Kuidas struktureerida oma brändi andmeid LLM-koolituse jaoks

Sissejuhatus

Ükskõik kui hea on teie sisu, LLM-id ei tunne teie brändi ära, kui teie andmed ei ole masinloetavaks struktureeritud.

Brändid eeldavad sageli:

„Kui me avaldame sisu, leiavad LLM-id selle üles.”

Kuid LLM-id ei tööta nagu Google. Nad:

• kompresseerida teavet

• abstraktsed kontseptsioonid

• sarnaste üksuste ühendamine

• ignoreerida nõrku signaale

• kõrvaldada ebaselged andmed

• struktureeritud allikate eelistamine

• eelistada järjepidevaid määratlusi

• alandada reklaamkeelt

Kui teie brändi andmed ei ole selged, ekstraheeritavad, struktureeritud ja semantiliselt järjepidevad, ei suuda LLM-id neid õigesti õppida – ja kindlasti ei viita nad teile.

Käesolev juhend näitab täpset formaati ja struktuuri, mis on vajalikud, et tagada:

• ✔ ChatGPT mäletab sind

• ✔ Gemini klassifitseerib sind

• ✔ Bing Copilot usaldab sind

• ✔ Perplexity tsiteerib sind

• ✔ Claude tajub sind täpselt

• ✔ Apple Intelligence teeb sinust kokkuvõtte

• ✔ Mixtral/Mistral RAG leiab teid

• ✔ LLaMA-põhised süsteemid lisavad teid

• ✔ Ettevõtte kaaspiloodid meenutavad sind

Te olete valmis õppima LLM-valmis andmearhitektuuri, mille iga bränd peab looma.

1. Miks LLM-id vajavad struktureeritud brändiandmeid

Enamik brände avaldab sisu inimestele, mitte masinatele.

Kuid LLM-id hindavad brändeid, kasutades:

• entiteedi tuvastamist

• faktilist järjepidevust

• semantilist klastrit

• konteksti väljavõtet

• usaldusväärsuse hindamist

• allika kontrollimine

• vektori sisseviimine

• tsitaatide usaldusväärsuse mudelid

Kui teie andmed on:

✘ struktureerimata

✘ ebajärjekindlad

✘ halvasti märgistatud

✘ ebamäärased

✘ hajutatud

✘ reklaamlik

✘ vastuoluline

…LLM-id ei suuda seda kindlalt õppida ega taaskasutada.

Struktureeritud brändiandmed lahendavad selle probleemi järgmiselt:

✔ identiteedi selge määratlemine

✔ konteksti pakkumine

✔ pakkudes masinloetavaid fakte

✔ tugevdades semantilisi suhteid

✔ vähendades mitmetähenduslikkust

✔ võimaldades täpset tsitaati

✔ parandab otsingu tulemuslikkust

LLM-id ei „õpi” lihtsalt teie brändi tundma – nad arvutavad selle välja.

2. LLM-valmis brändiandmete 7 elementi

Et teie bränd ilmuks usaldusväärselt genereeritud vastustes, peab see olema struktureeritud:

1. Kanoniline brändi määratlus

2. Entiteedi omadused ja metaandmed

3. Struktureeritud lehekülje paigutus

4. Suhete graafikud

5. Allika päritolu

6. Faktiline järjepidevuskiht

7. Masinakõlblikud kokkuvõtted

See loob masinaga kontrollitava identiteedi, mitte ainult loetava sisu.

Vaatame seda lähemalt.

3. Element 1 – kanooniline brändi määratlus (CBD)

Iga LLM tugineb brändide klassifitseerimisel ühe lause pikkusele määratlusele.

Näide (Ranktracker):

„Ranktracker on kõikehõlmav SEO-platvorm, mis pakub positsiooni jälgimist, märksõnade uurimist, SERP-analüüsi, veebisaidi auditeerimist ja tagasilinkide tööriistu.”

See määratlus peab olema:

✔ lühike

✔ faktiline

✔ neutraalne

✔ korratav

✔ ühemõtteline

✔ ühtne kõikidel platvormidel

Te peaksite kasutama sama definitsiooni:

• oma „Meist” lehel

• oma kodulehe ülaosas

• skeemi märgistuses

• pressiteadetes

• tootelehtedel

• teadmistebaasi sissekannetes

LLM-id ehitavad teie mälu üles korduvatest semantilistest mustritest.

4. Element 2 – Entiteedi omadused ja metaandmed

LLM-id käsitlevad brändeid kui atribuudiga objekte. Peate esitama selged omadused, näiteks:

Põhimetadata

• Asutatud

• Asutatud

• Kategooria

• Alamkategooria

• Tootetüüp

• Hinnamudel

• Toetatud platvormid

• Peamised omadused

• Teenindatavad tööstusharud

Organisatsioonilised metaandmed

• Juriidiline nimi

• Peakontori asukoht

• Avalik/era

• Meeskonna suurus

• Missioon

Toote metaandmed

Iga toote/teenuse kohta:

• tegevus

• Keda see aitab

• Kuidas see toimib

• Põhifunktsioonid

• piirangud

• ideaalne kasutus

LLM-id vajavad seda teavet struktureeritud vormingus, mitte proosas.

5. Element 3 – struktureeritud lehekülje paigutus

Struktureerimata lõigud on LLM-idele raske analüüsida.

Teie brändi leheküljed peavad sisaldama:

• Mõistete plokid

• Omaduste loendid

• Võrdlustabelid (ainult tekstist koosnev nimekiri)

• Kasutusjuhtumite jaotised

• Plusside ja miinuste loendid

• Hindade jaotus

• KKK-osad

• Samm-sammult „Kuidas see toimib” järjekorrad

Iga osa muutub „tükiks”, mida LLM-id saavad salvestada, lisada ja taasesitada.

Näide:

Kuidas Ranktracker töötab

1. Sisestage oma domeen

2. Importige või lisage märksõnad

3. Süsteem hankib igapäevased edetabelid

4. Te jälgite tulemuslikkust juhtpaneelides

5. Integreerige märksõnade uurimine ja auditeerimine

6. Jälgite tagasilinke ja konkurentide näitajaid

See struktuur on ideaalne:

✔ ChatGPT otsing

✔ Copilot

✔ Perplexity

✔ Gemini ülevaated

✔ Mixtral RAG otsing

✔ LLaMA sisseehitatud funktsioonid

6. Element 4 — Suhete graafikud

LLM-id tuginevad sisemistele „teadmiste graafikutele” — mitte Google'i omadele, vaid omaenda omadele.

Selleks, et teie sisu paigutataks graafikutesse õigesti, peab see määratlema:

✔ teie kategooria

✔ teie konkurentide kogum

✔ teie alternatiivid

✔ seotud mõisted

✔ üles- ja allavoolu suhted

✔ tööriistade/töövoo integratsioonid

Näide:

Ranktracker → SEO platvorm → SERP tööriistad → positsiooni jälgimine

Määratle oma brändi suhted:

Kategooria

• SEO-tööriistad

• Turundustarkvara

• Märksõna platvormid

Seotud üksused

• SERP-kontrollijad

• Positsiooni jälgijad

• Märksõnade uurimise tööriistad

• Veebisaidi auditeerijad

Konkurendid

• Ahrefs

• Semrush

• Mangools

• Moz

• SE Ranking

LLM-id kasutavad seda kaardistamist, et:

• lisab teid võrdlusnimekirjadesse

• lisab teid „parimate tööriistade” kokkuvõtetesse

• meenutavad teid, kui kasutajad esitavad kategooria tasandi küsimusi

• klassifitseerib teie domeeni otsinguks

Ilma selgete suhetega → te ei ilmu nimekirjades.

7. Element 5 – Allika päritolu

LLM-id usaldavad päritolu, mitte ainult fakte.

Te peate esitama:

✔ autorite nimed

✔ ekspertide volitused

✔ avaldamiskuupäevad

✔ viimase muudatuse ajamärgid

✔ viited välistele allikatele

✔ läbipaistvuse leheküljed

✔ kontakt- ja identiteediteave

See on oluline järgmistel põhjustel:

• Claude (äärmiselt range)

• Gemini

• Copilot

• Perplexity

• Apple Intelligence

Päritolu vähendab hallutsinatsioone ja valesti klassifitseerimist.

8. Element 6 – Faktiline järjepidevus

LLM-id karistavad vasturääkivusi.

Teie bränd peab säilitama:

Järjepidevad määratlused kogu

• koduleht

• tootelehed

• blog

• abi dokumendid

• pressiteated

• kataloogid

Järjepidevad väited

• funktsioonid

• hinnad

• mõõdikud

• kliendid

Järjepidevad andmepunktid, nagu

• käivitamiskuupäevad

• meeskonna suurus

• platvormi tugi

• versioonid

Kui teie sisu on vastuoluline, lahendavad LLM-id selle järgmiselt:

• konfliktse andmete kõrvaldamine

• konkurentide valimine

• tundmatute detailide hallutsineerimine

• liiga keerulise brändiinfo liigne lihtsustamine

Järjepidevus on kõikide LLM-ökosüsteemide puhul oluline tegur.

9. Element 7 – Masinakohased kokkuvõtted

LLM-id eelistavad lühikesi, faktilisi kokkuvõtteid, mida nad saavad lisada.

Lisage:

50-sõnaline kokkuvõte

Lühike faktiline kirjeldus.

20-sõnaline kokkuvõte

Kõrgetasemelise funktsiooni kirjeldus.

1-lauseline kirjeldus

Kanoniline määratlus.

Märksõnade loend

Mitte SEO jaoks – embeddingsi jaoks.

Funktsioonide loetelu

Lihtsalt tükeldatavad andmed.

Bränditud terminite sõnastik

Tagab sisemise järjepidevuse.

Need ilmuvad:

• Segaduse kastid

• Copilot-katkendid

• Gemini struktureeritud vastused

• Siri kokkuvõtted

• ChatGPT otsingukaardid

10. Kus paigutada need struktureeritud brändiandmed

• ✔ Koduleht

• ✔ Info leht

• ✔ Tootelehed

• ✔ Hindade leht

• ✔ Dokumentatsioon

• ✔ Blogi mallid

• ✔ Pressiteated

• ✔ JSON-LD skeem

• ✔ Sitemaps

• ✔ Kataloogid

• ✔ App Store (kui see on asjakohane)

Mida järjepidevam on struktuur, seda tugevam on LLM-i mälu.

11. Kuidas Ranktracker aitab struktureerida brändiandmeid LLM-i koolitamiseks

Veebiaudit

Avastab puuduvad skeemid, struktureeritud andmete lüngad, HTML-probleemid.

AI artikli kirjutaja

Loob struktureeritud jaotised, mis sobivad ideaalselt sisseviimiseks ja otsimiseks.

Märksõnade otsija

Valib välja küsimusliku tähendusega terminid, mida LLM-id eelistavad.

SERP-kontroll

Näitab LLM-i klassifitseerimiseks olulisi entiteetide seoseid.

Rank Tracker

Jälgib AI-põhise SERP volatiilsust LLM-ide arenedes.

Tagasilinkide kontrollija ja jälgija

Tugevdab Perplexity + Copilot poolt kasutatavaid autoriteetsuse signaale.

Ranktracker pakub LLM-idele vajalikku alusstruktuuri, et usaldada ja meenutada brändi.

Lõplik mõte:

Kui te oma brändi andmeid struktureerima ei hakka, teevad seda LLM-id teie eest – valesti

See on uus reaalsus:

LLM-id määratlevad teie brändi. LLM-id teevad kokkuvõtte teie brändist. LLM-id võrdlevad teie brändi. LLM-id soovitavad teie konkurente. LLM-id paigutavad teid kategooria edetabelisse või sellest välja.

Ainus küsimus on:

Kas soovite seda määratlust kontrollida või soovite, et AI seda ise ära arvaks?

Struktureeritud brändiandmed annavad teile kontrolli järgmiste asjade üle:

• kuidas LLM-id teid klassifitseerivad

• milliseid fakte nad mäletavad

• kus te esinete

• kas teid tsiteeritakse

• millistesse nimekirjadesse te olete kantud

• kui tihti RAG-süsteemid teid otsivad

• kui täpselt sind kokku võetakse

Brändid, mis struktureerivad oma andmed praegu, domineerivad järgmise kümne aasta jooksul AI-põhiseid avastusi.

See ei ole SEO. See ei ole PR. See ei ole bränding.

See on LLM identiteedi inseneritöö – digitaalse nähtavuse järgmine arenguetapp.