< P > Контекст, а не содержание, теперь движет видимостью ИИ, делая структурированные данные стратегическим уровням данных, которое должно расставить приоритеты для каждого предприятия.
< IMG Width = "1600" Height = "840" src = "https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/structured-data-908.png" class = "Привязанность к дезертирству" высокая достоверность "Внимая в привязанности" Decodior yegy-impe 'in-emodiation = "vescior" vestirot exportior exportibor exportior exportivior exportivior exportivior exportivior exportivior electior exportivior ". Async "srcset =" https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/structured-data-908.png 1600w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/structured-data-908-480x252.png 480w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/08/structured-data-908-680x357.png 680w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/08/structured-data-908-384x202.png 384w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/structured-data-908-768x403.png 768W, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/structured-da-908-108-108-108-108-108-108-105-105-105-105-105-10.com 1024W "sits =" (максимальная ширина: 1600px) 100VW, 1600px "/> < P > То, как люди находят и потребляют информацию, изменилась. Мы, как маркетологи, должны думать о видимости на платформах ИИ и Google.
< p > Задача в том, что мы не достойны; Такая же способность контролировать и измерять успех, как и с Google и Microsoft, поэтому мы чувствуем себя как мы & rsquo; повторный летающий слепой. ~/P > < P > Ранее в этом году Google, Microsoft и CHATGPT прокомментировали, как структурированные данные могут помочь LLMS лучше понять & Ваш цифровой контент.
< p >Структурированные данные могут дать инструментам ИИ контекст, необходимый для определения их понимания контента с помощью собственности и отношений. В эту новую эру поиска вы можете сказать, что контекст, а не довольство, является королем.
< H2 > 60 > Цепля схемы помогает построить уровень данных ~/h2 > < P >. Перевод вашего контента на Scheame.org и определение отношений между страницами и собственности, вы создаете уровень данных для AI. Эта схема разметки слоя или то, что я люблю называть вашми & ldquo; График знаний контента, & rdquo; Рассказывает машины, что такое ваш бренд, что он предлагает и как это следует понимать.
< P > Этот уровень данных – то, как ваш контент становится доступным и предъявленным в растущем диапазоне возможностей AI, включая:
< ul > ~ 60 >~ 60 > ai Обзоры< li > 60 > Чатботы и голосовые помощники
< li >~ 60 > внутренние системы AI
< P > С помощью заземления структурированные данные могут способствовать видимости и обнаружению в Google, CHATGPT, Bing и других платформах искусственного интеллекта. Таким образом, подготавливает ваши веб -данные, чтобы иметь значение, чтобы ускорить свои инициативы ~ 60 > AI.
< p >На той же неделе, когда Google и Microsoft ежедневно использовали структурированные данные для своего генеративного опыта искусственного интеллекта, Google и Openaai объявляют о своей поддержке протокола контекста модели.
< H3 > Какая модель контекста протокол ?
< p > В ноябре 2024 года, антропный протокол контекста модели (MCP), & Ldquo; в открытом протоколе, который стандартизировал то, как приложения обеспечивают контекст для LLMS & rdquo; И что впоследствии принято Openai и Google DeepMind.
< P > Вы можете думать о MCP как разъем USB-C для приложений и агентов ИИ или API для AI. & ldquo; MCP предоставляет стандартный способ подключения моделей искусственного интеллекта к различным источникам данных и инструментам. & Amp; rdquo;
< p >Поскольку теперь мы думаем о структурированных данных как о стратегическом уровне данных, проблема Google и OpenAA должны решить, как они масштабируют свои возможности ИИ эффективно и экономически эффективно. Комбинация структурированных данных, которые вы размещаете на своем веб -сайте, с MCP, позволило бы точности при выводе и возможности масштабироваться.
< H2 > 60 > Структурированное определение данных и отношений
< P > Generals Ответы на основе содержания, на которое они обучены или подключены. В то время как они первичные учатся из неструктурированного текста, их выходы могут быть удержаны, когда они основаны на четко определенных предприятиях и отношениях, например, посредством структурированных данных или графиков знаний.
< P > Структурированные данные могут использоваться в качестве усилителя, который позволяет предприятиям определять ключевые собственности и их бедра.
< p > При реализации с использованием схемы. < ul > < li > ~ Strong > Определение объектов на странице ~/>: люди, продукты, услуги, местоположения и многое другое.
~ 60 >~ 60 > устанавливает отношения между этими сущностями.
< li > ~ > может уменьшить галлюцинации Когда LLM заземляются в структурированных данных с помощью систем поиска или графиков знаний.
< p > Когда разметка схемы развернута в масштабе, он создает график знаний контента, структурированный уровень данных, который соединяет ваш бренд и amp; S поступает по всему сайту и за его пределами. < Стронг > & NBSP;
< P > Недавнее исследование Brightedge & NBSP; продемонстрировал, что наценка схемы обезбокачивала присутствие бренда и восприятие в Google & Обзоры СИ, отмечая более высокие показатели цитирования на страницах с надежной наценкой схемы. > < H2 > Структурированные данные в качестве стратегии AI предприятия < P > Предприятия могут сместить свое представление о структурированных данных за пределами основных требований для богатых результатов, чтобы управлять графом знаний контента.
< p >Согласно Gartner & S 2024 AI мандаты для обследования предприятия, участники ссылаются на доступность и качество данных в качестве основного барьера для успешной реализации искусственного интеллекта. ~ 60 > < P >. Реализуя структурированные данные и разработка надежного графа знаний о контенте, вы можете внести свой вклад в как внешний поиск. < p > Стратегия разметки масштабируемой схемы требует:
< ul > < li >~ 60 > Определенные отношения ниже Содержание и подразделения : Свойства разметки схемы соединяют все содержание и объекты по всему бренду. Весь контент страницы подключен в контексте.
< li >< Стронг > Управление организацией : Общие определения и таксономии по маркетингу, SEO, контенту и командам продуктов.
< li >~ 60 > готовность содержания : обеспечение того, что ваш контент является всеобъемлющим, актуальным, представляющим темы, которыми вы хотите известь, и подключен к графику знаний о контенте.
< li ~ 66 ~ 60 > Технические возможности ~ 60 >: межфункциональные инструменты и процессы для управления разметкой схемы в масштабе и обеспечения точности на тысячах страниц. ~/Li >
< P > Для предприятий, структурированные данные-это межфункциональная способность, которая готовит веб-данные, которые будут использоваться внутренним приложением ИИ.
< h2 > Что делать рядом с подготовкой вашего контента для ai
< P > Команды предприятия могут согласовать свои контент -стратегии с требованиями ИИ. Здесь & rsquo; S, как начать:
< p >< Стронг >1. Проверьте ваши текущие структурированные данные , чтобы определить пробелы в охвате и определять ли разметку схемы отношения с вашим веб -сайтом. Этот контекст имеет решающее значение для вывода искусственного интеллекта.
< p >< Стронг > 2. Карту своего бренда & rsquo; S КЛЮЧЕВЫЕ ИНТЕРЕСИ ~/Strong >, поиск как продукты, услуги, люди и гарантируйте, что они четко определены и последовательно отмечены размещением схемы по всему контенту. Это включает в себя определение основной страницы, которая определяет объект, известную как дом сущности.
< P >< Стронг > 3. Создайте или расширяйте график знаний о контенте ~/сильный >, подключив соответствующие сущности и установив отношения, которые могут понять системы ИИ.
< P >< Стронг > 4. интегрирует структурированные данные в бюджет и планирование AI , Наряду с другими инвестициями в области искусственного интеллекта, и этот контент предназначен для обзоров искусственного интеллекта, чат -ботов или внутренних инициатив ИИ.
< P >< Стронг > 5. Управление схемой размера эксплуатации с помощью повторных рабочих процессов Diveloping для создания, рассмотрения и обновления схемы схемы в масштабе.
< P >. Сделав шаги диссертации, предприятия могут убедиться, что их данные готовы к AI-of, внутри и снаружи предприятия.
< H2 > Структурированные данные обеспечивают машино читаемый слой < p > Структурированные данные не являются & T обеспечить размещение в обзорах ИИ или напрямую контролируйте, что крупные языковые модели говорят о вашем бренде. LLM все еще в основном обучаются неструктурированному тексту, а системы ИИ весят много сигналов при генерации.
< p > Какие структурированные данные < 66 ~ Предоставьте стратегический, машино читаемый слой. При создании графика знаний, определение разметки схемы объектов и взаимосвязи между между собой, создавая надежную структуру, из которой могут извлечь системы ИИ. Это снижает двусмысленность, укрепляет атрибуцию и позволяет легко заземлять выходы в фактическом содержании, когда структурированные данные являются частью подключенной системы поиска или заземления.
< P >, инвестируя в семантическую, крупномасштабную разметку схемы и выравнивая ее между командами, организации позиционируют темы, чтобы быть как можно более обнаруженными в опыте ИИ.
