داده‌های ساختاریافته: کلید دیده شدن در دنیای هوش مصنوعی و موتورهای جستجو

داده‌های ساختاریافته: کلید دیده شدن در دنیای هوش مصنوعی و موتورهای جستجو

در عصر حاضر، نحوه جستجو و مصرف اطلاعات دگرگون شده است. به عنوان متخصصان بازاریابی، باید به دیده شدن برندمان در پلتفرم‌های هوش مصنوعی و گوگل توجه ویژه‌ای داشته باشیم.

چالش اصلی این است که کنترل و اندازه‌گیری موفقیت در این پلتفرم‌ها به اندازه گوگل و مایکروسافت نیست و احساس می‌کنیم که بدون معیار حرکت می‌کنیم.

خلاصه مقاله

این مقاله به بررسی اهمیت داده‌های ساختاریافته (Schema Markup) در دنیای جدید جستجو می‌پردازد. توضیح می‌دهد که چگونه داده‌های ساختاریافته به موتورهای جستجو و مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) کمک می‌کند تا محتوای وب را بهتر درک کنند. همچنین، به نقش پروتکل Model Context (MCP) در استانداردسازی ارتباط هوش مصنوعی با داده‌ها و نحوه استفاده از داده‌های ساختاریافته برای ایجاد یک لایه داده‌ای قابل فهم برای هوش مصنوعی، به‌ویژه برای شرکت‌ها و سازمان‌های بزرگ می‌پردازد.

Schema Markup: ساخت لایه داده‌ای برای هوش مصنوعی

با ترجمه محتوای شما به Schema.org و تعریف روابط بین صفحات و موجودیت‌ها، در حال ساخت یک لایه داده‌ای برای هوش مصنوعی هستید. این لایه داده‌ای، که می‌توان آن را «گراف دانش محتوا» نامید، به ماشین‌ها می‌گوید که برند شما چیست، چه خدماتی ارائه می‌دهد و چگونه باید درک شود.

این لایه داده، محتوای شما را برای طیف وسیعی از قابلیت‌های هوش مصنوعی قابل دسترس و قابل درک می‌کند، از جمله:

• AI Overviews (خلاصه‌سازی‌های هوش مصنوعی)
• چت‌بات‌ها و دستیاران صوتی
• سیستم‌های هوش مصنوعی داخلی

داده‌های ساختاریافته می‌تواند به دیده شدن و کشف شدن در گوگل، چت‌جی‌پی‌تی، بینگ و سایر پلتفرم‌های هوش مصنوعی کمک کند. همچنین داده‌های وب شما را برای تسریع ابتکارات هوش مصنوعی داخلی نیز ارزشمند می‌سازد.

پروتکل Model Context (MCP) چیست؟

در نوامبر 2024، Anthropic پروتکل Model Context (MCP) را معرفی کرد. این پروتکل یک استاندارد باز است که نحوه ارائه زمینه به LLMها توسط برنامه‌ها را استانداردسازی می‌کند. این پروتکل متعاقباً توسط OpenAI و Google DeepMind نیز پذیرفته شد.

می‌توان MCP را به عنوان یک اتصال USB-C برای برنامه‌ها و عوامل هوش مصنوعی یا یک API برای هوش مصنوعی در نظر گرفت. MCP راهی استاندارد برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به منابع داده و ابزارهای مختلف فراهم می‌کند.

از آنجایی که اکنون داده‌های ساختاریافته را به عنوان یک لایه داده استراتژیک در نظر می‌گیریم، مشکل گوگل و OpenAI این است که چگونه قابلیت‌های هوش مصنوعی خود را به صورت کارآمد و مقرون‌به‌صرفه مقیاس‌بندی کنند. ترکیب داده‌های ساختاریافته که در وب‌سایت خود قرار می‌دهید، با MCP، امکان دقت در استنتاج‌ها و قابلیت مقیاس‌پذیری را فراهم می‌کند.

داده‌های ساختاریافته، موجودیت‌ها و روابط را تعریف می‌کنند

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) بر اساس محتوایی که بر روی آن آموزش دیده‌اند یا به آن متصل هستند، پاسخ تولید می‌کنند. اگرچه عمدتاً از متن بدون ساختار می‌آموزند، اما خروجی‌های آن‌ها زمانی تقویت می‌شود که بر اساس موجودیت‌ها و روابطی که به وضوح تعریف شده‌اند، مانند داده‌های ساختاریافته یا گراف‌های دانش، بنا شوند.

داده‌های ساختاریافته می‌تواند به عنوان یک تقویت‌کننده عمل کند که به سازمان‌ها امکان می‌دهد موجودیت‌های کلیدی و روابط آن‌ها را تعریف کنند.

هنگام پیاده‌سازی با استفاده از واژگان Schema.org، داده‌های ساختاریافته:

• موجودیت‌های یک صفحه را تعریف می‌کند: افراد، محصولات، خدمات، مکان‌ها و غیره.
• روابط را برقرار می‌کند: بین آن موجودیت‌ها.
• می‌تواند توهمات را کاهش دهد: هنگامی که LLMها از طریق سیستم‌های بازیابی یا گراف‌های دانش، بر اساس داده‌های ساختاریافته بنا می‌شوند.

هنگامی که schema markup در مقیاس وسیع به کار گرفته می‌شود، یک گراف دانش محتوا ایجاد می‌کند؛ یک لایه داده ساختاریافته که موجودیت‌های برند شما را در سراسر سایت و فراتر از آن به هم متصل می‌کند.

مطالعه اخیر BrightEdge نشان داد که Schema Markup حضور و درک برند را در AI Overviews گوگل بهبود بخشیده و نرخ استناد بالاتری را در صفحاتی با Schema Markup قوی‌تر نشان داده است.

داده‌های ساختاریافته به عنوان یک استراتژی هوش مصنوعی سازمانی

شرکت‌ها می‌توانند دیدگاه خود را نسبت به داده‌های ساختاریافته از الزامات اولیه برای واجد شرایط بودن در نتایج غنی، به مدیریت یک گراف دانش محتوا تغییر دهند. طبق نظرسنجی دستورالعمل‌های هوش مصنوعی گارتنر در سال 2024 برای شرکت‌ها، شرکت‌کنندگان در دسترس بودن و کیفیت داده را به عنوان بزرگترین مانع برای پیاده‌سازی موفق هوش مصنوعی ذکر کرده‌اند.

با پیاده‌سازی داده‌های ساختاریافته و توسعه یک گراف دانش محتوای قوی، می‌توانید هم به بهبود عملکرد جستجوی خارجی و هم به توانمندسازی هوش مصنوعی داخلی کمک کنید.

یک استراتژی مقیاس‌پذیر برای Schema Markup نیازمند موارد زیر است:

• روابط تعریف شده بین محتوا و موجودیت‌ها: ویژگی‌های Schema Markup تمام محتوا و موجودیت‌ها را در سراسر برند به هم متصل می‌کنند. تمام محتوای صفحه در یک زمینه به هم متصل می‌شوند.
• حاکمیت موجودیت: تعاریف و طبقه‌بندی‌های مشترک در تیم‌های بازاریابی، سئو، محتوا و محصول.
• آمادگی محتوا: اطمینان از جامع، مرتبط، و نماینده بودن محتوای شما از موضوعاتی که می‌خواهید برای آن‌ها شناخته شوید و اتصال آن به گراف دانش محتوای شما.
• قابلیت فنی: ابزارها و فرآیندهای بین‌کاربردی برای مدیریت Schema Markup در مقیاس وسیع و اطمینان از صحت در هزاران صفحه.

برای تیم‌های سازمانی، داده‌های ساختاریافته یک قابلیت بین‌کاربردی است که داده‌های وب را برای استفاده توسط برنامه‌های هوش مصنوعی داخلی آماده می‌کند.

چگونه محتوای خود را برای هوش مصنوعی آماده کنیم؟

تیم‌های سازمانی می‌توانند استراتژی‌های محتوای خود را با الزامات هوش مصنوعی هماهنگ کنند. در ادامه نحوه شروع آمده است:

1. داده‌های ساختاریافته فعلی خود را ممیزی کنید: تا نقاط ضعف در پوشش را شناسایی کنید و ببینید آیا schema markup در حال تعریف روابط در وب‌سایت شما است یا خیر. این زمینه برای استنتاج هوش مصنوعی حیاتی است.
2. موجودیت‌های کلیدی برند خود را ترسیم کنید: مانند محصولات، خدمات، افراد و موضوعات اصلی، و اطمینان حاصل کنید که آن‌ها به وضوح تعریف شده‌اند و به طور مداوم با schema markup در سراسر محتوای شما علامت‌گذاری شده‌اند. این شامل شناسایی صفحه اصلی که یک موجودیت را تعریف می‌کند، که به عنوان خانه موجودیت شناخته می‌شود، نیز می‌باشد.
3. گراف دانش محتوای خود را بسازید یا گسترش دهید: با اتصال موجودیت‌های مرتبط و ایجاد روابطی که سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند آن‌ها را درک کنند.
4. داده‌های ساختاریافته را در بودجه و برنامه‌ریزی هوش مصنوعی ادغام کنید: در کنار سایر سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی و محتوایی که برای AI Overviews، چت‌بات‌ها، یا ابتکارات هوش مصنوعی داخلی در نظر گرفته شده است.
5. مدیریت Schema Markup را عملیاتی کنید: با توسعه جریان‌های کاری قابل تکرار برای ایجاد، بازبینی و به‌روزرسانی Schema Markup در مقیاس وسیع.

با انجام این مراحل، شرکت‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که داده‌های آن‌ها برای هوش مصنوعی آماده است، هم در داخل و هم در خارج از سازمان.

داده‌های ساختاریافته یک لایه قابل خواندن برای ماشین فراهم می‌کند.

داده‌های ساختاریافته جایگاه در AI Overviews را تضمین نمی‌کند یا مستقیماً آنچه مدل‌های زبان بزرگ درباره برند شما می‌گویند را کنترل نمی‌کند. LLMها هنوز عمدتاً بر روی متن بدون ساختار آموزش دیده‌اند، و سیستم‌های هوش مصنوعی سیگنال‌های زیادی را هنگام تولید پاسخ‌ها وزن می‌دهند.

آنچه داده‌های ساختاریاخته فراهم می‌کند، یک لایه استراتژیک و قابل خواندن برای ماشین است. هنگامی که برای ساخت یک گراف دانش استفاده می‌شود، Schema Markup موجودیت‌ها و روابط بین آن‌ها را تعریف می‌کند و یک چارچوب قابل اعتماد ایجاد می‌کند که سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از آن بهره ببرند. این امر ابهام را کاهش می‌دهد، انتساب را تقویت می‌کند و در صورت استفاده از داده‌های ساختار یافته به عنوان بخشی از یک سیستم بازیابی یا ریشه‌دهی متصل، باعث می‌شود خروجی‌ها بر اساس محتوای مبتنی بر واقعیت آسان‌تر شکل بگیرند.

با سرمایه‌گذاری در Schema Markup معنایی و در مقیاس بزرگ و هم‌ترازی آن در بین تیم‌ها، سازمان‌ها خود را در بهترین موقعیت ممکن برای دیده شدن در تجربیات هوش مصنوعی قرار می‌دهند.