Bruke LLM-er til å generere skjemaer og strukturerte data

Introduksjon

Strukturert data er ikke lenger bare et «pluss» for SEO – det er internettets maskinspråk.

Alle AI-systemer, fra Googles Gemini til ChatGPT Search, Perplexity, Copilot, Claude, Apple Intelligence og til og med åpne kildekode-søkemodeller, er avhengige av strukturerte data for å:

✔ forstå innhold

✔ klassifisere enheter

✔ validere fakta

✔ lage sammendrag

✔ utløse rike resultater

✔ styrke AI-oversikter

✔ identifisere produktfunksjoner

✔ forstå relasjoner

✔ trekke ut viktige attributter

Likevel behandler de fleste nettsteder fortsatt skjemaer som en ettertanke.

Den gode nyheten? Store språkmodeller (LLM) er nå utrolig effektive til å generere nøyaktige, komplette og kontekstbevisste strukturerte data, inkludert:

✔ JSON-LD

✔ FAQPage-skjema

✔ Produktskjema

✔ Organisasjonsskjema

✔ SoftwareApplication-skjema

✔ HowTo-skjema

✔ Artikkelskjema

✔ Hendelsesskjema

✔ Anmeldelsesskjema

✔ Brødsmuleskjema

✔ LokaltVirksomhet-skjema

Denne veiledningen viser deg hvordan du genererer strukturerte data ved hjelp av ChatGPT, Gemini, Claude eller andre LLM-er – på en sikker og nøyaktig måte, og med Ranktrackers valideringsarbeidsflyter.

1. Hvorfor LLM-er er perfekte for generering av skjemaer

LLM-er er ekstremt gode til oppgaver som er:

• ✔ Strukturert

De følger konsistente JSON-LD-mønstre.

• ✔ Mønsterbasert

De har sett millioner av korrekte skemaeksempler.

• ✔ Regelstyrt

Schema.org-vokabularer er forutsigbare.

• ✔ Hierarkisk

LLM-er er gode på hierarkiske data (enheter → attributter → verdier).

• ✔ Repetitiv

Skjema har begrenset variabilitet, noe som LLM-er håndterer perfekt.

De kan produsere:

✔ syntaktisk gyldig JSON

✔ korrekt nestede objekter

✔ schema.org-kompatible strukturer

✔ komplette attributtlister

✔ feilfri markering

✔ kontekstuell nøyaktighet

Når du gir dem riktig input.

2. Den gyldne regel: LLM-er må aldri finne på fakta

LLM-er kan generere skjemastruktur. Men de må IKKE:

✘ finne på produktfunksjoner

✘ anta priser

✘ finne på adresser

✘ finne på kontaktdetaljer

✘ anta forretningsattributter

✘ dikte opp anmeldelser

✘ gjette rangeringer

Oppgi alltid fakta selv.

La deretter LLM konvertere dem til strukturerte data.

3. LLM-skjemaets arbeidsflyt som brukes av de beste SEO-teamene

Her er den profesjonelle arbeidsflyten:

Trinn 1 – Samle nøyaktige innspill

Du oppgir:

✔ produktdetaljer

✔ beskrivelse av selskapet

✔ priser

✔ funksjoner

✔ anmeldelser

✔ Vanlige spørsmål

✔ sideinnhold

✔ NAP (for lokale)

LLM bør aldri gjette disse.

Trinn 2 – Fortell LLM hvilken skjematype du ønsker

Eksempler:

✔ Produkt

✔ Organisasjon

✔ Programvareapplikasjon

✔ FAQ-side

✔ Artikkel

✔ Hvordan

✔ Lokal virksomhet

✔ Person

✔ Nettside

✔ Arrangement

LLM-er fungerer best når de får en klar struktur.

Trinn 3 – Be LLM om kun gyldig JSON-LD

Bruk

«Returner kun gyldig JSON-LD. 

Ingen forklaringer. Ingen kommentarer. Ingen kodeinnhegning.»

Dette forhindrer at tekst blandes med markering.

Trinn 4 – Valider med Ranktracker Web Audit

Ranktrackers Web Audit oppdager:

✔ ugyldig JSON

✔ ødelagt nesting

✔ feil skjematyper

✔ manglende obligatoriske felt

✔ inkonsekvent NAP

✔ motstridende klassifiseringer

Dette sikrer nøyaktighet på produksjonsnivå.

Trinn 5 – Sett inn i CMS eller mal

Nå har du:

✔ rene

✔ gyldig

✔ nøyaktig

✔ LLM-lesbar

✔ Google-vennlig

strukturerte data.

4. De 10 skjematypene LLM-er kan generere med nesten perfekt nøyaktighet

1. Organisasjonsskjema

For merkevarens identitet.

LLM-er håndterer:

✔ navn

✔ sameAs-lenker

✔ logo

✔ grunnlegger

✔ beskrivelse

✔ identifikatorer

✔ kontakt

Perfekt for å styrke entitetssignaler i LLM-er.

2. Produktskjema

For e-handel og programvare.

Flott for:

✔ funksjonslister

✔ tilbud

✔ rangeringer

✔ tekniske spesifikasjoner

✔ produktkategorier

LLM-er kan enkelt produsere dette når de får fakta.

3. Programvaresjema

Et must for SaaS-selskaper som Ranktracker.

Inkluderer:

✔ operativsystem

✔ applikasjonskategori

✔ funksjoner

✔ priser

✔ tilbud

✔ like som lenker

LLM-er kan generere ekstremt rene versjoner.

4. FAQPage-skjema

Gi LLM dine FAQ-er → få perfekt JSON-LD.

5. Artikkelskjema

Flott for innholdssentre med:

✔ forfatter

✔ utgiver

✔ overskrift

✔ ordtelling

✔ publiseringsdato

LLM-er er feilfrie på dette området.

6. LocalBusiness-skjema

For fysiske kontorer eller geografisk målrettede enheter.

Inkluderer:

✔ adresse

✔ geografiske koordinater

✔ åpningstider

Oppgi dataene → LLM skriver skjemaet.

7. BreadcrumbList-skjema

Automatisk hvis du gir LLM sidehierarkiet.

8. HowTo-skjema

Oppgi trinn → LLM formaterer det perfekt.

9. Event-skjema

Perfekt for webinarer, lanseringer, opplæringssesjoner.

10. Anmeldelsesskjema

Du leverer ekte anmeldelser. LLM formaterer dem – men oppfinner dem aldri.

5. LLM-skjemapromptbiblioteket (lagre disse)

Dette er velprøvde spørsmål.

1. Basisskjema-generator

«Generer gyldig JSON-LD for [skjematype] ved hjelp av detaljene nedenfor. 

Bruk KUN de oppgitte fakta. Returner KUN JSON-LD, ingen forklaring.»

2. Programvaresjema

«Lag et komplett programvaresøkema for følgende SaaS-produkt. Inkluder: 

– navn – beskrivelse – operativsystem – applikasjonskategori – funksjoner – tilbud – priser – sameAs – utgiver Bruk kun den oppgitte informasjonen.»

3. FAQPage-skjema

«Konverter følgende FAQ-er til gyldig FAQPage JSON-LD. Bruk de eksakte spørsmålene og svarene. Ikke skriv dem om.»

4. Artikkelskjema

«Generer artikkelskjema for artikkelen nedenfor. Bruk kun de oppgitte metadataene.»

5. LocalBusiness-skjema

«Generer LocalBusiness JSON-LD ved hjelp av denne NAP- og stedsinformasjonen.»

6. Skjemaopprydding

«Valider og rydd dette skjemaet for å sikre at det er: 

– gyldig JSON – bruker riktig schema.org-vokabular – inneholder obligatoriske felt – ikke inneholder oppdiktede data.»

6. Hvordan LLM-er forbedrer skjemaet utover menneskelig evne

LLM-er kan forbedre skjemaet på måter som mennesker ofte overser:

• ✔ Legg til manglende anbefalte felt

• ✔ standardiser attributtformatering

• ✔ fikse nesting

• ✔ valider skjematyper

• ✔ legg til semantisk rikdom

• ✔ fyll ut valgfrie, men nyttige attributter

• ✔ opprett kanoniske relasjoner

• ✔ fjern utdaterte felt

De kan også utføre:

Skjemakonsolidering

Sammenslåing av flere skjematyper på en ryddig måte.

Skjemafeilsøking

Rette opp feil i syntaksen.

Skjemautoptimalisering

Gjør strukturerte data mer LLM-lesbare.

7. Unngå de 5 vanligste feilene når du bruker LLM-er for skjema

1. La ikke LLM finne opp fakta

La aldri dette skje.

2. Gi LLM ufullstendige inndata

Skjemaet er bare så nøyaktig som faktaene dine.

3. Ikke validere med Ranktracker Web Audit

Skjemaet brytes lett – valider alltid.

4. Å blande flere skjematyper på feil måte

Bruk separate blokker med mindre det er hensiktsmessig å nestle dem.

5. Glemmer at skjema ≠ SEO-magi

Skjema hjelper AI og søkemotorer, men det må stemme overens med virkeligheten.

8. Hvordan Ranktracker integreres med LLM-skjemaprosesser

Webrevisjon

Validerer skjemas helse og markerer feil.

SERP Checker

Viser hvordan strukturerte data vises i rike resultater og AI-oversikter.

Keyword Finder

Hjelper med å generere FAQ og emnebaserte skjemaer som er tilpasset reell intensjon.

AI-artikkelforfatter

Produserer strukturvennlig innhold som passer perfekt sammen med JSON-LD.

Ranktracker håndterer verifisering + synlighet. LLM-er håndterer generering + formatering.

Sammen produserer de feilfrie strukturerte data.

Avsluttende tanke:

LLM-er gjør skjemautviklingen raskere – men du kontrollerer nøyaktigheten

LLM-er har forvandlet skjemagenerering fra en teknisk oppgave til en strukturert, skalerbar arbeidsflyt:

✔ ikke mer håndskrevet JSON

✔ ingen flere syntaksfeil

✔ ingen flere manglende obligatoriske felt

✔ ingen utdaterte skjematyper

✔ ingen inkonsekvent formatering

Men husk:

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

Dette er den nye skjemaprosessen for AI-æraen – og den gir markedsførere og SEO-eksperter enestående kontroll over hvordan LLM-er, søkemotorer og generative systemer tolker innholdet deres.