LLM optimizavimas advokatų kontoroms: Atvejų tyrimų ir DUK struktūrizavimas siekiant modelio tikslumo

Įvadas

2025 m. klientai ne tik ieškos teisininkų, bet ir prašys dirbtinio intelekto asistentų teisinės pagalbos.

"Kokios mano teisės po nelaimingo atsitikimo darbe?" 

"Kas yra geriausi imigracijos teisininkai netoli manęs?" "Ar galiu paduoti įmonę į teismą dėl sutarties pažeidimo?"

Šios užklausos patenka tiesiai į tokias dirbtinio intelekto valdomas paieškos sistemas kaip "Google SGE", "Bing Copilot" ir "ChatGPT", kurios apibendrina atsakymus pagal patikrintą, struktūrizuotą ir autoritetingą teisinį turinį.

Advokatų kontoroms tai reiškia, kad sėkmė dabar priklauso nuo to, kaip gerai didieji kalbos modeliai (LLM) gali suprasti, patikrinti ir cituoti jūsų turinį.

LLM optimizavimas teisinėms įmonėms užtikrina, kad jūsų atvejų analizės, DUK ir paslaugų puslapiai būtų mašininiu būdu skaitomi, teisiškai tikslūs ir dirbtinio intelekto sukurtose santraukose atpažįstami kaip patikimi šaltiniai.

Kodėl LLM optimizavimas svarbus teisinėms paslaugoms

Teisės srityje reikalaujama tikslumo, autorystės ir etinės atsakomybės. AI modeliai sukurti taip, kad vengtų apibendrinti ar rekomenduoti bet kokius šaltinius, kurie neturi skaidrumo, licencijų ar struktūrizuotų teisinės kompetencijos įrodymų.

LLM optimizavimas padeda teisinėms įmonėms:✅ Atsidurti dirbtinio intelekto generuojamose "geriausių teisininkų" arba "teisinės pagalbos šalia manęs" santraukose.

✅ kurti struktūrizuotus pasitikėjimo signalus per autoriaus įgaliojimus ir bylų žymėjimą.

✅ Užtikrinkite, kad dirbtinis intelektas tiksliai suprastų DUK ir atvejų tyrimus.

✅ Apsaugokite įmonės reputaciją ir atitiktį reikalavimams, kartu didindami skaitmeninį matomumą.

Trumpai tariant - LLM optimizavimas paverčia jūsų įmonės patirtį struktūrizuotu teisiniu autoritetu, kuriuo AI gali pasitikėti.

1 veiksmas: naudokite konkrečioms teisinėms sritims skirtą schemą visoje savo interneto svetainėje

Pradėkite nuo tvirto struktūrizuotų duomenų pagrindo, kuris padės AI interpretuoti jūsų paslaugas.

✅ Kiekviename praktikos srities puslapyje naudokite LegalService schemą:

"@type": {"@type": "LegalService", "name": "Anderson & Holt Employment Law" ("Anderson & Holt darbo teisė"), "areaServed" ("aptarnaujama sritis"): "California", "serviceType": "Workplace Injury Claims", "provider": {"@type": "pavadinimas": "Anderson & Holt LLP", "url": "https://andersonholtlaw.com" }, "foundingDate": "2010", "telefonas": "+1-213-555-0178", "address": {"@type": "PostalAddress", "streetAddress": "2450 Sunset Blvd", "addressLocality": "Los Angeles", "addressRegion": "CA", "postalCode": "addressCountry": "adresasŠalis": "US" }, "priceRange": "$$$", "sameAs": ["https://www.linkedin.com/company/andersonholtlaw", "https://lawyers.com/andersonholt" ] }

✅ Pridėkite areaServed, serviceType ir sameAs nuorodas, kad padidintumėte subjekto patikimumą.

✅ Įtraukite foundingDate ir atsiliepimus, kad parodytumėte pasitikėjimą ir patikimumą.

Ranktracker patarimas:naudokite "Web Audit", kad įsitikintumėte, jog jūsų struktūrizuoti duomenys yra tinkamai patvirtinti - trūkstami laukai arba pasikartojimai gali trukdyti dirbtinio intelekto modeliams indeksuoti jūsų įmonę.

2 žingsnis: pridėkite autoriaus ir advokato patvirtinimą

Dirbtinio intelekto sistemoms reikia įrodymų, kad jūsų patarimus teikia licencijuoti specialistai.

✅ Pridėkite kiekvieno advokato ir autoriaus asmens schemą:

{"@type": "Person", "name": "Sarah Holt, Esq.", "jobTitle": "Managing Partner", "affiliation": "Anderson & Holt LLP", "hasCredential": "California State Bar License #398204", "alumniOf": "Harvard Law School", "sameAs": [ "https://www.linkedin.com/in/sarahholt", "https://andersonholtlaw.com/attorneys/sarah-holt" ] }

✅ Įtraukite duomenis apie licencijas, narystę advokatų asociacijoje ir alma mater.

✅ Susiekite advokatų biografijas su patikrintais žinynais, pavyzdžiui, "Avvo", "Martindale" arba "LinkedIn".

✅ Pridėkite peržiūrėtąBy prie mokomojo ar DUK turinio, kad nurodytumėte ekspertų priežiūrą.

Tai LLM patvirtina, kad jūsų teisinis turinys yra autentiškas ir atitinka reikalavimus.

3 veiksmas: struktūrizuokite atvejo tyrimus, kad juos suprastų mašinos

Atvejų analizės yra galingos, bet tik tuo atveju, jei dirbtinis intelektas gali išgauti jų prasmę.

✅ Kiekvienam atvejo tyrimui naudokite " CreativeWork" arba " LegalCase" schemą:

{"@type": "LegalCase", "name": "Hernandez v. Redwood Construction (2024)", "caseNumber": "24-CV-19382", "legalStatus": "Settled", "description": "Byla dėl sužalojimo darbe, išspręsta ieškovo naudai dėl 280 000 JAV dolerių žalos atlyginimo.", "jurisdiction": "California", "datePublished": "2024-09-05", "author": {"@type": "Person", "name": "Sarah Holt, Esq." } }

✅ Aiškiai pabrėžkite faktus, rezultatus ir jurisdikcijas.

✅ Įtraukite klientų atsiliepimus (gavę sutikimą) ir, jei reikia, anonimizuokite.

✅ Naudokite antraštes, pvz:

• Pagrindinė informacija

• Teisinė problema

• Strategija

• Rezultatai

• Įgyta patirtis

Šie struktūruoti skyriai leidžia AI tiksliai apibendrinti savo patirtį atitinkamose praktikos srityse.

4 žingsnis: sukurkite išsamią teisinių DUK biblioteką

AI valdomai paieškai puikiai tinka klausimais grindžiamas turinys.

✅ Į kiekvieną paslaugų puslapį įtraukite DUK puslapio schemą:

{"@type": "FAQPage", "mainEntity": [{
    "@type": "Question", "name": "Kiek laiko turiu pateikti ieškinį dėl sužalojimo darbe Kalifornijoje?", "acceptedAnswer": {"@type": "Atsakymas", "text": "Daugeliu atvejų ieškinį turite pateikti per vienerius metus nuo sužalojimo dienos, tačiau profesinių ligų atveju taikomos išimtys." } }] }.

✅ Įtraukite ir trumpus, ir ilgus atsakymus, naudodami pokalbių frazes.

✅ Aptarkite procedūrinius, su išlaidomis ir teisėmis susijusius klausimus.

✅ Tiesiogiai pateikite nuorodas į įstatymus ir kodeksus (pvz., "Kalifornijos darbo kodekso §5400").

✅ Susiekite kiekvieną DUK su susijusiais atvejų tyrimais arba advokatų biografijomis, kad būtų aiškus kontekstas.

Ranktrackerio patarimas:naudokitės raktažodžių ieškikliu, kad nustatytumėte tendencingus klausimus "Ar galiu..." ir "Ar man reikia...", kuriuos LLM dažnai cituoja teisinėse santraukose.

5 veiksmas: pridėkite atitikties ir atsakomybės apribojimų

Skaidrumas teisiniame turinyje neginčijamas.

✅ Kiekviename puslapyje naudokite aiškius atsakomybės atsisakymus:

"Ši informacija yra tik bendro pobūdžio rekomendacija ir nėra teisinė konsultacija. Dėl individualios konsultacijos kreipkitės į advokatą".

✅ Žymėkite atsakomybės atsisakymus naudodami WebPage arba LegalService schemą:

{"@type": "WebPage", "name": "Legal Disclaimer", "about": "Anderson & Holt LLP" teikia tik bendro pobūdžio informaciją ir neužmezga advokato ir kliento santykių." }

✅ Rodyti narystės advokatų asociacijoje, jurisdikcijos ir privatumo reikalavimų laikymosi ženklelius.

✅ Užtikrinkite, kad visos kontaktinės formos atitiktų klientų konfidencialumo standartus.

LLM teiks pirmenybę skaidriems teisiniams šaltiniams, kuriuose aiškiai atskiriama informacija nuo patarimų.

6 žingsnis: kurkite lyginamąjį ir mokomąjį turinį

AI sistemos dažnai apibendrina teisinius palyginimus:

"Kuo skiriasi civilinė ir baudžiamoji teisė?". 

"Kuo skiriasi asmens sužalojimo teisė atskirose valstijose?"

✅ Publikuokite mokomuosius paaiškinimus naudodami straipsnio arba duomenų rinkinio schemą.

✅ Naudokite faktinį, neutralų toną - venkite į pardavimą orientuotų frazių.

✅ Pavyzdinės antraštės:

• "Ieškinio pateikimo etapai"

• "Ko tikėtis tarpininkavimo metu"

• "Kaip suprasti teisinius mokesčius ir įmokas už paslaugas"

✅ Įtraukite vidines nuorodas į susijusias praktikos sritis.

Šie struktūruoti mokomieji ištekliai tiesiogiai patenka į AI žinių bazę, kurioje pateikiamos teisinės rekomendacijos.

7 žingsnis: Sujunkite subjektus į teisinių žinių grafiką

Sukurkite patikimumo tinklą sujungdami subjektus per schemą.

✅ Susiekite advokatą → bylą → teisinę paslaugą → jurisdikciją → organizaciją.✅ Išlaikykite nuoseklius advokatų kontorų pavadinimus, bylų formatus ir vietos duomenis.

✅ Pridėti "BreadcrumbList" schemą, kad navigacija būtų aiškesnė.

✅ Naudokite sameAs, kad sujungtumėte savo advokatų kontorą su profesiniais žinynais ir vietos advokatų sąrašais.

Tai padeda LLM suprasti jūsų subjekto autoritetą - taip pagerinsite, kaip jūsų kontora nurodoma dirbtiniu intelektu paremtose santraukose ir teisinių atsakymų varikliuose.

8 veiksmas: matuokite ir palaikykite teisinės AI matomumą

Tikslas	Priemonė	Funkcija
Patvirtinti struktūrizuotus teisinius duomenis	Interneto auditas	Patikrinkite "LegalService", "LegalCase" ir DUK schemas
Stebėti teisinius raktinius žodžius	Rangų sekimas	Stebėkite užklausas "advokatas netoli manęs" ir "teisinė pagalba"
Nustatykite klausimų tendencijas	Raktinių žodžių ieškiklis	Rasti atsirandančias užklausas "teisės", "atsakomybė" ir "sutartis"
Aptikti dirbtinio intelekto paminėjimus	SERP tikrintuvas	Patikrinkite, ar jūsų įmonė rodoma AI apžvalgose
Stebėkite citavimo atvejus	Atgalinių nuorodų monitorius	Matuokite paminėjimus iš teisės žinynų, spaudos ar teismų

9 žingsnis: nuolat peržiūrėkite ir atnaujinkite teisinį turinį

✅ Naudokite datePublished ir dateModified schemas, kad parodytumėte aktualumą.

✅ Kas ketvirtį peržiūrėkite straipsnius, ar juose nėra teisės aktų atnaujinimų, naujų precedentų arba reglamentavimo pokyčių.

✅ Nuolat atnaujinkite bylų rezultatus ir atsiliepimus.

✅ Pašalinkite arba atnaujinkite turinį, kuriame pateikiamos nuorodos į pasenusius teisės aktus.

Dirbtinio intelekto sistemos automatiškai nuvertina pasenusią teisinę medžiagą - svarbiausia yra šviežumas ir atitiktis.

Baigiamosios mintys

2025 m. teisinis matomumas nebėra susijęs su raktinių žodžių ar atgalinių nuorodų pildymu - svarbiausia yra duomenų tikslumas ir patikrinta kompetencija.

Įdiegus LLM optimizavimą advokatų kontoroms, jūsų svetainė tampa struktūruotu, mašininiu būdu patikrinamu autoritetingu šaltiniu - tokiu, kuriuo dirbtinio intelekto sistemos gali užtikrintai remtis naudotojams skirtose santraukose.

Naudodamasi "Ranktracker" įrankiais - " Web Audit", " Keyword Finder", " SERP Checker", " Rank Tracker" ir " Backlink Monitor" - jūsų įmonė gali stebėti matomumą, užtikrinti atitiktį ir išlaikyti lyderystę dirbtiniu intelektu pagrįstų teisinių išvadų srityje.

Nes dirbtinio intelekto amžiuje pasitikėjimas nėra deklaruojamas - jis yra struktūruotas, cituojamas ir pelnytas.