Роль структурированных данных в видимости поиска ИИ и ИИ

< p > Контекст, а не содержание, теперь способствует видимости ИИ, что делает данные структурированными на уровне стратегических данных, каждое предприятие должно приоритетное.

< p > Задача в том, что у нас нет; < P > В начале этого года Google, Microsoft и CHATGPT прокомментировали, как структурированные данные могут помочь LLMS лучше понять & NBSP; Ваш цифровой контент.

< P > Структурированные данные могут предоставить инструменты ИИ необходимого контекста для определения их понимания содержания через субъекты и отношения. В этом новом поиске мы можем сказать, что контекст, а не содержание, является королем.

< H2 >< Стронг > Маркировка схемы помогает создать слой данных 0 ~/h2 > < p >Перевод вашего контента на Schema.org и определяя взаимосвязь между страницами и сущностями, вы создаете уровень данных для ИИ. Этот уровень маркировки схемы или того, что я люблю называть графиком ваших знаний о контенте, & Rdquo; Он рассказывает машинам, что такое ваш бренд, что он предлагает и как это следует понимать.

< p > Этот уровень данных – то, как ваш контент становится доступным и понятным в растущих возможностях AI, включая:

~ < ul > < li >< Strong > AI Обзоры 0 ~/li > < li >< Стронг > ЧАТ -Боты и голосовые помощники 0 ~/li > < li >< Strong > Внутренние системы ai 0 ~/l >

< P > Использование заземления, структурированные данные могут способствовать видимости и обнаружению в Google, CHATGPT, Bing и других платформах AI. Он также готовит ваши веб -даты, чтобы иметь значение, чтобы ускорить вашу ~ 60 > внутреннюю инициатива AI.

< p >На той же неделе, когда Google и Microsoft объявили, что они используют структурированные данные для своего генеративного опыта AI, Google и Openai объявили о поддержке протокола контекста модели.

< H3 > Каков протокол контекста модели ?

< P > В ноябре 2024 года. Контекст контекста антропического ввода модели (MCP), & ldquo; Открытый стандартизированный протокол в качестве приложений обеспечивает контекст LLMS & Rdquo; А потом были приняты Openai и Google DeepMind.

< P > Вы можете считать MCP разъемом USB-C для агентов AI или API для AI. & ldquo; MCP предоставляет стандартизированный метод подключения моделей ИИ с различными данными и источниками инструментов. & Rdquo;

< p >Когда мы сейчас думаем о структурированных данных как о стратегическом уровне данных, проблема Google и Openai необходимо решить, как они эффективно и экономически масштабируются свои возможности. Комбинация структурированных данных, которые вы размещаете на своем веб -сайте с MCP, позволило бы точно точность инфекции и возможность масштабироваться.

< H2 >< Строгие > Структурированные данные определяются < P > LLMS генерируют содержание, на основе которого они преподаются или связаны. Несмотря на то, что они сначала учатся из неструктурированного текста, их результаты могут быть укреплены, когда они оправданы четко определенными объектами и отношениями, например, с использованием структурированных данных или графиков знаний.

< P > Структурированные данные могут использоваться в качестве усилителя, который позволяет предприятиям идентифицировать ключевые объекты и их отношения.

< p >При реализации с помощью словарного запаса схема. < ul > < l >< Стронг > Определяет субъекты на странице : люди, продукты, услуги, места и т. Д.

< l >< Стронг > устанавливает связки между этими сущностями.

< l >< Стронг > может уменьшить галлюцинации Когда LLM подтверждается структурированными данными с использованием систем поиска или графиков знаний.

< p > Когда разметка схемы развернута в масштабе, она создает график знаний контента, структурированный уровень данных, который соединяет ваш бренд & Rsquo; S -предметы на ваш сайт и за его пределами. < P > Недавнее исследование Brigtedge & NBSP; Он показал, что маркировка схемы улучшила присутствие и восприятие бренда на экзаменах Google’s AI, отметив более высокие показатели кавычек на страницах с надежной маркировкой схемы.

~ < H2 >Структурированные данные как стратегия AI Enterprise < P > Предприятия могут перенести свое представление на структурированные данные за пределами основных требований для богатой пригодности для управления содержанием контента.

< p > Согласно Gartner & Rsquo; S 2024 AI требует обследования предприятия, участники называют доступность и качество данных в качестве основного барьера для успешной реализации ИИ.

< p >Внедряя структурированные данные и разработав надежный контент контента, вы можете привлечь как к внешнему поиску, так и для внутренней помощи ИИ.

< p > Стратегия маркировки шкалы требует:

< ul > < li >< Стронг > Связь между содержанием и значимыми объектами : свойства маркировки схемы соединяют весь контент и сущность по всему бренду. Весь содержание страницы подключено в контексте.

< li > < Стронг > Управление организацией : совместные определения и таксономии в маркетинге, SEO, содержание и продукты.

< li >< Стронг > Готовы к содержанию : обеспечение содержания является всеобъемлющим, актуальным, репрезентативным для тем, которые вы хотите знать и связаны с содержанием знаний.

< li >< Стронг > Технические возможности : Cross -функциональные инструменты и процессы для управления маркировкой схемы и обеспечения точности на тысячах страниц.

< P > Для предприятий Структурированные данные – это межфункциональная емкость, которая готовит веб -доансы, которые могут быть использованы с помощью внутренних программ искусственного интеллекта.

< h2 > Что делать рядом с подготовкой вашего контента для ai

< P > Команда предприятий может договориться о своих стратегиях контента с требованиями ИИ. Здесь & Rsquo; S, как начать:

< p >< Strong > 1. Аудит ваших текущих структурированных данных для определения пробелов в обложке и определяет ли маркировка схемы на вашем веб -сайте. Этот контекст имеет решающее значение для ИИ.

< p >< Стронг >2. Ключевые предметы вашего бренда; Это включает в себя идентификацию главной страницы, которая определяет сущность, известную как дом сущности.

< p >< Стронг > 3. Стройте или разверните график знаний содержания , подключив связанные субъекты и установив отношения, которые могут понимать системы ИИ.

< P >< Стронг > 4. Интегрируйте структурированные данные в бюджет AI и планирование , наряду с другими инвестициями в области ИИ, и этот контент предназначен для ИИ, чатов или внутренних инициатив ИИ.

~ < P >< Стронг > 5. Операционная схема управления схемой , Разработка повторяющихся рабочих процессов для создания, просмотра и обновления схемы схемы в масштабе.

< P >, делая эти шаги, предприятия могут убедиться, что их данные готовы к ИИ, внутри и снаружи предприятия.

< H2 > Структурированные данные обеспечивают уровень считывания машины

< P > Структурированные данные не могут предоставлять размещение в обзорах ИИ или напрямую контролировать то, о чем говорит ваш бренд. LLM по -прежнему учится в основном в неструктурированном тексте, а системы ИИ весят много сигналов при генерации ответов.

~ < p > Что представляют собой структурированные данные < em > Сделать -Strategic, читаемый на машине слой. При использовании для построения графика знаний, расположение схемы определяет субъекты и отношения между ними, создавая надежную кадр, из которой могут привлекать системы ИИ. Это снижает неоднозначность, усиливает атрибуцию и облегчает вывод в содержании на основе факта, когда структурированные данные являются частью подключенной системы поиска или заземления.

~ < p >, инвестируя в семантическую, большую маркировку схемы и выравнивая ее между командами, организации позиционируют лучшее в опыте ИИ.