LLM:ien käyttö skeeman ja strukturoitujen tietojen tuottamiseen

Johdanto

Strukturoitu data ei ole enää vain "kiva lisä" hakukoneoptimoinnissa – se on internetin konekieli.

Kaikki tekoälyjärjestelmät, Googlen Gemini-järjestelmästä ChatGPT Searchiin, Perplexityyn, Copilotiin, Claudeen, Apple Intelligenceen ja jopa avoimen lähdekoodin hakumalleihin, ovat riippuvaisia strukturoidusta datasta, jotta ne voivat:

✔ sisällön ymmärtämiseen

✔ luokitella entiteettejä

✔ tosiseikkojen vahvistaminen

✔ tiivistelmien laatimiseen

✔ rikkaiden tulosten käynnistämiseen

✔ tehostaa tekoälyä Yleiskatsaukset

✔ tunnistaa tuotteen ominaisuudet

✔ ymmärrä suhteita

✔ avainominaisuuksien poimiminen

Silti useimmat verkkosivustot käsittelevät skeemaa edelleen jälkikäteen.

Hyvä uutinen? Suuret kielimallit (LLM) ovat nyt uskomattoman tehokkaita tuottamaan tarkkoja, täydellisiä ja kontekstia huomioivia strukturoituja tietoja, mukaan lukien:

✔ JSON-LD

✔ FAQPage-skeema

✔ Tuoteskeema

✔ Organisaatioskeema

✔ SoftwareApplication-skeema

✔ HowTo-skeema

✔ Artikkelikaavio

✔ Tapahtumaskeema

✔ Arvostelukaavio

✔ BreadcrumbList-skeema

✔ Paikallinen yritys -skeema

Tämä opas näyttää, kuinka voit luoda jäsenneltyjä tietoja ChatGPT:n, Geminin, Clauden tai minkä tahansa LLM:n avulla – turvallisesti, tarkasti ja Ranktrackerin validointityönkulkujen avulla.

1. Miksi LLM:t ovat täydellisiä skeemojen luomiseen

LLM-mallit ovat erittäin hyviä tehtävissä, jotka ovat:

✔ Rakenteinen

Ne noudattavat johdonmukaisia JSON-LD-malleja.

✔ Mallipohjainen

Ne ovat nähneet miljoonia oikeita skeemamalleja.

✔ Sääntöjen hallitsema

Schema.org-sanastot ovat ennustettavia.

✔ Hierarkkinen

LLM-mallit ovat erinomaisia hierarkkisissa tiedoissa (entiteetit → attribuutit → arvot).

✔ Toistuva

Skeemalla on rajallinen vaihtelevuus, jonka LLM:t käsittelevät täydellisesti.

Ne voivat tuottaa:

✔ syntaktisesti kelvollista JSON-koodia

✔ oikein sisäkkäisiä objekteja

✔ schema.org-yhteensopivia rakenteita

✔ täydelliset attribuuttiluettelot

✔ virheettömän merkinnän

✔ kontekstuaalinen tarkkuus

Kun annat niille oikeat syötteet.

2. Kultainen sääntö: LLM-mallit eivät saa koskaan keksiä faktoja

LLM:t voivat luoda skeemarakenteita. Mutta ne eivät saa:

✘ keksiä tuotteen ominaisuuksia

✘ olettaa hinnoittelua

✘ keksiä osoitteita

✘ keksiä yhteystietoja

✘ olettaa liiketoiminnan ominaisuuksia

✘ keksi arvosteluja

✘ arvata luokituksia

Anna aina itse faktat.

Anna sitten LLM:n muuntaa ne jäsennellyiksi tiedoiksi.

3. LLM-skeeman työnkulku, jota parhaat SEO-tiimit käyttävät

Tässä on ammattimainen työnkulku:

Vaihe 1 — Kerää tarkat tiedot

Sinä toimitat:

✔ tuotetiedot

✔ yrityksen kuvaus

✔ hinnoittelun

✔ ominaisuudet

✔ arvostelut

✔ usein kysytyt kysymykset

✔ sivun sisältö

✔ NAP (paikallinen)

LLM ei saa koskaan arvata näitä.

Vaihe 2 — Kerro LLM:lle, minkä tyyppistä skeemaa haluat

Esimerkkejä

✔ Tuote

✔ Organisaatio

✔ Ohjelmistosovellus

✔ UKK-sivu

✔ Artikkeli

✔ Ohjeet

✔ Paikallinen yritys

✔ Henkilö

✔ Verkkosivu

✔ Tapahtuma

LLM-mallit toimivat parhaiten, kun niille annetaan selkeä rakenne.

Vaihe 3 — Pyydä LLM:ltä vain kelvollista JSON-LD-muotoista tietoa

Käyttö

”Palauta vain kelvollinen JSON-LD.

Ei selityksiä. Ei kommentteja. Ei koodin rajaamista.”

Tämä estää tekstin sekoittumisen merkintöihin.

Vaihe 4 — Vahvista Ranktracker Web Audit -työkalulla

Ranktrackerin Web Audit havaitsee:

✔ virheelliset JSON-tiedostot

✔ rikkoutuneet sisäkkäisyydet

✔ väärät skeematyypit

✔ puuttuvat pakolliset kentät

✔ epäjohdonmukaiset NAP-tiedot

✔ ristiriitaiset luokitukset

Tämä takaa tuotantotason tarkkuuden.

Vaihe 5 — Lisää CMS-järjestelmään tai malliin

Nyt sinulla on:

✔ puhdas

✔ kelvollinen

✔ tarkat

✔ LLM-luettavissa

✔ Google-ystävällinen

rakenteinen data.

4. 10 skeematyyppiä, joita LLM-mallit voivat tuottaa lähes täydellisellä tarkkuudella

1. Organisaatioskeema

Brändisi identiteettiä varten.

LLM-mallit käsittelevät:

✔ nimi

✔ sameAs-linkit

✔ logo

✔ perustaja

✔ kuvaus

✔ tunnisteet

✔ yhteystiedot

Täydellinen LLM-mallien entiteettisignaalien vahvistamiseen.

2. Tuoteskeema

Verkkokauppaan ja ohjelmistoihin.

Erinomainen:

✔ ominaisuusluettelot

✔ tarjoukset

✔ arviot

✔ tekniset tiedot

✔ tuoteryhmät

LLM-mallit voivat tuottaa tämän helposti, kun niille annetaan faktatiedot.

3. Ohjelmistosovellusten skeema

Pakollinen ominaisuus Ranktrackerin kaltaisille SaaS-yrityksille.

Sisältää:

✔ käyttöjärjestelmä

✔ sovellusluokka

✔ ominaisuudet

✔ hinnoittelu

✔ tarjoukset

✔ samat linkit

LLM-mallit voivat tuottaa erittäin puhtaita versioita.

4. FAQPage-skeema

Anna LLM:lle usein kysytyt kysymyksesi → saat täydellisen JSON-LD:n.

5. Artikkelien skeema

Erinomainen sisältökeskuksille, joissa on:

✔ kirjoittaja

✔ julkaisija

✔ otsikko

✔ sanamäärä

✔ julkaisupäivä

LLM-mallit ovat tässä täydellisiä.

6. LocalBusiness-skeema

Fyysisille toimistoille tai maantieteellisesti kohdennetuille yksiköille.

Sisältää:

✔ osoite

✔ maantieteelliset koordinaatit

✔ aukioloajat

Anna tiedot → LLM kirjoittaa skeeman.

7. BreadcrumbList-skeema

Automaattinen, jos annat LLM:lle sivuhierarkian.

8. HowTo-skeema

Anna vaiheet → LLM muotoilee ne täydellisesti.

9. Event-skeema

Täydellinen webinaareihin, lanseerauksiin ja koulutustilaisuuksiin.

10. Arvostelu-skeema

Sinä toimitat todellisia arvosteluja. LLM muotoilee ne, mutta ei koskaan keksi niitä.

5. LLM-skeemapromptikirjasto (tallenna nämä)

Nämä ovat taisteluissa testattuja kehotteita.

1. Perusskeemageneraattori

”Luo kelvollinen JSON-LD [skeematyypille] käyttämällä alla olevia tietoja.

Käytä AINOASTAAN annettuja tietoja. Palauta AINOASTAAN JSON-LD, ei selityksiä.”

2. Ohjelmistosovelluksen skeema

”Luo täydellinen SoftwareApplication-skeema seuraavalle SaaS-tuotteelle. Sisällytä:

– nimi – kuvaus – käyttöjärjestelmä – sovelluksen luokka – ominaisuudet – tarjoukset – hinnoittelu – sama kuin – julkaisija Käytä vain annettuja tietoja.”

3. FAQPage-skeema

”Muunna seuraavat usein kysytyt kysymykset kelvolliseksi FAQPage JSON-LD:ksi. Käytä tarkalleen annettuja kysymyksiä ja vastauksia. Älä kirjoita niitä uudelleen.”

4. Artikkeliskeema

”Luo artikkeliskeema alla olevalle artikkelille. Käytä vain annettuja metatietoja.”

5. LocalBusiness-skeema

”Luo LocalBusiness JSON-LD käyttämällä tätä NAP- ja sijaintitietoa.”

6. Scheman puhdistus

”Vahvista ja puhdista tämä skeema varmistaaksesi, että se on:

– kelvollinen JSON – käyttää oikeaa schema.org-sanastoa – sisältää vaaditut kentät – ei sisällä keksittyjä tietoja.”

6. Kuinka LLM:t parantavat skeemaa ihmisen kykyjä pidemmälle

LLM:t voivat parantaa skeemaa tavoilla, joita ihmiset usein sivuuttavat:

✔ lisää puuttuvat suositellut kentät
✔ standardoi attribuuttien muotoilun
✔ korjaa sisäkkäisyydet
✔ validoi skeematyypit
✔ lisää semanttista rikkautta
✔ täytä valinnaiset mutta hyödylliset attribuutit
✔ luo kanoniset suhteet
✔ poista vanhentuneet kentät

Ne voivat myös suorittaa:

Skeeman konsolidointi

Useiden skeematyyppien yhdistämisen siististi.

Skeeman virheenkorjaus

Korjata rikkoutuneita syntaksia.

Skeeman optimointi

Rakenteisten tietojen muuttaminen LLM-lukukelpoisiksi.

7. Vältä 5 yleistä virhettä, kun käytät LLM:ää skeemassa

1. LLM:n antaminen keksiä faktoja

Älä koskaan salli tätä.

2. Anna LLM:lle epätäydellisiä syötteitä

Schema on vain niin tarkka kuin faktasi.

3. Validoimatta Ranktracker Web Auditilla

Schema rikkoutuu helposti – tarkista aina.

4. Useiden skeematyyppien sekoittaminen väärin

Käytä erillisiä lohkoja, ellei sisäkkäisyys ole tarkoituksenmukaista.

5. Unohtaminen, että skeema ≠ SEO-taika

Schema auttaa tekoälyä ja hakukoneita, mutta sen on vastattava todellisuutta.

8. Kuinka Ranktracker integroituu LLM-skeematyönkulkuun

Verkkotarkastus

Vahvistaa skeeman kunnon ja korostaa virheet.

SERP-tarkistin

Näyttää, miten strukturoidut tiedot näkyvät rikastetuissa tuloksissa ja tekoälyn yleiskatsauksissa.

Avainsanahakukone

Auttaa luomaan usein kysyttyjä kysymyksiä ja aihepohjaisia skeemoja, jotka vastaavat todellista tarkoitusta.

AI-artikkelien kirjoittaja

Tuottaa rakenteellisesti sopivaa sisältöä, joka sopii täydellisesti JSON-LD:n kanssa.

Ranktracker hoitaa vahvistuksen ja näkyvyyden. LLM:t hoitavat luomisen ja muotoilun.

Yhdessä ne tuottavat virheettömän strukturoidun datan.

Lopullinen ajatus:

LLM:t nopeuttavat skeemojen luomista – mutta sinä hallitset tarkkuuden

LLM:t ovat muuttaneet skeemojen luomisen teknisestä tehtävästä strukturoiduksi, skaalautuvaksi työnkuluksi:

✔ ei enää käsin kirjoitettua JSONia

✔ ei enää syntaksivirheitä

✔ ei enää puuttuvia pakollisia kenttiä

✔ ei enää vanhentuneita skeematyyppejä

✔ ei enää epäjohdonmukaista muotoilua

Mutta muista:

LLM:t luovat rakenteen. Sinä toimitat faktat. Ranktracker validoi tuloksen.

Tämä on uusi skeematyönkulku tekoälyaikakaudella – ja se antaa markkinoijille ja hakukoneoptimoijille ennennäkemättömän hallinnan siihen, miten LLM:t, hakukoneet ja generatiiviset järjestelmät tulkitsevat heidän sisältöään.