Schemos, esybės ir žinių grafikai LLM atradimui

Įvadas

LLM neatskleidžia turinio taip, kaip tai daro „Google“. Jie nesiremia raktažodžių atitikimu ar tradiciniu reitingavimu. Vietoj to jie remiasi entitetais, semantiniais santykiais ir žinių grafais – visa tai pagrįsta struktūrizuotais duomenimis, kurie paaiškina reikšmę.

Dėl to schema, entitetai ir žinių grafikai tampa LLM atradimų pagrindu:

• „Google“ AI apžvalgos

• ChatGPT paieška

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

• modelio lygio mąstymas

Šioje naujoje ekosistemoje turinys nėra „indeksuojamas“. Jis yra suprantamas.

Šiame vadove paaiškinama, kaip schema žymėjimas, entitetų optimizavimas ir žinių grafikai yra tarpusavyje susiję – ir kaip jie skatina citavimą, paiešką ir matomumą LLM pagrįstoje paieškoje.

1. Kodėl generatyvinėje paieškoje subjektai yra svarbesni už raktažodžius

Paieškos varikliai anksčiau rėmėsi raktažodžiais. Generatyviniai varikliai remiasi reikšmėmis.

Entitetas yra:

• asmuo

• prekės ženklas

• produktas

• koncepcija

• vieta

• idėja

• kategorija

• procesas

LLM juos konvertuoja į vektorius – matematinį reikšmės atvaizdavimą.

Jūsų prekės ženklo matomumas priklauso nuo:

• ✔ ar modelis atpažįsta jūsų objektus

• ✔ kaip stipriai tie subjektai yra apibrėžti

• ✔ kaip nuosekliai juos apibūdina internetas

• ✔ kaip jie susiję su jūsų turinio grupėmis

• ✔ kaip schema juos sustiprina

Entiteto stiprumo = LLM supratimo = AI matomumo.

Jei jūsų entitetai yra silpni, dviprasmiški ar nenuoseklūs → jūsų nebus cituojama.

2. Schema vaidmuo LLM atradimui

Schema žymėjimas atlieka tris svarbias funkcijas LLM:

1. Paaiškina reikšmę („Ši puslapis yra apie tai.“)

Schema AI sistemoms nurodo:

• ką puslapis atspindi

• kas jį parašė

• kokia organizacija jį valdo

• koks produktas yra aprašomas

• į kokius klausimus atsakoma

• koks tai turinys

LLM schemos nėra SEO papuošalas — tai semantinis pagreitis.

2. Teikia patikimą mašinos struktūrą

LLM teikia pirmenybę struktūrizuotiems duomenims, nes jie:

• sukuria nuspėjamus fragmentus

• aiškiai susieja objektus

• pašalina dviprasmiškumą

• gerina pasitikėjimo vertinimą

• stiprina konsensusą

Schema padeda LLM teisingai išgauti ir įterpti turinį.

3. Jungia objektus visame žiniatinklyje

Kai jūsų schema atitinka kitų naudojamą schemą, modeliai daro išvadą:

• stipresnius subjektų ryšius

• aiškesni teminiai klasteriai

• stabilesnė prekės ženklo tapatybė

• geresnį konsensuso suderinimą

Schema sukuria grafiko lygio aiškumą, kuriuo LLM remiasi sintezės metu.

3. Žinių grafikas: reikšmių žemėlapis

Žinių grafikas yra:

struktūrizuotas objektų ir santykių tinklas, kurį AI sistemos naudoja mąstymui.

„Google“ turi vieną. „Perplexity“ turi vieną. „Meta“ turi keletą. „OpenAI“ ir „Anthropic“ turi nuosavybės teise priklausančius. LLM taip pat kuria implicitiškus žinių grafikus savo įterpimuose.

Žinių grafą sudaro:

• mazgai (entitetai)

• kraštinės (ryšiai)

• savybės (atributai)

• kilmė (šaltinio autentiškumas)

• svoris (pasitikėjimo lygiai)

Jūsų tikslas yra tapti mazgu su stipriais ryšiais, o ne puslapiu, plaukiojančiu tuštumoje.

4. Kaip schema, subjektai ir žinių grafikai yra tarpusavyje susiję

Šios trys sistemos sudaro semantinį kanalą:

Schema → Entitetai → Žinių grafikas → LLM atradimas

Schema

Apibrėžia ir struktūrizuoja jūsų turinį.

Entitetai

Atstovauja jūsų turinio reikšmę.

Žinių grafika

Organizuoja santykius tarp objektų.

LLM atradimas

Naudoja grafiką + įterpimus, kad pasirinktų, kurias prekės ženklus cituoti generatyviniuose atsakymuose.

Šis procesas nustato:

• ar esate randamas

• ar esate patikimas

• ar esate minimas

• ar esate įtrauktas į AI apžvalgas

• ar LLM teisingai atspindi jūsų prekės ženklą

Be schemos → subjektai tampa neaiškūs. Be subjektų → žinių grafikai jus ignoruoja. Be žinių grafiko įtraukimo → LLM jus ignoruoja.

5. Entitetų optimizavimo sistema LLM

Entitetų optimizavimas nebėra pasirinktinis – tai LLM matomumo pagrindas.

Štai visa sistema.

1 žingsnis — sukurti kanonines apibrėžtis

Kiekvienam svarbiam entitetui reikia:

• vienas aiškus apibrėžimas

• pateikta atitinkamų puslapių viršuje

• nuolat kartojamas

• suderinama su išoriniais šaltiniais

Tai tampa jūsų įterpimo atskaitos tašku.

2 žingsnis – visur naudokite nuoseklius pavadinimus

LLM baudžia prekės ženklo variacijas. Naudokite vieną tikslią formą:

• Ranktracker

• NE Rank Tracker

• NE RankTracker.com

• NE RT

Nuoseklumas sujungia jūsų tapatybę į vieną subjekto vektorių.

3 žingsnis – naudokite schemą, kad aiškiai deklaruotumėte subjektus

Pridėkite:

• Organizacijos schema

• Produkto schema

• Straipsnio schema

• DUK schema

• Asmenų schema autoriams

• Duonos trupinių schema

• Svetainės schema

Schema leidžia jūsų vienetus apdoroti mašinomis.

4 žingsnis – Sukurkite temų grupes aplink pagrindinius vienetus

LLM kuria prasmę per santykius.

Grupės turėtų apimti:

• apibrėžimai

• paaiškinimai

• palyginimai

• praktiniai vadovai

• pagalbiniai straipsniai

• DUK

Grupės = semantinis autoritetas jūsų entitetui.

5 žingsnis – Sukurkite tarpasmeninius santykius

Naudokite vidinius nuorodas, kad parodytumėte:

• produktas → kategorija

• įkūrėjas → prekės ženklas

• prekės ženklas → koncepcijos

• funkcijos → naudojimo atvejai

• klasteris → klasteris

Tai sukuria mini žinių grafiką jūsų svetainėje.

6 žingsnis – sustiprinkite subjektus išoriškai

LLM pasitiki konsensusu tarp:

• naujienų svetainės

• autoritetingi tinklaraščiai

• katalogai

• apžvalgų svetainės

• interviu

• spaudos pranešimai

Jei kiti jus apibūdina nuosekliai → modelis tai laiko kanoniniu.

7 žingsnis – išlaikykite faktinį stabilumą

LLM baudžia:

• pasenę faktai

• prieštaringi teiginiai

• pakeisti apibrėžimai

• neatitinkantys aprašymai

Faktinis stabilumas = aukštesnis pasitikėjimo balas.

6. Schemos tipai, kurie yra svarbiausi LLM atradimui

Yra dešimtys schemų tipų, bet tik keletas iš jų yra svarbūs LLM matomumui.

1. Organizacija

Apibrėžia jūsų įmonę kaip subjektą.

Padeda:

• žinių grafiko ryšys

• entitetų stabilumas

• prekės ženklo įtvirtinimas

2. Svetainė + tinklalapis

Paaiškina:

• tikslas

• struktūra

• santykiai

Palaiko paiešką ir indeksavimą.

3. Straipsnis

Apibrėžia autorių, datas ir temas.

Svarbu:

• kilmė

• pasitikėjimo signalai

• atsakymų priskyrimas

4. DUK puslapis

LLM mėgsta DUK, nes:

• jie atspindi klausimų ir atsakymų struktūrą

• jie yra lengvai suskirstomi į dalis

• jie tiesiogiai atitinka generatyvinius atsakymus

DUK schema žymiai pagerina generatyvinį išgavimą.

5. Produktas

Būtina:

• SaaS platformos

• funkcijų aprašymai

• palyginimo užklausos

Geresniems produkto apibrėžimams → geresniam objektų aiškumui.

6. Asmuo (autorius)

2025 m. tai bus svarbiau nei bet kada.

LLM vertina:

• autoriaus tapatybė

• kompetencija

• bendradarbiavimas tarp sričių

Autoriaus schema didina pasitikėjimą.

7. Kaip žinių grafikai atrenka, kuriais subjektais pasitikėti

Žinių grafikai naudoja aštuonis pagrindinius pasitikėjimo signalus:

• ✔ subjekto stabilumas

• ✔ išorinis konsensusas

• ✔ schemos tikslumas

• ✔ srities autoritetas

• ✔ faktų nuoseklumas

• ✔ santykių stiprumas

• ✔ kilmės aiškumas

• ✔ atnaujinimų naujumą

Jei jūsų subjektas yra:

• gerai struktūrizuotas

• nuosekliai aprašyta

• išoriškai sustiprintas

• turtingai susietas

• dažnai atnaujinamas

...jūs tampate pageidaujamu mazgu generatyviniuose atsakymuose.

Jei ne, grafika pirmenybę teikia konkurentams.

8. Kaip LLM naudoja žinių grafikus generuojant atsakymus

Kai vartotojas užduoda klausimą, sistema:

1. Interpretuoja užklausą kaip subjektus

2. Suranda semantiškai susijusius objektus

3. Patikrina žinių grafiką konteksto atžvilgiu

4. Išrenka su tais entitetais susijusius turinio fragmentus

5. Sintetizuoja atsakymą

6. Pasirenkamai įtraukia citatas iš patikimų mazgų

Jei jūsų entitetas nėra grafike → jūs nebūsite cituojami.

Jei jūsų objektas yra silpnas → jūs esate neteisingai pateiktas.

Jei jūsų schema ir turinys yra stiprūs → jūs tampate numatytuoju šaltiniu.

Paskutinė mintis:

AI eroje schema ir subjektai nėra SEO patobulinimai – jie yra paieškos sistema

„Google“ reitinguoja dokumentus. LLM juos supranta.

„Google“ indeksuoja puslapius. LLM juos įterpia.

„Google“ vertina nuorodas. LLM vertina semantinį aiškumą, konsensusą ir entitetų autoritetą.

Schema suteikia struktūrą. Entitetai suteikia prasmę. Žinių grafikai suteikia kontekstą.

Kartu jie nulemia, ar jūs tapsite:

✔ cituojamu šaltiniu

✔ patikimu prekės ženklu

✔ žinomu subjektu

✔ pageidaujamu ištekliumi

—arba ar jūsų turinys bus nematomas AI sluoksnyje.

Įsisavinkite schemą. Stabilizuokite subjektus. Sujunkite savo žinių grafiką.

Taip jūs dominuosite LLM atradimuose 2025 m. ir vėliau.