使用 LLM 生成模式和结构化数据

引言

结构化数据对SEO而言已不再是锦上添花——它是互联网的机器语言。

从谷歌Gemini到ChatGPT搜索、Perplexity、Copilot、Claude、Apple Intelligence乃至开源检索模型，所有AI系统都依赖结构化数据来：

✔ 理解内容

✔ 分类实体

✔ 验证事实

✔ 生成摘要

✔ 触发丰富结果

✔ 驱动AI概览功能

✔ 识别产品特性

✔ 理解关系

✔ 提取关键属性

然而多数网站仍将结构化数据视为事后补充。

好消息是？ 大型语言模型（LLMs）如今能高效生成准确、完整且具备上下文感知能力的结构化数据，包括：

✔ JSON-LD

✔ 常见问题页面模式

✔ 产品结构化数据

✔ 机构结构化数据

✔ 软件应用程序模式

✔ 操作指南模式

✔ 文章架构

✔ 活动架构

✔ 评论架构

✔ 面包屑导航列表架构

✔ 本地商家结构化数据

本指南将向您展示如何使用ChatGPT、Gemini、Claude或任何大型语言模型（LLM）安全、准确地生成结构化数据，并通过Ranktracker的验证工作流进行校验。

1. 为何LLM是模式生成的理想选择

LLM在处理以下任务时表现卓越：

• ✔ 结构化

遵循一致的JSON-LD模式。

• ✔ 基于模式

它们已接触数百万个正确模式示例。

• ✔ 规则驱动

Schema.org词汇表具有可预测性

• ✔ 层级化

LLM在处理分层数据时表现优异（实体→属性→值）。

• ✔ 循环性

模式结构变异性有限，此类场景恰是LLM的完美发挥领域。

它们能生成：

✔ 语法正确的JSON

✔ 正确嵌套的对象

✔ 符合schema.org规范的结构

✔ 完整的属性列表

✔ 无错误标记

✔ 上下文准确性

前提是您提供正确的输入。

2. 黄金法则：大型语言模型绝不能杜撰事实

LLM可生成模式结构。 但它们绝不能：

✘ 虚构产品特性

✘ 假定定价

✘ 虚构地址

✘ 虚构联系方式

✘ 假设企业属性

✘ 伪造评论

✘ 猜测评分

请始终亲自提供事实依据。

再让大型语言模型将其转化为结构化数据。

3. 顶级SEO团队采用的LLM结构化数据工作流

专业工作流程如下：

步骤1 — 收集准确输入

您需提供：

✔ 产品详情

✔ 公司简介

✔ 价格体系

✔ 产品特性

✔ 用户评价

✔ 常见问题解答

✔ 页面内容

✔ NAP（本地化信息）

大型语言模型（LLM）绝不应自行推测这些信息。

步骤 2 — 告知 LLM 所需的模式类型

示例：

✔ 产品

✔ 组织

✔ 软件应用

✔ 常见问题页面

✔ 文章

✔ 操作指南

✔ 本地企业

✔ 人物

✔ 网页

✔ 活动

大型语言模型在结构清晰时表现最佳。

步骤3 — 要求LLM仅输出有效的JSON-LD格式

使用示例：

“仅返回有效的 JSON-LD。 

无需解释。 无需注释。 无需代码块标记。”

此举可避免文本与标记混杂。

步骤 4 — 使用 Ranktracker 网站审计进行验证

Ranktracker网站审计功能可检测：

✔ 无效 JSON

✔ 嵌套错误

✔ 错误的架构类型

✔ 缺少必填字段

✔ 不一致的名称、地址和电话信息

✔ 分类冲突

这确保了生产级别的准确性。

步骤5 — 导入内容管理系统或模板

您现在拥有：

✔ 干净

✔ 有效

✔ 准确

✔ 大型语言模型可读

✔ 符合谷歌规范

结构化数据。

4. 大型语言模型能以近乎完美精度生成的10种模式类型

1. 机构模式

用于品牌身份标识。

LLM可处理：

✔ 名称

✔ sameAs链接

✔ 标识

✔ 创始人

✔ 描述

✔ 标识符

✔ 联系方式

适用于强化大型语言模型中的实体信号。

2. 产品架构

适用于电商与软件领域。

特别适用于：

✔ 功能列表

✔ 优惠活动

✔ 评分

✔ 技术规格

✔ 产品分类

当提供事实依据时，大型语言模型可轻松生成此类内容。

3. 软件应用架构

对Ranktracker这类SaaS企业必不可少。

包含：

✔ 操作系统

✔ 应用类别

✔ 功能特性

✔ 定价方案

✔ 优惠活动

✔ 同源链接

大型语言模型可生成极其简洁的版本。

4. 常见问题页面结构化数据

向LLM提供常见问题 → 获取完美的JSON-LD格式。

5. 文章结构化数据

适用于具备以下特性的内容中心：

✔ 作者

✔ 出版商

✔ 标题

✔ 字数统计

✔ 发布日期

大型语言模型在这方面堪称完美。

6. LocalBusiness 结构化数据

适用于实体办公室或地理定位实体。

包含：

✔ 地址

✔ 地理坐标

✔ 营业时间

提供数据 → 大型语言模型生成架构。

7. 面包屑列表模式

若向LLM提供页面层级结构，则自动生成。

8. HowTo 模式

提供步骤 → LLM完美格式化。

9. 活动架构

适用于网络研讨会、产品发布、培训课程。

10. 评价模式

您提供真实评价。 LLM进行格式化处理——但绝不虚构内容。

5. LLM模式提示库（务必收藏）

这些是实战验证过的提示词。

1. 基础结构生成器

“根据以下细节生成[模式类型]的有效JSON-LD格式。 

仅使用提供的数据。 仅返回JSON-LD格式，无需解释。"

2. 软件应用程序模式

“为以下SaaS产品创建完整的软件应用程序模式。包含： 

– 名称 – 描述 – 操作系统 – 应用类别 – 功能特性 – 套餐方案 – 定价方案 – 同等替代品 – 发行商 仅使用提供的信息。”

3. 常见问题页面模式

“将下列常见问题转换为有效的FAQPage JSON-LD格式。严格使用原始问题与答案，不得改写内容。”

4. 文章模式

“为下文生成文章模式。仅使用提供的元数据。”

5. LocalBusiness 结构化数据

“使用此名称、地址、电话及位置数据生成LocalBusiness JSON-LD。”

6. 结构化数据清理

“验证并清理此结构化数据，确保其： 

– 有效JSON格式 – 正确使用schema.org词汇表 – 包含所有必填字段 – 不包含虚构数据。”

6. 大型语言模型如何超越人类能力优化模式

LLM能以人类常忽略的方式优化模式：

• ✔ 添加缺失的推荐字段

• ✔ 规范属性格式

• ✔ 修复嵌套

• ✔ 验证模式类型

• ✔ 增加语义丰富性

• ✔ 填充可选但有用的属性

• ✔ 建立规范关系

• ✔ 移除弃用字段

它们还能实现：

模式整合

干净地合并多种结构化数据类型。

模式调试

修复语法错误。

模式优化

使结构化数据更易于大型语言模型读取。

7. 使用LLM处理模式时需规避的5大常见误区

1. 允许LLM自行编造事实

绝不允许这种情况发生。

2. 向LLM提供不完整输入

模式的准确性取决于事实的准确性。

3. 未通过Ranktracker网站审计验证

结构化数据极易失效——务必进行验证。

4. 错误混合多种结构化数据类型

除非符合嵌套规范，否则应使用独立结构块。

5. 忘记结构化数据≠SEO魔法

结构化数据有助于AI和搜索引擎理解，但必须与实际内容相符。

8. Ranktracker 如何与 LLM 结构化数据工作流集成

网站审计

验证结构化数据健康状况并突出显示错误。

搜索结果页面检查器

展示结构化数据在丰富结果和AI概览中的呈现效果。

关键词查找器

协助生成符合真实意图的常见问题解答及主题型结构化数据。

AI文章撰写器

生成结构化友好内容，完美适配JSON-LD格式。

Ranktracker负责验证与可见性管理。 LLM处理生成与格式化。

协同运作，生成无懈可击的结构化数据。

最终思考：

LLM加速模式创建——但准确性由您掌控

LLM将模式生成从技术任务转化为可扩展的结构化工作流：

✔ 告别手写 JSON

✔ 告别语法错误

✔ 告别必填字段缺失

✔ 告别过时的模式类型

✔ 告别格式不一致

但请记住：

大型语言模型生成结构框架 您提供事实依据 Ranktracker 验证输出结果

这正是AI时代的新型架构工作流——它赋予营销人员和SEO从业者前所未有的掌控力，可精准引导大型语言模型、搜索引擎及生成系统对内容的解读方式。