LLM optimizācija tirgus vietām: Sarakstu strukturēšana modeļa atpazīšanai

Ievads

2025. gadā pircēji nepārlūko lapas - viņi lūdz mākslīgo intelektu atrast, salīdzināt un ieteikt labākos piedāvājumus.

"Kur vislabāk tiešsaistē iegādāties atjaunotus iPhone?" 

"Kurā platformā ir visaugstāk novērtētie ar rokām darinātu rotaslietu pārdevēji?" "Kur es varu atrast ilgtspējīgu apģērbu ar bezmaksas atgriešanas iespējām?".

Šie pieprasījumi nonāk tieši Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT un Perplexity.ai, kur lielie valodas modeļi (LLM) ģenerē iepirkšanās kopsavilkumus - nevis saišu sarakstus.

Tas nozīmē, ka jūsu tirdzniecības vietas sarakstiem, pārdevēju profiliem un atsauksmēm jābūt mašīnlasāmām, pārbaudītām un savstarpēji saistītām, lai mākslīgais intelekts tos saprastu un ieteiktu.

Tieši šeit sākas LLM optimizācija tirdzniecības vietām: produktu, pārdevēju un kategoriju datu strukturēšanas process, lai mākslīgā intelekta sistēmas varētu atpazīt, uzticēties un citēt jūsu platformu ar iepirkšanos saistītos kopsavilkumos.

Kāpēc LLM optimizācija ir svarīga tirdzniecības vietām

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts ir mainījis veidu, kā cilvēki atrod produktus. Tā vietā, lai ritinātu bezgalīgus sarakstus, lietotāji tagad saņem kuratoriskus ieteikumus, kas sintezēti no strukturētiem, faktiskiem datiem.

LLM optimizācija palīdz tirdzniecības vietām:✅ parādīties mākslīgā intelekta ģenerētajos rezultātos "labākā platforma, lai iegādātos..." un "labākās tirdzniecības vietas...".

✅ padarīt produktus un pārdevējus mašīniski atpazīstamus, izmantojot shēmas.

✅ Uzlabojiet uzticības signālus, izmantojot strukturētas atsauksmes un pārbaudi.

✅ Veidojiet ilgtermiņa atklājamību sarunvalodas, vizuālajā un ģeneratīvajā meklēšanā.

Īsāk sakot, tas nodrošina, ka jūsu tirgus tiek indeksēts kā dati, nevis tikai kā teksts.

1. solis: strukturējiet katru produktu sarakstu ar shēmu

LLM interpretē strukturētu iezīmēšanu, lai identificētu produktu informāciju, atribūtus un cenas.

✅ Izmantojiet produktu shēmu katram sarakstam:

{"@type": "Product", "name": "Refurbished iPhone 14 Pro 256GB", "description": "Sertificēts atjaunots iPhone 14 Pro ar 1 gada garantiju un bezmaksas piegādi.", "zīmols": { "@type": "Brand", "name": "Apple" }, "sku": "IP14PRO256R", "mpn": "A2650", "offers": { "@type": "Piedāvājums", "cena": "899.00", "priceCurrency": "USD", "pieejamība": "https://schema.org/InStock", "pārdevējs": {"@type": "Organizācija", "nosaukums": "TechRenew Marketplace" } }, "aggregateRating": { "@type": "@type": "AggregateRating", "ratingValue": "4.7", "reviewCount": "524" }, "image": "https://techrenew.com/images/refurbished-iphone-14-pro.jpg", "category": "Smartphones" }

✅ Ietveriet SKU, zīmolu un priceCurrency katram sarakstam.

✅ Izmantojiet piedāvājumus, lai noteiktu pārdevēju, cenu un pieejamību.

✅ Pievienojiet AggregateRating, lai sniegtu mākslīgajam intelektam izmērāmus kvalitātes signālus.

Ranktracker Padoms: Palaidiet Web Audit, lai pārbaudītu, vai nav iztrūkstošas shēmas vai dublēta iezīmēšana, kas var mulsināt AI atpazīšanu.

2. solis: Pievienojiet pārdevēja un pārdevēja entitāšu shēmu.

AI ģenerētie iepirkšanās kopsavilkumi balstās uz pārbaudītiem pārdevējiem.

✅ Izmantojiet organizācijas vai personas shēmu katram pārdevēja profilam:

{ "@type": "Organizācija", "nosaukums": "EcoThreads Apparel", "url": "https://marketplace.com/seller/ecothreads", "foundingDate": "2019", "logo": "https://marketplace.com/images/ecothreads-logo.png", "aggregateRating": {"@type": "AggregateRating", "ratingValue": "4.9", "reviewCount": "742" }, "sameAs": [ "https://www.instagram.com/ecothreadsapparel", "https://www.trustpilot.com/review/ecothreads.com" ] } }

✅ Pievienojiet sameAs saites uz ārējām atsauksmju platformām vai sociālajiem medijiem.

✅ Lai nodrošinātu konsekvenci, iekļaujiet pārdevēja līmeņa AggregateRating.

✅ Sasaistiet katru pārdevēju ar tā produktiem, izmantojot shēmas pārdevēja laukus.

LLM saistīs pārbaudītus, labi novērtētus pārdevējus ar tirgus zīmola autoritāti.

3. solis: Iekļaut kategorijas un kolekcijas datus

Mākslīgā intelekta modeļi grupē sarakstus pēc nozīmes, nevis pēc izvēlnes - pārliecinieties, ka jūsu kategorijas ir semantiski skaidras.

✅ Produktu kolekcijām izmantojiet ItemList shēmu:

{"@type": "ItemList", "itemListElement": [ { {"@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Refurbished iPhones"}, {"@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Lietots Samsung Galaxy"}, {"@type": "ListItem", "position": "name": "Galaxy Samsung", "quote", "quote", "quote", "quote", "quote": "Sertificēti Android tālruņi"} } }

✅ Izveidojiet strukturētas kategoriju lapas, piemēram, "Atjaunota elektronika", "Vintage apģērbi" vai "Videi draudzīgas dāvanas".

✅ Hierarhijas skaidrībai iekļaujiet maizes drukas shēmu.

Tas palīdz mākslīgā intelekta sistēmām sakārtot un ieteikt jūsu piedāvājumus pēc kategoriju atbilstības - tas ir ļoti svarīgi, ja tiek veikti pieprasījumi "labākās tirgus vietas [produkta veids]".

4. solis: Pievienojiet pārbaudītas atsauksmes un vērtējumus

LLM citē platformas, kas demonstrē autentiskus, strukturētus lietotāju viedokļus.

✅ Izmantojiet Review un AggregateRating shēmas:

{"@type": "@type": "atsauksme", "autors": "Jessica Wu", "reviewBody": "Ātra piegāde, lielisks iepakojums. Atjaunotais iPhone darbojas kā jauns!", "reviewRating": {"@type": "iPhone", "iPhone", "iPhone", "iPhone", "iPhone", "iPhone": "Rating", "ratingValue": "5", "bestRating": "5" }, "datePublished": "2025-08-04" }

✅ Pārskatus rādīt pārredzami (bez ierobežotas redzamības).

✅ Savienojiet atsauksmes gan ar produktiem, gan pārdevējiem.

✅ Iespēju robežās iekļaujiet signālus reviewDate un verifiedPurchase.

Ranktracker Padoms:Uzraugiet atsauksmju svaigumu, izmantojot Backlink Monitor - mākslīgā intelekta meklētājs dod priekšroku platformām ar pastāvīgu un nesenu lietotāju aktivitāti.

5. solis: strukturējiet cenas, akcijas un pieejamību

Mākslīgā intelekta sistēmas apkopo piedāvājumus un atlaides tieši no shēmas.

✅ Izmantojiet piedāvājumu shēmu cenu pārredzamībai:

{"@type": "Piedāvājums", "cena": "39.99", "priceCurrency": "priceCurrency": "USD", "priceValidUntil": "2025-12-31", "pieejamība": "https://schema.org/InStock", "itemCondition": "https://schema.org/RefurbishedCondition", "url": "https://marketplace.com/product/12345" }

✅ Vienmēr definējiet pieejamību, priceValidUntil un itemCondition.

✅ Skaidri atzīmējiet sezonālus vai ierobežotus piedāvājumus.

Mākslīgā intelekta darbinātie kopsavilkumi izmanto šos strukturētos datus, lai atbildētu uz jautājumiem "Kur šobrīd ir vislabākā piedāvājuma piedāvājums?".

6. solis: sasaistiet produktu atribūtus mākslīgā intelekta izpratnei

LLM izmanto sakarības starp īpašībām, materiāliem un priekšrocībām, lai radītu salīdzinošu ieskatu.

✅ Izmantojiet PropertyValue, lai definētu produktu atribūtus:

{"@type": "PropertyValue", "name": "Material", "value": "Organiskā kokvilna" }

✅ Iekļaut tādas specifikācijas kā krāsa, svars, izmērs, ilgtspēja un garantija.

✅ Izmantojiet konsekventu nosaukšanas konvenciju visiem produktiem, lai nodrošinātu skaidru grupēšanu.

Mākslīgā intelekta sistēmas mācās no šīs struktūras, lai iekļautu jūsu sarakstus produktu tipa kopsavilkumos ("Labākie organiskās kokvilnas krekli līdz 50 USD").

7. posms: optimizācija sarunvalodas vaicājumiem

Pircēji tagad uzdod šādus jautājumus:

"Kurā tirgū ir ar rokām darinātas ādas somas ar bezmaksas piegādi?".

✅ Pievienojiet FAQPage shēmu pircēju jautājumiem:

{ "@type": "FAQPage", "mainEntity": [{ "@type": "Question", "name": "Vai TechRenew piedāvā bezmaksas atgriešanu?", "acceptedAnswer": {"@type": "Atbilde", "text": "Jā, visiem TechRenew produktiem ir 30 dienu atgriešanas politika ar bezmaksas atpakaļnosūtīšanu." } }] }].

✅ Izmantojiet dabiskas frāzes un pievērsieties loģistikai, maksājumu iespējām un piegādes laikiem.

✅ Vienkāršā veidā iekļaujiet pircēju aizsardzības un atmaksas politiku.

Šāds saturs atspoguļo sarunvalodas AI vaicājumus un uzlabo iekļaušanu kopsavilkumos "kur nopirkt...".

8. solis: Izveidojiet tirgus zināšanu grafiku

Mākslīgais intelekts ne tikai pārmeklē, bet arī savieno.

✅ Sasaistiet vienības:Marketplace → Pārdevēji → Produkti → Atsauksmes → Kategorijas → Piedāvājumi. ✅ Izmantojiet sameAs un relatedTo ārējo autoritāšu (piemēram, Trustpilot, G2, Crunchbase).

✅ Visās strukturētajās vienībās uzturiet konsekventus nosaukumus un URL.

Šis savstarpēji saistīto datu kopums palīdz mākslīgā intelekta modeļiem izprast visu jūsu tirgus ekosistēmu - un precīzi to citēt ieteikumos.

9. solis: izmēriet AI redzamību un sarakstu sniegumu

Mērķis	Rīks	Funkcija
Apstiprināt produkta shēmu	Tīmekļa audits	Pārbaudiet produktu, piedāvājumu un pārskatu iezīmēšanu
Izsekot tirgus atslēgvārdus	Rangu izsekošana	Uzraugiet tādus vaicājumus kā "pirkt lietotu elektroniku" vai "labākais ilgtspējīgs tirgus".
Identificējiet uz jautājumiem balstītus vaicājumus	Atslēgvārdu meklētājs	Atrodiet produktu meklēšanas tendences sarunvalodā
Atklājiet mākslīgā intelekta pieminējumus	SERP Checker	Noskaidrojiet, vai jūsu tirdzniecības vieta parādās mākslīgā intelekta ģenerētajos iepirkšanās rezultātos
Izsekojiet citātus un sarakstus	Atpakaļsaišu uzraudzība	Novērtējiet pieminējumus no plašsaziņas līdzekļiem, atsauksmju vietnēm un datu apkopotājiem

10. solis: Uzturiet atjauninātus produktu un pārdevēju datus

Mākslīgā intelekta pārvaldītā meklēšana soda novecojušus vai nekonsekventus datus.

✅ Izmantojiet dateModified visās produktu lapās.

✅ Regulāri atjauniniet cenu, krājumu un piegādes politiku.

✅ Nekavējoties izņemiet produktus, kuru pārdošana ir pārtraukta.

✅ Atjauniniet sezonālās kategorijas un piedāvātās kolekcijas.

Strukturēti, svaigi dati uzlabo gan uzticību, gan redzamību ģeneratīvajās iepirkšanās sistēmās.

Nobeiguma domas

Mākslīgajam intelektam pārņemot produktu atklāšanu, pārredzami un konsekventi strukturēti dati dominēs redzamības ziņā.

Ieviešot LLM optimizāciju tirdzniecības vietām, jūsu platforma kļūst par savstarpēji saistītu datu kopu, ko lieli valodas modeļi var interpretēt, pārbaudīt un ieteikt, nodrošinot, ka jūsu pārdevēji un produkti tiek iekļauti katrā AI ģenerētajā "labākās tirdzniecības vietas" kopsavilkumā.

Izmantojot Ranktracker rīkus - Web Audit, Keyword Finder, SERP Checker, Rank Tracker un Backlink Monitor - varat analizēt, kā jūsu tirgus vieta parādās mākslīgā intelekta radītos rezultātos, stiprināt vienību savienojumus un uzturēt strukturētu redzamību visās kategorijās.

Jo 2025. gadā runa nav tikai par produktu pārdošanu - runa ir par to, lai AI atzītu, ka tirgus ir svarīgs.