<стр>Пост на LinkedIn поставил под сомнение идею о том, что структурированные данные Schema могут использоваться для ранжирования в поиске ИИ
<стр>В публикации на LinkedIn была подвергнута сомнению идея о том, что структурированные данные Schema.org влияют на то, что выводит большая языковая модель. Видимо, некоторые SEO-специалисты рекомендуют структурированные данные для лучшего ранжирования в поисковых системах с искусственным интеллектом.
Различие между фактом и мнением
<стр>Эта тема предполагает странную вещь, которая происходит в SEO, когда исчезает различие между мнением и фактом. Когда человек говорит: «Я думаю». – это сигнал о том, что то, что следует дальше, является мнением. Мнения важны, именно здесь рождаются открытия. Они могут стать проблемными, когда теряется различие между мнением и фактом, а мнения принимаются как факт.
Профессионал поиска спрашивает: Я что-то пропустил?
Патрик Стокс написал следующий пост на LinkedIn:
“Я что-то пропустил? Почему SEO-специалисты считают, что микроразметка схемы повлияет на вывод LLM?”
Патрик сказал: «Выход LLM» в контексте рекомендации SEO, поэтому вполне вероятно, что это ссылка на ChatGPT Search и другие поисковые системы на основе искусственного интеллекта. Получают ли поисковые системы ИИ свои данные из структурированных данных?
<стр>Магистры права обучаются на основе веб-текстов, книг, правительственных записей, юридических документов и других текстовых данных (а также других форм медиа), которые затем используются для составления резюме и ответов, но без плагиата учебных данных. Это означает, что бессмысленно думать, что оптимизация вашего веб-контента приведет к тому, что LLM сам будет отправлять рефералов на этот веб-сайт.
<стр>Поисковые системы на основе искусственного интеллекта основаны на поисковых индексах (и графах знаний) с использованием технологии расширенной генерации поиска (RAG). Сами индексы поисковых систем создаются на основе просканированных данных, а не структурированных данных Schema.
<стр>Например, Perplexity AI ранжирует просканированный веб-контент, используя модифицированную версию PageRank в своем поисковом индексе. Google и Bing сканируют текстовые данные и выполняют такие действия, как удаление дублированного контента, удаление стоп-слов и другие манипуляции с текстом, извлеченным из HTML, кроме того, не на каждой странице есть структурированные данные.
<стр>На самом деле Google использует только часть доступных структурированных данных Schema.org для определенных видов поиска и расширенных результатов, что, в свою очередь, ограничивает тип структурированных данных, используемых издателями. <стр>Кроме того, поисковые роботы Bing и Google обрабатывают HTML, идентифицируют заголовки, нижние колонтитулы и основное содержимое (из которого они извлекают текст для целей ранжирования). Зачем им это делать, если они собираются полагаться на структурированные данные Schema, верно?
<стр>Идея о том, что структурированные данные Schema.org можно использовать для повышения рейтинга в поисковой системе на основе искусственного интеллекта, не основана на фактах, это всего лишь фантастические домыслы. Или это может быть из «игры в телефон» эффект, когда один человек говорит что-то, а затем двадцать человек спустя это превращается в нечто совершенно иное.
<стр>Например, Джоно Алдерсон предположил, что структурированные данные могли бы стать стандартом, который поисковые системы на основе искусственного интеллекта могли бы использовать для лучшего понимания Интернета. Он не говорил, что поисковые системы на основе ИИ в настоящее время используют его, он просто предложил поисковым системам на основе ИИ рассмотреть возможность его принятия, и, возможно, этот пост был переработан в полноценную теорию двадцатью SEO-специалистами позже.
<стр>К сожалению, в кругах SEO циркулирует множество необоснованных идей. На днях я увидел в социальных сетях утверждение одного специалиста по поисковой оптимизации, что локальный поиск Google не использует IP-адреса в ответ на поиск «рядом со мной». поисковые запросы. Все, что нужно было сделать любому человеку, чтобы проверить эту идею, — это войти в VPN, выбрать географическое местоположение для своего IP-адреса и выполнить действие «рядом со мной». поисковый запрос, и они увидят, что IP-адрес, используемый VPN, повлиял на “рядом со мной” результаты поиска.
<стр>Скриншот запроса «Рядом со мной», на который повлиял IP-адрес
<стр>Google даже публикует страницу поддержки, на которой говорится, что они используют IP-адрес для персонализации результатов поиска, однако есть люди, которые считают иначе, потому что некоторые SEO-специалисты провели корреляционное исследование, и когда мы спросили об этом, мы снова услышали рев, что Google прочитал .
Поверишь ли ты своим лживым глазам?
<стр>
Schema.Org Структурированные данные и результаты поиска ИИ
<стр>“SEO” Рекомендация издателям использовать структурированные данные Schema.org для данных обучения LLM также не имеет смысла, поскольку данные обучения не цитируются в выходных данных LLM, а только для выходных данных, полученных из Интернета, который, в свою очередь, получен из поискового индекса, который& rsquo;s от краулера. Как упоминалось ранее, издатели используют лишь часть доступных структурированных данных Schema.org, поскольку сама Google использует лишь незначительную их часть. Поэтому для поисковой системы на основе искусственного интеллекта нет смысла полагаться на структурированные данные для получения результатов.
<стр><эм>Эксперт по поисковому маркетингу Кристофер Шин (профиль LinkedIn) прокомментировал:
“Думаю то же самое после прочтения твоего поста, Патрик. Вот как я это сейчас интерпретирую. Я думал, что LLM обычно генерируют ответы не из результатов поиска, а из результатов интерпретации данных. Верно? Но разметка данных схемы будет использоваться SER{ами для показа расширенных сниппетов и т. д. нет? Я думаю, что ключевой нюанс со схемой и LLM заключается в том, что поисковые системы используют схему для SERP, тогда как LLM’ы используют данные интерпретация того, как схема влияет на LLM. ”
<стр>Такие люди, как Кристофер Шин и Патрик Стокс, дают мне надежду, что прагматичный и разумный SEO все еще борется за то, чтобы пробиться сквозь шум, пост Патрика в LinkedIn — тому доказательство.
См. также: Цифровые маркетологи видят, как структурированные данные схемы выходят за рамки SEO
Прагматичное SEO
<стр>Определение прагматичности — это совершение действий по разумным и реалистичным причинам, а не на основе мнений, основанных на неполной информации и догадках. <стр>Говоря как человек, занимающийся SEO практически с самого его зарождения, я могу сказать, что именно из-за отсутствия продумывания вещей специалисты по поисковой оптимизации и издатели традиционно тратят время на неясно определенные проблемы, тратя время на бесполезные действия, такие как поверхностные сигналы EEAT и так далее и тому подобное. По-настоящему удручающе, когда, ссылаясь на документы и официальные заявления, в ответ слышишь заявления вроде: «Google лжет». Такое отношение заставляет человека «хотеть кричать».
<стр>Пожалуйста, немного более прагматичного SEO.
