LLM-ek használata séma és strukturált adatok generálására

Bevezetés

A strukturált adatok már nem csak „jó, ha vannak” a SEO szempontjából – ezek az internet gépi nyelve.

Minden mesterséges intelligencia rendszer, a Google Gemini-jétől a ChatGPT Search-ig, a Perplexity-ig, a Copilot-ig, a Claude-ig, az Apple Intelligence-ig és még az open source visszakeresési modellekig is, strukturált adatokra támaszkodik, hogy:

✔ a tartalom megértése

✔ entitások osztályozása

✔ a tények érvényesítése

✔ összefoglalók készítése

✔ gazdag eredmények kiváltása

✔ AI-áttekintések

✔ termékjellemzők azonosítása

✔ kapcsolatok megértése

✔ kulcsfontosságú tulajdonságok kivonása

Mégis a legtöbb webhely továbbra is másodlagos fontosságúnak tekinti a sémákat.

A jó hír? A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) ma már hihetetlenül hatékonyak a pontos, teljes és kontextusérzékeny strukturált adatok generálásában, többek között:

✔ JSON-LD

✔ FAQPage sémák

✔ Termék sémák

✔ Szervezet sémák

✔ SoftwareApplication sémát

✔ HowTo sémák

✔ Cikk sémája

✔ Esemény sémája

✔ Vélemény sémája

✔ Kenyérmorzsalista sémája

✔ Helyi vállalkozás sémája

Ez az útmutató bemutatja, hogyan lehet strukturált adatokat generálni a ChatGPT, Gemini, Claude vagy bármely LLM segítségével – biztonságosan, pontosan és a Ranktracker validációs munkafolyamataival.

1. Miért tökéletesek az LLM-ek a sémák generálásához?

Az LLM-ek rendkívül jók az alábbi feladatokban:

• ✔ Strukturált

Következetes JSON-LD mintákat követnek.

• ✔ Mintalapú

Több millió helyes sémapéldát láttak már.

• ✔ Szabályok által irányított

A Schema.org szókincse előre jelezhető.

• ✔ Hierarchikus

Az LLM-ek kiválóan teljesítenek a hierarchikus adatok (entitások → attribútumok → értékek) kezelésében.

• ✔ Ismétlődő

A sémák változékonysága korlátozott, amit az LLM-ek tökéletesen kezelnek.

Képesek létrehozni:

✔ szintaktikailag érvényes JSON

✔ helyesen beágyazott objektumokat

✔ schema.org-kompatibilis struktúrákat

✔ teljes attribútumlista

✔ hibamentes jelölést

✔ kontextuális pontosság

Ha helyes adatokat adsz meg nekik.

2. Az aranyszabály: az LLM-ek soha nem találhatnak ki tényeket

Az LLM-ek képesek sémastruktúrát generálni. De NEM szabad:

✘ termékjellemzőket találni ki

✘ árakat feltételezni

✘ címeket találni ki

✘ kitalálni kapcsolattartási adatokat

✘ üzleti tulajdonságokat feltételezni

✘ vélemények kitalálása

✘ értékelések kitalálása

Mindig saját maga adja meg a tényeket.

Ezután hagyja, hogy az LLM strukturált adatokká alakítsa azokat.

3. A legjobb SEO-csapatok által használt LLM-séma munkafolyamat

Íme a professzionális munkafolyamat:

1. lépés — Pontos adatok gyűjtése

Ön biztosítja:

✔ a termék adatait

✔ a vállalat leírását

✔ az árakat

✔ a termék jellemzőit

✔ értékeléseket

✔ GYIK

✔ oldal tartalma

✔ NAP (helyi)

Az LLM soha nem szabad ezeket kitalálnia.

2. lépés – Mondja meg az LLM-nek, hogy milyen sématípust szeretne

Példák:

✔ Termék

✔ Szervezet

✔ Szoftveralkalmazás

✔ GYIK oldal

✔ Cikk

✔ Hogyan kell

✔ Helyi vállalkozás

✔ Személy

✔ Weboldal

✔ Esemény

Az LLM-ek akkor teljesítenek a legjobban, ha világos struktúrát kapnak.

3. lépés — Kérje meg az LLM-et, hogy csak érvényes JSON-LD-t adjon vissza

Használat:

„Csak érvényes JSON-LD-t adjon vissza. 

Nincs magyarázat. Nincs kommentár. Nincs kódkerítés.”

Ez megakadályozza a szöveg és a jelölés keveredését.

4. lépés – Ellenőrizze a Ranktracker Web Audit segítségével

A Ranktracker Web Audit a következőket észleli:

✔ érvénytelen JSON

✔ hibás beágyazás

✔ helytelen sématípusokat

✔ hiányzó kötelező mezőket

✔ inkonzisztens NAP

✔ ütköző osztályozások

Ez biztosítja a termelési szintű pontosságot.

5. lépés – Beillesztés a CMS-be vagy a sablonba

Most már rendelkezik:

✔ tiszta

✔ érvényes

✔ pontos

✔ LLM-olvasható

✔ Google-barát

strukturált adatok.

4. A 10 sématípus, amelyet az LLM-ek szinte tökéletes pontossággal generálhatnak

1. Szervezeti sémák

A márka identitásához.

Az LLM-ek kezelik:

✔ név

✔ sameAs linkek

✔ logó

✔ alapító

✔ leírás

✔ azonosítók

✔ kapcsolat

Tökéletes az LLM-ekben az entitásjelek erősítéséhez.

2. Termékséma

E-kereskedelem és szoftverek számára.

Kiválóan alkalmas:

✔ funkciók listája

✔ ajánlatok

✔ értékelések

✔ műszaki adatok

✔ termékkategóriák

Az LLM-ek könnyen előállíthatják ezeket, ha megkapják a tényeket.

3. Szoftveralkalmazás-séma

Elengedhetetlen a Ranktrackerhez hasonló SaaS-vállalatok számára.

Tartalmazza:

✔ operációs rendszer

✔ alkalmazáskategória

✔ funkciók

✔ árak

✔ ajánlatok

✔ azonos linkek

Az LLM-ek rendkívül tiszta verziókat tudnak generálni.

4. FAQPage sémák

Adja meg az LLM-nek a GYIK-jét → kapjon tökéletes JSON-LD-t.

5. Cikk sémája

Kiválóan alkalmas tartalomközpontokhoz:

✔ szerző

✔ kiadó

✔ címsor

✔ szószám

✔ megjelenés dátuma

Az LLM-ek ebben hibátlanok.

6. LocalBusiness sémák

Fizikai irodák vagy földrajzi célpontú szervezetek számára.

Tartalmazza:

✔ cím

✔ földrajzi koordináták

✔ nyitvatartási idő

Adja meg az adatokat → LLM megírja a sémát.

7. BreadcrumbList sémája

Automatikus, ha megadja az LLM-nek az oldal hierarchiáját.

8. HowTo sémák

Adja meg a lépéseket → LLM tökéletesen formázza.

9. Event sémák

Tökéletes webináriumokhoz, termékbemutatókhoz, képzésekhez.

10. Review Schema

Ön valódi értékeléseket ad meg. Az LLM formázza őket, de soha nem találja ki őket.

5. Az LLM sémaprompt-könyvtár (mentse el ezeket)

Ezek harctéren tesztelt promptok.

1. Alapvető sémagenerátor

„Generáljon érvényes JSON-LD-t a [séma típus] számára az alábbi részletek felhasználásával. 

KIZÁRÓLAG a megadott tényeket használja. KIZÁRÓLAG JSON-LD-t adjon vissza, magyarázat nélkül.”

2. Szoftveralkalmazás-séma

„Készítsen egy teljes SoftwareApplication sémát a következő SaaS termékhez. Tartalmazza a következőket: 

– név – leírás – operációs rendszer – alkalmazáskategória – funkciók – ajánlatok – árak – sameAs – kiadó Csak a megadott információkat használja.”

3. FAQPage sémája

„Konvertálja a következő GYIK-eket érvényes FAQPage JSON-LD-vé. Használja a pontos kérdéseket és válaszokat. Ne írja át őket.”

4. Cikk sémája

„Hozzon létre Article sémát az alábbi cikkhez. Csak a megadott metaadatokat használja.”

5. LocalBusiness sémák

„Generáljon LocalBusiness JSON-LD-t a NAP és a helyadatok felhasználásával.”

6. Séma-tisztítás

„Ellenőrizze és tisztítsa meg ezt a sémát, hogy biztosan: 

– érvényes JSON – helyes schema.org szókincset használ – tartalmazza a kötelező mezőket – nem tartalmaz hamis adatokat.”

6. Hogyan javítják az LLM-ek a sémát az emberi képességeken túl

Az LLM-ek olyan módon javíthatják a sémát, amelyet az emberek gyakran figyelmen kívül hagynak:

• ✔ hiányzó ajánlott mezők hozzáadása

• ✔ szabványosítsa az attribútumok formázását

• ✔ javítsa ki a beágyazást

• ✔ érvényesítse a sématípusokat

• ✔ szemantikai gazdagság hozzáadása

• ✔ töltse ki az opcionális, de hasznos attribútumokat

• ✔ kanonikus kapcsolatok létrehozása

• ✔ elavult mezők eltávolítása

Ezenkívül a következőket is elvégezhetik:

Séma konszolidáció

Több sématípus tiszta összevonása.

Séma hibakeresés

A hibás szintaxis kijavítása.

Sémaoptimalizálás

A strukturált adatok LLM-olvashatóságának javítása.

7. Kerülje el az 5 gyakori hibát az LLM-ek sémákhoz való használatakor

1. Hagyja, hogy az LLM kitalálja a tényeket

Soha ne engedje ezt.

2. Az LLM-nek hiányos bemeneti adatokat adni

A sémák csak annyira pontosak, amennyire a tények.

3. Ne ellenőrizze a Ranktracker Web Audit segítségével

A sémák könnyen meghibásodnak – mindig ellenőrizze őket.

4. Többféle sématípus helytelen keverése

Használjon különálló blokkokat, kivéve, ha a beágyazás megfelelő.

5. Elfelejteni, hogy a sémák ≠ SEO varázslat

A sémák segítenek az AI-nak és a keresőmotoroknak, de meg kell felelniük a valóságnak.

8. Hogyan integrálódik a Ranktracker az LLM sémamunkamenetekbe

Webes audit

Ellenőrzi a schema állapotát és kiemeli a hibákat.

SERP-ellenőrző

Megmutatja, hogyan jelennek meg a strukturált adatok a gazdag eredményekben és az AI áttekintésekben.

Kulcsszókereső

Segít a valódi szándéknak megfelelő, gyakran ismételt kérdések és témák alapján felépített sémák létrehozásában.

AI cikkíró

Struktúra-barát tartalmat állít elő, amely tökéletesen illeszkedik a JSON-LD-hez.

A Ranktracker kezeli az ellenőrzést és a láthatóságot. Az LLM-ek kezelik a generálást és a formázást.

Együttesen hibátlan, strukturált adatokat hoznak létre.

Végső gondolat:

Az LLM-ek gyorsabbá teszik a sémák létrehozását – de a pontosságot Ön ellenőrzi

Az LLM-ek a sémagenerálást technikai feladatból strukturált, skálázható munkafolyamatokká alakították át:

✔ nincs többé kézzel írt JSON

✔ nincs több szintaxis hiba

✔ nincs több hiányzó kötelező mező

✔ nincs több elavult sématípus

✔ nincs többé inkonzisztens formázás

De ne feledje:

Az LLM-ek generálják a struktúrát. Ön szolgáltatja a tényeket. A Ranktracker ellenőrzi az eredményt.

Ez az AI-korszak új sémamunkamenete, amely a marketingeseknek és a SEO-szakembereknek példátlan ellenőrzést biztosít az LLM-ek, a keresőmotorok és a generatív rendszerek tartalomértelmezése felett.