То, как люди находят информацию и потребление, изменилось. Как маркетолог, мы должны подумать о видимости на платформах ИИ и в Google.

Задача заключается в том, что у нас нет такой же способности контролировать и измерять успех, как и с Google и Microsoft. Такое ощущение, что мы летаем слепо.

В начале этого года GoogleПодарок MicrosoftИ Чатт Каждый прокомментирует, как структурированные данные могут помочь LLMS лучше понять их цифровой контент.

Структурированные данные могут дать инструментам AI контекст, необходимый для определения вашего понимания контента через сущности и отношения. В эту новую эру поиска можно было бы сказать, что этот контекст, а не контент, является королем.

Наценка схемы помогает создать уровень данных

Перевод вашего контента в Schema.org И определить отношения между страницами и компаниями, создайте уровень данных для ИИ. Эта схема -марковая слой данных или то, что я люблю называть «содержимым контента», говорит машины, что такое ваш бренд, что он предлагает и как его следует понимать.

Этот уровень данных — то, как его контент доступен и понят в растущей области функций искусственного интеллекта, в том числе:

• Обзор ИИ
• Чат -боты и голосовые помощники
• Внутренние системы ИИ

Заземление позволяет структурированным данным способствовать видимости и обнаружению в Google, CHATGPT, Bing и других платформах искусственного интеллекта. Он также готовит ваши веб -данные в качестве значения для ускорения вашего внутренне ИИ инициативы тоже.

На той же неделе, когда Google и Microsoft объявили об использовании структурированных данных для своего генеративного опыта ИИ, Google и Openai Назвала ее поддержку из протокола контекста модели.

Что такое протокол контекста модели?

В Ноябрь 2024 годаАнтроп Протокол контекста модели (MCP)«Открытый протокол, который стандартизирует, как приложения обеспечивают контекст для LLMS», а затем взят на себя Openai И Google DeepMindПолем

Вы можете представить себе MCP как USB-C-соединение для приложений и агентов ИИ или API для ИИ. «MCP предлагает стандартизированный способ подключения моделей искусственного интеллекта с различными источниками данных и инструментами».

Поскольку мы теперь рассматриваем структурированные данные как стратегический уровень данных, проблема, которую Google и Openai должны решить, заключается в том, как масштабировать ваш ИИ эффективно и недорого. Комбинация структурированных данных, которые вы устанавливаете на своем веб -сайте с MCP, позволило бы точности при выводе и масштабировании.

Структурированные данные определяют сущности и отношения

LLMS генерирует ответы на основе содержания, на котором они тренируются или с которым они обучены или подключены. В то время как вы в основном учитесь на неструктурированном тексту, ваши результаты могут быть укреплены, если вы основаны на четко определенных объектах и ​​отношениях, например, посредством структурированных данных или диаграмм знаний.

Структурированные данные могут использоваться в качестве усилителей, с помощью которых компания может определить важные объекты и их отношения.

При внедрении с помощью словарного запаса Scheme.org структурированные данные:

• Определяет сущности с одной стороны: Люди, продукты, услуги, местоположения и многое другое.
• Установить отношения Между этими подразделениями.
• Может уменьшить галлюцинации Если LLM заземлены в структурированных данных с помощью систем вызовов или графики знаний.

Если разметка схемы предоставляется в масштабе, она создает график знаний контента, структурированный уровень данных, который соединяет компании вашего бренда через ваш веб -сайт и за его пределами.

Недавнее исследование, проведенное Brightedge, показало, что схема -марка обнаружил присутствие и восприятие брендов в обзорах Google и обнаружили более высокие показатели цитирования на страницах с надежной схемой.

Структурированные данные как стратегия компании -KI

Компании могут сместить свое мнение о структурированных данных о основных требованиях для обширного разрешения для управления диаграммой контента.

Согласно Gartner 2024 KI Mandates для обследования предприятия, участники предоставляют доступность и качество данных в качестве Лучший барьер Для успешной реализации ИИ.

Внедряя структурированные данные и разработав надежный контент, вы можете внести свой вклад как в внешний поиск, так и в внутреннюю активацию искусственного интеллекта.

Стратегия масштабируемой схемы -маркировка требует:

• Определенные отношения между контентом и сущностями: Среда схемы. Все содержание страницы подключено в контексте.
• Руководство сущности: Общие определения и таксономии в маркетинге, SEO, контент и командах продуктов.
• Готовность поддерживать: Убедитесь, что ваш контент является всеобъемлющим, актуальным, представителем тем, которыми вы хотите быть известны, и подключен к вашему контенту.
• Технические способности: Межфункциональные инструменты и процессы для управления разметкой схемы на критерии и гарантируют, что точность обеспечивается на тысячи страниц.

Для команд компаний структурированные данные являются межфункциональной функцией, с которой веб-данные должны использоваться внутренними приложениями ИИ.

Что далее, чтобы подготовить ваш контент к искусственному интеллекту

Команды предприятия могут согласовать свои контент -стратегии по требованиям ИИ. Здесь вы можете узнать, как начать:

1. Проверьте свои текущие структурированные данные Чтобы определить пробелы в отчетности и определять ли схема -маркция отношения на вашем веб -сайте. Этот контекст имеет решающее значение для вывода ИИ.

2. Сопоставьте ключевые единицы вашего брендаКак продукты, услуги, люди и основные проблемы, и убедитесь, что они четко определены и последовательно отмечены схемой схемы по всему их содержанию. Это включает в себя идентификацию главной страницы, которая определяет сущность, которая называется Домом организации.

3. Создайте или расширяйте свои навыки контента Объединяя связанные подразделения и установление отношений, которые могут понять системы ИИ.

4. Интегрировать структурированные данные в бюджет ИИ и планированиеВ дополнение к другим инвестициям в области искусственного интеллекта и этого контента предназначены для обзоров искусственного интеллекта, чат -ботов или внутренних инициатив искусственного интеллекта.

5. Операционное управление наценкой схемы Разрабатывая повторяемые рабочие процессы для создания, проверки и обновления брендов схемы в масштабе.

С этими шагами компании могут гарантировать, что их данные способны ИИ, внутри и снаружи компании.

Структурированные данные обеспечивают прочитанный машинный слой

Структурированные данные не обеспечивают непосредственное размещение в обзорах ИИ напрямую или управления, которые, как говорят на крупных языковых моделях о вашем бренде. LLM все еще в основном обучаются неструктурированному тексту, а системы ИИ весят много сигналов при генерации ответов.

Какие структурированные данные делает Предоставление -это стратегический, машинный прочитанный слой. Если схема -марчата создает диаграмму знаний, она определяет сущности и отношения между ними и создает надежную структуру, из которой могут рисовать системы ИИ. Это уменьшает двусмысленность, укрепляет атрибуцию и облегчает землю выходов в контенте на основе фактически, когда структурированные данные являются частью сетевого доступа или системы заземления.

Благодаря инвестициям в семантические, крупномасштабные наценки схемы и организации команд в командах, организации позиционируют себя, чтобы быть изобретенными в опыте ИИ.

Больше ресурсов:

---

Выбранная картинка: Кото Амацуками/Шаттерсток