Когда диалоговые ИИ, такие как ChatGPT, Perplexity или Google AI Mode, генерируют фрагменты или сводки ответов, они не пишут с нуля, они выбирают, сжимают и заново собирают то, что предлагают веб-страницы. Если ваш контент не оптимизирован для SEO и не индексируется, он вообще не попадет в генеративный поиск. Поиск, каким мы его знаем, теперь является функцией искусственного интеллекта.

Но что, если ваша страница не «предлагает» себя в машиночитаемой форме? Вот тут-то и приходят на помощь структурированные данные — не только в качестве SEO-концепции, но и в качестве основы для ИИ, позволяющей надежно выбирать «правильные факты». В нашем сообществе возникла некоторая путаница, и в этой статье я:

1. пройти контролируемые эксперименты на 97 веб-страницах, показывающие, как структурированные данные улучшают согласованность фрагментов и контекстную релевантность,
2. сопоставьте эти результаты с нашей семантической структурой.

В последние месяцы многие спрашивали меня, используют ли LLM структурированные данные, и я повторял снова и снова, что LLM не использует структурированные данные, поскольку у него нет прямого доступа к всемирной паутине. LLM использует инструменты для поиска в Интернете и загрузки веб-страниц. Его инструменты – в большинстве случаев – значительно выигрывают от индексации структурированных данных.

Согласно нашим ранним результатам, структурированные данные повышают согласованность фрагментов и контекстную релевантность в GPT-5. Это также намекает на расширение эффективного Wordlim конверт — это скрытая директива GPT-5, которая определяет, сколько слов ваш контент получит в ответ. Представьте это как квоту на видимость вашего ИИ, которая увеличивается, когда контент становится богаче и лучше типизирован. Вы можете прочитать больше об этой концепции, которую я впервые изложено в LinkedIn.

Почему это важно сейчас

• Ограничения Wordlim: Стеки ИИ работают со строгим бюджетом токенов/персонажей. Двусмысленность приводит к потере бюджета; напечатанные факты сохраняют его.
• Устранение неоднозначности и обоснование: Schema.org сокращает пространство поиска модели («это рецепт/продукт/статья»), делая выбор более безопасным.
• Графы знаний (КГ): Schema часто предоставляет информацию KG, с которыми системы ИИ консультируются при поиске фактов. Это мост от веб-страниц к рассуждениям агента.

Мой личный тезис заключается в том, что мы хотим рассматривать структурированные данные как уровень инструкций для ИИ. Это не так «ранг для тебя», это стабилизирует то, что ИИ может сказать о вас.

Дизайн эксперимента (97 URL-адресов)

Хотя размер выборки был небольшим, я хотел посмотреть, как на самом деле работает уровень поиска ChatGPT при использовании из собственного интерфейса, а не через API. Для этого я попросил GPT-5 выполнить поиск и открыть пакет URL-адресов с разных типов веб-сайтов и вернуть необработанные ответы.

Вы можете предложить GPT-5 (или любой системе искусственного интеллекта) показать дословный вывод своих внутренних инструментов, используя простой мета-подсказку. Собрав ответы поиска и выборки для каждого URL-адреса, я запустил Рабочий процесс агента WordLift [disclaimer, our AI SEO Agent] проанализировать каждую страницу, проверив, содержит ли она структурированные данные, и, если да, определить конкретные обнаруженные типы схем.

В результате этих двух шагов был получен набор данных из 97 URL-адресов, снабженных ключевыми полями:

• has_sd → Флаг True/False для наличия структурированных данных.
• схема_классы → обнаруженный тип (например, Рецепт, Продукт, Артикул).
• search_raw → фрагмент «стиля поиска», представляющий то, что показал инструмент поиска AI.
• open_raw → сводка сборщика или структурный просмотр страницы с помощью GPT-5.

Используя подход «LLM как судья» на базе Gemini 2.5 Pro, я затем проанализировал набор данных, чтобы выделить три основных показателя:

• Последовательность: распределение длин фрагментов search_raw (ящичная диаграмма).
• Контекстуальная значимость: охват ключевых слов и полей в open_raw по типу страницы (рецепт, электронная почта, статья).
• Оценка качества: консервативный индекс 0–1, объединяющий наличие ключевых слов, основные сигналы NER (для электронной коммерции) и эхо схемы в результатах поиска.

Скрытая квота: распаковка»Wordlim»

Выполняя эти тесты, я заметил еще одну тонкую закономерность, которая может объяснить, почему структурированные данные приводят к более согласованным и полным фрагментам. Внутри конвейера поиска GPT-5 есть внутренняя директива, неофициально известная как wordlim: динамическая квота, определяющая, какой объем текста с одной веб-страницы может превратиться в сгенерированный ответ.

На первый взгляд, это действует как ограничение на количество слов, но оно адаптивное. Чем богаче и лучше типизирован контент страницы, тем больше места он занимает в окне синтеза модели.

Из моих постоянных наблюдений:

• Неструктурированный контент (например, стандартная запись в блоге) обычно содержит около 200 слов.
• Структурированный контент (например, разметка продукта, фиды) занимает около 500 слов.
• Плотные, авторитетные источники (API, исследовательские статьи) может достигать более 1000 слов.

Это не произвольно. Ограничение помогает системам ИИ:

1. Поощряйте синтез различных источников, а не копирование.
2. Избегайте проблем с авторскими правами.
3. Делайте ответы краткими и читабельными.

Тем не менее, это также открывает новые горизонты для SEO: ваши структурированные данные эффективно повышают вашу квоту видимости. Если ваши данные не структурированы, вы ограничены минимумом; если это так, вы предоставляете ИИ больше доверия и больше места для продвижения вашего бренда.

Хотя набор данных еще недостаточно велик, чтобы быть статистически значимым по каждой вертикали, ранние закономерности уже ясны и действенны.

Результаты

1) Последовательность: фрагменты более предсказуемы со схемой

На диаграмме длины фрагмента поиска (со структурированными данными и без него):

• Медианы аналогичны → схема в среднем не делает фрагменты длиннее или короче.
• Спред (IQR и усы) более узкий, когда has_sd = Истина → меньше хаотичных результатов, более предсказуемые сводки.

Интерпретация: Структурированные данные не увеличивают длину; это уменьшает неопределенность. Модели по умолчанию используют типизированные безопасные факты вместо догадок на основе произвольного HTML.

2) Контекстуальная релевантность: извлечение направляющих схем

• Рецепты: С Рецепт схема, сводки выборки, скорее всего, будут включать ингредиенты и этапы. Четкий, измеримый подъем.
• Электронная торговля: Инструмент поиска часто отображает поля JSON‑LD (например, совокупный рейтинг, предложение, бренд) свидетельство того, что схема прочитана и обнаружена. Сводки выборки искажают точные названия продуктов, а не общие термины, такие как «цена», но привязка идентичности к схеме сильнее.
• Статьи: Небольшая, но ощутимая выгода (более вероятно появление автора/даты/заголовка).

3) Показатель качества (все страницы)

Усреднение оценки 0–1 по всем страницам:

• Нет схемы → ~0,00
• Со схемой → положительный подъем, обусловленный в основном рецептами и некоторыми статьями.

Даже там, где средние значения выглядят схожими, дисперсия исчезает из-за схемы. В мире искусственного интеллекта, ограниченном Wordlim и накладные расходы на поиск, низкая дисперсия является конкурентным преимуществом.

За пределами согласованности: более обширные данные расширяют возможности Wordlim (ранний сигнал)

Хотя набор данных еще недостаточно велик для проверки значимости, мы заметили следующую закономерность:
Страницы с более богатыми, многокомпонентными структурированными данными, как правило, перед усечением дают немного более длинные и плотные фрагменты.

Гипотеза: типизированные взаимосвязанные факты (например, Товар + Предложение + Бренд + СовокупныйРейтинг или Статья + автор + дата публикации) помогают моделям расставлять приоритеты и сжимать ценную информацию, эффективно увеличивая полезный бюджет токенов для этой страницы.
Страницы без схемы чаще преждевременно обрезаются, вероятно, из-за неуверенности в релевантности.

Следующий шаг: мы измерим взаимосвязь между семантическим богатством (количеством различных объектов/атрибутов Schema.org) и эффективной длиной фрагмента. В случае подтверждения структурированные данные не только стабилизируют фрагменты, но и увеличивают информационную пропускную способность при постоянном ограничении количества слов.

От схемы к стратегии: Учебное пособие

Мы структурируем сайты как:

1. Граф сущностей (Схема/GS1/Статьи/…): продукты, предложения, категории, совместимость, местоположение, политики;
2. Лексический граф: фрагментированная копия (инструкции по уходу, руководства по размерам, часто задаваемые вопросы), связанная с объектами.

Почему это работает: Уровень сущностей дает ИИ безопасную основу; лексический уровень предоставляет многократно используемые доказательства, которые можно цитировать. Вместе они обеспечивают точностьWordlim ограничения.

Вот как мы преобразуем эти результаты в повторяемую инструкцию по SEO для брендов, работающих в условиях ограничений в области обнаружения ИИ.

1. Отправка JSON‑LD для основных шаблонов
   • Рецепты → Рецепт (ингредиенты, инструкция, выход, время).
   • Товары → Продукт + предложение (бренд, GTIN/SKU, цена, наличие, рейтинги).
   • Статьи → Статья/Новостная статья (заголовок, автор, датаОпубликовано).
2. Унифицировать сущность + лексику
   Храните спецификации, часто задаваемые вопросы и текст политики в виде фрагментов и связанных с ними объектов.
3. Укрепить поверхность фрагмента
   Факты должны быть согласованными в видимом HTML и JSON‑LD; держите важные факты в секрете и стабильно.
4. Инструмент
   Отслеживайте дисперсию, а не только средние значения. Сравните охват ключевых слов/полей в сводках машин по шаблону.

Заключение

Структурированные данные не меняют средний размер фрагментов AI; это меняет их уверенность. Он стабилизирует резюме и формирует то, что они включают. В ГПТ-5, особенно в агрессивных условиях Wordlim При таких условиях эта надежность приводит к более качественным ответам, меньшему количеству галлюцинаций и большей заметности бренда в результатах, полученных с помощью ИИ.

Для оптимизаторов и продуктовых команд вывод ясен: относитесь к структурированным данным как к базовой инфраструктуре. Если вашим шаблонам по-прежнему не хватает четкой семантики HTML, не переходите сразу к JSON-LD: сначала закрепите фундамент. Начните с очистки разметки, а затем наложите структурированные данные поверх нее, чтобы обеспечить семантическую точность и возможность долгосрочного обнаружения. В поиске ИИ семантика — это новая область поверхности.

Дополнительные ресурсы:

---

Рекомендованное изображение: TierneyMJ/Shutterstock