Kaip pateikti aukštos kokybės duomenis dirbtinio intelekto modeliams

Įvadas

Kiekvienas prekės ženklas siekia to paties rezultato:

„Kad AI modeliai mus suprastų, prisimintų ir tiksliai apibūdintų.“

Tačiau LLM nėra paieškos sistemos. Jos ne„naršo jūsų svetainėje“ ir neabsorbuoja visko. Jos neindeksuoja nestruktūruoto teksto taip, kaip tai daro „Google“. Jos neprisimena visko, ką jūs skelbiate. Jos nesaugo netvarkingo turinio taip, kaip jūs manote.

Norėdami paveikti LLM, turite jiems pateikti tinkamus duomenis tinkamais formatais per tinkamus kanalus.

Šiame vadove paaiškinami visi metodai, kaip pateikti aukštos kokybės, mašinoms naudingus duomenis:

• ChatGPT / GPT-4.1 / GPT-5

• Google Gemini / AI apžvalgos

• Bing Copilot + Prometheus

• Perplexity RAG

• Anthropic Claude

• „Apple Intelligence“ (Siri / Spotlight)

• Mistral / Mixtral

• LLaMA pagrįsti atviri modeliai

• Įmonių RAG vamzdynai

• Vertikalios AI sistemos (finansų, teisės, medicinos)

Dauguma prekių ženklų teikia AI modeliams turinį. Laimėtojai teikia jiems švarius, struktūrizuotus, faktinius, aukštos kokybės duomenis.

1. Ką „aukštos kokybės duomenys“ reiškia AI modeliams

AI modeliai vertina duomenų kokybę pagal šešis techninius kriterijus:

1. Tikslumas

Ar tai yra faktiniu požiūriu teisinga ir patikrinama?

2. Nuoseklumas

Ar prekės ženklas visur apibūdina save vienodai?

3. Struktūra

Ar informaciją lengva analizuoti, suskirstyti ir įterpti?

4. Autoritetas

Ar šaltinis yra patikimas ir gerai referencuotas?

5. Aktualumas

Ar duomenys atitinka įprastus vartotojų užklausimus ir ketinimus?

6. Stabilumas

Ar informacija išlieka teisinga laikui bėgant?

Aukštos kokybės duomenys nėra susiję su kiekiu, o su aiškumu ir struktūra.

Dauguma prekių ženklų žlunga, nes jų turinys yra:

✘ pernelyg sudėtingas

✘ nestruktūruotas

✘ dviprasmiškas

✘ nenuoseklus

✘ pernelyg reklaminis

✘ blogai suformatuotas

✘ sunku išgauti

AI modeliai negali pataisyti jūsų duomenų. Jie tik atspindi juos.

2. Penki duomenų kanalai, kuriuos LLM naudoja, kad sužinotų apie jūsų prekės ženklą

Yra penki būdai, kuriais AI modeliai gauna informaciją. Norėdami pasiekti maksimalų matomumą, turite naudoti juos visus.

1 kanalas – vieši interneto duomenys (netiesioginis mokymas)

Tai apima:

• Jūsų svetainė

• schemos žymėjimas

• dokumentacija

• tinklaraščiai

• spaudos apžvalgos

• apžvalgos

• katalogų sąrašai

• Vikipedija/Vikidata

• PDF ir viešieji failai

Tai daro įtaką:

✔ ChatGPT paiešką

✔ Gemini

✔ Perplexity

✔ Copilot

✔ Claude

✔ „Apple Intelligence“

Tačiau norint, kad žiniatinklio įsisavinimas būtų naudingas, reikalinga tvirta struktūra.

2 kanalas — paieškos papildyta generavimas (RAG)

Naudoja:

• Perplexity

• Bing Copilot

• ChatGPT paieška

• Įmonių copilotai

• Mixtral/Mistral diegimas

• LLaMA pagrįstos sistemos

Duomenų srautai:

• HTML puslapiai

• dokumentacija

• DUK

• produktų aprašymai

• struktūrizuotas turinys

• API

• PDF

• JSON metaduomenys

• pagalbos straipsniai

RAG reikalauja suskaidomų, švarių, faktinių blokų.

3 kanalas – įvesties tikslinimas

Naudojama:

• pasirinktiniai pokalbių robotai

• įmonių kopilotai

• vidinės žinių sistemos

• darbo eigos asistentai

Tikslaus suderinimo įvesties formatai apima:

✔ JSONL

✔ CSV

✔ struktūrizuotas tekstas

✔ klausimų ir atsakymų poros

✔ apibrėžimus

✔ klasifikavimo žymės

✔ sintetiniai pavyzdžiai

Tikslinimas padidina struktūrą, bet nepašalina trūkstamos struktūros.

4 kanalas – įterpimai (vektorių atmintis)

Įterpimai maitina:

• semantinė paieška

• rekomendacijų varikliai

• įmonių pagalbininkai

• LLaMA/Mistral diegimas

• atviro kodo RAG sistemos

Įterpimai teikia pirmenybę:

✔ trumpus paragrafus

✔ vienos temos fragmentus

✔ aiškius apibrėžimus

✔ funkcijų sąrašus

✔ žodynėlio terminus

✔ žingsniai

✔ problemų sprendimo struktūros

Tankūs paragrafai = blogi įterpimai. Suskaidyta struktūra = puikūs įterpimai.

5 kanalas — Tiesioginis API konteksto langas

Naudojama:

• ChatGPT agentai

• Pagalbininkų plėtiniai

• Gemini agentai

• Vertikalios AI programos

Jūs pateikiate:

• santraukos

• struktūrizuoti duomenys

• apibrėžimai

• naujausi atnaujinimai

• darbo eigos etapai

• taisyklės

• apribojimai

Jei jūsų prekės ženklas nori optimalaus LLM našumo, tai yra labiausiai kontroliuojamas tiesos šaltinis.

3. LLM duomenų kokybės sistema (DQ-6)

Jūsų tikslas — atitikti šešis kriterijus visuose duomenų kanaluose.

• ✔ Valyti

• ✔ Užbaigti

• ✔ Nuoseklus

• ✔ Suskaidytas

• ✔ Cituojamas

• ✔ Kontekstualus

Pradėkime kurti.

4. 1 žingsnis – apibrėžkite vienintelį patikimumo šaltinį (SSOT)

Jums reikalingas vienas kanoninis duomenų rinkinys, apibūdinantis:

✔ prekės ženklo tapatybę

✔ produktų aprašymus

✔ kainas

✔ savybes

✔ naudojimo atvejus

✔ darbo eigos

✔ DUK

✔ terminų žodynas

✔ konkurentų žemėlapis

✔ kategorijų išdėstymas

✔ klientų segmentai

Šis duomenų rinkinys padeda:

• schemos žymėjimas

• DUK grupės

• dokumentacija

• žinių bazės įrašai

• spaudos rinkiniai

• katalogų sąrašai

• mokymo duomenys RAG/tikslinimui

Be aiškios SSOT, LLM sukuria nenuoseklias santraukas.

5. 2 etapas — rašykite mašinai suprantamus apibrėžimus

Svarbiausia LLM parengtų duomenų sudedamoji dalis.

Tinkamas mašinos apibrėžimas atrodo taip:

„Ranktracker yra visapusiška SEO platforma, siūlanti reitingų stebėjimo, raktažodžių paieškos, SERP analizės, svetainių audito ir atgalinių nuorodų stebėjimo įrankius.“

Tai turi būti pateikta taip:

• žodinis

• nuosekliai

• įvairiose srityse

Tai sukuria prekės ženklo atmintį:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Claude

✔ Copilot

✔ Perplexity

✔ Siri

✔ RAG sistemos

✔ įterpimai

Nesuderinamumas = painiava = nėra citatų.

6. 3 žingsnis — puslapių struktūra RAG ir indeksavimui

Struktūrizuotas turinys yra 10 kartų labiau tikėtina, kad bus įtrauktas.

Naudojimas:

• <h2> temų antraštės

• apibrėžimų blokai

• numeruoti žingsniai

• sąrašai

• palyginimo skyriai

• DUK

• trumpi paragrafai

• specialios funkcijos skyriai

• aiškūs produktų pavadinimai

Tai pagerina:

✔ Copilot išgavimo

✔ Gemini apžvalgas

✔ Perplexity citatas

✔ ChatGPT santraukos

✔ RAG įterpimo kokybę

7. 4 žingsnis — pridėti aukšto tikslumo schemos žymes

Schema yra tiesiausias būdas struktūrizuotiems duomenims perduoti:

• Gemini

• Copilot

• Siri

• Spotlight

• Perplexity

• vertikalūs LLM

Naudojimas:

✔ Organizacijai

✔ Produktas

✔ Programinė įranga

✔ DUK puslapis

✔ Kaip tai padaryti

✔ Interneto puslapis

✔ Duonos trupiniai

✔ Vietinis verslas (jei taikoma)

Užtikrinkite, kad:

✔ nėra konfliktų

✔ nėra dubliavimų

✔ teisingos savybės

✔ aktualūs duomenys

✔ nuoseklus pavadinimų naudojimas

Schema = struktūrizuotas žinių grafiko įterpimas.

8. 5 žingsnis — Sukurkite struktūrizuotą dokumentacijos sluoksnį

Dokumentacija yra aukščiausios kokybės duomenų šaltinis:

• RAG sistemos

• Mistral/Mixtral

• LLaMA pagrįsti įrankiai

• kūrėjų pagalbininkai

• įmonių žinių sistemos

Gera dokumentacija apima:

✔ žingsnis po žingsnio vadovus

✔ API nuorodas

✔ techninius paaiškinimus

✔ naudojimo pavyzdžius

✔ trikčių šalinimo instrukcijas

✔ darbo eigos

✔ žodynų apibrėžimai

Tai sukuria „technologijų grafiką“, iš kurio LLM gali mokytis.

9. 6 žingsnis – Sukurkite „mašinos pirmumo“ žodynus

Žodynai moko LLM:

• terminų klasifikavimas

• sąvokų sujungimas

• išskiria reikšmes

• suprasti srities logiką

• sukurti tikslius paaiškinimus

Žodynai sustiprina įterpimus ir kontekstines asociacijas.

10. 7 žingsnis – paskelbkite palyginimo ir kategorijų puslapius

Palyginimo turinio srautai:

• entitetų gretimumas

• kategorijų atitikimas

• konkurentų santykiai

Šie puslapiai moko LLM įdėti jūsų prekės ženklą į:

✔ „Geriausi įrankiai...“ sąrašai

✔ alternatyvų puslapiai

✔ palyginimo diagramos

✔ kategorijų santraukos

Tai žymiai padidina matomumą ChatGPT, Copilot, Gemini ir Claude.

11. 8 žingsnis – pridėti išorinius autoriteto signalus

LLM pasitiki konsensusu.

Tai reiškia:

• aukšto autoriteto atgalinės nuorodos

• pagrindinių žiniasklaidos priemonių dėmesys

• cituojami straipsniai

• paminėjimai kataloguose

• išorinės schemos nuoseklumas

• Wikidata įrašai

• ekspertų autorystė

Autoritetas lemia:

✔ Sudėtingumo paieškos reitingą

✔ „Copilot“ citavimo patikimumą

✔ Gemini AI apžvalgos patikimumą

✔ Claude saugumo patvirtinimą

Aukštos kokybės mokymo duomenys turi būti aukštos kokybės kilmės.

12. 9 žingsnis – Reguliariai atnaujinkite („Freshness Feed“)

AI varikliai baudžia pasenusią informaciją.

Jums reikalingas „šviežumo sluoksnis“:

✔ atnaujintos funkcijos

✔ atnaujintos kainos

✔ naujos statistikos

✔ naujos darbo eigos

✔ atnaujinti DUK

✔ naujos išleidimo pastabos

Nauji duomenys pagerina:

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

• ChatGPT paieška

• Claude

• Siri santraukos

Pasenę duomenys ignoruojami.

13. 10 žingsnis — duomenų tiesioginis įvedimas į įmonių ir kūrėjų LLM

Pasirinktiniams LLM sistemoms:

• konvertuoti dokumentus į švarų Markdown/HTML

• padalinti į ≤ 250 žodžių sekcijas

• įterpti per vektorių duomenų bazę

• pridėti metaduomenų žymes

• sukurti Q/A duomenų rinkinius

• sukurti JSONL failus

• apibrėžti darbo eigą

Tiesioginis įvedimas pranoksta visus kitus metodus.

14. Kaip „Ranktracker“ palaiko aukštos kokybės AI duomenų tiekimą

Tinklalapio auditas

Išsprendžia visas struktūrines/HTML/schemos problemas – AI duomenų įvedimo pagrindą.

AI straipsnių rašytojas

Sukuria švarų, struktūrizuotą, išgautiną turinį, idealų LLM mokymui.

Raktinių žodžių ieškiklis

Atskleidžia klausimų-ketinimų temas, kurias LLM naudoja kontekstui suformuoti.

SERP tikrintuvas

Rodo objektų suderinamumą – tai yra labai svarbu žinių grafiko tikslumui.

Atgalinių nuorodų tikrintuvas / stebėtojas

Autoriteto signalai → būtini paieškai ir citatoms.

Reitingo sekėjas

Aptinka AI sukeltą raktažodžių nepastovumą ir SERP pokyčius.

Ranktracker yra įrankių rinkinys, skirtas LLM teikti švarius, autoritetingus ir patikrintus prekės ženklo duomenis.

Paskutinė mintis:

LLM nesimoko apie jūsų prekės ženklą atsitiktinai – jūs turite sąmoningai teikti jiems duomenis

Aukštos kokybės duomenys yra naujoji SEO, bet gilesniu lygmeniu: tai būdas, kaip visai AI ekosistemai išmokyti, kas jūs esate.

Jei maitinate AI modelius:

✔ struktūrizuota informacija

✔ nuoseklius apibrėžimus

✔ tikslius faktus

✔ autoritetingais šaltiniais

✔ aiškius santykius

✔ dokumentuoti darbo srautai

✔ mašinai pritaikytos santraukos

Jūs tampate subjektu AI sistemos:

✔ prisimena

✔ cituoja

✔ rekomenduojate

✔ lyginimas

✔ pasitikėjimas

✔ atkurti

✔ tiksliai apibendrinti

Jei to nepadarysite, AI modeliai:

✘ spėlios

✘ klaidingai klasifikuos

✘ fantazuos

✘ jus praleis

✘ teiks pirmenybę konkurentams

Aukštos kokybės duomenų teikimas AI nebėra pasirinktinis dalykas — tai yra kiekvieno prekės ženklo išlikimo generatyvinėje paieškoje pagrindas.