Menggunakan LLM untuk Menghasilkan Skema dan Data Terstruktur

Pengantar

Data terstruktur tidak lagi sekadar "hal yang baik untuk dimiliki" dalam SEO — ini adalah bahasa mesin internet.

Setiap sistem AI, mulai dari Google Gemini hingga ChatGPT Search, Perplexity, Copilot, Claude, Apple Intelligence, dan bahkan model penelusuran sumber terbuka, bergantung pada data terstruktur untuk:

✔ memahami konten

✔ mengklasifikasikan entitas

✔ memverifikasi fakta

✔ membuat ringkasan

✔ memicu hasil yang kaya

✔ Mengoptimalkan Ringkasan AI

✔ mengidentifikasi fitur produk

✔ Memahami hubungan

✔ Ekstrak atribut kunci

Namun, sebagian besar situs web masih menganggap skema sebagai hal yang diabaikan.

Berita baiknya? Model Bahasa Besar (LLMs) kini sangat efektif dalam menghasilkan data terstruktur yang akurat, lengkap, dan sadar konteks, termasuk:

✔ JSON-LD

✔ Skema FAQPage

✔ Skema Produk

✔ Skema Organisasi

✔ Skema Aplikasi Perangkat Lunak

✔ Skema HowTo

✔ Skema Artikel

✔ Skema Acara

✔ Skema Ulasan

✔ Skema Daftar Rantai Navigasi

✔ Skema Bisnis Lokal

Panduan ini menunjukkan cara menghasilkan data terstruktur menggunakan ChatGPT, Gemini, Claude, atau LLM lainnya — dengan aman, akurat, dan menggunakan alur kerja validasi Ranktracker.

1. Mengapa LLM Ideal untuk Pembuatan Skema

LLMs sangat unggul dalam tugas-tugas yang:

• ✔ Terstruktur

Mereka mengikuti pola JSON-LD yang konsisten.

• ✔ Berbasis pola

Mereka telah melihat jutaan contoh skema yang benar.

• ✔ Berbasis aturan

Kamus Schema.org dapat diprediksi.

• ✔ Hierarkis

LLMs unggul dalam data hierarkis (entitas → atribut → nilai).

• ✔ Berulang

Skema memiliki variasi yang terbatas, yang ditangani dengan sempurna oleh LLMs.

Mereka dapat menghasilkan:

✔ JSON yang secara sintaksis valid

✔ objek yang terstruktur dengan benar

✔ struktur yang sesuai dengan schema.org

✔ daftar atribut yang lengkap

✔ markup tanpa kesalahan

✔ Akurasi kontekstual

Ketika Anda memberikan masukan yang benar.

2. Aturan Emas: LLMs Tidak Boleh Mengarang Fakta

LLMs dapat menghasilkan struktur skema. Tetapi mereka TIDAK BOLEH:

✘ menciptakan fitur produk

✘ mengasumsikan harga

✘ menciptakan alamat

✘ membuat detail kontak

✘ mengasumsikan atribut bisnis

✘ membuat ulasan palsu

✘ menebak peringkat

Selalu sediakan fakta sendiri.

Kemudian biarkan LLM mengubahnya menjadi data terstruktur.

3. Alur Kerja Skema LLM yang Digunakan oleh Tim SEO Teratas

Inilah alur kerja profesional:

Langkah 1 — Kumpulkan Masukan yang Akurat

Anda menyediakan:

✔ detail produk

✔ deskripsi perusahaan

✔ harga

✔ fitur

✔ ulasan

✔ Pertanyaan Umum (FAQ)

✔ Konten halaman

✔ NAP (untuk lokal)

LLM tidak boleh menebak hal-hal ini.

Langkah 2 — Beritahu LLM Jenis Skema yang Anda Inginkan

Contoh:

✔ Produk

✔ Organisasi

✔ Aplikasi Perangkat Lunak

✔ Halaman FAQ

✔ Artikel

✔ Panduan

✔ Bisnis Lokal

✔ Orang

✔ Halaman Web

✔ Acara

LLMs unggul saat diberikan struktur yang jelas.

Langkah 3 — Minta LLM untuk JSON-LD yang Valid Saja

Gunakan:

“Kembalikan JSON-LD yang valid saja. 

Tanpa penjelasan. Tanpa komentar. Tanpa pembatas kode.”

Ini mencegah campuran teks dengan markup.

Langkah 4 — Validasi dengan Ranktracker Web Audit

Ranktracker’s Web Audit mendeteksi:

✔ JSON yang tidak valid

✔ nesting yang rusak

✔ jenis skema yang salah

✔ bidang yang diperlukan hilang

✔ NAP yang tidak konsisten

✔ Klasifikasi yang bertentangan

Hal ini memastikan akurasi tingkat produksi.

Langkah 5 — Masukkan ke CMS atau Template Anda

Anda sekarang memiliki:

✔ bersih

✔ valid

✔ akurat

✔ Dapat dibaca oleh LLM

✔ ramah Google

data terstruktur.

4. 10 Jenis Skema yang Dapat Dihasilkan oleh LLM dengan Akurasi Hampir Sempurna

1. Skema Organisasi

Untuk identitas merek Anda.

LLMs menangani:

✔ nama

✔ tautan sameAs

✔ logo

✔ pendiri

✔ deskripsi

✔ identifikasi

✔ kontak

Sangat cocok untuk memperkuat sinyal entitas dalam model bahasa besar (LLMs).

2. Skema Produk

Untuk e-commerce dan perangkat lunak.

Sangat cocok untuk:

✔ Daftar fitur

✔ penawaran

✔ ulasan

✔ spesifikasi teknis

✔ kategori produk

LLMs dapat menghasilkan ini dengan mudah jika diberikan fakta.

3. Skema Aplikasi Perangkat Lunak

Wajib bagi perusahaan SaaS seperti Ranktracker.

Termasuk:

✔ Sistem Operasi

✔ Kategori Aplikasi

✔ fitur

✔ harga

✔ penawaran

✔ Tautan yang sama

LLMs dapat menghasilkan versi yang sangat bersih.

4. Skema Halaman FAQ

Berikan FAQ Anda ke LLM → dapatkan JSON-LD yang sempurna.

5. Skema Artikel

Sangat cocok untuk pusat konten dengan:

✔ penulis

✔ penerbit

✔ judul

✔ jumlah kata

✔ tanggal terbit

LLMs sangat ahli dalam hal ini.

6. Skema Bisnis Lokal

Untuk kantor fisik atau entitas yang ditargetkan secara geografis.

Termasuk:

✔ alamat

✔ koordinat geografis

✔ jam operasional

Berikan data → LLM menulis skema.

7. Skema BreadcrumbList

Otomatis jika Anda memberikan hierarki halaman kepada LLM.

8. Skema HowTo

Berikan langkah-langkah → LLM akan memformatnya dengan sempurna.

9. Skema Event

Sangat cocok untuk webinar, peluncuran produk, dan sesi pelatihan.

10. Skema Ulasan

Anda menyediakan ulasan asli. LLM memformatnya — tetapi tidak pernah membuatnya.

5. Perpustakaan Prompt Skema LLM (Simpan Ini)

Ini adalah prompt yang telah teruji.

1. Generator Skema Dasar

“Generate JSON-LD yang valid untuk [Jenis Skema] menggunakan detail di bawah ini. 

Gunakan HANYA fakta yang disediakan. Kembalikan HANYA JSON-LD, tanpa penjelasan.”

2. Skema Aplikasi Perangkat Lunak

“Buat skema Aplikasi Perangkat Lunak yang lengkap untuk produk SaaS berikut. Sertakan: 

– nama – deskripsi – sistem operasi – kategori aplikasi – fitur – penawaran – harga – sama dengan – penerbit Gunakan hanya informasi yang disediakan.”

3. Skema Halaman FAQ

“Konversikan FAQ berikut menjadi skema FAQPage JSON-LD yang valid. Gunakan pertanyaan dan jawaban yang persis sama. Jangan ubah isinya.”

4. Skema Artikel

“Buat skema Artikel untuk artikel di bawah ini. Gunakan hanya metadata yang disediakan.”

5. Skema LocalBusiness

“Buat skema LocalBusiness JSON-LD menggunakan data NAP dan lokasi ini.”

6. Pembersihan Skema

“Validasi dan bersihkan skema ini untuk memastikan bahwa: 

– JSON yang valid – menggunakan kosakata schema.org yang benar – mencakup bidang yang diperlukan – tidak mencakup data palsu.”

6. Bagaimana LLMs Meningkatkan Skema Melampaui Kemampuan Manusia

LLMs dapat meningkatkan skema dengan cara yang sering diabaikan oleh manusia:

• ✔ Tambahkan bidang yang direkomendasikan yang hilang

• ✔ Standarisasi format atribut

• ✔ Perbaiki nesting

• ✔ Validasi jenis skema

• ✔ Tambahkan kekayaan semantik

• ✔ Isi atribut opsional namun berguna

• ✔ Membuat hubungan kanonik

• ✔ hapus bidang yang sudah tidak digunakan

Mereka juga dapat melakukan:

Konsolidasi skema

Menggabungkan berbagai jenis skema dengan rapi.

Debugging skema

Memperbaiki sintaks yang rusak.

Optimasi skema

Membuat data terstruktur lebih mudah dibaca oleh LLM.

7. Hindari 5 Kesalahan Umum Saat Menggunakan LLM untuk Skema

1. Membiarkan LLM menciptakan fakta

Jangan pernah mengizinkan hal ini.

2. Memberikan masukan yang tidak lengkap kepada LLM

Schema hanya seakurat fakta yang Anda berikan.

3. Tidak memvalidasi dengan Ranktracker Web Audit

Skema mudah rusak — selalu validasi.

4. Menggabungkan jenis skema yang berbeda secara tidak tepat

Gunakan blok terpisah kecuali penumpukan (nesting) sesuai.

5. Lupa bahwa Skema ≠ Sihir SEO

Skema membantu AI dan mesin pencari, tetapi harus sesuai dengan kenyataan.

8. Cara Ranktracker Terintegrasi dengan Alur Kerja Skema LLM

Audit Web

Memverifikasi kesehatan Schema dan menyoroti kesalahan.

Pemeriksa SERP

Menampilkan bagaimana data terstruktur muncul dalam hasil kaya dan ringkasan AI.

Pencari Kata Kunci

Membantu menghasilkan FAQ dan skema berbasis topik yang sesuai dengan niat pengguna yang sebenarnya.

Penulis Artikel AI

Menghasilkan konten yang ramah struktur dan cocok dengan JSON-LD.

Ranktracker menangani verifikasi + visibilitas. LLMs menangani pembangkitan + pemformatan.

Bersama-sama, mereka menghasilkan data terstruktur yang sempurna.

Pikiran Akhir:

LLMs Mempercepat Pembuatan Skema — Tapi Anda Mengontrol Akurasinya

LLMs telah mengubah pembuatan skema dari tugas teknis menjadi alur kerja terstruktur dan skalabel:

✔ tidak lagi perlu menulis JSON secara manual

✔ tidak ada lagi kesalahan sintaksis

✔ Tidak ada lagi bidang wajib yang terlewat

✔ Tidak lagi menggunakan tipe skema yang usang

✔ Tidak lagi format yang tidak konsisten

Tetapi ingat:

LLMs menghasilkan struktur. Anda menyediakan fakta. Ranktracker memvalidasi output.

Ini adalah alur kerja skema baru untuk era AI — dan memberikan pemasar dan SEO kendali yang belum pernah ada sebelumnya atas cara LLMs, mesin pencari, dan sistem generatif menafsirkan konten mereka.