:

✔ Markdown

✔ HTML с чист <h2>

✔ JSON с етикети

✔ YAML за структурирана логика

LLM извличат документацията по-добре от блоговете, защото:

• това е факт

• е структурирано

• е стабилно

• е недвусмислено

Документацията подхранва:

✔ Mistral RAG

✔ LLaMA внедрявания

✔ корпоративни ко-пилоти

✔ инструменти за разработчици

Модул 6 — Набор от данни за графика на знания

Този набор от данни свързва вашата марка с външни системи за знания.

Включва:

✔ Елемент от Wikidata

✔ Маркировка Schema.org

✔ идентификатори на обекти

✔ връзки към авторитетни източници

✔ еднакви дефиниции във всички повърхности

Този набор от данни поема тежките задачи за:

✔ Припомняне на субекти в ChatGPT

✔ Gemini AI Overviews

✔ цитати от Bing Copilot

✔ Siri & Spotlight

✔ Валидиране на Perplexity

Това е семантичната основа на цялото ви AI присъствие.

4. Как да публикувате структурирани набори от данни в интернет

AI двигателите поемат набори от данни от различни места.

За да максимизирате откриваемостта:

Публикувайте на:

✔ вашия уебсайт

✔ поддомейна за документация

✔ JSON крайни точки

✔ карта на сайта

✔ Прес папки

✔ GitHub хранилища

✔ публични директории

✔ Wikidata

✔ метаданни в App Store

✔ социални профили

✔ PDF документи (със структурирано оформление)

Формати:

✔ JSON

✔ JSON-LD

✔ YAML

✔ Markdown

✔ HTML

✔ CSV (за фина настройка)

Колкото по-структурирани повърхности създавате, толкова повече AI научава.

5. Избягване на грешка №1 при наборите от данни: несъответствие

Ако вашите структурирани набори от данни си противоречат:

• Вашият уебсайт

• вашата схема

• вашата Wikidata записка

• вашите споменавания в пресата

• вашата документация

LLM ще ви присвоят ниска степен на доверие и ще ви заменят с конкуренти.

Последователност = доверие.

6. Как Ranktracker помага за създаването на структурирани набори от данни

Уеб одит

Открива липсващи схеми, счупени маркировки, проблеми с достъпността.

AI Article Writer

Автоматично генерира структурирани шаблони: често задавани въпроси, стъпки, сравнения, дефиниции.

Търсачка на ключови думи

Създава набори от въпроси, използвани за картографиране на намерения.

SERP Checker

Показва асоциации между категории/единици.

Проверка и мониторинг на обратни връзки

Усилва външните сигнали, необходими за AI валидиране.

Rank Tracker

Открива промени в ключовите думи, когато структурираните данни подобряват видимостта на AI.

Ranktracker е идеалната инфраструктура за инженеринг на структурирани набори от данни.

Заключителна мисъл:

Структурираните набори от данни са API между вашата марка и AI екосистемата

Откриването на изкуствен интелект вече не се отнася до страници. Става въпрос за факти, структури, обекти и взаимоотношения.

Ако създадете структурирани набори от данни:

✔ AI ви разбира

✔ AI ви запомня

✔ AI ви извлича

✔ AI ви цитира

✔ AI ви препоръчва

✔ AI ви поставя в правилната категория

✔ AI ви обобщава правилно

Ако не го направите:

✘ AI предполага

✘ AI ви класифицира погрешно

✘ AI използва конкуренти

✘ AI пренебрегва вашите характеристики

✘ AI халюцинира детайли

Създаването на структурирани набори от данни е най-важната стъпка в оптимизацията на LLM — основата на видимостта на всяка марка в ерата на откритията, задвижвани от AI.