Använda LLM för att generera scheman och strukturerad data

Introduktion

Strukturerade data är inte längre något som är ”bra att ha” för SEO – det är internets maskinspråk.

Alla AI-system, från Googles Gemini till ChatGPT Search, Perplexity, Copilot, Claude, Apple Intelligence och till och med öppen källkodsmodeller, är beroende av strukturerade data för att:

✔ förstå innehåll

✔ klassificera enheter

✔ validera fakta

✔ skapa sammanfattningar

✔ trigga rika resultat

✔ driva AI-översikter

✔ identifiera produktfunktioner

✔ förstå relationer

✔ extrahera viktiga attribut

Ändå behandlar de flesta webbplatser fortfarande schema som en eftertanke.

Den goda nyheten? Stora språkmodeller (LLM) är nu otroligt effektiva när det gäller att generera korrekta, fullständiga och kontextmedvetna strukturerade data, inklusive:

✔ JSON-LD

✔ FAQPage-schema

✔ Produktschema

✔ Organisationsschema

✔ Schema för programvaruapplikationer

✔ HowTo-schema

✔ Artikelschema

✔ Händelsesschema

✔ Recensionsschema

✔ Brödsmulslista-schema

✔ Schema för lokala företag

Den här guiden visar hur du genererar strukturerade data med ChatGPT, Gemini, Claude eller valfri LLM – på ett säkert och korrekt sätt och med Ranktrackers valideringsarbetsflöden.

1. Varför LLM är perfekta för schemagenerering

LLM är extremt bra på uppgifter som är:

• ✔ Strukturerat

De följer konsekventa JSON-LD-mönster.

• ✔ Mönsterbaserat

De har sett miljontals korrekta schemaexempel.

• ✔ Regelstyrd

Schema.org-ordförråd är förutsägbara.

• ✔ Hierarkiskt

LLM är utmärkta på hierarkiska data (enheter → attribut → värden).

• ✔ Repetitivt

Schema har begränsad variabilitet, vilket LLM hanterar perfekt.

De kan producera:

✔ syntaktiskt giltig JSON

✔ korrekt kapslade objekt

✔ schema.org-kompatibla strukturer

✔ kompletta attributlistor

✔ felfri markering

✔ kontextuell noggrannhet

När du ger dem rätt indata.

2. Den gyllene regeln: LLM får aldrig hitta på fakta

LLM kan generera schemastruktur. Men de får INTE:

✘ hitta på produktfunktioner

✘ anta priser

✘ hitta på adresser

✘ hitta på kontaktuppgifter

✘ anta affärsattribut

✘ fabricera recensioner

✘ gissa betyg

Ange alltid fakta själv.

Låt sedan LLM omvandla dem till strukturerade data.

3. LLM-schemaets arbetsflöde som används av de bästa SEO-teamen

Här är det professionella arbetsflödet:

Steg 1 – Samla in korrekta uppgifter

Du tillhandahåller:

✔ produktinformation

✔ företagsbeskrivningen

✔ prissättning

✔ funktioner

✔ recensioner

✔ Vanliga frågor

✔ sidinnehåll

✔ NAP (för lokala)

LLM ska aldrig gissa dessa.

Steg 2 – Tala om för LLM vilken schematyp du vill ha

Exempel:

✔ Produkt

✔ Organisation

✔ Programvara

✔ FAQ-sida

✔ Artikel

✔ Hur man gör

✔ Lokalt företag

✔ Person

✔ Webbsida

✔ Händelse

LLM fungerar bäst när strukturen är tydlig.

Steg 3 – Be LLM om endast giltig JSON-LD

Använd

”Returnera endast giltig JSON-LD. 

Inga förklaringar. Inga kommentarer. Ingen kodinramning.”

Detta förhindrar att text blandas med markeringar.

Steg 4 – Validera med Ranktracker Web Audit

Ranktrackers Web Audit upptäcker:

✔ ogiltig JSON

✔ trasig inbäddning

✔ felaktiga schematyper

✔ saknade obligatoriska fält

✔ inkonsekvent NAP

✔ motstridiga klassificeringar

Detta säkerställer noggrannhet på produktionsnivå.

Steg 5 – Infoga i ditt CMS eller din mall

Nu har du:

✔ ren

✔ giltig

✔ noggranna

✔ LLM-läsbar

✔ Google-vänlig

strukturerade data.

4. De 10 schematyper som LLM kan generera med nästan perfekt noggrannhet

1. Organisationsschema

För ditt varumärkes identitet.

LLM hanterar:

✔ namn

✔ sameAs-länkar

✔ logotyp

✔ grundare

✔ beskrivning

✔ identifierare

✔ kontakt

Perfekt för att stärka entitetssignaler i LLM.

2. Produktschema

För e-handel och programvara.

Perfekt för:

✔ funktionslistor

✔ erbjudanden

✔ betyg

✔ tekniska specifikationer

✔ produktkategorier

LLM kan enkelt producera detta när fakta tillhandahålls.

3. Programvaruapplikationsschema

Ett måste för SaaS-företag som Ranktracker.

Innehåller:

✔ operativsystem

✔ applikationskategori

✔ funktioner

✔ prissättning

✔ erbjudanden

✔ samma som länkar

LLM kan generera extremt rena versioner.

4. FAQPage-schema

Ge LLM dina FAQ → få perfekt JSON-LD.

5. Artikel-schema

Perfekt för innehållshubbar med:

✔ författare

✔ utgivare

✔ rubrik

✔ ordräkning

✔ publiceringsdatum

LLM är felfria på detta område.

6. LocalBusiness-schema

För fysiska kontor eller geografiskt riktade enheter.

Inkluderar:

✔ adress

✔ geografiska koordinater

✔ öppettider

Ange uppgifterna → LLM skriver schemat.

7. BreadcrumbList-schema

Automatiskt om du ger LLM sidhierarkin.

8. HowTo-schema

Ange steg → LLM formaterar det perfekt.

9. Event-schema

Perfekt för webbseminarier, lanseringar, utbildningar.

10. Recensionsschema

Du tillhandahåller riktiga recensioner. LLM formaterar dem – men hittar aldrig på dem.

5. LLM-schemabiblioteket (spara dessa)

Dessa är beprövade uppmaningar.

1. Basgenerator för schema

”Generera giltig JSON-LD för [schematyp] med hjälp av uppgifterna nedan. 

Använd ENDAST de angivna fakta. Returnera ENDAST JSON-LD, ingen förklaring.”

2. Programvaruapplikationsschema

”Skapa ett komplett programvaruapplikationsschema för följande SaaS-produkt. Inkludera: 

– namn – beskrivning – operativsystem – applikationskategori – funktioner – erbjudanden – prissättning – samma som – utgivare Använd endast den information som tillhandahålls.”

3. FAQPage-schema

”Konvertera följande vanliga frågor till giltig FAQPage JSON-LD. Använd exakt samma frågor och svar. Skriv inte om dem.”

4. Artikelschema

”Generera ett artikelschema för artikeln nedan. Använd endast den metadata som tillhandahålls.”

5. Schema för lokalt företag

”Generera LocalBusiness JSON-LD med hjälp av dessa NAP- och platsdata.”

6. Schemarensning

”Validera och rensa detta schema för att säkerställa att det är: 

– giltigt JSON – använder korrekt schema.org-vokabulär – innehåller obligatoriska fält – inte innehåller påhittade data.”

6. Hur LLM förbättrar schema utöver mänsklig förmåga

LLM kan förbättra schemat på sätt som människor ofta förbiser:

• ✔ lägg till saknade rekommenderade fält

• ✔ Standardisera attributformatering

• ✔ Korrigera kapsling

• ✔ validera schematyper

• ✔ lägg till semantisk rikedom

• ✔ fyll i valfria men användbara attribut

• ✔ skapa kanoniska relationer

• ✔ ta bort föråldrade fält

De kan också utföra:

Schemakonsolidering

Sammanslagning av flera schematyper på ett rent sätt.

Schemafelsökning

Korrigering av felaktig syntax.

Schemaoptimering

Gör strukturerade data mer LLM-läsbara.

7. Undvik de 5 vanligaste misstagen när du använder LLM för schema

1. Låta LLM hitta på fakta

Tillåt aldrig detta.

2. Ge LLM ofullständiga indata

Schema är bara så exakt som dina fakta.

3. Att inte validera med Ranktracker Web Audit

Schemat går lätt sönder – validera alltid.

4. Blanda flera schematyper på fel sätt

Använd separata block om inte inbäddning är lämpligt.

5. Glömmer att Schema ≠ SEO-magi

Schema hjälper AI och sökmotorer, men det måste stämma överens med verkligheten.

8. Hur Ranktracker integreras med LLM-schema-arbetsflöden

Webbaudit

Validerar schemats hälsa och markerar fel.

SERP-kontroll

Visar hur strukturerade data visas i rika resultat och AI-översikter.

Keyword Finder

Hjälper till att generera FAQ och ämnesbaserade scheman som är anpassade efter verkliga avsikter.

AI-artikelskrivare

Producerar strukturvänligt innehåll som passar perfekt med JSON-LD.

Ranktracker hanterar verifiering + synlighet. LLM hanterar generering + formatering.

Tillsammans producerar de felfria strukturerade data.

Slutlig tanke:

LLM gör schematillverkningen snabbare – men du kontrollerar noggrannheten

LLM har förvandlat schemagenerering från en teknisk uppgift till ett strukturerat, skalbart arbetsflöde:

✔ inget mer handskrivet JSON

✔ inga fler syntaxfel

✔ inga fler saknade obligatoriska fält

✔ inga fler föråldrade schematyper

✔ ingen inkonsekvent formatering längre

Men kom ihåg:

LLM genererar strukturen. Du tillhandahåller fakta. Ranktracker validerar resultatet.

Detta är det nya schema-arbetsflödet för AI-eran – och det ger marknadsförare och SEO-experter oöverträffad kontroll över hur LLM, sökmotorer och generativa system tolkar deras innehåll.