Sémák és entitások használata a mesterséges intelligencia kontextusának erősítésére

Bevezetés

A generatív motorok nem kulcsszavakból építik fel a megértést, hanem entitásokból és strukturált kapcsolatokból.

Az LLM-ek két hatékony jel segítségével értelmezik a webhelyét:

• Séma — géppel olvasható jelölés, amely elmagyarázza , mi a tartalom

• Entitások — a tartalomban szereplő „dolgok” és azok egymáshoz való viszonya

A sémák és entitások együttesen jelzik az AI-nak:

• ki vagy

• mit csinál

• melyik kategóriába tartozol

• mit képvisel a tartalom

• mely fogalmak kapcsolódnak a tiédhez

• hogyan illeszkedik a márkád a tágabb tudásgrafikonba

Ha a sémája hiányos, helytelen vagy hiányzik, az AI félreérti a tartalmát.

Ha az entitásjelzései gyengék, következetlenek vagy nem egyértelműek, az AI rosszul osztályozza a márkáját.

És amikor az AI félreérti vagy rosszul osztályozza a jelentését, akkor eltűnik a következő helyekről:

• generatív összefoglalók

• ajánlási blokkok

• összehasonlítások

• kategóriadefiníciók

• „legjobb eszközök” listák

• alternatív oldalak

• ténybeli válaszpanelek

Ez az útmutató elmagyarázza, hogyan lehet a sémák és entitások optimalizálásával megerősíteni az AI kontextusát – a GEO alapját.

1. rész: Miért fontosabb a sémák és entitások a GEO-ban, mint a SEO-ban

A hagyományos SEO a sémát a gazdag kivonatok fejlesztésére használta.

A GEO a sémát igazságforrásként használja.

A generatív motorok a sémára támaszkodnak a következőkre:

• jelentés tisztázása

• ténybeli kapcsolatok megerősítése

• entitáshierarchiák meghatározása

• tartalomtípus ellenőrzése

• kifejezett attribútumok kivonása

• koncepcióhatárok rögzítése

Eközben az entitásjelek az AI-nak azt mondják:

• minden oldal témája

• hogyan kapcsolódnak egymáshoz a témák

• hogyan illeszkedik a márka a kategóriába

• hogyan kell csoportosítani a tartalmat

• hogyan kell összefoglalókat készíteni

A generatív korszakban:

Az entitások alkotják a jelentést. A sémák megerősítik a jelentést. Az AI mindkettőből építi fel a kontextust.

2. rész: Hogyan használják a generatív motorok a sémát

A generatív motorok a sémát vizsgálják, hogy megértsék:

1. Tartalomtípus

Ez:

• meghatározás?

• egy cikket?

• egy útmutató?

• GYIK?

• egy termékoldal?

A helyes típusjelölés javítja az összefoglalás pontosságát.

2. Szerzőség és szakértelem

A sémák az AI-nek azt mondják:

• Ki írta az oldalt?

• hiteles-e

• szerepük

• kapcsolatuk

Ez bizalmi jelzéseket épít.

3. Szervezeti identitás

A szervezet sémája tisztázza:

• márkanév

• márka kategória

• logó

• hivatalos URL

• szervezeti kapcsolatok

Ez segít az AI-nek a márkád helyes csoportosításában.

4. Termék- vagy funkciójellemzők

Az AI kivonja a részleteket:

• jellemzők

• képességek

• árkategóriák

• támogatott platformok

• alapvető funkciók

Ezek gyakran összefoglaló pontokká válnak.

5. Cikkek közötti kapcsolatok

A navigációs nyomvonal és a cikk sémája segít az AI-nek megérteni:

• hierarchikus kapcsolatok

• tartalom kontextus

• témakörök

Ez javítja a generatív értelmezést.

6. GYIK és HowTo blokkok

Ezek nagyon jól kivonható formátumok.

Az AI emeli:

• kérdések

• rövid válaszok

• lépéslisták

közvetlenül az összefoglalókba.

3. rész: Hogyan használják az entitásokat a generatív motorok

Az entitások az AI tudásszervezési módszerei.

Az entitás:

• egy személy

• egy márka

• egy termék

• egy koncepció

• egy kategória

• egy funkció

• egy helyszín

• egy módszer

• egy folyamat

Az AI az entitásokkal jobban törődik, mint a kulcsszavakkal.

Az entitások meghatározzák:

• kategóriád elhelyezkedése

• a versenytársak

• a releváns koncepcióid

• a jellemzői társításai

• kontextuális testvérei

• a témájának mélysége

Erős entitásjelek = erős kontextus.

4. rész: Az AI kontextusának erősítése sémák segítségével

Az alábbiakban bemutatjuk a GEO számára legfontosabb sématípusokat.

Séma típus 1: Szervezet

Használja a következő meghatározáshoz:

• márkaneved

• jogi neve

• logó

• sameAs URL-ek

• márka típusa

• honlap

• termékkategóriák

Ez rögzíti az entitást az AI tudásgráfokban.

2. sématípus: Termék

Használja a Termék sémát minden termékhez vagy eszközhöz, beleértve:

• leírás

• jellemzők

• támogatott platformok

• árazási elemek

• márka kapcsolatok

• kategória elhelyezés

Az AI a Termék sémát használja annak megértéséhez, hogy mit kínál a márkája.

3. típusú sémák: Cikk

Blogok és tartalmi oldalak esetében vegye fel a következőket:

• címsor

• leírás

• szerző

• szószám

• közzététel dátuma

• módosítás dátuma

• oldal fő entitása

Ez javítja a tények egyértelműségét és a frissességet jelző jelzéseket.

4. típusú sémák: GYIK-oldal

Rendkívül értékes a következők számára:

• válasz kivonat

• darabok szegmentálása

• generatív bevonás

A GYIK-ek tiszta, jól strukturált jelentést adnak az LLM-eknek.

5. sématípus: HowTo

Kiválóan alkalmas:

• lépésalapú érvelés

• utasítás-stílusú összefoglalások

• válaszok hibakeresése

Az AI gyakran szó szerint újrahasznosítja a HowTo lépéseket.

6. sématípus: BreadcrumbList

Ez segít az AI-nek:

• a webhely hierarchiájának megértése

• klaszterkapcsolatok feltérképezése

• oldalak jelentésének kontextusba helyezése

A kenyérmorzsák megerősítik a témakör szerkezetét.

5. rész: Az AI kontextusának erősítése entitásoptimalizálás révén

Az entitásoknak a következőnek kell lenniük:

• meghatározott

• következetes

• összekapcsolt

• megerősített

• stabil

• egyértelmű

Így optimalizálhatók.

1. lépés: Készítsen kanonikus entitásdefiníciókat

Minden entitásnak rendelkeznie kell:

• egyértelmű meghatározás

• rövid bevezető bekezdés

• egységes megfogalmazás

• előre látható használat

Ez lesz az AI által használt „hivatalos” jelentés.

2. lépés: Használjon egységes terminológiát az egész webhelyen

Ha a márkáját az oldalakon eltérő módon írja le:

• Az AI felosztja az entitást

• a klaszterek instabillá válnak

• az összefoglalás felvétele csökken

Az LLM-ek nyelvi stabilitást igényelnek.

3. lépés: Építsen ki egyértelmű entitáskapcsolatokat

Kössd össze a márkádat a következőkkel:

• kategóriája

• jellemzői

• használati esetei

• versenytársai

• az iparági kifejezéseket

A belső linkek megerősítik ezeket a kapcsolatokat.

4. lépés: Entitásközpontok létrehozása (szótárak és meghatározások)

Az AI nagymértékben támaszkodik a szótárszerű tartalmakra.

A szótárközpontok erősítik:

• klaszter egyértelműség

• definíció konzisztencia

• kivonhatóság

• kontextuális kapcsolatok

A szótárbejegyzések gyakran kanonikus AI-definíciókká válnak.

5. lépés: Ismételt, következetes entitásemlítések használata

Az LLM-ek megbízhatónak tartják a megjelenő entitásokat:

• több oldalon át

• stabil megfogalmazással

• egyértelmű kontextusban

• ténybeli részletekkel alátámasztva

Az ismétlés jelzi a fontosságot.

6. rész: Séma + entitások = AI kontextus erősítése

Kombinálva a sémák és entitások létrehozzák:

a márka jelentésének teljes, géppel olvasható térképét.

A sémák biztosítják:

• strukturális egyértelműség

• egyértelmű meghatározásokkal

• szervezett kapcsolatokkal

Az entitások biztosítják:

• fogalmi jelentés

• kategória besorolás

• kontextuális jelentőség

Együttesen lehetővé teszik az AI számára, hogy:

• értelmezze tartalmát

• oldalainak osztályozása

• bízzon a definícióiban

• csoportosítsa márkáját helyesen

• használja újra magyarázatait

• vegye fel Önt a generatív összefoglalókba

A sémák megerősítik az identitását. Az entitások meghatározzák az identitását. Az AI kontextusa mindkettőtől függ.

7. rész: A Schema + entitás optimalizálási terv

Ezt a tervet minden fontos oldalon alkalmazhatja:

1. Szervezeti és termék-séma hozzáadása

Tisztázza a márka és a termék identitását.

2. Adjon hozzá cikk sémát

Tisztázza a tartalom szerkezetét és a metaadatokat.

3. Adjon hozzá FAQPage és HowTo sémát

Javítsa a kivonhatóságot és az összefoglalók használatát.

4. Szótárbejegyzések létrehozása

Határozza meg minden fontos fogalmat.

5. Normalizálja a terminológiát

Használjon egy kifejezést entitásonként.

6. Entitáscsoportok létrehozása

Kössön össze egymással a kapcsolódó oldalakat.

7. Erősítse meg a kanonikus definíciókat

Használjon azonos kifejezéseket az oldalakon.

8. Tartsa naprakészen

Rendszeresen frissítse a sémák időbélyegeit és tartalmát.

Ez a terv maximalizálja az AI kontextusértelmezését.

Következtetés: A sémák és entitások képezik a generatív láthatóság gerincét

A GEO korszakban a láthatóság a megértéstől függ.

Ha az AI nem képes erre:

• ismerje fel az entitásait

• osztályozza a márkáját

• értse meg definícióit

• összekapcsolja a jelentését

• ellenőrizni a kapcsolataidat

• bízzon a struktúrájában

...akkor nem tudja Önt bevonni a generatív összefoglalásokba.

A sémák biztosítják a strukturális vázat. Az entitások biztosítják a szemantikai jelentést. Együttesen létrehozzák azt a mesterséges intelligencia kontextusréteget, amelytől a láthatóságod függ.

Azok a márkák fogják uralni a piacot, amelyek elsajátítják a sémák és entitások optimalizálását:

• generatív ajánlások

• kategóriadefiníciók

• összefoglaló beillesztések

• kontextus szerinti elhelyezések

• Válasz Megosztás

A generatív keresésben a márkád nem a rangsorért versenyez, hanem a megértésért.

A sémák és entitások biztosítják, hogy az AI jobban megértse Önt, mint versenytársait.