< P > Раннее тестирование показывает, что использование структурированных данных расширяет видимость и стабильность фрагмента, генерируемого ИИ. < img width = "1600" height = "840" src = "https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/10/structure-data-496 WP-POST-IMAGE "ALT =" Как структурированные данные формируют фрагменты AI и расширяют вашу квоту видимости "Fetchpriority =" High "Decoding =" Асинхронный "srcSet = https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/10/structured-data-496.jpg 1600 Вт https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/10/structured-data-496-480x252.jpg 480 Вт, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/10/structureData-data-496-680x357.jpg 680 Вт, https://www.Searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/10/structured-data-496-384x202.jpg 384w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/10/structureData-data-496-768x403.jpg 768w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/10/structured-data-496-1024x538.jpg 1024w "размеры = (Макс-100 пикселей) 100vw. < Iframe Title = «Специальное предложение» Class = «H380» Title = «iframe» src = «https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/stEXT» onload = "settimeout (() = {this.style.height = this.contentwindow.Docment.Body.ScrollHeight + 'px';}, 500);" > <п>Когда разговорный ИИ, такой как Chatgpt, сюрприз или режим Google AI, генерирует фрагменты или резюме, они не пишут с нуля, они выбирают, сжимают и собирают то, что предлагают веб-страницы. Если ваш контент не добавлен в поисковую оптимизацию и не проиндексирован, это не сделает его генеративным поиском. Поиск, как мы знаем, теперь является функцией искусственного интеллекта. <п> но что делать, если на вашей странице нет ‘t& «Дкво»; предложение и усилитель; Rdquo; себя в машинно-готовом виде ? that & Рскоо; Здесь структурированные данные используются не только как SEO-концерт, но и как основа для безопасного выбора и усиления ИИ; «Дкво»; правильные факты. & усилитель; Rdquo; В нашем сообществе возникла некоторая путаница, и в этой статье я:
<Ол > < ли >Выполните управляемые эксперименты на 97 веб-страницах, показывающие, как структурированные данные улучшают фрагменты и контекстную ценность,
<Ул > < li arria-level = "1 >0 ~ сильные > существенные ограничения: Ai Stack работает со строгим бюджетом токенов/символов. Бюджет неоднозначности; собранные факты сохраняют его.
< li arria-level = «1» >0 ~ сильный > размещение и усиление; усилитель; Заземление: scchema.org уменьшает модель и усилитель; Рскоо; S Пространство поиска (& ldquo; — это рецепт/продукт/статья & RDQUO;), делающее выбор безопасным. 0 ~ сильный > Графика знаний (кг): Схема часто представляет кг, с которыми системы ИИ обращаются при поиске фактов. Это мост от веб-страниц к причинам агента. < блок-цветок >< p > Мой личный тезис заключается в том, что мы хотим интерпретировать структурированные данные как уровень инструкций для ИИ. У него нет ‘t < em > & «Дкво»; ранг для вас, & Rdquo; это стабилизирует то, что может о вас сказать. < h2 > Дизайн эксперимента (97 URL-адресов)
< p > Хотя размер выборки был небольшим, мне хотелось посмотреть, как Chatgpt & Рскоо; Поиск S Search на самом деле работает при использовании из вашего собственного интерфейса, а не через API. Для этого я попросил GPT-5 искать и открывать URL-адреса с разных типов веб-сайтов и возвращать необработанный ответ. <п>Вы можете предложить GPT-5 (или любую систему искусственного интеллекта), чтобы продемонстрировать буквальный выход ваших внутренних инструментов с помощью простого метапрофита. Собрав и поиск, и ответы на каждый URL, я запустил рабочий процесс Wordlift Work [сбой, наш SEO-агент] для анализа каждой страницы, проверки, включены ли в нее структурированные данные, и если да, то выявления конкретных типов цепей. ~ ~ < P > Эти два шага создали набор данных из 97 URL-адресов, аннотированных ключевыми полями:
<Ул > < li arria-level = "1" >< сильный > have_sd & рарр; Флаг true/false для структурированных данных. < li arria-level = "1" >0 ~strong > scchema_classes & рарр; Тип (например, рецепт, продукт, статья) определяется. < li arria-level = "1" >0 ~ сильный > search_raw & рарр; & усилитель; «Дкво»; стиль поиска» Фрагмент, представляющий то, что показал инструмент поиска AI. < Li style = "Font-Weight: 400;" уровень-arria = "1" >< сильный > Open_raw & рарр; Сводка Fetcher или структурная страница Square GPT-5. <р > Использование A& «Дкво»; LLM-КАК-СУДЬЯ и amp; Rdquo; При использовании подхода Gemini 2.5 Pro я проанализировал набор данных для извлечения трех основных показателей:
~ <Ул > ~ 60 < Li arria-level = "1" >0 ~ сильное > Контекстное соответствие: покрытие ключевых слов и полей в Open_raw по типу страницы (рецепт, электронная почта, статья). ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ < Li arria-level = «1» >0 ~ сильный > Оценка качества: консервативный 0 & ндаш; 1 Индекс Объединение наличия ключевых слов, основных сигналов НЭР (для электронной коммерции) и схемы в результате поиска. <х3>Скрытая квота: распаковка & «Дкво»; Wordlim & Rdquo; ~
при запуске этих тестов я заметил еще одну тонкую схему, которая может объяснить, почему структурированные данные приводят к более согласованным и полным фрагментам. Внутри поиска GPT-5 есть внутренняя неофициальная директива, известная как слова: динамическая квота, которая определяет, сколько текста с одной веб-страницы может превратить ее в сгенерированный ответ. ~ ~ ~ <п>На первый взгляд, он действует как ограничение на количество слов. nbsp; Но оно адаптивное. Чем богаче и качественнее содержание страницы & Рскоо; S, особенно зарабатывает в окне синтеза RSQUO; с
из моих постоянных наблюдений:
<Ул > < li arria-level = "1 > 62 ~ сильный > неструктурированный контент (например, стандартная публикация в блоге) обычно получает около ~ 200 слов.
< Li arria-level = "1 > 62 ~ сильный > структурированный контент (например, маркировка товара, фид) расширяется до ~ 500 слов.
< Li style = "Font-Weight: 400;" arria-level = "1" >< сильный > плотные, авторитетные источники (API, исследовательская работа) может достигать 1000+ слов. <р >ит&амп; Рскоо; т произвольно. Граница помогает системе ИИ:
<Ол >
< р >< сильный >В окне длины фрагмента поиска (со структурированными данными): 0 ~/p > <Ул > < li arria-level = "1 > Медианы схожи” rarr; схема не делает фрагменты в среднем длиннее/короче. < li arria-level = "1" > распределение (IQR и усы) становится сложнее, когда has_sd = true & рарр; Менее нестабильный результат, более предсказуемые результаты. < p >< сильная > интерпретация: структурированные данные не имеют надуваемой длины; Это снижает неопределенность. Модели по умолчанию основаны на проверенных, безопасных фактах, а не на угадывании произвольного HTML. < h3 > 2) Контекстное соответствие: Схемы управления вытяжкой
<Ул > < li arria-level = "1" >0 ~ сильный > рецепты: Благодаря схеме рецепта в результате получается гораздо больше ингредиентов и шагов. Четкий, размеренный подъем. < li arria-level = "1" >0 ~ сильный > электронная коммерция: инструменты поиска часто резонируют с json ‑ Поля LD (например, агрегирование, предложение, бренд) Свидетельство того, что схема прочитана и переведена. Сводные результаты включаются по точным названиям продуктов на общих условиях, например & «Дкво»; цена и усилитель; Rdquo; Но в этой схеме привязанность к идентичности сильнее. < li arria-level = "1 >0 ~ ~ сильное > статьи: небольшое, но существующее увеличение (вероятно, появится автор/дата/название/заголовок).
3) Оценка качества (все страницы)
< р > усреднение 0 & ампер; ндаш; 1 балл на всех страницах: <Ул ><Ли Аррия-Уровень="1">0~сильный>Нет схемы и усилителя; рарр; ~ 0,00 < li arria-level = "1" >< сильный >со схемой & рарр; Положительный рост, в основном рецепты и некоторые статьи. <п> даже там, где инструменты выглядят, дисперсия схлопывается по схеме. В мире ИИ, ограниченном излишествами и исключениями, низкая дисперсия является конкурентным преимуществом. < h2 > вне последовательности: более богатые данные расширяют слова (ранний сигнал)
< p > Хотя набор данных & Рскоо; Поскольку он все еще достаточно велик для проверки значимости, мы наблюдали эту новую схему: < br > Страницы с более богатыми, мультимналами;#8209; Структурированные сущности, как правило, перед усечением дают немного более длинные и плотные фрагменты. < п >Гипотеза: типизированные, взаимосвязанные факты (например, продукт+поставка+бренд+агрегация или статья+автор+дата публикации) справочных моделей обеспечивают приоритет и сжимают выше ‑ стоимость и усилитель; ндаш; Эффективно расширяем бюджет, используемый для этой страницы. <ш> Страницы без схемы с большей вероятностью будут обрезаны, вероятно, из-за неуверенности в релевантности.
Следующий шаг: измеряем связь между семантическим богатством (расчет различных сущностей/атрибутов Schema.org) и эффективной длиной фрагментов. В случае подтверждения структурированные данные не только стабилизируют фрагменты и amp; ндаш; Это увеличивает информационную емкость по постоянным границам слова. < H2 > От схемы к стратегии: книга игр < п > Структурируем сайты как: <Ол > < li arria-level = "1" >0 ~ сильный > График сути (scheme/gs1/art/& amp; hellip; hellip;): продукты, предложения, категории, совместимость, местоположение, политика; ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ < Li arria-level = «1» >0 ~ сильный > лексический граф: Копировать Copia (инструкции по уходу, размер, FAC), относящиеся к сущностям. ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ < p >< сильный > Почему это работает: Субъектный слой дает ИИ безопасную основу; Лексический уровень предоставляет множество цитирующих свидетельств. Вместе они контролируют точность при ограничениях
<р>здесь& Рскоо; s, как мы & Рскоо; Мы перевоплощаем эти выводы в повторяющуюся SEO-оптимизацию для брендов, которые работают в условиях AI Discovery. <Ол > < li arria-level = "1" >< сильный > отправить JSON ‑ ld для основных шаблонов <Ул >
~~~>62>62~ Факты должны быть согласованы в видимом HTML и JSON ‑ Лд; Постоянно и постоянно держите важные факты под рукой. < li arria-level = "1" >0 ~ сильный > инструмент 0 ~ Br > Отслеживайте дисперсию, а не только среднее значение. Ключевое слово/покрытие поля в результатах автомата по шаблону. <ч2 >заключение
структурированные данные не меняют средний размер AI-фрагментов; Это меняет их определяет . Это стабилизирует результаты и формирует то, что они включают. У ГПТ-5, особенно агрессивными словами, надежность превращается в более высокую &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp;надежность переходит в более высокую степень надежности. 8209; Качественные ответы, меньше галлюцинаций и большая видимость бренда в результатах, полученных с помощью искусственного интеллекта. ~
для SEO и команды удаления ясны: относитесь к структурированным данным как к основной инфраструктуре. Если вашим шаблонам все еще не хватает непрерывной семантики HTML, < Em > Don & Рскоо; t Перейдите сразу к JSON-LD : сначала исправьте основания. Начните с очистки разметки, а затем структурируйте данные вверху, чтобы обеспечить семантическую точность и долгосрочную открытость. Поиски семантики ИИ — это новая область.