A função de dados estruturados na visibilidade de pesquisa de IA e IA
A maneira como as pessoas encontram e consomem informações mudou. Nós, como profissionais de marketing, devemos pensar em visibilidade nas plataformas de IA e no Google.
O desafio é que não temos a mesma capacidade de controlar e medir o sucesso do que com o Google e a Microsoft, por isso parece que estamos voando cegos.
No início deste ano, o Google, a Microsoft e o ChatGPT comentaram sobre como os dados estruturados podem ajudar os LLMs a entender melhor seu conteúdo digital.
Os dados estruturados podem fornecer ferramentas de IA o contexto necessário para determinar sua compreensão do conteúdo por meio de entidades e relacionamentos. Nesta nova era de pesquisa, você poderia dizer que esse contexto, não conteúdo, é rei.
A marcação de esquema ajuda a construir uma camada de dados
Ao traduzir seu conteúdo em schema.org e definir as relações entre páginas e entidades, você está criando uma camada de dados para a IA. Essa camada de dados de marcação de esquema, ou o que eu gosto de chamar seu “Content Knowledge Gráfico”, informa às máquinas qual é a sua marca, o que ela oferece e como deve ser entendida.
Essa camada de dados é como seu conteúdo se torna acessível e compreendido em uma gama crescente de recursos de IA, incluindo:
- Visão geral da IA
- Chatbots e assistentes de voz
- Sistemas internos de IA
Através do aterramento, os dados estruturados podem contribuir para a visibilidade e a descoberta no Google, ChatGPT, Bing e outras plataformas de IA. Ele também prepara seus dados da web para ter valor para acelerar seu interno Iniciativas de IA também.
Na mesma semana em que o Google e a Microsoft anunciaram que estavam usando dados estruturados para suas experiências generativas de IA, o Google e o OpenAI anunciaram seu apoio ao protocolo de contexto do modelo.
O que é o protocolo de contexto do modelo?
Em novembro de 2024, o Protocolo de Contexto do Modelo Intrópico Antrópico (MCP), “um protocolo aberto que padroniza como os aplicativos fornecem contexto ao LLMS” e foi posteriormente adotado pelo OpenAI e Google DeepMind.
Você pode pensar no MCP como o conector USB-C para aplicações e agentes de IA ou uma API para AI. “O MCP fornece uma maneira padronizada de conectar modelos de IA a diferentes fontes e ferramentas de dados”.
Como agora estamos pensando em dados estruturados como uma camada de dados estratégicos, o problema do Google e do OpenAI precisam resolver é como eles escalam seus recursos de IA de maneira eficiente e econômica. A combinação de dados estruturados que você colocou em seu site, com o MCP, permitiria precisão na inferência e a capacidade de escalar.
Dados estruturados define entidades e relacionamentos
Os LLMs geram respostas com base no conteúdo em que são treinadas ou conectadas. Enquanto aprendem principalmente com o texto não estruturado, seus resultados podem ser fortalecidos quando fundamentados em entidades e relacionamentos claramente definidos, por exemplo, por meio de dados estruturados ou gráficos de conhecimento.
Os dados estruturados podem ser usados como um intensificador que permite que as empresas definam as principais entidades e seus relacionamentos.
Quando implementado usando o vocabulário schema.org, dados estruturados:
- Define as entidades em uma página: Pessoas, produtos, serviços, locais e muito mais.
- Estabelece relacionamentos entre essas entidades.
- Pode reduzir alucinações Quando os LLMs são fundamentados em dados estruturados através de sistemas de recuperação ou gráficos de conhecimento.
Quando a marcação de esquema é implantada em escala, ele cria um gráfico de conhecimento de conteúdo, uma camada de dados estruturada que conecta as entidades da sua marca em todo o site e além.
Um estudo recente da BrightEdge demonstrou que a marcação de esquema melhorou a presença e a percepção da marca nas visões gerais da IA do Google, observando taxas de citação mais altas em páginas com marcação robusta de esquema.
Dados estruturados como uma estratégia de IA corporativa
As empresas podem mudar sua visão dos dados estruturados além dos requisitos básicos para a elegibilidade de resultados ricos para gerenciar um gráfico de conhecimento de conteúdo.
De acordo com a AI 2024 do Gartner, exige a pesquisa corporativa, os participantes citam a disponibilidade e a qualidade dos dados como a principal barreira à implementação de IA bem -sucedida.
Ao implementar dados estruturados e desenvolver um gráfico robusto de conhecimento de conteúdo, você pode contribuir para o desempenho da pesquisa externa e a ativação interna da IA.
Uma estratégia de marcação de esquema escalável exige:
- Relações definidas entre conteúdo e entidades: Propriedades de marcação de esquema conectam todo o conteúdo e entidades da marca. Todo o conteúdo da página está conectado no contexto.
- Governança da entidade: Definições e taxonomias compartilhadas em equipes de marketing, SEO, conteúdo e produtos.
- Prontidão do conteúdo: Garantir que seu conteúdo seja abrangente, relevante, representativo dos tópicos pelos quais você deseja ser conhecido e conectado ao seu gráfico de conhecimento de conteúdo.
- Capacidade técnica: Ferramentas e processos multifuncionais para gerenciar a marcação de esquema em escala e garantir a precisão em milhares de páginas.
Para equipes corporativas, os dados estruturados são uma capacidade multifuncional que prepara os dados da Web a serem consumidos por aplicativos internos de IA.
O que fazer a seguir para preparar seu conteúdo para ai
As equipes corporativas podem alinhar suas estratégias de conteúdo com os requisitos de IA. Veja como começar:
1. Audite seus dados estruturados atuais Identificar lacunas na cobertura e se a marcação de esquema está definindo relacionamentos em seu site. Este contexto é crítico para a inferência de IA.
2. Mapeie as principais entidades da sua marcacomo produtos, serviços, pessoas e tópicos principais, e garantem que eles sejam claramente definidos e consistentemente marcados com a marcação de esquema em seu conteúdo. Isso inclui a identificação da página principal que define uma entidade, conhecida como entidade em casa.
3. Construa ou expanda seu gráfico de conhecimento de conteúdo conectando entidades relacionadas e estabelecendo relacionamentos que os sistemas de IA podem entender.
4. Integre os dados estruturados ao orçamento e planejamento da IAjuntamente com outros investimentos de IA e esse conteúdo é destinado a visões gerais de IA, chatbots ou iniciativas internas de IA.
5. Operacionalizar o gerenciamento de marcação de esquema Ao desenvolver fluxos de trabalho repetíveis para criar, revisar e atualizar a marcação de esquema em escala.
Ao tomar essas etapas, as empresas podem garantir que seus dados estejam prontos, dentro e fora da empresa.
Os dados estruturados fornecem uma camada legível por máquina
Os dados estruturados não garantem o posicionamento nas visões gerais da IA ou controlam diretamente o que os grandes modelos de idiomas dizem sobre sua marca. Os LLMs ainda são treinados principalmente em texto não estruturado, e os sistemas de IA pesam muitos sinais ao gerar respostas.
Quais dados estruturados faz O fornecimento é uma camada estratégica e legível por máquina. Quando usado para criar um gráfico de conhecimento, a marcação de esquema define entidades e as relações entre elas, criando uma estrutura confiável da qual os sistemas de IA podem extrair. Isso reduz a ambiguidade, fortalece a atribuição e facilita o conteúdo baseado em fatos quando os dados estruturados fazem parte de um sistema de recuperação ou aterramento conectado.
Ao investir em marcas semânticas de esquema em larga escala e alinhá-lo entre as equipes, as organizações se posicionam para serem o mais descobertas nas experiências de IA.
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Imagem em destaque: Koto Amatsukami/Shutterstock
