Costruire insiemi di dati strutturati per la scoperta dell'IA

Introduzione

Gli LLM non scoprono i marchi come fa Google.

Non indicizzano tutto. Non indicizzano tutto. Non conservano tutto. Non si fidano di tutto.

Scoprono i marchi acquisendo dati strutturati: informazioni pulite, etichettate e fattuali organizzate in formati compatibili con i computer.

I set di dati strutturati sono oggi lo strumento più potente per influenzare:

• Ricerca ChatGPT

• Google Gemini AI Panoramica

• Bing Copilot + Prometheus

• Perplexity RAG retrieval

• Claude 3.5 ragionamento

• Apple Intelligence - Sintesi

• Copiloti aziendali Mistral/Mixtral

• Sistemi RAG basati su LLaMA

• Automazioni AI verticali

• agenti specifici per settore

Se non si creano set di dati strutturati, i modelli di IA:

✘ costretti a indovinare

✘ interpretare erroneamente il tuo marchio

✘ allucinare le tue caratteristiche

✘ ti ometteranno dai confronti

✘ scegliere i concorrenti

✘ non citare i tuoi contenuti

Questo articolo spiega come progettare set di dati che piacciono ai motori di intelligenza artificiale, ovvero set di dati che creano visibilità, fiducia e probabilità di citazione nell'intero ecosistema LLM.

1. Perché i set di dati strutturati sono importanti per la scoperta dell'IA

Gli LLM preferiscono i dati strutturati perché sono:

• ✔ inequivocabili

• ✔ fattuale

• ✔ facile da integrare

• ✔ suddivisibili in blocchi

• ✔ verificabili

• ✔ coerente

• ✔ riferimenti incrociati

I contenuti non strutturati (post di blog, pagine di marketing) sono disordinati. Gli LLM devono interpretarli e spesso commettono errori.

I set di dati strutturati risolvono questo problema fornendo all'IA:

• le tue caratteristiche

• i tuoi prezzi

• la tua categoria

• le tue definizioni

• i tuoi flussi di lavoro

• i tuoi casi d'uso

• i tuoi concorrenti

• i metadati dei tuoi prodotti

• la tua identità di marca

—in formati chiari e leggibili dalle macchine.

Questo aumenta notevolmente le probabilità di apparire in:

✔ Panoramiche sull'IA

✔ Fonti di perplessità

✔ Citazioni Copilot

✔ Elenchi dei "migliori strumenti per..."

✔ Query "alternative a..."

✔ Blocchi di confronto delle entità

✔ Riassunti Siri/Spotlight

✔ copiloti aziendali

✔ Pipeline RAG

I set di dati strutturati alimentano direttamente l'ecosistema LLM.

2. I 6 tipi di set di dati utilizzati dai motori di IA

Per influenzare la scoperta dell'IA, il vostro marchio deve fornire sei tipi di set di dati complementari.

Ciascuno di essi viene utilizzato da motori diversi.

Tipo di set di dati 1 — Set di dati di fatti semantici

Utilizzato da: ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot

Si tratta della rappresentazione strutturata di:

• chi siete

• cosa fai

• a quale categoria appartieni

• quali caratteristiche offri

• quali problemi risolvi

• chi sono i tuoi concorrenti

Formato: JSON, JSON-LD, tabelle strutturate, blocchi di risposte, elenchi di glossari.

Tipo di set di dati 2 — Set di dati sulle caratteristiche dei prodotti

Utilizzato da: Perplexity, Copilot, copiloti aziendali, RAG

Questo set di dati definisce:

• caratteristiche

• capacità

• specifiche tecniche

• versioni

• limitazioni

• requisiti di utilizzo

Formato: Markdown, JSON, YAML, sezioni HTML.

Tipo di set di dati 3 — Set di dati sul flusso di lavoro e sul funzionamento

Utilizzato da: Claude, Mistral, LLaMA, copiloti aziendali

Questo set di dati include:

• flussi di lavoro passo passo

• percorsi utente

• sequenze di onboarding

• flussi dei casi d'uso

• mappature input→output

Gli LLM lo utilizzano per ragionare su:

• il tuo prodotto

• dove ti collochi

• come confrontarti

• se consigliarti

Tipo di set di dati 4 — Set di dati su categorie e concorrenti

Utilizzato da: ChatGPT Search, Gemini, Copilot, Claude

Questo set di dati stabilisce:

• la tua categoria

• categorie correlate

• argomenti correlati

• entità concorrenti

• marchi alternativi

Questo determina:

✔ Posizionamento comparativo

✔ Classifiche dei "migliori strumenti"

✔ adiacenza nelle risposte dell'IA

✔ creazione del contesto della categoria

Tipo di set di dati 5 — Set di dati di documentazione

Utilizzato da: sistemi RAG, Mixtral/Mistral, LLaMA, copiloti aziendali

Questo include:

• centro assistenza

• Documentazione API

• analisi delle funzionalità

• risoluzione dei problemi

• esempi di output

• Specifiche tecniche

Ottima documentazione = elevata accuratezza di recupero.

Tipo di set di dati 6 — Set di dati del grafico di conoscenza

Utilizzato da: Gemini, Copilot, Siri, ChatGPT

Questo include:

• Wikidata

• Schema.org

• definizioni canoniche

• dati aperti collegati

• identificatori

• nodi di classificazione

• riferimenti esterni

I set di dati del grafico di conoscenza ti ancorano a:

✔ Panoramiche sull'IA

✔ Siri

✔ Copilot

✔ Recupero basato sulle entità

3. Il framework di dataset strutturato LLM (SDF-6)

Per creare set di dati perfetti per la scoperta dell'IA, segui questa architettura in sei moduli.

Modulo 1 — Set di dati di entità canoniche

Questo è il tuo dataset principale, il DNA di come l'IA percepisce il tuo marchio.

Include:

• ✔ definizione canonica

• ✔ categoria

• ✔ tipo di prodotto

• ✔ entità con cui ti integri

• ✔ entità simili a te

• ✔ casi d'uso

• ✔ segmenti di settore

Esempio:

{
  "entity": "Ranktracker",
  "type": "SoftwareApplication",
  "category": "SEO Platform",
  "description": "Ranktracker è una piattaforma SEO all-in-one che offre strumenti per il monitoraggio del posizionamento, la ricerca di parole chiave, l'analisi SERP, l'auditing dei siti web e i backlink.",
  "competitors": ["Ahrefs", "SEMrush", "Mangools", "SE Ranking"],
  "use_cases": ["keyword tracking", "SERP intelligence", "technical auditing"]
}

Questo set di dati crea una memoria del marchio in tutti i modelli.

Modulo 2 — Set di dati su caratteristiche e funzionalità

Gli LLM necessitano di elenchi di caratteristiche chiari e strutturati.

Esempio:

{
  "product": "Ranktracker",
  "features": [
    {"name": "Rank Tracker", "description": "Monitoraggio giornaliero delle posizioni delle parole chiave su tutti i motori di ricerca."},
    {"name": "Keyword Finder", "description": "Strumento di ricerca delle parole chiave per identificare le opportunità di ricerca."},
    {"name": "SERP Checker", "description": "Analisi SERP per comprendere la difficoltà di posizionamento."},
    {"name": "Website Audit", "description": "Sistema di auditing tecnico SEO."},
    {"name": "Backlink Monitor", "description": "Monitoraggio dei backlink e analisi dell'autorità."}
  ]
}

Questo set di dati alimenta:

✔ Sistemi RAG

✔ Perplexity

✔ Copilot

✔ copiloti aziendali

Modulo 3 — Set di dati del flusso di lavoro

I modelli amano i flussi di lavoro strutturati.

Esempio:

{
  "workflow": "how_ranktracker_works",
  "steps": [
    "Inserisci il tuo dominio",
    "Aggiungi o importa parole chiave",
    "Ranktracker recupera i dati di ranking giornalieri",
    "Analizzi i movimenti nelle dashboard",
    "Integra la ricerca e l'auditing delle parole chiave"
  ]
}

Questo alimenta:

✔ Ragionamento di Claude

✔ Le spiegazioni di ChatGPT

✔ Suddivisione dei compiti di Copilot

✔ Flussi di lavoro aziendali

Modulo 4 — Set di dati relativi a categorie e concorrenti

Questo set di dati insegna ai modelli di IA dove ti collochi.

Esempio:

{
  "category": "Strumenti SEO",
  "subcategories": [
    "Monitoraggio del posizionamento", 
    "Ricerca parole chiave", 
    "SEO tecnico", 
    "Analisi backlink"
  ],
  "competitor_set": [
    "Ahrefs", 
    "Semrush", 
    "Mangools", 
    "SE Ranking"
  ]
}

Questo è fondamentale per:

✔ Panoramiche sull'IA

✔ confronti

✔ elenchi di alternative

✔ posizionamento delle categorie

Modulo 5 — Set di dati della documentazione

La documentazione suddivisa in blocchi migliora notevolmente il recupero RAG.

Formati consigliati:

✔ Markdown

✔ HTML con <h2> pulito

✔ JSON con etichette

✔ YAML per logica strutturata

Gli LLM recuperano la documentazione meglio dei blog perché:

• è oggettivo

• è strutturato

• è stabile

• È inequivocabile

La documentazione alimenta:

✔ Mistral RAG

✔ Implementazioni LLaMA

✔ copiloti aziendali

✔ strumenti di sviluppo

Modulo 6 — Set di dati del grafico di conoscenza

Questo set di dati collega il tuo marchio a sistemi di conoscenza esterni.

Include:

✔ Elemento Wikidata

✔ Markup Schema.org

✔ Identificatori di entità

✔ collegamenti a fonti autorevoli

✔ stesse definizioni su tutte le superfici

Questo set di dati svolge il lavoro pesante per:

✔ Richiamo delle entità ChatGPT

✔ Panoramiche Gemini AI

✔ Citazioni di Bing Copilot

✔ Siri e Spotlight

✔ Convalida della perplessità

È l'ancora semantica dell'intera presenza dell'IA.

4. Come pubblicare set di dati strutturati sul web

I motori di intelligenza artificiale acquisiscono set di dati da più posizioni.

Per massimizzare la visibilità:

Pubblica su:

✔ il tuo sito web

✔ sottodominio della documentazione

✔ Endpoint JSON

✔ Mappa del sito

✔ cartelle stampa

✔ Repository GitHub

✔ Directory pubbliche

✔ Wikidata

✔ Metadati App Store

✔ profili social

✔ White paper in formato PDF (con layout strutturato)

Formati:

✔ JSON

✔ JSON-LD

✔ YAML

✔ Markdown

✔ HTML

✔ CSV (per la messa a punto)

Più superfici strutturate crei, più l'IA apprende.

5. Evitare l'errore n. 1 nei set di dati: l'incoerenza

Se i tuoi set di dati strutturati sono contraddittori:

• il tuo sito web

• il tuo Schema

• la tua voce Wikidata

• le tue menzioni sulla stampa

• la tua documentazione

Gli LLM assegneranno una bassa affidabilità all'entità e ti sostituiranno con i concorrenti.

Coerenza = fiducia.

6. Come Ranktracker aiuta a creare dataset strutturati

Audit web

Rileva schemi mancanti, markup non funzionanti, problemi di accessibilità.

Scrittore di articoli AI

Genera automaticamente modelli strutturati: domande frequenti, passaggi, confronti, definizioni.

Ricerca parole chiave

Crea set di dati di domande utilizzati per la mappatura delle intenzioni.

Verificatore SERP

Mostra le associazioni tra categorie/entità.

Controllo e monitoraggio dei backlink

Rafforza i segnali esterni necessari per la convalida dell'IA.

Rank Tracker

Rileva i cambiamenti delle parole chiave quando i dati strutturati migliorano la visibilità dell'IA.

Ranktracker è l'infrastruttura ideale per l'ingegneria dei set di dati strutturati.

Considerazione finale:

I set di dati strutturati sono l'API tra il tuo marchio e l'ecosistema dell'IA

La scoperta dell'IA non riguarda più le pagine. Riguarda fatti, strutture, entità e relazioni.

Se crei set di dati strutturati:

✔ L'IA vi capisce

✔ L'IA ti ricorderà

✔ L'IA ti recupera

✔ L'IA vi cita

✔ L'IA ti raccomanda

✔ L'IA ti colloca nella categoria giusta

✔ L'IA ti riassume correttamente

Se non lo fai:

✘ L'IA indovina

✘ L'IA ti classifica erroneamente

✘ L'IA utilizza i concorrenti

✘ L'IA tralascia le tue caratteristiche

✘ L'IA ha allucinazioni sui dettagli

La creazione di set di dati strutturati è l'azione più importante nell'ottimizzazione dell'LLM, la base della visibilità di ogni marchio nell'era della scoperta guidata dall'intelligenza artificiale.