Kaip struktūrizuoti savo prekės ženklo duomenis LLM mokymams

Įvadas

Nesvarbu, koks geras yra jūsų turinys, LLM nepripažins jūsų prekės ženklo, jei jūsų duomenys nėra struktūrizuoti taip, kad juos galėtų interpretuoti mašina.

Prekės ženklai dažnai daro prielaidą:

„Jei mes paskelbsime turinį, LLM jį suras.“

Tačiau LLM neveikia kaip „Google“. Jie:

• suspaudžia informaciją

• apibendrinti sąvokas

• sujungti panašius objektus

• ignoruoti silpnus signalus

• atmesti dviprasmiškus duomenis

• teikti pirmenybę struktūrizuotiems šaltiniams

• pirmenybę teikti nuosekliems apibrėžimams

• sumažinti reklaminės kalbos svarbą

Jei jūsų prekės ženklo duomenys nėra aiškūs, išgautini, struktūrizuoti ir semantiškai nuoseklūs, LLM negali jų teisingai išmokti – ir jie tikrai jūsų necituos.

Šiame vadove pateikiamas tikslus formatas ir struktūra, reikalingi užtikrinti:

• ✔ ChatGPT jus prisimena

• ✔ Gemini klasifikuoja jus

• ✔ „Bing Copilot“ jumis pasitiki

• ✔ Perplexity cituoja jus

• ✔ Claude jus tiksliai suvokia

• ✔ „Apple Intelligence“ apibendrina jus

• ✔ Mixtral/Mistral RAG jus suranda

• ✔ LLaMA pagrįstos sistemos įtraukia jus

• ✔ Įmonių kopilotai prisimena jus

Jūs netrukus sužinosite apie LLM-Ready duomenų architektūrą, kurią turi sukurti kiekvienas prekės ženklas.

1. Kodėl LLM reikia struktūrizuotų prekės ženklo duomenų

Dauguma prekių ženklų skelbia turinį žmonėms, o ne mašinoms.

Tačiau LLM vertina prekės ženklus naudodami:

• objektų atpažinimą

• faktų nuoseklumą

• semantinį klasterizavimą

• konteksto išgavimą

• pasitikėjimo vertinimą

• šaltinio patikrinimas

• vektorių įterpimas

• citavimo patikimumo modeliai

Jei jūsų duomenys yra:

✘ nestruktūruoti

✘ nenuoseklūs

✘ prastai paženklinti

✘ neaiškūs

✘ išsibarstę

✘ reklaminis

✘ prieštaringas

…LLM negali jo patikimai išmokti ar pakartotinai panaudoti.

Struktūrizuoti prekės ženklo duomenys išsprendžia šią problemą:

✔ aiškiai apibrėžia tapatybę

✔ pateikdami kontekstą

✔ siūlo mašinai suprantamus faktus

✔ sustiprina semantinius ryšius

✔ mažindami dviprasmiškumą

✔ leidžiant tiksliai cituoti

✔ gerina paieškos našumą

LLM ne tik „mokosi“ jūsų prekės ženklo – jie jį apskaičiuoja.

2. 7 LLM parengtų prekės ženklo duomenų elementai

Kad jūsų prekės ženklas būtų patikimai rodomas generatyviniuose atsakymuose, jis turi būti struktūrizuotas:

1. Kanoniškas prekės ženklo apibrėžimas

2. Entiteto savybės ir metaduomenys

3. Struktūrizuoti puslapių išdėstymai

4. Santykių grafikai

5. Šaltinio kilmė

6. Faktų nuoseklumo sluoksnis

7. Mašinai suprantami santraukos

Tai sukuria mašina patikrinamą tapatybę, o ne tik skaitomą turinį.

Išskaidykime tai.

3. Elementas 1 – Kanoninis prekės ženklo apibrėžimas (CBD)

Kiekvienas LLM remiasi vienu sakiniu apibrėžimu, kad klasifikuotų prekės ženklus.

Pavyzdys (Ranktracker):

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

Šis apibrėžimas turi būti:

✔ trumpas

✔ faktinis

✔ neutralus

✔ pakartojama

✔ nedviprasmiška

✔ nuoseklus visose platformose

Turėtumėte pateikti šį patį apibrėžimą:

• Jūsų „Apie mus“ puslapyje

• savo pagrindinio puslapio viršuje

• schemos žymėjime

• spaudos pranešimuose

• produktų puslapiuose

• žinių bazės įrašuose

LLM kuria jūsų atmintį iš pasikartojančių semantinių modelių.

4. Elementas 2 — Entiteto savybės ir metaduomenys

LLM traktuoja prekės ženklus kaip objektus su atributais. Turite pateikti aiškias savybes, pvz.

Pagrindiniai metaduomenys

• Įkurta

• Įkurta

• Kategorija

• Pogrupis

• Produkto tipas

• Kainodaros modelis

• Palaikomos platformos

• Pagrindinės funkcijos

• Aptarnaujamos pramonės šakos

Organizacijos metaduomenys

• Teisinis pavadinimas

• Būstinės vieta

• Viešoji/privati

• Komandos dydis

• Misija

Produkto metaduomenys

Kiekvienam produktui / paslaugai:

• veikla

• Kam padeda

• Kaip veikia

• Pagrindinės savybės

• apribojimai

• idealūs naudojimo atvejai

LLM reikia šios informacijos struktūrizuotu formatu, o ne proza.

5. Elementas 3 – struktūrizuoti puslapių išdėstymai

Nestruktūruoti paragrafai yra sunkiai analizuojami LLM.

Jūsų prekės ženklo puslapiuose turi būti:

• Apibrėžimų blokus

• Funkcijų sąrašus

• Palyginimo lenteles (alternatyva – tik tekstinis sąrašas)

• Naudojimo atvejų skyrius

• Privalumų ir trūkumų sąrašus

• Kainų išskaidymas

• DUK skyriai

• Žingsnis po žingsnio „Kaip tai veikia“ sekos

Kiekvienas skyrius tampa „gabalu“, kurį LLM gali saugoti, įterpti ir išgauti.

Pavyzdžiui:

Kaip veikia „Ranktracker“

1. Įveskite savo domeną

2. Importuokite arba pridėkite raktažodžius

3. Sistema kasdien gauna reitingų duomenis

4. Jūs stebite veiklos rezultatus informaciniuose skydeliuose

5. Integruokite raktažodžių tyrimą ir auditą

6. Jūs sekate atgalines nuorodas ir konkurentų rodiklius

Ši struktūra idealiai tinka:

✔ ChatGPT paieškai

✔ Copilot

✔ Perplexity

✔ Gemini apžvalgos

✔ Mixtral RAG paiešką

✔ LLaMA įterpimai

6. Elementas 4 — Santykių grafikai

LLM remiasi vidiniais „žinių grafikais“ — ne „Google“, o savo pačių.

Kad jūsų turinys būtų teisingai įtrauktas į šiuos grafikus, jame turi būti apibrėžta:

✔ jūsų kategoriją

✔ jūsų konkurentų grupę

✔ jūsų alternatyvas

✔ susijusias sąvokas

✔ priešpriešinius/pavaldžius santykius

✔ įrankio/darbo eigos integracijos

Pavyzdys:

Ranktracker → SEO platforma → SERP įrankiai → Reitingų stebėjimas

Apibrėžkite savo prekės ženklo santykius:

Kategorija

• SEO įrankiai

• Rinkodaros programinė įranga

• Raktinių žodžių platformos

Susiję subjektai

• SERP tikrintuvai

• Reitingų sekimo įrankiai

• Raktinių žodžių tyrimų įrankiai

• Svetainių auditoriai

Konkurentai

• Ahrefs

• Semrush

• Mangools

• Moz

• SE Ranking

LLM naudoja šį atvaizdavimą:

• įtraukia jus į palyginimo sąrašus

• įtraukia jus į „geriausių įrankių“ apžvalgas

• prisimena jus, kai vartotojai užduoda kategorijos lygio klausimus

• klasifikuoja jūsų domeną paieškai

Be aiškių santykių → jūs neatsirasite sąrašuose.

7. Elementas 5 — Šaltinio kilmė

LLM pasitiki kilmės šaltiniu, o ne tik faktais.

Jūs turite pateikti:

✔ autorių vardus

✔ ekspertų kvalifikaciją

✔ leidinių datas

✔ paskutinio pakeitimo datą

✔ nuorodas į išorinius šaltinius

✔ skaidrumo puslapiai

✔ kontaktinė ir tapatybės informacija

Tai yra labai svarbu:

• Claude (itin griežtas)

• Gemini

• Copilot

• Perplexity

• Apple Intelligence

Kilmė sumažina haliucinacijas ir klaidingą klasifikavimą.

8. 6 elementas — faktų nuoseklumo lygmuo

LLM baudžia prieštaravimus.

Jūsų prekės ženklas turi išlaikyti:

Nuoseklius apibrėžimus visose

• Pagrindinis puslapis

• produktų puslapiai

• tinklaraštis

• pagalbos dokumentai

• spaudos pranešimai

• katalogų sąrašai

Nuoseklius teiginius

• funkcijos

• kainos

• metrika

• klientų auditorija

Nuoseklius duomenų taškus, pvz.

• paleidimo datos

• komandos dydis

• platformos palaikymas

• versijos

Jei jūsų turinys prieštarauja pats sau, LLM tai išsprendžia:

• konfliktuojančių duomenų atmetimas

• konkurentų pasirinkimas

• nežinomų detalių haliucinacijos

• pernelyg sudėtingos prekės ženklo informacijos supaprastinimas

Nuoseklumas yra reitingavimo veiksnys visose LLM ekosistemose.

9. 7 elementas – mašinoms pritaikyti santraukos

LLM teikia pirmenybę trumpoms, faktinėms santraukoms, kurias jie gali įterpti.

Įtraukite:

50 žodžių santrauką

Trumpas faktinis aprašymas.

20 žodžių santrauką

Aukšto lygio funkcijos aprašymas.

1 sakinio aprašymas

Kanoninis apibrėžimas.

Raktinių žodžių sąrašas

Ne SEO, o įterpimui.

Svarbiausi bruožai

Lengvai suskirstomi duomenys.

Prekės ženklo terminų žodynas

Užtikrina vidinį nuoseklumą.

Tai pasirodo:

• Sunkumų langeliai

• Copilot fragmentai

• Gemini struktūrizuoti atsakymai

• „Siri“ santraukos

• ChatGPT paieškos kortelės

10. Kur talpinti šiuos struktūrizuotus prekės ženklo duomenis

• ✔ Pagrindinis puslapis

• ✔ Apie puslapį

• ✔ Produkto puslapiai

• ✔ Kainų puslapis

• ✔ Dokumentacija

• ✔ Tinklaraščio šablonai

• ✔ Pranešimai spaudai

• ✔ JSON-LD schema

• ✔ Svetainių žemėlapiai

• ✔ Katalogų sąrašai

• ✔ „App Store“ (jei taikoma)

Kuo nuoseklesnė struktūra, tuo stipresnis LLM atgaminimas.

11. Kaip „Ranktracker“ padeda struktūrizuoti prekės ženklo duomenis LLM mokymui

Tinklalapio auditas

Aptinka trūkstamas schemas, struktūrizuotų duomenų spragas, HTML problemas.

AI straipsnių rašytojas

Sukuria struktūrizuotas sekcijas, idealias įterpimui ir paieškai.

Raktinių žodžių ieškiklis

Atrenka klausimo intencijos terminus, kuriuos mėgsta LLM.

SERP tikrintuvas

Rodo LLM klasifikacijai būtinas sąvokų asociacijas.

Reitingų sekėjas

Stebi AI valdomą SERP nepastovumą, kai LLM tobulėja.

Atgalinių nuorodų tikrintuvas ir stebėtojas

Stiprina autoriteto signalus, kuriuos naudoja Perplexity + Copilot.

Ranktracker suteikia pagrindinę struktūrą, kurios LLM reikia, kad galėtų pasitikėti ir prisiminti prekės ženklą.

Paskutinė mintis:

Jei nesukursite savo prekės ženklo duomenų struktūros, LLM ją sukurs už jus – neteisingai

Tai yra nauja realybė:

LLM apibrėš jūsų prekės ženklą. LLM apibendrins jūsų prekės ženklą. LLM palygins jūsų prekės ženklą. LLM rekomenduos jūsų konkurentus. LLM įtrauks jus į kategorijos lyderių sąrašą arba iš jo pašalins.

Kyla tik vienas klausimas:

Ar norite kontroliuoti tą apibrėžimą, ar norite, kad AI spėliotų?

Struktūrizuoti prekės ženklo duomenys suteikia jums kontrolę:

• kaip LLM klasifikuoja jus

• kokius faktus jie prisimena

• kur jūs pasirodote

• ar esate cituojamas

• į kokius sąrašus esate įtrauktas

• kaip dažnai jus suranda RAG sistemos

• kiek tiksliai esate apibendrintas

Prekės ženklai, kurie dabar struktūrizuoja savo duomenis, dominuos AI valdomame atradime per ateinantį dešimtmetį.

Tai nėra SEO. Tai nėra PR. Tai nėra prekės ženklo kūrimas.

Tai LLM tapatybės inžinerija – naujausia skaitmeninio matomumo evoliucija.