Створення структурованих наборів даних для відкриття ШІ

Вступ

LLM не відкривають бренди так, як це робить Google.

Вони не сканують все. Вони не індексують все. Вони не зберігають все. Вони не довіряють всьому.

Вони виявляють бренди, обробляючи структуровані дані — чисті, марковані, фактичні відомості, упорядковані у форматах, зручних для машин.

Структуровані набори даних зараз є найпотужнішим інструментом впливу:

• Пошук ChatGPT

• Google Gemini AI Огляди

• Bing Copilot + Prometheus

• Perplexity RAG retrieval

• Claude 3.5 міркування

• Apple Intelligence: резюме

• Mistral/Mixtral корпоративні копілоти

• Системи RAG на базі LLaMA

• вертикальні автоматизації ШІ

• галузеві агенти

Якщо ви не створюєте структуровані набори даних, моделі штучного інтелекту:

✘ змушені вгадувати

✘ неправильно інтерпретувати ваш бренд

✘ гадати про ваші особливості

✘ виключатимуть вас із порівнянь

✘ вибиратимуть конкурентів

✘ не цитувати ваш контент

У цій статті пояснюється, як створювати набори даних, які подобаються AI-двигунам, — набори даних, що забезпечують видимість, довіру та ймовірність цитування в усій екосистемі LLM.

1. Чому структуровані набори даних важливі для AI Discovery

LLM віддають перевагу структурованим даним, оскільки вони:

• ✔ однозначні

• ✔ фактичні

• ✔ легкі у впровадженні

• ✔ роздільні

• ✔ перевіряється

• ✔ послідовний

• ✔ можливість перехресних посилань

Неструктурований контент (дописи в блогах, маркетингові сторінки) є хаотичним. LLM повинні його інтерпретувати, і часто роблять це неправильно.

Структуровані набори даних вирішують цю проблему, надаючи ШІ:

• ваші функції

• ваші ціни

• ваша категорія

• ваші визначення

• ваші робочі процеси

• ваші випадки використання

• ваші конкуренти

• метадані вашого продукту

• ваша ідентичність бренду

—у чітких, машиночитаних форматах.

Це значно підвищує ймовірність появи у:

✔ Оглядах ШІ

✔ Джерелах Perplexity

✔ Цитатах Copilot

✔ Списках «найкращих інструментів для...»

✔ Запитах «альтернативи для...»

✔ Блоки порівняння об'єктів

✔ Підсумки Siri/Spotlight

✔ корпоративні Copilot

✔ конвеєри RAG

Структуровані набори даних безпосередньо живлять екосистему LLM.

2. 6 типів наборів даних, які використовують AI-двигуни

Щоб вплинути на відкриття ШІ, ваш бренд повинен надати шість типів доповнюючих наборів даних.

Кожен з них використовується різними двигунами.

Тип набору даних 1 — Набір семантичних фактів

Використовується: ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot

Це структуроване представлення:

• хто ви

• що ви робите

• до якої категорії ви належите

• які функції ви пропонуєте

• які проблеми ви вирішуєте

• хто ваші конкуренти

Формат: JSON, JSON-LD, структуровані таблиці, блоки відповідей, глосарії.

Тип набору даних 2 — набір даних про характеристики продукту

Використовується: Perplexity, Copilot, корпоративні копілоти, RAG

Цей набір даних визначає:

• особливості

• можливості

• технічні характеристики

• версії

• обмеження

• вимоги до використання

Формат: Markdown, JSON, YAML, розділи HTML.

Тип набору даних 3 — Набір даних про робочий процес і принцип роботи

Використовується: Claude, Mistral, LLaMA, корпоративними копілотами

Цей набір даних включає:

• покрокові робочі процеси

• шляхи користувачів

• послідовності адаптації

• потоки використання

• відповідності вхідних і вихідних даних

LLM використовують його для міркувань про:

• ваш продукт

• де ви підходите

• як порівняти вас

• чи рекомендувати вас

Тип набору даних 4 — Набір даних про категорії та конкурентів

Використовується: ChatGPT Search, Gemini, Copilot, Claude

Цей набір даних встановлює:

• ваша категорія

• пов'язані категорії

• суміжні теми

• конкуруючі організації

• альтернативні бренди

Це визначає:

✔ розміщення порівняння

✔ рейтинг «найкращих інструментів»

✔ суміжність у відповідях ШІ

✔ побудову контексту категорії

Тип набору даних 5 — Набір даних документації

Використовується: системами RAG, Mixtral/Mistral, LLaMA, корпоративними копілотами

Сюди входить:

• довідковий центр

• Документація API

• розбивка функцій

• усунення несправностей

• приклади результатів

• технічні характеристики

Відмінна документація = висока точність пошуку.

Тип набору даних 6 — набір даних графа знань

Використовується: Gemini, Copilot, Siri, ChatGPT

Це включає:

• Вікідані

• Schema.org

• канонічні визначення

• пов'язані відкриті дані

• ідентифікатори

• класифікаційні вузли

• зовнішні посилання

Набори даних графіка знань закріплюють вас у:

✔ Огляди ШІ

✔ Siri

✔ Copilot

✔ Пошук на основі сутностей

3. Структурована система даних LLM (SDF-6)

Щоб створити ідеальні набори даних для AI-досліджень, дотримуйтесь цієї архітектури, що складається з шести модулів.

Модуль 1 — Канонічний набір даних сутностей

Це ваш основний набір даних — ДНК того, як штучний інтелект сприймає ваш бренд.

Він включає:

• ✔ канонічне визначення

• ✔ категорія

• ✔ тип продукту

• ✔ об'єкти, з якими ви інтегруєтеся

• ✔ сутності, схожі на вас

• ✔ випадки використання

• ✔ сегменти галузі

Приклад:

{
  "entity": "Ranktracker",
  "type": "SoftwareApplication",
  "category": "SEO Platform",
  "description": "Ranktracker — це універсальна SEO-платформа, що пропонує інструменти для відстеження позицій, дослідження ключових слів, аналізу SERP, аудиту веб-сайтів та зворотних посилань.",
  "competitors": ["Ahrefs", "SEMrush", "Mangools", "SE Ranking"],
  "use_cases": ["keyword tracking", "SERP intelligence", "technical auditing"]
}

Цей набір даних формує пам'ять про бренд у всіх моделях.

Модуль 2 — Набір даних про функції та можливості

LLM потребують чітких, структурованих списків функцій.

Приклад:

{
  "product": "Ranktracker",
  "features": [
    {"name": "Rank Tracker", "description": "Щоденне відстеження позицій ключових слів у всіх пошукових системах."},
    {"name": "Keyword Finder", "description": "Інструмент для дослідження ключових слів з метою виявлення можливостей пошуку."},
    {"name": "SERP Checker", "description": "Аналіз SERP для розуміння складності ранжування."},
    {"name": "Website Audit", "description": "Система технічного SEO-аудиту."},
    {"name": "Backlink Monitor", "description": "Відстеження зворотних посилань та аналіз авторитетності."}
  ]
}

Цей набір даних використовується:

✔ Системи RAG

✔ Perplexity

✔ Copilot

✔ корпоративні copilots

Модуль 3 — Набір даних робочого процесу

Моделі люблять структуровані робочі процеси.

Приклад:

{
  "workflow": "how_ranktracker_works",
  "steps": [
    "Введіть свій домен",
    "Додайте або імпортуйте ключові слова",
    "Ranktracker щодня отримує дані про рейтинги",
    "Ви аналізуєте зміни в дашбордах",
    "Ви інтегруєте дослідження та аудит ключових слів"
  ]
}

Це забезпечує:

✔ Міркування Клода

✔ Пояснення ChatGPT

✔ Розбивка завдань Copilot

✔ робочі процеси підприємства

Модуль 4 — Набір даних про категорії та конкурентів

Цей набір даних навчає моделі штучного інтелекту, де ви підходите.

Приклад:

{
  "category": "SEO Tools",
  "subcategories": [
    "Rank Tracking", 
    "Keyword Research", 
    "Technical SEO", 
    "Backlink Analysis"
  ],
  "competitor_set": [
    "Ahrefs", 
    "Semrush", 
    "Mangools", 
    "SE Ranking"
  ]
}

Це має вирішальне значення для:

✔ Оглядів AI

✔ порівнянь

✔ списків альтернатив

✔ розміщення категорій

Модуль 5 — Набір даних документації

Розбита на частини документація значно покращує пошук RAG.

Хороші формати:

✔ Markdown

✔ HTML з чистим <h2>

✔ JSON з мітками

✔ YAML для структурованої логіки

LLM краще знаходять документацію, ніж блоги, тому що:

• це фактично

• це структуроване

• це стабільне

• це однозначно

Документація сприяє:

✔ Mistral RAG

✔ Розгортання LLaMA

✔ корпоративних копілотів

✔ інструменти для розробників

Модуль 6 — Набір даних графа знань

Цей набір даних пов'язує ваш бренд із зовнішніми системами знань.

Включає:

✔ Елемент Wikidata

✔ Розмітку Schema.org

✔ Ідентифікатори об'єктів

✔ посилання на авторитетні джерела

✔ однакові визначення на всіх поверхнях

Цей набір даних виконує важку роботу для:

✔ Відтворення сутностей ChatGPT

✔ огляди Gemini AI

✔ цитування Bing Copilot

✔ Siri та Spotlight

✔ Перевірка заплутаності

Це семантична основа всієї вашої присутності в AI.

4. Як публікувати структуровані набори даних в Інтернеті

Штучний інтелект отримує набори даних з різних джерел.

Щоб максимізувати виявлення:

Публікуйте на:

✔ вашому веб-сайті

✔ піддомені документації

✔ Кінцеві точки JSON

✔ карта сайту

✔ прес-кіти

✔ Репозиторії GitHub

✔ публічні каталоги

✔ Вікідані

✔ Метадані App Store

✔ профілі в соціальних мережах

✔ PDF-документи (зі структурованим макетом)

Формати:

✔ JSON

✔ JSON-LD

✔ YAML

✔ Markdown

✔ HTML

✔ CSV (для точного налаштування)

Чим більше структурованих поверхонь ви створюєте, тим більше навчається ШІ.

5. Уникнення помилки № 1 у наборі даних: невідповідність

Якщо ваші структуровані набори даних суперечать один одному:

• ваш веб-сайт

• ваша схема

• ваша стаття у Вікідаті

• ваші згадки в пресі

• ваша документація

LLM присвоїть низький рівень довіри до суб'єкта і замінить вас конкурентами.

Сумісність = довіра.

6. Як Ranktracker допомагає створювати структуровані набори даних

Веб-аудит

Виявляє відсутні схеми, пошкоджені розмітки, проблеми з доступністю.

AI Article Writer

Автоматично генерує структуровані шаблони: FAQ, кроки, порівняння, визначення.

Пошук ключових слів

Створює набори даних з питаннями, що використовуються для відображення намірів.

Перевірка SERP

Показує асоціації категорій/об'єктів.

Перевірка та моніторинг зворотних посилань

Посилює зовнішні сигнали, необхідні для перевірки штучного інтелекту.

Rank Tracker

Виявляє зміни ключових слів, коли структуровані дані покращують видимість ШІ.

Ranktracker — це ідеальна інфраструктура для розробки структурованих наборів даних.

Остаточна думка:

Структуровані набори даних — це API між вашим брендом та екосистемою штучного інтелекту

Виявлення штучного інтелекту більше не стосується сторінок. Воно стосується фактів, структур, об'єктів та взаємозв'язків.

Якщо ви створюєте структуровані набори даних:

✔ ШІ розуміє вас

✔ ШІ запам'ятає вас

✔ ШІ знаходить вас

✔ ШІ цитує вас

✔ ШІ рекомендує вас

✔ ШІ розміщує вас у правильній категорії

✔ ШІ правильно вас підсумовує

Якщо ви цього не робите:

✘ ШІ вгадує

✘ ШІ неправильно класифікує

✘ ШІ використовує конкурентів

✘ ШІ відкидає ваші особливості

✘ ШІ галюцинує деталі

Створення структурованих наборів даних є найважливішим кроком в оптимізації LLM — основою видимості кожного бренду в епоху відкриттів, що базуються на штучному інтелекті.