结构化数据在AI和AI搜索可见性中的作用

人们找到和消费信息的方式发生了变化。作为营销人员，我们必须考虑可见性跨AI平台和Google。

面临的挑战是，我们没有像与Google和Microsoft相同的控制和衡量成功的能力，因此感觉就像我们是盲目的。

今年早些时候谷歌，，，，微软， 和chatgpt每个人都评论了结构化数据如何帮助LLM更好地了解您的数字内容。

结构化数据可以为AI工具提供他们所需的上下文，以确定他们通过实体和关系对内容的理解。在这个新的搜索时代，您可以说上下文而不是满足的是国王。

模式标记有助于构建数据层

通过将您的内容翻译成schema.org并定义页面和实体之间的关系，您正在为AI构建数据层。这个模式标记数据层，或我喜欢称之为您的内容知识图，告诉机器您的品牌是什么，提供的是什么以及应该如何理解。

该数据层是您的内容在不断增长的AI功能范围内都可以访问和理解的方式，包括：

• AI概述
• 聊天机器人和语音助手
• 内部AI系统

通过接地，结构化数据可以促进Google，Chatgpt，Bing和其他AI平台的可见性和发现。它还为您的网络数据做好准备以使您有价值内部的AI计划也是如此。

Google和Microsoft宣布他们正在使用结构化数据进行生成AI体验，Google和Openai宣布了他们对模型上下文协议的支持。

什么是模型上下文协议？

在2024年11月，拟人化模型上下文协议（MCP），一个公开协议，标准化应用程序如何为LLMS提供背景，并随后通过Openai和Google Deepmind。

您可以将MCP视为AI应用程序和代理商或AI的API的USB-C连接器。MCP提供了一种将AI模型连接到不同数据源和工具的标准化方法。

由于我们现在将结构化数据视为战略数据层，因此Google和OpenAI解决的问题是它们如何有效地缩放其AI功能。您在网站上放置的结构化数据与MCP的结合将允许推断和扩展能力的准确性。

结构化数据定义了实体和关系

LLMS根据他们经过培训或连接的内容生成答案。尽管他们主要从非结构化的文本中学习，但是当以明确定义的实体和关系（例如，通过结构化数据或知识图）接地时，可以加强其输出。

结构化数据可以用作增强剂，允许企业定义关键实体及其关系。

使用schema.org词汇实施时，结构化数据：

• 定义页面上的实体：人，产品，服务，位置等。
• 建立关系在这些之间实体。
• 可以减少幻觉当LLM通过检索系统或知识图将结构化数据扎根时。

当架构标记按大规模部署时，它会构建一个内容知识图，这是一个结构化的数据层，可在网站及其他网站上连接您的品牌实体。一个 

一个Brighted的最新研究``证明架构标记改善了Google AI概述的品牌业务和看法，并指出具有强大的模式标记的页面上的引文率更高。

结构化数据作为企业AI策略

企业可以将结构化数据的看法转移到基本要求之外，以便有资格管理内容知识图。

根据Gartner的2024年AI授权企业调查的规定，参与者将数据的可用性和质量视为顶部障碍成功实施AI。

通过实现结构化数据并开发强大的内容知识图，您可以为外部搜索性能和内部AI启用做出贡献。

可扩展的模式标记策略需要：

• 内容与实体之间的关系：架构标记属性连接整个品牌的所有内容和实体。所有页面内容均在上下文中连接。
• 实体治理：跨营销，SEO，内容和产品团队的共享定义和分类学。
• 内容准备：确保您的内容是全面的，相关的，代表了您想要闻名并连接到内容知识图的主题。
• 技术能力：跨职能工具和流程，以规模管理模式标记并确保数千页的准确性。

对于企业团队而言，结构化数据是一种跨职能功能，可以准备内部AI应用程序消费的Web数据。

接下来要做什么以为AI准备内容

企业团队可以将其内容策略与AI要求保持一致。这是如何开始的：

1。审核您当前的结构化数据确定覆盖范围的差距以及模式标记是否正在定义网站中的关系。此上下文对于AI推论至关重要。

2。映射您的品牌的关键实体，例如产品，服务，人员和核心主题，并确保它们在您的内容中都明确定义并始终用模式标记标记。这包括确定定义实体的主页，称为实体家庭。

3.构建或扩展您的内容知识图通过连接相关实体并建立AI系统可以理解的关系。

4。将结构化数据集成到AI预算和计划中，以及其他AI投资，以及内容适用于AI概述，聊天机器人或内部AI计划。

5。操作架构标记管理通过开发可重复的工作流程，以扩大规模创建，审查和更新模式标记。

通过采取这些步骤，企业可以确保其数据已准备就绪，在企业内外。

结构化数据提供了机器可读层

结构化数据不能确保AI概述中的位置，也不能直接控制大型语言模型对您的品牌的看法。LLM仍然主要接受非结构化文本培训，并且在生成答案时，AI系统称重许多信号。

什么结构化数据做提供是一个战略性的机器可读层。当用于构建知识图时，模式标记定义了实体及其之间的关系，创建了AI系统可以从中汲取的可靠框架。当结构化数据是连接的检索或接地系统的一部分时，这会降低歧义，增强归因，并使基于事实的内容的接地输出更加容易。

通过投资语义，大规模的架构标记并跨团队对齐，组织将自己定位为在AI体验中尽可能地发现。

更多资源：

• CMO模式指南：您的组织如何实施结构化数据策略
• AI搜索优化：使您的结构化数据可访问
• SEO推荐了AI搜索的结构化数据……为什么？

特色图片：koto amatsukami/shutterstock