Skeeman ja entiteettien käyttö tekoälykontekstin vahvistamiseksi

Johdanto

Generatiiviset moottorit eivät rakenna ymmärrystä avainsanoista, vaan entiteeteistä ja jäsennellyistä suhteista.

LLM-mallit tulkitsevat verkkosivustoasi kahden tehokkaan signaalin avulla:

• Schema — koneellisesti luettava merkintä, joka selittää, mitä sisältösi on

• Entiteetit — sisällön "asiat" ja niiden keskinäiset suhteet

Yhdessä skeema ja entiteetit kertovat tekoälylle:

• kuka olet

• mitä teet

• mihin luokkaan kuulut

• mitä sisältösi edustaa

• mitkä käsitteet liittyvät sinun käsitteisiisi

• miten brändisi sopii laajempaan tietograafiin

Jos skeemasi on puutteellinen, virheellinen tai puuttuu, tekoäly tulkitsee sisältösi väärin.

Jos entiteettisignaalisi ovat heikkoja, epäjohdonmukaisia tai epäselviä, tekoäly luokittelee brändisi väärin.

Ja kun tekoäly ymmärtää väärin tai luokittelee väärin merkityksesi, katoat seuraavista:

• generatiiviset yhteenvedot

• suosituslohkot

• vertailut

• kategoriamääritelmät

• "parhaat työkalut" -luettelot

• vaihtoehtosivut

• tosiasioihin perustuvat vastauspaneelit

Tässä oppaassa selitetään, kuinka skeeman ja entiteettien optimointia voidaan käyttää tekoälyn kontekstin vahvistamiseen – GEO:n perustana.

Osa 1: Miksi skeema ja entiteetit ovat tärkeämpiä GEO:ssa kuin SEO:ssa

Perinteinen SEO käytti skeemaa rikastettujen katkelmien parantamiseen.

GEO käyttää skeemaa totuuden lähteenä.

Generatiiviset moottorit luottavat skeemaan seuraaviin tarkoituksiin:

• merkityksen selventäminen

• tosiasioiden välisten suhteiden vahvistaminen

• määritä entiteettihierarkiat

• sisällön tyypin tarkistaminen

• poimia eksplisiittiset attribuutit

• kiinnittää käsitteiden rajat

Entiteettisignaalit puolestaan kertovat tekoälylle:

• mitä kukin sivu käsittelee

• aiheiden keskinäiset yhteydet

• miten brändisi sopii kategoriaan

• miten sisältö tulisi ryhmitellä

• miten yhteenvedot tulisi luoda

Generatiivisella aikakaudella:

Entiteetit muodostavat merkityksen. Schema vahvistaa merkityksen. Tekoäly rakentaa kontekstin molemmista.

Osa 2: Kuinka generatiiviset moottorit käyttävät skeemaa

Generatiiviset moottorit tarkastavat skeeman ymmärtääkseen:

1. Sisällön tyyppi

Onko tämä:

• määritelmä?

• artikkeli?

• ohje?

• usein kysyttyjä kysymyksiä?

• tuotesivu?

Oikea tyypin merkitseminen parantaa tiivistelmän tarkkuutta.

2. Tekijä ja asiantuntemus

Skeema kertoo tekoälylle:

• kuka on kirjoittanut sivun

• heidän uskottavuutensa

• heidän roolinsa

• heidän sidonnaisuutensa

Tämä luo luottamusta.

3. Organisaation identiteetti

Organisaation schema selventää:

• tuotemerkki

• tuotemerkkiluokka

• logo

• virallinen URL

• entiteettisuhteet

Tämä auttaa tekoälyä ryhmittelemään brändisi oikein.

4. Tuotteen tai ominaisuuden attribuutit

Tekoäly poimii yksityiskohdat:

• ominaisuudet

• ominaisuudet

• hintaluokat

• tuetut alustat

• ydintoiminnot

Nämä muuttuvat usein yhteenveto-luetteloiksi.

5. Artikkelien väliset suhteet

Breadcrumb- ja artikkeliskeema auttavat tekoälyä ymmärtämään:

• hierarkkiset suhteet

• sisällön konteksti

• aihepiirikokonaisuudet

Tämä parantaa generatiivista tulkintaa.

6. UKK- ja ohjeet-lohkot

Nämä ovat erittäin helposti poimittavia formaatteja.

Tekoäly nostaa:

• kysymykset

• lyhyet vastaukset

• vaiheiden luettelot

suoraan yhteenvetoihin.

Osa 3: Kuinka generatiiviset moottorit käyttävät entiteettejä

Entiteetit ovat tapa, jolla tekoäly jäsentää tietoa.

Entiteetti on:

• henkilö

• brändi

• tuote

• konsepti

• kategoria

• ominaisuus

• sijainti

• menetelmä

• prosessi

AI kiinnittää enemmän huomiota entiteetteihin kuin avainsanoihin.

Entiteetit määrittelevät:

• kategoriasi sijoitus

• kilpailijasi

• asiaankuuluvat käsitteet

• ominaisuuksien assosiaatiot

• kontekstuaaliset sisarukset

• aiheesi syvyys

Vahvat entiteettisignaalit = vahva konteksti.

Osa 4: AI-kontekstin vahvistaminen skeeman avulla

Alla on lueteltu GEO:n kannalta tärkeimmät skeematyypit.

Skeematyyppi 1: Organisaatio

Käytä sitä määrittelemään:

• brändinimesi

• virallinen nimi

• logosi

• sameAs-URL-osoitteet

• brändityyppi

• kotisivu

• tuoteryhmät

Tämä ankkuroi entiteettisi AI-tietograafeihin.

Skeematyyppi 2: Tuote

Käytä tuoteskeemaa jokaiselle tuotteelle tai työkalulle, mukaan lukien:

• kuvaus

• ominaisuudet

• tuetut alustat

• hinnoittelu

• brändisuhteet

• kategorian sijoittelu

AI käyttää tuoteskeemaa ymmärtääkseen, mitä brändisi tarjoaa.

Skeematyyppi 3: Artikkeli

Lisää blogi- ja sisältösivuille seuraavat tiedot:

• otsikko

• kuvaus

• kirjoittaja

• sanamäärä

• julkaisupäivä

• muokkauspäivä

• sivun pääkohde

Tämä parantaa tietojen selkeyttä ja ajantasaisuutta.

Skeematyyppi 4: FAQ-sivu

Erittäin arvokas seuraaville:

• vastausten poiminta

• palasegmentointi

• generatiivinen sisällyttäminen

FAQ-sivut antavat LLM-malleille selkeän, hyvin jäsennellyn merkityksen.

Schema-tyyppi 5: HowTo

Erinomainen:

• vaiheittainen päättely

• ohjeiden tyyliset yhteenvedot

• vastausten vianmääritys

AI käyttää usein HowTo-ohjeiden vaiheita sanatarkasti.

Skeematyyppi 6: BreadcrumbList

Tämä auttaa tekoälyä:

• sivuston hierarkian ymmärtäminen

• klusterisuhteiden kartoittaminen

• sivun merkityksen kontekstualisointi

Breadcrumbs vahvistaa aihepiirisi rakennetta.

Osa 5: AI-kontekstin vahvistaminen entiteettien optimoinnin avulla

Entiteettien on oltava:

• määritelty

• johdonmukainen

• toisiinsa kytketty

• vahvistettu

• vakaa

• yksiselitteinen

Näin optimoit ne.

Vaihe 1: Luo kanoniset entiteettimääritelmät

Jokaisella entiteetillä tulisi olla:

• selkeä määritelmä

• lyhyt johdantokappale

• yhtenäinen sanamuoto

• ennustettava käyttö

Tämä tulee olemaan AI:n käyttämä ”virallinen” merkitys.

Vaihe 2: Käytä yhdenmukaista terminologiaa koko sivustolla

Jos kuvaat brändiäsi eri tavoin eri sivuilla:

• AI jakaa entiteettisi

• klusterit muuttuvat epävakaiksi

• yhteenvedon sisällyttäminen vähenee

LLM-mallit vaativat kielellistä vakautta.

Vaihe 3: Luo selkeät entiteettisuhteet

Yhdistä brändisi:

• sen kategoria

• sen ominaisuudet

• sen käyttötapaukset

• sen kilpailijat

• sen alan termit

Sisäiset linkit vahvistavat näitä suhteita.

Vaihe 4: Luo entiteettikeskuksia (sanastot ja määritelmät)

Tekoäly nojaa vahvasti sanastotyyppiseen sisältöön.

Sanastokeskukset vahvistavat:

• klusterin selkeys

• määritelmien johdonmukaisuus

• poimittavuus

• kontekstuaaliset suhteet

Sanastomerkinnät muuttuvat usein kanonisiksi AI-määritelmiksi.

Vaihe 5: Käytä toistuvia, johdonmukaisia entiteettiviittauksia

LLM-mallit luottavat entiteetteihin, jotka esiintyvät:

• useiden sivujen välillä

• vakaalla sanamuodolla

• selkeässä kontekstissa

• tukevat faktatiedot

Toistuvuus viestii tärkeydestä.

Osa 6: Schema + entiteetit = tekoälyn kontekstin vahvistaminen

Yhdistettynä skeema ja entiteetit luovat:

täydellisen, koneellisesti luettavan kartan brändisi merkityksestä.

Schema tarjoaa:

• rakenteellinen selkeys

• selkeät määritelmät

• järjestäytyneillä suhteilla

Entiteetit tarjoavat:

• käsitteellinen merkitys

• luokittelu

• kontekstuaalinen merkitys

Yhdessä ne mahdollistavat tekoälylle:

• tulkita sisältöäsi

• luokittele sivusi

• luota määritelmiisi

• ryhmitä brändisi oikein

• käytä selityksiäsi uudelleen

• sisällytä sinut generatiivisiin yhteenvetoihin

Schema vahvistaa identiteettisi. Entiteetit määrittelevät identiteettisi. Tekoälyn konteksti riippuu molemmista.

Osa 7: Schema + entiteetin optimoinnin suunnitelma

Voit soveltaa tätä suunnitelmaa kaikkiin tärkeisiin sivuihin:

1. Lisää organisaatio- ja tuoteskeema

Selvennä brändin ja tuotteen identiteetti.

2. Lisää artikkeliskeema

Selvennä sisällön rakenne ja metatiedot.

3. Lisää FAQPage- ja HowTo-skeema

Paranna tiedon poimittavuutta ja yhteenvedon käyttöä.

4. Luo sanastomerkintöjä

Määritä kaikki tärkeät käsitteet.

5. Normalisoi terminologia

Käytä yhtä ilmausta per entiteetti.

6. Luo entiteettiklustereita

Yhdistä toisiinsa liittyvät sivut.

7. Vahvista kanoniset määritelmät

Käytä identtistä sanamuotoa kaikilla sivuilla.

8. Pidä tiedot ajan tasalla

Päivitä skeeman aikaleimat ja sisältö säännöllisesti.

Tämä suunnitelma maksimoi tekoälyn kontekstin ymmärtämisen.

Johtopäätös: Schema ja entiteetit muodostavat generatiivisen näkyvyyden perustan

GEO-aikakaudella näkyvyys riippuu ymmärryksestä.

Jos tekoäly ei pysty siihen

• tunnista entiteettisi

• luokittele brändisi

• ymmärrä määritelmäsi

• yhdistä merkityksesi

• vahvistaa suhteesi

• luota rakenteeseesi

...se ei voi sisällyttää sinua generatiivisiin yhteenvetoihin.

Skeema tarjoaa rakenteellisen luurangon. Entiteetit tarjoavat semanttisen merkityksen. Yhdessä ne luovat tekoälyn kontekstikerroksen, josta näkyvyytesi riippuu.

Brändit, jotka hallitsevat skeeman ja entiteettien optimoinnin, tulevat hallitsemaan:

• luo suosituksia

• luokkien määritelmät

• yhteenveto sisällytykset

• kontekstuaaliset sijoitukset

• Vastaa Jaa

Generatiivisessa haussa brändisi ei kilpaile sijoituksista, vaan ymmärryksestä.

Schema ja entiteetit varmistavat, että tekoäly ymmärtää sinua paremmin kuin kilpailijoitasi.