LLM's gebruiken om schema's en gestructureerde gegevens te genereren

Intro

Gestructureerde data is niet langer een 'nice-to-have' voor SEO, maar de machinetaal van het internet.

Elk AI-systeem, van Google's Gemini tot ChatGPT Search, Perplexity, Copilot, Claude, Apple Intelligence en zelfs open-source retrieval-modellen, is afhankelijk van gestructureerde gegevens om:

✔ inhoud te begrijpen

✔ entiteiten te classificeren

✔ feiten te valideren

✔ samenvattingen te maken

✔ rijke resultaten te genereren

✔ AI-overzichten aansturen

✔ productkenmerken identificeren

✔ relaties begrijpen

✔ belangrijke kenmerken extraheren

Toch behandelen de meeste websites schema's nog steeds als een bijzaak.

Het goede nieuws? Grote taalmodellen (LLM's) zijn nu ongelooflijk effectief in het genereren van nauwkeurige, volledige en contextbewuste gestructureerde gegevens, waaronder:

✔ JSON-LD

✔ FAQPage-schema

✔ Productschema

✔ Organisatieschema

✔ SoftwareApplication-schema

✔ HowTo-schema

✔ Artikel schema

✔ Evenementenschema

✔ Beoordelingsschema

✔ BreadcrumbList-schema

✔ Schema voor lokale bedrijven

Deze handleiding laat zien hoe u gestructureerde gegevens kunt genereren met ChatGPT, Gemini, Claude of een andere LLM — veilig, nauwkeurig en met de validatieworkflows van Ranktracker.

1. Waarom LLM's perfect zijn voor het genereren van schema's

LLM's zijn uitermate geschikt voor taken die:

• ✔ Gestructureerd

Ze volgen consistente JSON-LD-patronen.

• ✔ Op patronen gebaseerd

Ze hebben miljoenen voorbeelden van correcte schema's gezien.

• ✔ Regelgestuurd

Schema.org-vocabulaires zijn voorspelbaar.

• ✔ Hiërarchisch

LLM's blinken uit in hiërarchische gegevens (entiteiten → attributen → waarden).

• ✔ Repetitief

Schema heeft een beperkte variabiliteit, waar LLM's perfect mee omgaan.

Ze kunnen het volgende produceren:

✔ syntactisch geldige JSON

✔ correct geneste objecten

✔ schema.org-conforme structuren

✔ volledige attributenlijsten

✔ foutloze markup

✔ contextuele nauwkeurigheid

Als je ze de juiste input geeft.

2. De gouden regel: LLM's mogen nooit feiten verzinnen

LLM's kunnen schemastructuren genereren. Maar ze mogen NIET:

✘ productkenmerken verzinnen

✘ prijzen veronderstellen

✘ adressen verzinnen

✘ contactgegevens verzinnen

✘ zakelijke kenmerken veronderstellen

✘ recensies verzinnen

✘ beoordelingen raden

Geef altijd zelf de feiten.

Laat de LLM deze vervolgens omzetten in gestructureerde gegevens.

3. De LLM-schema-workflow die door top-SEO-teams wordt gebruikt

Dit is de professionele workflow:

Stap 1 — Verzamel nauwkeurige input

U verstrekt:

✔ de productdetails

✔ de bedrijfsbeschrijving

✔ prijzen

✔ kenmerken

✔ beoordelingen

✔ veelgestelde vragen

✔ pagina-inhoud

✔ NAP (voor lokaal)

De LLM mag hier nooit naar raden.

Stap 2 — Vertel de LLM welk schematype u wilt

Voorbeelden:

✔ Product

✔ Organisatie

✔ Softwareapplicatie

✔ FAQ-pagina

✔ Artikel

✔ HowTo

✔ Lokaal bedrijf

✔ Persoon

✔ Webpagina

✔ Evenement

LLM's blinken uit wanneer ze een duidelijke structuur krijgen.

Stap 3 — Vraag de LLM alleen om geldige JSON-LD

Gebruik:

“Geef alleen geldige JSON-LD terug. 

Geen uitleg. Geen commentaar. Geen code-omheiningen.”

Dit voorkomt dat tekst en markup door elkaar worden gehaald.

Stap 4 — Valideer met Ranktracker Web Audit

Ranktracker's Web Audit detecteert:

✔ ongeldige JSON

✔ gebroken nesting

✔ verkeerde schematypen

✔ ontbrekende verplichte velden

✔ inconsistente NAP

✔ conflicterende classificaties

Dit garandeert nauwkeurigheid op productieniveau.

Stap 5 — Invoegen in uw CMS of sjabloon

U hebt nu:

✔ schone

✔ geldige

✔ nauwkeurige

✔ LLM-leesbaar

✔ Google-vriendelijk

gestructureerde gegevens.

4. De 10 schematypen die LLM's met bijna perfecte nauwkeurigheid kunnen genereren

1. Organisatieschema

Voor de identiteit van uw merk.

LLM's verwerken:

✔ naam

✔ sameAs-links

✔ logo

✔ oprichter

✔ beschrijving

✔ identificatiegegevens

✔ contact

Perfect voor het versterken van entiteitssignalen in LLMs.

2. Productschema

Voor e-commerce en software.

Zeer geschikt voor:

✔ functielijsten

✔ aanbiedingen

✔ beoordelingen

✔ technische specificaties

✔ productcategorieën

LLM's kunnen dit eenvoudig produceren wanneer ze feiten krijgen aangereikt.

3. Softwareapplicatieschema

Een must voor SaaS-bedrijven zoals Ranktracker.

Bevat:

✔ besturingssysteem

✔ applicatiecategorie

✔ functies

✔ prijzen

✔ aanbiedingen

✔ sameAs-links

LLM's kunnen uiterst zuivere versies genereren.

4. FAQPage-schema

Geef de LLM uw FAQ's → krijg perfecte JSON-LD.

5. Artikel Schema

Ideaal voor content hubs met:

✔ auteur

✔ uitgever

✔ kop

✔ woordenaantal

✔ publicatiedatum

LLM's zijn hier perfect in.

6. LocalBusiness-schema

Voor fysieke kantoren of geografisch gerichte entiteiten.

Omvat:

✔ adres

✔ geografische coördinaten

✔ openingstijden

Verstrek de gegevens → LLM schrijft het schema.

7. BreadcrumbList-schema

Automatisch als u LLM de paginahiërarchie geeft.

8. HowTo-schema

Geef de stappen op → LLM formatteert het perfect.

9. Event-schema

Perfect voor webinars, lanceringen, trainingssessies.

10. Review Schema

U levert echte beoordelingen. LLM formatteert ze, maar verzint ze nooit.

5. De LLM Schema Prompt Library (bewaar deze)

Dit zijn beproefde prompts.

1. Basisschema-generator

"Genereer geldige JSON-LD voor [schematype] met behulp van de onderstaande details. 

Gebruik ALLEEN de verstrekte feiten. Geef ALLEEN JSON-LD terug, geen uitleg."

2. Softwareapplicatieschema

Maak een compleet SoftwareApplication-schema voor het volgende SaaS-product. Neem het volgende op: 

– naam – beschrijving – besturingssysteem – applicatiecategorie – functies – aanbiedingen – prijzen – sameAs – uitgever Gebruik alleen de verstrekte informatie.”

3. FAQPage-schema

“Zet de volgende veelgestelde vragen om in een geldig FAQPage JSON-LD. Gebruik de exacte vragen en antwoorden. Herschrijf ze niet.”

4. Artikel-schema

“Genereer een Article-schema voor het onderstaande artikel. Gebruik alleen de verstrekte metadata.”

5. LocalBusiness-schema

“Genereer LocalBusiness JSON-LD met behulp van deze NAP- en locatiegegevens.”

6. Schema opschonen

“Valideer en reinig dit schema om ervoor te zorgen dat het: 

– geldig JSON is – de juiste schema.org-woordenschat gebruikt – de vereiste velden bevat – geen verzonnen gegevens bevat.”

6. Hoe LLM's schema's verbeteren op een manier die het menselijk vermogen te boven gaat

LLM's kunnen schema's verbeteren op manieren die mensen vaak over het hoofd zien:

• ✔ ontbrekende aanbevolen velden toevoegen

• ✔ standaardiseer de opmaak van attributen

• ✔ neststructuur corrigeren

• ✔ Schematypen valideren

• ✔ semantische rijkdom toevoegen

• ✔ optionele maar nuttige attributen invullen

• ✔ canonieke relaties creëren

• ✔ verouderde velden verwijderen

Ze kunnen ook het volgende uitvoeren:

Schemaconsolidatie

Meerdere schematypen netjes samenvoegen.

Schema-debugging

Het repareren van gebroken syntaxis.

Schema-optimalisatie

Gestructureerde gegevens beter leesbaar maken voor LLM.

7. Vermijd de 5 veelgemaakte fouten bij het gebruik van LLM's voor schema's

1. De LLM feiten laten verzinnen

Laat dit nooit toe.

2. De LLM onvolledige input geven

Schema is slechts zo nauwkeurig als uw feiten.

3. Niet valideren met Ranktracker Web Audit

Schema's gaan gemakkelijk kapot — valideer altijd.

4. Meerdere schematypen op onjuiste wijze combineren

Gebruik afzonderlijke blokken, tenzij nesting gepast is.

5. Vergeten dat schema ≠ SEO-magie

Schema helpt AI en zoekmachines, maar het moet overeenkomen met de werkelijkheid.

8. Hoe Ranktracker integreert met LLM Schema-workflows

Webaudit

Valideert de gezondheid van schema's en markeert fouten.

SERP Checker

Toont hoe gestructureerde gegevens worden weergegeven in rijke resultaten en AI-overzichten.

Keyword Finder

Helpt bij het genereren van FAQ's en op onderwerpen gebaseerde schema's die aansluiten bij de werkelijke intentie.

AI-artikelschrijver

Produceert structuurvriendelijke content die perfect past bij JSON-LD.

Ranktracker zorgt voor verificatie + zichtbaarheid. LLM's zorgen voor generatie + opmaak.

Samen produceren ze foutloze gestructureerde gegevens.

Laatste gedachte:

LLM's versnellen het maken van schema's, maar u bepaalt zelf de nauwkeurigheid

LLM's hebben het genereren van schema's getransformeerd van een technische taak naar een gestructureerde, schaalbare workflow:

✔ geen handgeschreven JSON meer

✔ geen syntaxfouten meer

✔ geen ontbrekende verplichte velden meer

✔ geen verouderde schematypen meer

✔ geen inconsistente opmaak meer

Maar onthoud:

LLM's genereren de structuur. U levert de feiten. Ranktracker valideert de output.

Dit is de nieuwe schema-workflow voor het AI-tijdperk — en het geeft marketeers en SEO's ongekende controle over hoe LLM's, zoekmachines en generatieve systemen hun content interpreteren.