Brug af LLM'er til at generere skemaer og strukturerede data

Introduktion

Strukturerede data er ikke længere et "nice-to-have" for SEO — det er internettets maskinsprog.

Alle AI-systemer, fra Googles Gemini til ChatGPT Search, Perplexity, Copilot, Claude, Apple Intelligence og endda open source-søgemodeller, er afhængige af strukturerede data for at:

✔ forstå indhold

✔ klassificere enheder

✔ validere fakta

✔ opbygge resuméer

✔ udløse rige resultater

✔ styrke AI-oversigter

✔ identificere produktfunktioner

✔ forstå relationer

✔ udtrække nøgleattributter

Alligevel behandler de fleste websteder stadig skemaer som en eftertanke.

Den gode nyhed? Store sprogmodeller (LLM'er) er nu utroligt effektive til at generere nøjagtige, komplette og kontekstbevidste strukturerede data, herunder:

✔ JSON-LD

✔ FAQPage-skema

✔ Produktskema

✔ Organisationsskema

✔ SoftwareApplication-skema

✔ HowTo-skema

✔ Artikel-skema

✔ Begivenhedsschema

✔ Anmeldelsesskema

✔ Brødkrummeliste-skema

✔ LocalBusiness-skema

Denne guide viser dig, hvordan du genererer strukturerede data ved hjælp af ChatGPT, Gemini, Claude eller ethvert LLM – sikkert, præcist og med Ranktrackers valideringsworkflows.

1. Hvorfor LLM'er er perfekte til skemaoprettelse

LLM'er er ekstremt gode til opgaver, der er:

• ✔ Struktureret

De følger konsistente JSON-LD-mønstre.

• ✔ Mønsterbaseret

De har set millioner af korrekte skemaeksempler.

• ✔ Regelstyret

Schema.org-ordforråd er forudsigelige.

• ✔ Hierarkisk

LLM'er er fremragende til hierarkiske data (enheder → attributter → værdier).

• ✔ Repetitiv

Skemaet har begrænset variabilitet, hvilket LLM'er håndterer perfekt.

De kan producere:

✔ syntaktisk gyldig JSON

✔ korrekt indlejrede objekter

✔ schema.org-kompatible strukturer

✔ komplette attributlister

✔ fejlfri markering

✔ kontekstuel nøjagtighed

Når du giver dem de korrekte input.

2. Den gyldne regel: LLM'er må aldrig opfinde fakta

LLM'er kan generere skemastruktur. Men de må IKKE:

✘ opfinde produktfunktioner

✘ antage priser

✘ opfinde adresser

✘ opfinde kontaktoplysninger

✘ antage forretningsattributter

✘ opfinde anmeldelser

✘ gætte på vurderinger

Lever altid selv fakta.

Lad derefter LLM konvertere dem til strukturerede data.

3. LLM-skema-workflowet, der bruges af de bedste SEO-teams

Her er den professionelle arbejdsgang:

Trin 1 — Indsaml nøjagtige input

Du leverer:

✔ produktoplysningerne

✔ en beskrivelse af virksomheden

✔ priser

✔ funktioner

✔ anmeldelser

✔ Ofte stillede spørgsmål

✔ sideindhold

✔ NAP (for lokale)

LLM bør aldrig gætte på disse.

Trin 2 — Fortæl LLM, hvilken skema-type du ønsker

Eksempler:

✔ Produkt

✔ Organisation

✔ Softwareapplikation

✔ FAQ-side

✔ Artikel

✔ Vejledning

✔ Lokal virksomhed

✔ Person

✔ Webside

✔ Begivenhed

LLM'er fungerer bedst, når de får en klar struktur.

Trin 3 — Bed LLM om kun at levere gyldig JSON-LD

Brug

"Returner kun gyldig JSON-LD. 

Ingen forklaringer. Ingen kommentarer. Ingen kodeindhegning."

Dette forhindrer blanding af tekst og markering.

Trin 4 — Valider med Ranktracker Web Audit

Ranktrackers Web Audit registrerer:

✔ ugyldig JSON

✔ ødelagt indlejring

✔ forkerte skema-typer

✔ manglende obligatoriske felter

✔ inkonsekvent NAP

✔ modstridende klassificeringer

Dette sikrer nøjagtighed på produktionsniveau.

Trin 5 — Indsæt i dit CMS eller din skabelon

Du har nu:

✔ ren

✔ gyldig

✔ nøjagtig

✔ LLM-læselig

✔ Google-venlig

strukturerede data.

4. De 10 skema-typer, som LLM'er kan generere med næsten perfekt nøjagtighed

1. Organisationsskema

Til dit brands identitet.

LLM'er håndterer:

✔ navn

✔ sameAs-links

✔ logo

✔ grundlægger

✔ beskrivelse

✔ identifikatorer

✔ kontakt

Perfekt til at styrke enhedssignaler i LLM'er.

2. Produktskema

Til e-handel og software.

Ideel til:

✔ funktionslister

✔ tilbud

✔ bedømmelser

✔ tekniske specifikationer

✔ produktkategorier

LLM'er kan nemt generere dette, når de får leveret fakta.

3. Softwareapplikationsskema

Et must for SaaS-virksomheder som Ranktracker.

Omfatter:

✔ operativsystem

✔ applikationskategori

✔ funktioner

✔ priser

✔ tilbud

✔ samme som links

LLM'er kan generere ekstremt rene versioner.

4. FAQPage-skema

Giv LLM dine FAQ'er → få perfekt JSON-LD.

5. Artikel-skema

Ideel til indholdshubs med:

✔ forfatter

✔ udgiver

✔ overskrift

✔ ordantal

✔ udgivelsesdato

LLM'er er fejlfri på dette område.

6. LocalBusiness-skema

Til fysiske kontorer eller geografisk målrettede enheder.

Omfatter:

✔ adresse

✔ geografiske koordinater

✔ åbningstider

Angiv dataene → LLM skriver skemaet.

7. BreadcrumbList-skema

Automatisk, hvis du giver LLM sidehierarkiet.

8. HowTo-skema

Angiv trin → LLM formaterer det perfekt.

9. Event-skema

Perfekt til webinarer, lanceringer, træningssessioner.

10. Anmeldelsesskema

Du leverer ægte anmeldelser. LLM formaterer dem – men opfinder dem aldrig.

5. LLM-skema-promptbiblioteket (gem disse)

Dette er gennemprøvede prompts.

1. Base Schema Generator

"Generer gyldig JSON-LD for [skema type] ved hjælp af nedenstående oplysninger. 

Brug KUN de angivne fakta. Returner KUN JSON-LD, ingen forklaring."

2. Softwareapplikationsskema

”Opret et komplet SoftwareApplication-skema for følgende SaaS-produkt. Inkluder: 

– navn – beskrivelse – operativsystem – applikationskategori – funktioner – tilbud – priser – sameAs – udgiver Brug kun de angivne oplysninger."

3. FAQPage-skema

”Konverter følgende FAQ'er til gyldig FAQPage JSON-LD. Brug de nøjagtige spørgsmål og svar. Omskriv dem ikke.”

4. Artikelschema

”Generer et artikelschema for nedenstående artikel. Brug kun de angivne metadata.”

5. LocalBusiness-skema

”Generer LocalBusiness JSON-LD ved hjælp af disse NAP- og placeringsdata.”

6. Skemaoprydning

"Valider og rens dette skema for at sikre, at det er: 

– gyldigt JSON – bruger korrekt schema.org-ordforråd – indeholder de krævede felter – ikke indeholder opdigtede data."

6. Hvordan LLM'er forbedrer skemaet ud over menneskelige evner

LLM'er kan forbedre skemaet på måder, som mennesker ofte overser:

• ✔ Tilføj manglende anbefalede felter

• ✔ Standardiser attributformatering

• ✔ Ret indlejring

• ✔ valider skema-typer

• ✔ tilføj semantisk rigdom

• ✔ udfyld valgfri, men nyttige attributter

• ✔ oprette kanoniske relationer

• ✔ fjern forældede felter

De kan også udføre:

Skema-konsolidering

Sammenlægning af flere skema-typer på en ren måde.

Skema-fejlfinding

Rettelse af ødelagt syntaks.

Skemoptimering

Gør strukturerede data mere læselige for LLM.

7. Undgå de 5 almindelige fejl, når du bruger LLM'er til skemaer

1. Lad ikke LLM opfinde fakta

Lad aldrig dette ske.

2. At give LLM ufuldstændige input

Skemaet er kun så nøjagtigt som dine fakta.

3. Ikke at validere med Ranktracker Web Audit

Skemaet går let i stykker – valider altid.

4. Blanding af flere skema-typer på forkert måde

Brug separate blokke, medmindre indlejring er passende.

5. Glemmer, at skema ≠ SEO-magi

Skema hjælper AI og søgemaskiner, men det skal stemme overens med virkeligheden.

8. Hvordan Ranktracker integreres med LLM-skema-workflows

Webaudit

Validerer skemaets tilstand og fremhæver fejl.

SERP Checker

Viser, hvordan strukturerede data vises i rige resultater og AI-oversigter.

Keyword Finder

Hjælper med at generere FAQ og emnebaserede skemaer, der er tilpasset den reelle hensigt.

AI-artikelforfatter

Producerer strukturvenligt indhold, der passer perfekt til JSON-LD.

Ranktracker håndterer verifikation + synlighed. LLM'er håndterer generering + formatering.

Sammen producerer de fejlfri strukturerede data.

Afsluttende tanke:

LLM'er gør skemaoprettelse hurtigere — men du kontrollerer nøjagtigheden

LLM'er har forvandlet skemaoprettelse fra en teknisk opgave til en struktureret, skalerbar arbejdsgang:

✔ ikke mere håndskrevet JSON

✔ ingen syntaksfejl

✔ ingen manglende obligatoriske felter

✔ ingen forældede skema-typer

✔ ingen inkonsekvent formatering

Men husk:

LLM'er genererer strukturen. Du leverer fakta. Ranktracker validerer resultatet.

Dette er den nye skema-workflow for AI-æraen – og den giver marketingfolk og SEO'er en hidtil uset kontrol over, hvordan LLM'er, søgemaskiner og generative systemer fortolker deres indhold.