Kā strukturēt zīmola datus LLM mācībām

Ievads

Neatkarīgi no tā, cik labs ir jūsu saturs, LLM neatzīs jūsu zīmolu, ja jūsu dati nav strukturēti tā, lai tos varētu interpretēt mašīna.

Zīmoli bieži pieņem, ka

„Ja mēs publicēsim saturu, LLM to atradīs.”

Bet LLM nedarbojas kā Google. Tie:

• saspiest informāciju

• abstrakto jēdzienu

• apvienot līdzīgas vienības

• ignorēt vājus signālus

• atbrīvoties no neskaidriem datiem

• prioritizēt strukturētus avotus

• dot priekšroku konsekventām definīcijām

• samazināt reklāmas valodas nozīmi

Ja jūsu zīmola dati nav skaidri, izgūstami, strukturēti un semantiski konsekventi, LLM nevar tos pareizi apgūt — un tie noteikti necitēs jūs.

Šajā rokasgrāmatā ir parādīts precīzs formāts un struktūra, kas nepieciešama, lai nodrošinātu:

• ✔ ChatGPT atceras jūs

• ✔ Gemini klasificē jūs

• ✔ Bing Copilot uzticas jums

• ✔ Perplexity citē jūs

• ✔ Claude jūs precīzi uztver

• ✔ Apple Intelligence apkopojas par jums

• ✔ Mixtral/Mistral RAG atrod jūs

• ✔ LLaMA bāzētās sistēmas jūs iebūvē

• ✔ Uzņēmumu kopiloti atceras jūs

Jūs uzzināsiet par LLM-Ready datu arhitektūru, kas jāizveido katram zīmolam.

1. Kāpēc LLM nepieciešami strukturēti zīmola dati

Lielākā daļa zīmolu publicē saturu cilvēkiem, nevis mašīnām.

Bet LLM novērtē zīmolus, izmantojot:

• vienību atpazīšanu

• faktu atbilstību

• semantisko klasterizāciju

• konteksta izvilkšanu

• uzticamības novērtējumu

• avota pārbaude

• vektoru ieguldījumi

• citātu uzticamības modeļi

Ja jūsu dati ir:

✘ nestrukturēti

✘ nekonsekventi

✘ slikti marķēti

✘ neskaidri

✘ izkliedēti

✘ reklāmiska

✘ pretrunīgs

…LLM nevar to pārliecinoši apgūt vai atkārtoti izmantot.

Strukturēti zīmola dati risina šo problēmu, jo:

✔ skaidri definējot identitāti

✔ nodrošinot kontekstu

✔ piedāvājot mašīnlasāmus faktus

✔ pastiprinot semantiskās attiecības

✔ samazinot neskaidrības

✔ precīzu citēšanu

✔ uzlabojot meklēšanas veiktspēju

LLM ne tikai „apgūst” jūsu zīmolu — tie to aprēķina.

2. 7 elementi, kas nepieciešami LLM gataviem zīmola datiem

Lai uzticami parādītos ģeneratīvajās atbildēs, jūsu zīmolam ir jābūt strukturētam:

1. Kanoniskais zīmola definējums

2. Entitātes īpašības un metadati

3. Strukturēti lapu izkārtojumi

4. Attiecību diagrammas

5. Avota izcelsme

6. Faktu atbilstības slānis

7. Mašīnām draudzīgi kopsavilkumi

Tas rada mašīnai pārbaudāmu identitāti, nevis tikai lasāmu saturu.

Izskaidrosim to sīkāk.

3. 1. elements — kanoniskais zīmola definīcija (CBD)

Katrs LLM izmanto vienu teikumu, lai klasificētu zīmolus.

Piemērs (Ranktracker):

“Ranktracker ir universāla SEO platforma, kas piedāvā reitinga izsekošanu, atslēgvārdu pētīšanu, SERP analīzi, tīmekļa vietņu auditu un atpakaļsaišu rīkus.”

Šai definīcijai jābūt:

✔ īsa

✔ faktiska

✔ neitrāla

✔ atkārtojama

✔ nepārprotama

✔ konsekvents visās platformās

Jums jāizmanto šī pati definīcija:

• jūsu par mums lapā

• jūsu mājas lapas augšdaļā

• shēmas marķējumā

• preses relīzēs

• produktu lapās

• zināšanu bāzes ierakstos

LLM veido atmiņu no atkārtojošiem semantiskajiem modeļiem.

4. 2. elements — Entitātes īpašības un metadati

LLM apstrādā zīmolus kā objektus ar atribūtiem. Jums ir jānorāda skaidras īpašības, piemēram:

Pamata metadati

• Dibināts

• Dibināts

• Kategorija

• Apakškategorija

• Produkta veids

• Cenu modelis

• Atbalstītās platformas

• Galvenās funkcijas

• Apkalpotās nozares

Organizatoriskie metadati

• Juridiskais nosaukums

• Galvenā mītne

• Publiska/privāta

• Komandas lielums

• Misija

Produkta metadati

Katram produktam/pakalpojumam:

• darbības joma

• Kam tas palīdz

• kā tas darbojas

• galvenās funkcijas

• ierobežojumi

• ideālie lietošanas gadījumi

LLM šī informācija ir nepieciešama strukturētā formātā, nevis prozā.

5. 3. elements — strukturēti lapu izkārtojumi

LLM ir grūti analizēt nestrukturētus paragrāfus.

Jūsu zīmola lapās jāiekļauj:

• Definīciju bloki

• Funkciju sarakstus

• Salīdzinājuma tabulas (alternatīva — tikai teksta saraksts)

• Lietošanas gadījumu sadaļas

• Priekšrocību un trūkumu sarakstus

• Cenu sadalījums

• Bieži uzdotie jautājumi

• Soli pa solim izklāstītas „Kā tas darbojas” sekvences

Katra sadaļa kļūst par „gabalu”, ko LLM var saglabāt, iegult un atgūt.

Piemērs:

Kā darbojas Ranktracker

1. Ievadiet savu domēnu

2. Importējiet vai pievienojiet atslēgvārdus

3. Sistēma ik dienas iegūst reitinga datus

4. Jūs uzraugāt sniegumu paneļos

5. Jūs integrējat atslēgvārdu pētīšanu un auditu

6. Jūs izsekojat atpakaļsaites un konkurentu rādītājus

Šī struktūra ir ideāli piemērota:

✔ ChatGPT meklēšanai

✔ Copilot

✔ Perplexity

✔ Gemini pārskatiem

✔ Mixtral RAG atgūšanu

✔ LLaMA iegultās funkcijas

6. 4. elements — attiecību grafiki

LLM balstās uz iekšējiem „zināšanu grafiem” — nevis Google, bet saviem.

Lai jūsu saturs tiktu pareizi ievietots šajos grafikos, tam ir jādefinē:

✔ jūsu kategorija

✔ jūsu konkurentu kopums

✔ jūsu alternatīvas

✔ saistītās koncepcijas

✔ augšupējas/lejupējas attiecības

✔ rīku/darba plūsmas integrācijas

Piemērs:

Ranktracker → SEO platforma → SERP rīki → Rangas izsekošana

Definējiet savas zīmola attiecības:

Kategorija

• SEO rīki

• Mārketinga programmatūra

• Atslēgvārdu platformas

Saistītās vienības

• SERP pārbaudītāji

• Reitinga izsekotāji

• Atslēgvārdu pētīšanas rīki

• Vietņu auditori

Konkurenti

• Ahrefs

• Semrush

• Mangools

• Moz

• SE Ranking

LLM izmanto šo kartēšanu, lai:

• iekļauj jūs salīdzinājuma sarakstos

• iekļauj jūs „labāko rīku” kopsavilkumos

• atceras jūs, kad lietotāji uzdod kategorijas līmeņa jautājumus

• klasificē jūsu domēnu atgūšanai

Bez skaidrām attiecībām → jūs neparādīsieties sarakstos.

7. 5. elements — avota izcelsme

LLM uzticas izcelsmei — ne tikai faktiem.

Jums jānorāda:

✔ autoru vārdus

✔ ekspertu apliecības

✔ publikācijas datumu

✔ pēdējās izmaiņas laiku zīmogus

✔ atsauces uz ārējiem avotiem

✔ pārskatāmības lapas

✔ kontaktinformācija un identitātes informācija

Tas ir ļoti svarīgi, lai:

• Claude (ļoti stingrs)

• Gemini

• Copilot

• Perplexity

• Apple Intelligence

Izcelsme samazina halucinācijas un nepareizu klasifikāciju.

8. 6. elements — faktu atbilstības slānis

LLM sodītu pretrunas.

Jūsu zīmolam ir jāuztur:

Saskaņotas definīcijas visā

• mājas lapa

• produktu lapas

• blog

• palīdzības dokumenti

• preses relīzes

• kataloga saraksti

Saskaņotas prasības visā

• funkcijas

• cenas

• metrika

• klientu auditorijas

Saskaņotiem datu punktiem, piemēram

• uzsākšanas datumi

• komandas lielums

• platformas atbalsts

• versijas

Ja jūsu saturs ir pretrunīgs, LLM to atrisina, izmantojot:

• konfliktējošo datu izslēgšana

• konkurentu izvēle

• nezināmu detaļu halucinēšana

• pārāk sarežģītas zīmola informācijas pārāk vienkāršota interpretācija

Saskaņotība ir reitinga faktors visās LLM ekosistēmās.

9. 7. elements — mašīnām draudzīgi kopsavilkumi

LLM dod priekšroku īsiem, faktu kopsavilkumiem, kurus tie var ievietot.

Iekļaujiet:

50 vārdu kopsavilkumu

Īsu faktu aprakstu.

20 vārdu kopsavilkums

Augsta līmeņa funkciju apraksts.

1 teikuma apraksts

Kanoniska definīcija.

Atslēgvārdu saraksts

Nav paredzēts SEO — paredzēts iegultiem.

Funkciju uzskaitījums

Viegli sadalāmi dati.

Zīmola terminu glosārijs

Nodrošina iekšējo konsekvenci.

Tie parādās:

• Sarežģītības lodziņi

• Copilot fragmenti

• Gemini strukturētas atbildes

• Siri kopsavilkumi

• ChatGPT meklēšanas kartes

10. Kur izvietot šos strukturētos zīmola datus

• ✔ Sākumlapa

• ✔ Par mums

• ✔ Produktu lapas

• ✔ Cenu lapa

• ✔ Dokumentācija

• ✔ Blogu veidnes

• ✔ Preses relīzes

• ✔ JSON-LD shēma

• ✔ Sitemap

• ✔ Kataloga saraksti

• ✔ App Store (ja piemērojams)

Jo konsekventāka ir struktūra, jo spēcīgāka ir LLM atcerēšanās.

11. Kā Ranktracker palīdz strukturēt zīmola datus LLM apmācībai

Tīmekļa audits

Atklāj trūkstošās shēmas, strukturēto datu nepilnības, HTML problēmas.

AI rakstu autors

Izveido strukturētas sadaļas, kas ir ideāli piemērotas ievietošanai un atgūšanai.

Atslēgvārdu meklētājs

Izvēlas jautājumu nolūka terminus, kurus LLM izmanto.

SERP pārbaudītājs

Parāda vienību asociācijas, kas ir būtiskas LLM klasifikācijai.

Rangu izsekotājs

Uzrauga AI vadīto SERP nestabilitāti, kā LLM attīstās.

Atpakaļsaišu pārbaudītājs un monitors

Stiprina autoritātes signālus, ko izmanto Perplexity + Copilot.

Ranktracker nodrošina pamata struktūru, kas LLM nepieciešama, lai uzticētos zīmolam un to atcerētos.

Nobeiguma doma:

Ja jūs nestrukturizējat savu zīmola datus, LLM tos strukturizēs jūsu vietā — nepareizi

Šī ir jauna realitāte:

LLM definēs jūsu zīmolu. LLM apkopos jūsu zīmolu. LLM salīdzinās jūsu zīmolu. LLM ieteiks jūsu konkurentus. LLM ievietos jūs kategorijas līderu sarakstā vai ārpus tā.

Jautājums ir tikai viens:

Vai jūs vēlaties kontrolēt šo definīciju, vai arī vēlaties, lai to izdomā AI?

Strukturēti zīmola dati dod jums kontroli pār:

• kā LLM jūs klasificē

• kādus faktus tie atceras

• kur jūs parādāties

• vai jūs tiekat citēts

• kādās sarakstos esat iekļauts

• cik bieži jūs atrod RAG sistēmas

• cik precīzi jūs esat apkopots

Zīmoli, kas tagad strukturē savus datus, dominēs AI vadītajā atklāšanā nākamajā desmitgadē.

Tas nav SEO. Tas nav PR. Tas nav zīmola veidošana.

Tā ir LLM identitātes inženierija — nākamā digitālās redzamības attīstības pakāpe.