Struktūrizuotų duomenų rinkinių kūrimas dirbtinio intelekto atradimams

Įvadas

LLM neatranda prekių ženklų taip, kaip tai daro „Google“.

Jie neindeksuoja visko. Jie neindeksuoja visko. Jie neišsaugo visko. Jie nepasitiki viskuo.

Jie atranda prekės ženklus, įsisavindami struktūrizuotus duomenis – švarią, paženklintą, faktinę informaciją, suskirstytą į mašinai suprantamus formatus.

Struktūrizuoti duomenų rinkiniai dabar yra galingiausias įtakos įrankis:

• ChatGPT paieška

• Google Gemini AI apžvalgos

• Bing Copilot + Prometheus

• Perplexity RAG paieška

• Claude 3.5 mąstymas

• „Apple Intelligence“ santraukos

• Mistral/Mixtral įmonių copilotai

• LLaMA pagrįstos RAG sistemos

• vertikalios AI automatizacijos

• konkrečioms pramonės šakoms skirti agentai

Jei nesukuriate struktūrizuotų duomenų rinkinių, AI modeliai:

✘ priversti spėlioti

✘ klaidingai interpretuoti jūsų prekės ženklą

✘ klaidingai interpretuoja jūsų savybes

✘ praleidžia jus palyginimuose

✘ pasirinkti konkurentus

✘ nepateiks jūsų turinio

Šiame straipsnyje paaiškinama, kaip sukurti duomenų rinkinius, kuriuos mėgsta AI varikliai – duomenų rinkinius, kurie didina matomumą, pasitikėjimą ir citavimo tikimybę visoje LLM ekosistemoje.

1. Kodėl struktūrizuoti duomenų rinkiniai yra svarbūs AI atradimams

LLM teikia pirmenybę struktūrizuotiems duomenims, nes jie yra:

• ✔ nedviprasmiški

• ✔ faktiniai

• ✔ lengvai įdiegiami

• ✔ suskaidomi

• ✔ patikrinami

• ✔ nuoseklus

• ✔ galima daryti kryžmines nuorodas

Nestruktūruotas turinys (tinklaraščio įrašai, rinkodaros puslapiai) yra netvarkingas. LLM turi jį interpretuoti, ir dažnai tai daro neteisingai.

Struktūrizuoti duomenų rinkiniai išsprendžia šią problemą, suteikdami AI:

• Jūsų funkcijos

• jūsų kainos

• jūsų kategorija

• jūsų apibrėžimai

• jūsų darbo srautai

• jūsų naudojimo atvejai

• jūsų konkurentai

• jūsų produkto metaduomenys

• jūsų prekės ženklo tapatybė

—aiškiu, kompiuteriui suprantamu formatu.

Dėl to jūs turite daug daugiau galimybių pasirodyti:

✔ AI apžvalgose

✔ Perplexity šaltiniuose

✔ Copilot citatose

✔ „geriausių įrankių...“ sąrašuose

✔ „alternatyvos...“ užklausose

✔ Entitetų palyginimo blokai

✔ Siri/Spotlight santraukos

✔ įmonių copilotai

✔ RAG vamzdynai

Struktūrizuoti duomenų rinkiniai tiesiogiai maitina LLM ekosistemą.

2. 6 duomenų rinkinių tipai, kuriuos naudoja AI varikliai

Norėdama daryti įtaką AI atradimams, jūsų prekės ženklas turi teikti šešis vienas kitą papildančius duomenų rinkinių tipus.

Kiekvienas iš jų naudojamas skirtinguose varikliuose.

Duomenų rinkinio tipas 1 – semantinių faktų duomenų rinkinys

Naudoja: ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot

Tai struktūriškai pateikti:

• kas jūs esate

• ką darote

• kokiai kategorijai priklausote

• kokias funkcijas siūlote

• kokias problemas sprendžiate

• kas yra jūsų konkurentai

Formatas: JSON, JSON-LD, struktūrizuotos lentelės, atsakymų blokai, žodynų sąrašai.

Duomenų rinkinio tipas 2 — Produkto savybių duomenų rinkinys

Naudoja: Perplexity, Copilot, įmonių copilotai, RAG

Šis duomenų rinkinys apibrėžia:

• funkcijos

• galimybės

• techninės specifikacijos

• versijos

• apribojimai

• naudojimo reikalavimai

Formatas: Markdown, JSON, YAML, HTML skyriai.

Duomenų rinkinio tipas 3 — Darbo eiga ir veikimo principas

Naudoja: Claude, Mistral, LLaMA, įmonių copilotai

Šis duomenų rinkinys apima:

• žingsnis po žingsnio darbo eigos

• vartotojų kelionės

• įtraukimo sekos

• naudojimo atvejų srautai

• įvesties→išvesties atitikmenys

LLM naudoja tai, kad galėtų samprotauti apie:

• jūsų produktas

• kur jūs tinka

• kaip jus palyginti

• ar rekomenduoti jus

Duomenų rinkinio tipas 4 — Kategorijos ir konkurentų duomenų rinkinys

Naudoja: ChatGPT Search, Gemini, Copilot, Claude

Šis duomenų rinkinys nustato:

• jūsų kategorija

• susijusios kategorijos

• gretimos temos

• konkurentai

• alternatyvios prekės ženklai

Tai lemia:

✔ palyginimo vietą

✔ „geriausių įrankių“ reitingus

✔ gretimumą AI atsakymuose

✔ kategorijos konteksto kūrimą

Duomenų rinkinio tipas 5 — Dokumentacijos duomenų rinkinys

Naudoja: RAG sistemos, Mixtral/Mistral, LLaMA, įmonių kopilotai

Tai apima:

• pagalbos centras

• API dokumentai

• funkcijų išklotinės

• trikčių šalinimas

• pavyzdiniai rezultatai

• techninės specifikacijos

Puiki dokumentacija = didelis paieškos tikslumas.

Duomenų rinkinio tipas 6 – žinių grafiko duomenų rinkinys

Naudoja: Gemini, Copilot, Siri, ChatGPT

Tai apima:

• Wikidata

• Schema.org

• kanoninės apibrėžtys

• susieti atviri duomenys

• identifikatoriai

• klasifikavimo mazgai

• išorinės nuorodos

Žinių grafų duomenų rinkiniai padeda jums susipažinti su:

✔ AI apžvalgos

✔ Siri

✔ Copilot

✔ Entitetais pagrįstą paiešką

3. LLM struktūrizuotų duomenų rinkinių sistema (SDF-6)

Norėdami sukurti tobulus duomenų rinkinius AI atradimams, sekite šią šešių modulių architektūrą.

1 modulis — Kanoninis entitetų duomenų rinkinys

Tai yra jūsų pagrindinis duomenų rinkinys – AI suvokimo apie jūsų prekės ženklą DNR.

Jis apima:

• ✔ kanoninė apibrėžtis

• ✔ kategorija

• ✔ produkto tipas

• ✔ subjektai, su kuriais integruojatės

• ✔ jums panašūs subjektai

• ✔ naudojimo atvejai

• ✔ pramonės segmentai

Pavyzdys:

{
  "entity": "Ranktracker",
  "type": "SoftwareApplication",
  "category": "SEO Platform",
  "description": "Ranktracker yra visapusiška SEO platforma, siūlanti reitingų stebėjimą, raktažodžių tyrimą, SERP analizę, svetainių auditą ir atgalinių nuorodų įrankius.",
  "competitors": ["Ahrefs", "SEMrush", "Mangools", "SE Ranking"],
  "use_cases": ["keyword tracking", "SERP intelligence", "technical auditing"]
}

Šis duomenų rinkinys kuria prekės ženklo atmintį visuose modeliuose.

2 modulis — Funkcijos ir galimybės duomenų rinkinys

LLM reikia aiškių, struktūrizuotų funkcijų sąrašų.

Pavyzdys:

{
  „product“: „Ranktracker“,
  „features“: [
    {„name“: „Rank Tracker“, „description“: „Kasdienis raktažodžių pozicijų stebėjimas visose paieškos sistemose.“},
    {„name“: „Keyword Finder“, „description“: „Raktažodžių paieškos įrankis, skirtas paieškos galimybėms nustatyti.“},
    {"name": "SERP Checker", "description": "SERP analizė, skirta suprasti reitingavimo sudėtingumą."},
    {"name": "Website Audit", "description": "Techninė SEO audito sistema."},
    {"name": "Backlink Monitor", "description": "Atgalinių nuorodų stebėjimas ir autoriteto analizė."}
  ]
}

Šis duomenų rinkinys maitina:

✔ RAG sistemoms

✔ Perplexity

✔ Copilot

✔ įmonių copilot

3 modulis — Darbo eigos duomenų rinkinys

Modeliai mėgsta struktūrizuotas darbo eigas.

Pavyzdys:

{
  "workflow": "how_ranktracker_works",
  "steps": [
    "Įveskite savo domeną",
    "Pridėkite arba importuokite raktažodžius",
    "Ranktracker kasdien gauna reitingų duomenis",
    "Jūs analizuojate pokyčius informaciniuose skydeliuose",
    "Jūs integruojate raktažodžių tyrimą ir auditą"
  ]
}

Tai suteikia šias galimybes:

✔ Claude mąstymą

✔ ChatGPT paaiškinimus

✔ Copilot užduočių suskirstymą

✔ įmonių darbo eigą

4 modulis — Kategorijų ir konkurentų duomenų rinkinys

Šis duomenų rinkinys moko AI modelius, kur jūs tinka.

Pavyzdys:

{
  "category": "SEO Tools",
  "subcategories": [
    "Rank Tracking", 
    "Keyword Research", 
    "Technical SEO", 
    "Backlink Analysis"
  ],
  „competitor_set“: [
    „Ahrefs“, 
    „Semrush“, 
    „Mangools“, 
    „SE Ranking“
  ]
}

Tai yra labai svarbu:

✔ AI apžvalgos

✔ palyginimams

✔ alternatyvų sąrašams

✔ kategorijų išdėstymui

5 modulis — Dokumentacijos duomenų rinkinys

Suskaidytas dokumentacijos rinkinys žymiai pagerina RAG paiešką.

Tinkami formatai:

✔ Markdown

✔ HTML su švariu <h2>

✔ JSON su žymėmis

✔ YAML struktūriškai logikai

LLM dokumentaciją suranda geriau nei tinklaraščiai, nes:

• tai yra faktas

• tai struktūrizuota

• tai yra stabilu

• tai yra nedviprasmiška

Dokumentacija skatina:

✔ Mistral RAG

✔ LLaMA diegimus

✔ įmonių kopilotams

✔ kūrėjų įrankius

6 modulis — Žinių grafiko duomenų rinkinys

Šis duomenų rinkinys sujungia jūsų prekės ženklą su išorinėmis žinių sistemomis.

Apima:

✔ Wikidata elementą

✔ Schema.org žymėjimas

✔ Entitetų identifikatoriai

✔ nuorodas į autoritetingus šaltinius

✔ vienodos apibrėžtys visose srityse

Šis duomenų rinkinys atlieka sunkų darbą:

✔ ChatGPT entitetų atkūrimą

✔ Gemini AI apžvalgos

✔ Bing Copilot citatos

✔ Siri ir Spotlight

✔ Perplexity patvirtinimas

Tai yra semantinis visos jūsų AI veiklos pagrindas.

4. Kaip skelbti struktūrizuotus duomenų rinkinius internete

AI varikliai įtraukia duomenų rinkinius iš kelių vietų.

Norėdami maksimaliai padidinti atradimo tikimybę:

Skelbkite:

✔ savo svetainėje

✔ dokumentacijos subdomeną

✔ JSON galiniai taškai

✔ svetainės žemėlapis

✔ spaudos rinkiniai

✔ GitHub saugyklos

✔ viešieji katalogai

✔ Wikidata

✔ „App Store“ metaduomenys

✔ socialiniai profiliai

✔ PDF formatu pateiktos ataskaitos (su struktūrizuotu išdėstymu)

Formatais:

✔ JSON

✔ JSON-LD

✔ YAML

✔ Markdown

✔ HTML

✔ CSV (tiksliam suderinimui)

Kuo daugiau struktūrizuotų paviršių sukursite, tuo daugiau AI išmoks.

5. Kaip išvengti pagrindinės duomenų rinkinio klaidos: nenuoseklumo

Jei jūsų struktūrizuoti duomenų rinkiniai prieštarauja vienas kitam:

• jūsų svetainė

• jūsų schema

• jūsų Vikidatos įrašas

• jūsų paminėjimai spaudoje

• jūsų dokumentacija

LLM priskirs jums žemą patikimumo lygį ir pakeis jus konkurentais.

Nuoseklumas = pasitikėjimas.

6. Kaip „Ranktracker“ padeda kurti struktūrizuotus duomenų rinkinius

Tinklalapio auditas

Aptinka trūkstamus schemas, neveikiančius žymėjimus, prieinamumo problemas.

AI straipsnių rašytojas

Automatiškai generuoja struktūrizuotus šablonus: DUK, žingsnius, palyginimus, apibrėžimus.

Raktinių žodžių ieškiklis

Sukuria klausimų duomenų rinkinius, naudojamus ketinimų žemėlapiui sudaryti.

SERP tikrintuvas

Rodo kategorijų/entitetų sąsajas.

Atgalinių nuorodų tikrintuvas ir stebėtojas

Stiprina išorinius signalus, reikalingus AI patvirtinimui.

Reitingų sekėjas

Aptinka raktažodžių pokyčius, kai struktūrizuoti duomenys pagerina AI matomumą.

Ranktracker yra ideali infrastruktūra struktūrizuotų duomenų rinkinių inžinerijai.

Paskutinė mintis:

Struktūrizuoti duomenų rinkiniai yra API tarp jūsų prekės ženklo ir AI ekosistemos

AI atradimai nebėra susiję su puslapiais. Jie susiję su faktais, struktūromis, subjektais ir santykiais.

Jei kuriate struktūrizuotus duomenų rinkinius:

✔ AI jus supranta

✔ AI jus prisimena

✔ AI jus suranda

✔ AI jus cituoja

✔ AI rekomenduoja jus

✔ AI priskiria jus tinkamai kategorijai

✔ AI teisingai apibendrina jus

Jei ne:

✘ AI spėja

✘ AI klaidingai klasifikuoja

✘ AI naudoja konkurentus

✘ AI praranda jūsų savybes

✘ AI fantazuoja detales

Struktūrizuotų duomenų rinkinių kūrimas yra svarbiausias LLM optimizavimo veiksmas — kiekvienos prekės ženklo matomumo pagrindas AI valdomo atradimo amžiuje.