LLM-оптимізація для маркетплейсів: Структурування лістингів для розпізнавання моделей

Вступ

У 2025 році покупці не переглядають сторінки - вони просять штучний інтелект знайти, порівняти та порекомендувати найкращі пропозиції.

"Де найкраще купувати відновлені iPhone онлайн?" 

"На якій платформі найбільше продавців ювелірних прикрас ручної роботи?" "Де знайти екологічний одяг з безкоштовним поверненням?"

Ці запити потрапляють прямо до Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT і Perplexity.ai, де великі мовні моделі (LLM ) генерують резюме покупок, а не списки посилань.

Це означає, що оголошення, профілі продавців і відгуки на вашому маркетплейсі повинні бути машинозчитуваними, перевіреними і взаємопов'язаними, щоб ШІ міг їх розуміти і рекомендувати.

Саме тут вступає в дію LLM-оптимізація для маркетплейсів: процес структурування даних про товари, продавців і категорії так, щоб системи штучного інтелекту могли розпізнавати, довіряти і посилатися на вашу платформу в зведеннях, пов'язаних з покупками.

Чому LLM-оптимізація важлива для маркетплейсів

Генеративний ШІ змінив те, як люди знаходять продукти. Замість того, щоб прокручувати нескінченні списки, користувачі тепер отримують кураторські рекомендації, синтезовані на основі структурованих фактичних даних.

LLM-оптимізація допомагає маркетплейсам:✅ З'являтися в результатах "найкраща платформа для купівлі..." та "найкращі маркетплейси для...", згенерованих штучним інтелектом.

Зробити товари та продавців машинно-розпізнаваними за допомогою схеми.

Покращуйте сигнали довіри за допомогою структурованих відгуків та верифікації.

Створіть довгострокову доступність для пошуку в розмовному, візуальному та генеративному пошуку.

Коротше кажучи, це гарантує, що ваш маркетплейс буде індексуватися як дані, а не тільки як текст.

Крок 1: Структуруйте кожен список товарів за допомогою схеми

LLM інтерпретують структуровану розмітку для визначення деталей продукту, атрибутів і цін.

Використовуйте схему продукту для кожного оголошення:

{ "@type": "Product", "name": "Відновлений iPhone 14 Pro 256GB", "description": "Сертифікований відновлений iPhone 14 Pro з гарантією на 1 рік та безкоштовною доставкою.", "brand": { "@type": "Brand", "name": "Apple" }, "sku": "IP14PRO256R", "mpn": "A2650", "offers": { "@type": "Пропозиція", "price": "899.00", "priceCurrency": "USD", "availability": "https://schema.org/InStock", "seller": { "@type": "Організація", "name": "TechRenew Marketplace" } }, "aggregateRating": { "@type": "AggregateRating", "ratingValue": "4.7", "reviewCount": "524" }, "image": "https://techrenew.com/images/refurbished-iphone-14-pro.jpg", "category": "Смартфони" }

Вказуйте SKU, бренд та priceCurrency для кожного оголошення.

Використовуйте пропозиції для визначення продавця, ціни та наявності.

Додайте AggregateRating, щоб дати ШІ вимірювані сигнали якості.

Порада від Ranktracker:Запустіть веб-аудит, щоб перевірити, чи немає схем або дублікатів розмітки, які можуть заплутати розпізнавання ШІ.

Крок 2: Додайте схему продавця та сутності продавця

Підсумки покупок, створені штучним інтелектом, покладаються на перевірених продавців.

Використовуйте схему "Організація" або " Особа " для кожного профілю продавця:

{ "@type": "Організація", "ім'я": "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" ] } }

Додайте посилання sameAs на зовнішні платформи відгуків або соціальні мережі.

Включіть AggregateRating на рівні продавця для узгодженості.

Зв'яжіть кожного продавця з його товарами, використовуючи поля продавця в схемі.

LLM з'єднає перевірених продавців з високим рейтингом з авторитетом бренду на ринку.

Крок 3: Додайте дані про категорії та колекції

Моделі штучного інтелекту групують списки за значенням, а не за меню - переконайтеся, що ваші категорії семантично зрозумілі.

Використовуйте схему ItemList для колекцій товарів:

{ "@type": "ItemList", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Відновлені iPhone"}, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Вживані Samsung Galaxy"}, {"@type": "ListItem", "position": 3, "name": "Сертифіковані телефони Android"} ] } }

Створіть структуровані сторінки категорій, такі як "Відновлена електроніка", "Вінтажний одяг" або "Екологічні подарунки".

Додайте схему "хлібних крихт " для наочності ієрархії.

Це допоможе системам штучного інтелекту організувати і рекомендувати ваші списки за релевантністю категорій, що має вирішальне значення для запитів "найкращі маркетплейси для [тип товару]".

Крок 4: Додайте перевірені відгуки та рейтинги

Магістри права посилаються на платформи, які демонструють автентичні, структуровані думки користувачів.

Використовуйте схему Review та AggregateRating:

{ "@type": "Review", "author": "Jessica Wu", "reviewBody": "Швидка доставка, чудова упаковка. Відновлений iPhone працює як новий!", "reviewRating": { "@type": "Рейтинг", "ratingValue": "5", "bestRating": "5" }, "datePublished": "2025-08-04" }

✅ Відображайте відгуки прозоро (без закритої видимості).

Прив'язуйте відгуки як до товарів, так і до продавців.

По можливості, додавайте дату відгуку і сигнали verifiedPurchase.

Порада від Ranktracker:Відстежуйте свіжість відгуків за допомогою Backlink Monitor - пошук зі штучним інтелектом віддає перевагу платформам з постійною, нещодавньою активністю користувачів.

Крок 5: Структуруйте ціни, акції та доступність

Системи штучного інтелекту підсумовують пропозиції та знижки безпосередньо зі схеми.

Використовуйте схему пропозицій для прозорості ціноутворення:

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

Завжди визначайте availability, priceValidUntil та itemCondition.

Чітко позначайте сезонні та лімітовані пропозиції.

Штучний інтелект використовує ці структуровані дані, щоб відповідати на запити "Де зараз найкраща пропозиція?".

Крок 6: Зв'яжіть атрибути товару для розуміння ШІ

Лайфхаки використовують взаємозв'язки між функціями, матеріалами та перевагами для отримання порівняльної інформації.

Використовуйте PropertyValue для визначення атрибутів продукту:

{ "@type": "PropertyValue", "name": "Material", "value": "Organic Cotton" }

Включіть такі характеристики, як колір, вага, розмір, екологічність та гарантія.

Використовуйте узгоджені імена для всіх продуктів для чіткої кластеризації.

Системи штучного інтелекту навчаються на цій структурі, щоб включати ваші списки в описи типів товарів ("Найкращі сорочки з органічної бавовни вартістю до $50").

Крок 7: Оптимізуйте під розмовні запити

Покупці зараз ставлять такі запитання, як:

"На якому ринку є шкіряні сумки ручної роботи з безкоштовною доставкою?"

Додайте схему сторінки FAQPage для запитань покупців:

{ "@type": "FAQPage", "mainEntity": [{ "@type": "Question", "name": "Чи пропонує TechRenew безкоштовне повернення?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Так, усі продукти TechRenew мають 30-денний термін повернення з безкоштовною зворотною доставкою." } }] } }.

✅ Використовуйте природні фрази та зверніть увагу на логістику, способи оплати та терміни доставки.

✅ Простими словами опишіть політику захисту покупців та повернення коштів.

Цей контент відображає розмовні запити штучного інтелекту і покращує включення в резюме "де купити...".

Крок 8: Створіть графік знань про маркетплейс

ШІ не просто повзає - він встановлює зв'язки.

Зв'яжіть сутності:Маркетплейс → Продавці → Продукти → Відгуки → Категорії → Пропозиції.Використовуйте sameAs та relatedTo для зовнішніх авторитетів (наприклад, Trustpilot, G2, Crunchbase).

Підтримуйте узгодженість імен та URL-адрес для кожної структурованої сутності.

Цей взаємопов'язаний набір даних допомагає ШІ-моделям зрозуміти повну екосистему вашого ринку - і точно посилатися на неї в рекомендаціях.

Крок 9: Виміряйте видимість ШІ та ефективність лістингу

Мета	Інструмент	Функція
Перевірка схеми продукту	Веб-аудит	Перевірте націнку продуктів, пропозицій та відгуків
Відстежуйте ключові слова на маркетплейсі	Відстеження рейтингу	Відстежуйте запити на кшталт "купити вживану електроніку" або "найкращий екологічний маркетплейс"
Визначайте запити на основі запитань	Пошук ключових слів	Знаходьте тенденції розмовного пошуку товарів
Виявляйте згадки про штучний інтелект	SERP Checker	Дізнайтеся, чи з'являється ваш маркетплейс у пошуковій видачі, згенерованій штучним інтелектом
Відстежуйте цитування та списки	Монітор зворотних посилань	Вимірюйте згадки у ЗМІ, на сайтах оглядів та в агрегаторах даних

Крок 10: Оновлюйте дані про товари та продавців

Пошук зі штучним інтелектом карає застарілі або суперечливі дані.

Використовуйте dateModified на всіх сторінках товарів.

Регулярно оновлюйте ціни, складські запаси та політику доставки.

Оперативно видаляйте зняті з виробництва товари.

Оновлюйте сезонні категорії та колекції.

Структуровані, свіжі дані підвищують довіру та видимість у системах генеративних покупок.

Заключні думки

Оскільки штучний інтелект перебирає на себе функції пошуку товарів, маркетплейси, які прозоро і послідовно структурують свої дані, будуть домінувати у сфері видимості.

Впровадивши LLM-оптимізацію для маркетплейсів, ваша платформа стає взаємопов'язаним набором даних, які великі мовні моделі можуть інтерпретувати, перевіряти і рекомендувати, гарантуючи, що ваші продавці і товари будуть включені в кожне резюме "найкращого маркетплейсу", створене штучним інтелектом.

За допомогою інструментів Ranktracker - веб-аудиту, пошуку ключових слів, перевірки результатів пошуку, відстеження рейтингу та моніторингу зворотних посилань - ви можете проаналізувати, як ваш маркетплейс з'являється в результатах, отриманих за допомогою штучного інтелекту, зміцнити зв'язки між суб'єктами та підтримувати структуровану видимість у всіх категоріях.

Адже у 2025 році важливо не просто продавати товари, а бути визнаним штучним інтелектом як маркетплейс, що має значення.