Kaip pateikti patikimus duomenis generatyvinėms sistemoms

Įvadas

Generatyviniai varikliai – „Google SGE“, „Bing Copilot“, „Perplexity“, „ChatGPT Search“, „Claude“, „Brave“, „You.com“ ir „OpenAI Search“ – visi turi bendrą problemą: jiems reikia patikimų duomenų, kad galėtų generuoti tikslius atsakymus.

LLM yra galingi, bet jie nėra iš esmės faktiniai. Jie priklauso nuo:

• paieškos sistemos

• struktūrizuoti duomenys

• žinių grafikai

• pakartotiniai signalai

• kryžminis šaltinių sutarimas

• stabilūs faktai

• nuoseklios apibrėžtys

Jei norite, kad jūsų prekės ženklas būtų rodomas generatyviniuose atsakymuose, turite šias sistemas aprūpinti švariais, patikimais, kompiuteriui suprantamais duomenimis.

Šiame straipsnyje paaiškinama, kaip tai padaryti.

1 dalis: Kodėl patikimi duomenys yra naujoji GEO valiuta

Generatyvinės sistemos filtruoja šaltinius pagal:

• nuoseklumas

• aiškumas

• faktinis tikslumas

• išgautumas

• struktūra

• autoritetas

• sutarimas suderinimas

Nenuoseklūs ar dviprasmiški duomenys yra ignoruojami. Patikimi duomenys yra pakartotinai naudojami.

Prekės ženklai, kurie teikia švarius duomenis, tampa:

• patikimi šaltiniai

• stabilūs subjektai

• cituojami kandidatai

• apibrėžimų atramos

• kontekstinės nuorodos

Patikimi duomenys = generatyvus matomumas.

2 dalis: Kaip generatyvinės sistemos interpretuoja „patikimus duomenis“

Generatyvinės sistemos nevertina patikimumo remdamosi žmogaus intuicija. Jos vertina duomenis pagal penkias mašinos taisykles:

1. Struktūrinis aiškumas

Ar duomenis lengva analizuoti mašinai? Schema → taip. PDF → ne.

2. Faktų nuoseklumas

Ar tas pats faktas pasikartoja keliuose šaltiniuose?

3. Konsensuso suderinimas

Ar duomenys prieštarauja platesniam žinių grafikui?

4. Stabilus tapatumas

Ar vardai, datos ir aprašymai visame internete yra identiški?

5. Pasikartojimas

Ar duomenys pasikartoja patikimuose kontekstuose?

Kai jūsų duomenys atitinka šias sąlygas, jie tampa generatyvinės ekosistemos dalimi.

3 dalis: Duomenų patikimumo piramidė (kopijuoti/įklijuoti apžvalga)

Jūsų prekės ženklas turi teikti patikimus duomenis šešiuose lygmenyse:

1. Apibrėžimai

2. Struktūrizuoti duomenys

3. Kanoniniai faktai

4. Įrodymai ir šaltiniai

5. Stabilūs metaduomenys

6. Tinklo nuoseklumas

Generatyviniai varikliai naudoja šią piramidę patikimumui įvertinti.

4 dalis: 1 lygis – apibrėžimai

Trumpi, stabilūs, išskiriami apibrėžimai

Apibrėžimai yra stipriausi generatyvinio patikimumo signalai.

Optimizavimui:

1. Pateikite 2–3 sakinių apibrėžimą

Aiški, pažodinė, suderinta su bendru sutarimu.

2. Įdėkite jį į puslapio viršų

Modeliai pirmiausia nuskaito pirmuosius paragrafus.

3. Pakartokite tą patį apibrėžimą visose grupėse

Nuoseklumas kuria pasitikėjimą.

4. Įtraukite pavyzdžius

AI pakartotinai naudoja pavyzdžius argumentacijai.

Apibrėžimai veikia kaip visos generatyvinės grandinės atramos.

5 dalis: 2 lygis – struktūrizuoti duomenys

Schema.org kaip patikimumo sistema

Struktūrizuoti duomenys yra mašinoms patikimiausias formatas.

Jūsų svetainėje turėtų būti:

Straipsnio schemą

autorius, antraštė, data, aprašymas, informacija, paminėjimai

Organizacijos schema

prekės ženklo tapatybė, įkūrimas, misija, socialiniai profiliai, Wikidata nuoroda

Produkto/programinės įrangos schema

funkcijos, operacinė sistema, kaina, ekrano kopijos

DUK schema

sukuria išgautinus atsakymų blokus

„HowTo“ schema

teikia procedūrinius užklausimus

Struktūrizuoti duomenys paverčia jūsų turinį patikrintais duomenų laukais.

6 dalis: 3 lygis — kanoniniai faktai

Suteikite AI vienintelį tiesos šaltinį

Kanoniniai faktai apima:

• įkūrimo data

• įmonės pavadinimas

• produktų pavadinimai

• funkcijų sąrašai

• kainos

• komandos nariai

• tikslinės pramonės šakos

• misija

Kad jie būtų patikimi:

1. Paskelbkite juos specialioje kanoninėje „faktų puslapyje“

Tai tampa prekės ženklo šaknies mazgu.

2. Visur naudokite nuoseklią formuluotę

Net nedideli skirtumai silpnina patikimumą.

3. Sustiprinkite šiuos faktus Schema

Struktūrizuoti duomenys stiprina pasitikėjimą.

4. Pridėkite šiuos faktus į Wikidata

Išorinis patikrinimas didina autoritetą.

Kanoniniai faktai yra generatyvios tiesos pagrindas.

7 dalis: 4 lygis – įrodymais ir šaltiniais pagrįstas turinys

AI pasitiki tuo, ką gali patikrinti

Generatyviniai varikliai teikia pirmenybę:

• cituojami statistiniai duomenys

• nuorodos į teiginius

• originalios tyrimai

• trečiųjų šalių patvirtinimas

• skaidrus autorystės nurodymas

Norint variklius aprūpinti patikimais įrodymais:

1. Cituoti patikimus šaltinius

Net jei varikliai nerodo citatų, jie jas naudoja viduje.

2. Skelbkite savo duomenų tyrimus

Jie dažnai pakartotinai naudojami AI santraukose.

3. Įtraukite metodiką

AI modeliai vertina skaidrumą.

4. Pridėkite datas prie visų statistinių duomenų

Naujumas yra prioritetas generatyviame paieškos procese.

5. Venkite neaiškių teiginių

„Pirmaujantis rinkoje“ neturi jokios reikšmės. „Naudoja 30 000 SEO specialistų“ – turi.

Įrodymai didina autoritetą.

8 dalis: 5 lygis – stabilūs metaduomenys

Jūsų mašinos tapatybės vienodumo išlaikymas

Metaduomenys apima:

• pavadinimai

• metaduomenų aprašymai

• kanoniniai URL

• autorių vardai

• paskelbimo datos

• puslapių aprašymai

Generatyvinės sistemos naudoja metaduomenis:

• klasifikuoti temas

• turinio naujumą

• autorių patvirtinimas

• nustatyti objektų ryšius

Metaduomenų patikimumo išlaikymui:

1. Naudokite nuoseklius prekės ženklo pavadinimus

2. Laikykitės kanoninių URL adresų stabilumo

3. Užtikrinkite vienodą autoriaus tapatybę

4. Naudokite nuspėjamus metaduomenų aprašymus

5. Schemoje pridėkite „apie“ ir „paminėjimai“

Stabilūs metaduomenys = stabili mašinos tapatybė.

9 dalis: 6 lygis – nuoseklumas visame žiniatinklyje

Patikimumas reikalauja vienodumo visose šaltiniuose

AI varikliai kryžmiškai tikrina jūsų duomenis:

• jūsų svetainė

• socialiniai profiliai

• Wikidata

• Crunchbase

• įrankių katalogai

• interviu

• spaudos apžvalgos

• dokumentacija

• GitHub (jei taikoma)

Siekiant išlaikyti visuotinį nuoseklumą:

1. Suderinkite aprašymus visose platformose

Nerašykite savo prekės ženklo istorijos iš naujo kiekvienoje platformoje.

2. Laikykitės tų pačių datų, vardų ir faktų

AI baudžia prieštaravimus.

3. Atnaujinkite pasenusius profilius

Senosios duomenys mažina patikimumą.

4. Laikykitės neutralaus, faktinio tono

Paieškos sistemos teikia pirmenybę nereklaminėms frazėms.

Nuoseklumas visame tinkle yra stipriausias patikimumo ženklas.

10 dalis: Praktiniai žingsniai, kaip pateikti patikimus duomenis AI

1 žingsnis: Sukurkite kanoninę prekės ženklo faktų puslapį

Tai yra jūsų „vienintelis tiesos šaltinis“.

2 veiksmas: visur pridėkite organizacijos + straipsnio schemą

Tai suteikia puslapiams formalų mašininį struktūrą.

3 žingsnis: Paskelbkite kanonines apibrėžtis

Kiekvieno temos straipsnio viršuje.

4 žingsnis: Naudokite nuoseklią formuluotę visame turinyje

Formuluočių skirtumai = duomenų nepatikimumas.

5 žingsnis: pridėkite struktūrizuotus DUK į savo pagrindinius puslapius

Lengvai išgautini, dažnai pakartotinai naudojami.

6 žingsnis: kasmet atnaujinkite statistinius duomenis

Naujumas pagerina paieškos prioritetą.

7 žingsnis: Sukurkite savo Wikidata profilį

AI automatiškai atlieka kryžminį patikrinimą.

8 žingsnis: Atnaujinkite visus išorinius profilius

Vienoda tapatybė visame žiniatinklyje.

9 žingsnis: Paskelbkite originalius tyrimus

AI sistemos teikia pirmenybę pirminiams duomenų šaltiniams.

10 žingsnis: Naudokite vidinius nuorodas, kad susietumėte sąvokas

Paieškos sistemos tai naudoja semantinių ryšių atvaizdavimui.

Taip generatyvinėms sistemoms pateikiate švarius, patikimus ir pakartotinai naudojamus duomenis.

11 dalis: Duomenų patikimumo kontrolinis sąrašas (kopijuoti/įklijuoti)

Apibrėžimai

• 2–3 sakinių kanoninės apibrėžtys

• Vienoda formuluotė visur

• Pateikta puslapių viršuje

Struktūrizuoti duomenys

• Organizacijos schema

• Straipsnio schema

• Produkto schema

• DUK/Kaip tai padaryti schema

Kanoniniai faktai

• Specialus faktų puslapis

• Stabilūs tapatybės duomenys

• Schemos ir Vikidatos suderinimas

Įrodymai

• Atnaujinti statistiniai duomenys

• Cituojami šaltiniai

• Originalios tyrimai

• Skaidri metodika

Metaduomenys

• Nuoseklūs pavadinimai

• Stabilūs kanoniniai URL

• Aiški autoriaus tapatybė

• Meta aprašymai, suderinti su tema

Tinklų nuoseklumas

• Atnaujinti socialiniai profiliai

• Atitinka katalogų informaciją

• Atitinka Vikidatus

• Atitinka interviu ir spaudos

Jei visos šešios kategorijos yra stabilios, paieškos sistemos vertina jūsų prekės ženklą kaip patikimą, o tai atveria generatyvų matomumą.

Išvada: patikimi duomenys yra naujasis SEO

Paieškos varikliai anksčiau atlygindavo:

• atgalinės nuorodos

• raktiniai žodžiai

• metaduomenys

• indeksavimo galimybė

Generatyvinės paieškos sistemos atlygina:

• švarūs duomenys

• stabilūs faktai

• apibrėžimų aiškumas

• struktūrizuoti įrodymai

• įvairių šaltinių sutapimas

Jei į sistemą įvedate patikimus duomenis, sistema jums suteikia matomumą.

Patikimi duomenys nėra reitingavimo veiksnys. Tai yra mąstymo veiksnys – generatyvaus pasitikėjimo pagrindas.

Prekės ženklai, kurie tai supranta, dominuos kiekvienoje AI valdomoje paieškos aplinkoje per ateinantį dešimtmetį.