Duomenų higienos palaikymas siekiant geriau suprasti modelį

Įvadas

LLM neapdovanoja prekių ženklų, turinčių daugiausia turinio. Jie apdovanoja prekių ženklus, turinčius švariausius duomenis.

Duomenų higiena – jūsų informacijos aiškumas, nuoseklumas, struktūra ir teisingumas – dabar yra vienas iš svarbiausių reitingavimo veiksnių:

• ChatGPT paieška

• „Google Gemini“ AI apžvalgos

• „Bing Copilot“

• Perplexity

• Claude

• „Apple Intelligence“

• Mistral/Mixtral paieška

• LLaMA įmonių copilotai

• Paieškos papildytos generavimo (RAG) sistemos

LLM ne „nuskaito“ jūsų svetainės turinio senąja paieškos variklio prasme. Jie jį interpretuoja – ir jei jūsų duomenys yra nenuoseklūs, dviprasmiški, prieštaringi, pasenę arba struktūriškai netvarkingi, AI sistemos:

✘ klaidingai interpretuoja jūsų prekės ženklą

✘ praranda kontekstą

✘ sukuria netikslias santraukas

✘ sugalvoja savybes

✘ supainios jus su konkurentais

✘ klaidingai klasifikuoti jūsų kategoriją

✘ praleisti jus rekomendacijose

✘ vengia jus cituoti

Šiame straipsnyje paaiškinama, kodėl duomenų higiena yra pagrindinis LLM SEO elementas ir kaip ją išlaikyti sistemingai taikant aukštos kokybės procesą.

1. Kodėl duomenų higiena svarbi šiuolaikinėms AI sistemoms

Duomenų higiena sprendžia didžiausią AI variklių problemą:

neapibrėžtumą.

LLM remiasi nuoseklumu, kad:

✔ patvirtintų jūsų subjektą

✔ patikrinti faktus

✔ patvirtinti kategorijos priskyrimą

✔ sumažinti haliucinacijų riziką

✔ interpretuotų puslapių ryšius

✔ suprasti produkto savybes

✔ sudaryti tikslias santraukas

✔ įtraukti jus į įrankių sąrašus

✔ cituoti jūsų turinį

✔ generuoti palyginimus

Netvarkingi duomenys verčia AI modelius spėlioti.

Švarūs duomenys sukuria aiškią, stabilią, mašinai suprantamą tapatybę.

2. Penkios pagrindinės duomenų higienos problemos, trukdančios AI suprasti

LLM nuolat susiduria su penkiomis problemomis šiuolaikiniame internete.

1. Nesuderinti prekės ženklo apibrėžimai

Jei jūsų pagrindiniame puslapyje rašoma viena, o „Apie mus“ puslapyje – kita, AI modeliai:

• padalinkite savo subjektą

• susilpninkite savo nišą

• klaidingai klasifikuokite savo verslą

• neteisingai apibendrina jūsų produktą

Nuoseklumas = tapatybės vientisumas.

2. Nestruktūruotas, sunkiai analizuojamas turinys

Ilgi paragrafai, įvairios temos, neaiški kalba = mažas interpretavimo lygis.

LLM reikia:

• išvalyti antraštes

• nuoseklią struktūrą

• atskiriamus skyrius

• faktų blokai

• apibrėžimai, atskirti nuo naratyvinio teksto

Nestruktūruoti puslapiai pablogina jūsų AI matomumą.

3. Prieštaringa informacija skirtingose vietose

Jei jūsų:

• Schema

• Wikidata

• spaudos pranešimai

• tinklaraščio įrašai

• produktų puslapiai

• katalogai

...visi apibūdina jūsų prekės ženklą skirtingai, modeliai nustoja jumis pasitikėti.

Tai sukelia haliucinacijas ir neteisingus rekomendavimus.

4. Pasenęs arba statinis turinys

LLM baudžia:

• senos kainos

• pasenusios funkcijos

• senieji ekrano vaizdai

• senos prekės ženklo deklaracijos

• užmiršti blogo įrašai su prieštaringais teiginiais

Naujumas dabar yra žinių patikimumo signalas.

5. Triukšmingi išoriniai duomenys (katalogai, seni atsiliepimai, skraperių svetainės)

AI modeliai įtraukia senus arba neteisingus duomenis, jei jų neišvalote.

Jei trečiųjų šalių šaltiniai klaidingai pateikia jūsų prekės ženklą:

✔ AI perima neteisingus faktus

✔ jūsų savybės yra neteisingai aprašytos

✔ pasikeičia jūsų kategorijos vieta

✔ sutrinka konkurentų kaimynystė

Duomenų higiena turi apimti visą internetą, o ne tik jūsų domeną.

3. LLM duomenų higienos sistema (DH-7)

Naudokite šią septynių ramsčių sistemą, kad sukurtumėte ir palaikytumėte švarius duomenis visose AI srityse.

1 pagrindas — kanoninis subjekto apibrėžimas

Kiekvienam prekės ženklui reikalingas vienas kanoninis sakinys, naudojamas visur.

Pavyzdys

„Ranktracker yra visapusiška SEO platforma, siūlanti reitingų stebėjimą, raktažodžių tyrimą, SERP analizę, svetainių auditą ir atgalinių nuorodų įrankius.“

Tai PRIVALOMA identiškai pasirodyti:

✔ pagrindiniame puslapyje

✔ Apie puslapyje

✔ Schemoje

✔ Wikidata

✔ spaudos pranešimuose

✔ katalogai

✔ Blogų šablonai

✔ dokumentacija

Tai yra AI tikslumo pagrindas.

2 ramstis — struktūrizuoto turinio formatavimas

LLM teikia pirmenybę turiniui, kuris atspindi:

✔ dokumentaciją

✔ žodynus

✔ atsakymų blokus

✔ žingsnis po žingsnio skyrius

✔ atskiras apibrėžtis

✔ nuosekli H2/H3 hierarchija

Naudokite:

• trumpi paragrafai

• sąrašai

• pažymėti skyriai

• aiškūs sąrašai

• aiškios temos ribos

Formatuokite taip, kad tekstas būtų suprantamas kompiuteriui, o ne žmogui.

3 ramstis — vieningas schemos lygmuo

Schema turi:

✔ būti išsamus

✔ atitikti tikrus faktus

✔ atspindėti Vikidatus

✔ naudoti teisingus objektų tipus

✔ apimti produkto savybes

✔ išvengti prieštaravimų tarp puslapių

Netvarkinga schema = netvarkingi duomenys.

4 ramstis — Vikidatos suderinimas ir atvirų duomenų higiena

Wikidata turi atspindėti:

• teisinga kategorija

• teisingas aprašymas

• tikslūs ryšiai

• teisingi išoriniai ID

• atitinkama įkūrėjo/įmonės informacija

• tikslūs URL adresai

Jei jūsų Wikidata elementas prieštarauja jūsų svetainės turiniui, AI modeliai jums suteiks žemesnį reitingą.

5 ramstis – išorinių šaltinių valymas

Šis dažnai pamirštamas ramstis apima valymą:

✔ katalogų sąrašus

✔ atsiliepimų svetaines

✔ verslo sąrašų

✔ SaaS katalogų

✔ skraperių svetaines

✔ paminėjimai spaudoje

✔ seni spaudos pranešimai

Turite atnaujinti (arba pašalinti) pasenusią informaciją, kuri klaidingai atspindi jūsų veiklą.

6 ramstis – Dokumentacijos nuoseklumas

Jūsų pagalbos centras, dokumentai, API vadovai ir pamokos turi:

• vengti pasikartojančių apibrėžimų

• vengti prieštaringų aprašymų

• atitinkantys kanoninį prekės ženklo aprašymą

• įtraukti atnaujintas funkcijas

• naudokite nuoseklią terminologiją

Dokumentacija yra stipriausias RAG įsisavinimo paviršius. Bloga dokumentacija = blogas LLM rezultatas.

7 ramstis – naujausių atnaujinimų ir pakeitimų žurnalo tvarkymas

AI varikliai naudoja naujumą kaip patikimumo ir tikslumo veiksnį.

Norint išlaikyti aktualumą:

✔ atnaujinkite datas

✔ tvarkykite pakeitimų žurnalus

✔ atnaujinkite produkto galimybes

✔ skelbkite „naujienų“ puslapius

✔ atnaujinkite funkcijų aprašymus

✔ atnaujinti vaizdus/ekrano kopijas

Aktualumas = aktyvumas, patikimumas, patikimumas.

4. Blogos duomenų higienos pasekmės LLM sistemose

Kai jūsų duomenys yra netikslūs, LLM sukuria:

• ❌ išgalvoti apibendrinimai

• ❌ neteisingos funkcijos

• ❌ pasenusi kaina

• ❌ klaidingas klasifikavimas

• ❌ netinkamas kategorijų išdėstymas

• ❌ neteisingi konkurentų sąrašai

• ❌ trūkstamos citatos

• ❌ netikslūs palyginimai

• ❌ prekės ženklo fragmentacija

• ❌ subjekto nestabilumas

Dar blogiau:

AI varikliai pradeda rinktis konkurentus, kurių duomenys yra švaresni.

5. Kaip „Ranktracker“ padeda išlaikyti duomenų higieną

„Ranktracker“ siūlo keletą įrankių, būtinų ilgalaikiam duomenų vientisumui užtikrinti:

1. Tinklalapio auditas

Aptinka:

✔ dubliuojamą turinį

✔ netvarkingą struktūrą

✔ neveikiančią schemą

✔ trūkstamus metaduomenis

✔ prieštaraujančias kanonines žymes

✔ neprieinami puslapiai

✔ pasenę turinio signalai

Švarūs auditai = švarus AI įsisavinimas.

2. SERP tikrintuvas

Rodo, kurias entitetas „Google“ sieja su jūsų prekės ženklu. Jei santykiai atrodo neteisingi → jūsų duomenys kažkur yra iškraipyti.

3. Raktažodžių ieškiklis

Padeda kurti ketinimų grupes, kurios sustiprina subjektų nuoseklumą įvairiomis temomis.

4. Atgalinių nuorodų tikrintuvas

Aptinka žalingas arba neteisingas atgalines nuorodas, kurios sukelia:

✔ kategorijų painiavą

✔ temų triukšmą

✔ semantinį nukrypimą

5. Atgalinių nuorodų stebėjimo priemonė

Sekama naujos arba prarastos nuorodos, kurios daro įtaką:

✔ LLM subjekto stabilumą

✔ kategorijų gretimumą

✔ žinių grafiko formavimą

6. AI straipsnių rašytojas

Leidžia kurti švarų, struktūrizuotą, klasteriais suderintą turinį su nuosekliais apibrėžimais – idealiai tinka LLM duomenų higienai.

6. Duomenų higiena dabar yra nuolatinis procesas (o ne vienkartinis sprendimas)

Norėdami išlaikyti AI matomumą, turite nuolat:

✔ tikrinti

✔ atnaujinti

✔ vienodinti

✔ taisyti

✔ komentuoti

✔ struktūra

✔ atnaujinti

Jūsų tikslas nėra tobulumas. Jūsų tikslas yra visiška aiškumas.

LLM nekenčia dviprasmiškumo.

Jie vertina:

✔ aiškumą

✔ nuoseklumą

✔ nuoseklumą

✔ stabilumą

✔ naujumą

✔ struktūra

Įsisavinkite šiuos principus, ir jūsų prekės ženklas taps LLM draugišku subjektu.

Paskutinė mintis:

Švarūs duomenys = aiškus interpretavimas = geresnis AI matomumas

Naujoje AI valdomoje atradimų ekosistemoje duomenų higiena nėra neprivaloma valymo užduotis. Tai yra pagrindas:

✔ LLM supratimo

✔ subjekto atgaminimo

✔ AI citavimo

✔ tikslaus palyginimo

✔ teisingų kategorizacijų

✔ produktų aprašymai

✔ autoriteto suvokimas

✔ pasitikėjimas prekės ženklu

Jei jūsų duomenys yra švarūs, AI sistemos:

✔ teisingai interpretuos jūsų prekės ženklą

✔ priskirs jus tinkamai kategorijai

✔ cituos jūsų turinį

✔ rekomenduos jus

✔ tiksliai jus atstovaus

Jei jūsų duomenys yra netikslūs, AI modeliai:

✘ klaidingai interpretuos jus

✘ neteisingai jus pristatys

✘ pakeis jus konkurentais

✘ iškreips jūsų savybes

Duomenų higiena yra LLM optimizavimas pačiu pagrindiniu lygiu.

Taip jūs išliksite matomi ir patikimi dirbtinio intelekto atradimų amžiuje.