دیتای ساختاریافته: دستیار مخفی شما برای دیده شدن در دنیای هوش مصنوعی و جستجوی AI!
دیگه محتوا نه، این زمینه‌ست که دیده شدن شما در هوش مصنوعی رو تعیین می‌کنه؛ برای همین داده‌های ساختاریافته (Structured Data) اون لایه داده استراتژیکیه که هر کسب‌وکاری باید تو اولویتش قرار بده.
روش پیدا کردن و مصرف اطلاعات توسط مردم عوض شده. ما به عنوان دیجیتال مارکتر، باید به فکر دیده شدن تو پلتفرم‌های هوش مصنوعی و گوگل باشیم.
چالش اینجاست که ما دیگه مثل گوگل و مایکروسافت، اون توانایی کنترل و اندازه‌گیری موفقیت رو نداریم و همین باعث می‌شه حس کنیم داریم چشم‌بسته پرواز می‌کنیم.
اوایل امسال، گوگل، مایکروسافت و ChatGPT هر کدومشون گفتن که چطور داده‌های ساختاریافته می‌تونه به مدل‌های زبان بزرگ (LLM) کمک کنه تا محتوای دیجیتال شما رو بهتر درک کنن.
داده‌های ساختاریافته می‌تونن اون زمینه و بافتی (Context) که ابزارهای هوش مصنوعی برای درک محتوا از طریق موجودیت‌ها (Entities) و روابط بینشون نیاز دارن رو فراهم کنن. تو این دوره و زمونه جدید سرچ، می‌شه گفت دیگه محتوا پادشاه نیست، بلکه این زمینه‌ست که پادشاهی می‌کنه.
اسکیما مارکاپ به ساخت یک لایه داده کمک می‌کنه
وقتی محتواتون رو به زبان Schema.org ترجمه می‌کنید و روابط بین صفحات و موجودیت‌ها رو تعریف می‌کنید، در واقع دارید یک لایه داده برای هوش مصنوعی می‌سازید. این لایه داده اسکیما مارکاپ، یا چیزی که من دوست دارم بهش بگم «گراف دانش محتوا»، به ماشین‌ها می‌گه که برند شما چیه، چه چیزهایی ارائه می‌ده و چطور باید درک بشه.
این لایه داده باعث می‌شه محتوای شما در طیف وسیعی از قابلیت‌های هوش مصنوعی که روز به روز هم بیشتر می‌شن، قابل دسترس و قابل درک باشه. قابلیت‌هایی مثل:
- AI Overviews یا پاسخ‌های هوش مصنوعی گوگل
- چت‌بات‌ها و دستیارهای صوتی
- سیستم‌های هوش مصنوعی داخلی سازمان
داده‌های ساختاریافته از طریق فرآیندی به نام Grounding (متصل کردن به منبع اطلاعاتی معتبر)، می‌تونن به دیده شدن و کشف شدن شما در گوگل، ChatGPT، بینگ و بقیه پلتفرم‌های هوش مصنوعی کمک کنن. این کار همچنین داده‌های وب شما رو آماده می‌کنه تا برای سرعت بخشیدن به پروژه‌های هوش مصنوعی داخلی خودتون هم ارزشمند باشن.
دقیقا همون هفته‌ای که گوگل و مایکروسافت اعلام کردن که دارن از داده‌های ساختاریافته برای تجربه‌های هوش مصنوعی مولدشون استفاده می‌کنن، گوگل و OpenAI هم حمایت خودشون رو از پروتکل Model Context اعلام کردن.
پروتکل Model Context چیه؟
در نوامبر ۲۰۲۳، شرکت Anthropic از پروتکل Model Context یا MCP رونمایی کرد؛ «یک پروتکل باز که نحوه ارائه زمینه (Context) توسط اپلیکیشن‌ها به LLMها رو استاندارد می‌کنه». این پروتکل بعداً توسط OpenAI و Google DeepMind هم پذیرفته شد.
می‌تونید MCP رو مثل یه کانکتور USB-C برای اپلیکیشن‌ها و ایجنت‌های هوش مصنوعی یا به نوعی یک API برای هوش مصنوعی در نظر بگیرید. «MCP یک راه استاندارد برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به منابع داده و ابزارهای مختلف فراهم می‌کنه».
حالا که ما به داده‌های ساختاریافته به چشم یک لایه داده استراتژیک نگاه می‌کنیم، مشکلی که گوگل و OpenAI باید حل کنن اینه که چطور قابلیت‌های هوش مصنوعیشون رو به صورت کارآمد و مقرون‌به‌صرفه گسترش بدن. ترکیب داده‌های ساختاریافته‌ای که شما تو وب‌سایتتون قرار می‌دید با MCP، باعث می‌شه دقت استنتاج (Inferencing) بالا بره و امکان مقیاس‌پذیری هم فراهم بشه.
داده‌های ساختاریافته، موجودیت‌ها و روابط رو تعریف می‌کنن
مدل‌های زبان بزرگ (LLM) جواب‌ها رو بر اساس محتوایی که باهاش آموزش دیدن یا بهش متصل هستن، تولید می‌کنن. با اینکه این مدل‌ها عمدتاً از متن‌های ساختارنیافته (Unstructured) یاد می‌گیرن، اما خروجی‌هاشون وقتی به موجودیت‌ها و روابطی که به وضوح تعریف شدن (مثلاً از طریق داده‌های ساختاریافته یا گراف‌های دانش) متصل یا به اصطلاح Grounded بشن، خیلی قوی‌تر می‌شه.
داده‌های ساختاریافته می‌تونن مثل یک تقویت‌کننده عمل کنن که به کسب‌وکارها اجازه می‌ده موجودیت‌های کلیدی و روابط بینشون رو تعریف کنن.
وقتی داده‌های ساختاریافته با استفاده از واژگان Schema.org پیاده‌سازی بشن:
- موجودیت‌های یک صفحه رو تعریف می‌کنن: مثل آدم‌ها، محصولات، خدمات، مکان‌ها و غیره.
- بین اون موجودیت‌ها ارتباط برقرار می‌کنن.
- وقتی LLMها از طریق سیستم‌های بازیابی اطلاعات (Retrieval Systems) یا گراف‌های دانش به داده‌های ساختاریافته متصل (Grounded) بشن، می‌تونن توهم یا هذیان‌گویی (Hallucination) اون‌ها رو کاهش بدن.
وقتی اسکیما مارکاپ در مقیاس بزرگ پیاده‌سازی بشه، یک گراف دانش محتوا می‌سازه؛ یعنی یک لایه داده ساختاریافته که موجودیت‌های برند شما رو در سراسر سایت و حتی فراتر از اون به هم وصل می‌کنه.
یک تحقیق جدید توسط BrightEdge نشون داد که اسکیما مارکاپ، حضور و تصویر برند رو در AI Overviews گوگل بهبود می‌ده. این تحقیق اشاره کرده که صفحاتی که اسکیمای قوی دارن، بیشتر به عنوان منبع (Citation) ذکر می‌شن.
داده‌های ساختاریافته به عنوان یک استراتژی هوش مصنوعی برای کسب‌وکارهای بزرگ
کسب‌وکارهای بزرگ می‌تونن نگاهشون به داده‌های ساختاریافته رو از یک پیش‌نیاز ساده برای گرفتن ریچ ریزالت (Rich Result) فراتر ببرن و بهش به چشم مدیریت یک گراف دانش محتوا نگاه کنن.
طبق نظرسنجی گارتنر در سال ۲۰۲۴ با عنوان «دستورکارهای هوش مصنوعی برای کسب‌وکارها»، شرکت‌کننده‌ها در دسترس بودن و کیفیت داده رو بزرگ‌ترین مانع برای پیاده‌سازی موفق هوش مصنوعی دونستن.
با پیاده‌سازی داده‌های ساختاریافته و توسعه یک گراف دانش محتوای قوی، شما می‌تونید هم به عملکرد جستجوی خارجی (سئو) و هم به فعال‌سازی هوش مصنوعی داخلی شرکتتون کمک کنید.
یک استراتژی اسکیما مارکاپ مقیاس‌پذیر به این موارد نیاز داره:
- روابط تعریف‌شده بین محتوا و موجودیت‌ها: ویژگی‌های اسکیما مارکاپ همه محتواها و موجودیت‌های یک برند رو به هم وصل می‌کنن. همه محتوای صفحات در یک زمینه (Context) مشخص به هم مرتبط می‌شن.
- حاکمیت بر موجودیت‌ها (Entity Governance): تعریف‌ها و دسته‌بندی‌های مشترک بین تیم‌های مارکتینگ، سئو، محتوا و محصول.
- آمادگی محتوا (Content Readiness): مطمئن بشید که محتوای شما جامع، مرتبط، و نماینده موضوعاتیه که می‌خواید با اون‌ها شناخته بشید و البته به گراف دانش محتوای شما هم متصل باشه.
- توانایی فنی (Technical Capability): ابزارها و فرآیندهای بین‌بخشی برای مدیریت اسکیما مارکاپ در مقیاس بزرگ و اطمینان از دقت اون در هزاران صفحه.
برای تیم‌های بزرگ، داده‌های ساختاریافته یک قابلیت بین‌بخشیه که داده‌های وب رو برای استفاده توسط اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی داخلی آماده می‌کنه.
برای آماده کردن محتوا برای هوش مصنوعی، قدم بعدی چیه؟
تیم‌های بزرگ می‌تونن استراتژی‌های محتواشون رو با نیازمندی‌های هوش مصنوعی هماهنگ کنن. برای شروع، این مراحل رو دنبال کنید:
۱. داده‌های ساختاریافته فعلیتون رو بررسی (Audit) کنید تا شکاف‌های پوشش‌دهی رو پیدا کنید و ببینید آیا اسکیما مارکاپ روابط درون وب‌سایت شما رو تعریف می‌کنه یا نه. این زمینه و بافت برای استنتاج هوش مصنوعی خیلی حیاتیه.
۲. موجودیت‌های کلیدی برندتون رو نقشه‌برداری کنید؛ مثل محصولات، خدمات، افراد و موضوعات اصلی. مطمئن بشید که این موجودیت‌ها به وضوح تعریف شدن و به طور مداوم در سراسر محتوای شما با اسکیما مارکاپ نشانه‌گذاری شدن. این کار شامل شناسایی صفحه اصلی تعریف‌کننده یک موجودیت هم می‌شه که بهش «خانه موجودیت» (Entity Home) میگن.
۳. گراف دانش محتواتون رو بسازید یا گسترش بدید؛ این کار رو با متصل کردن موجودیت‌های مرتبط و ایجاد روابطی که سیستم‌های هوش مصنوعی بتونن درک کنن، انجام بدید.
۴. داده‌های ساختاریافته رو در بودجه و برنامه‌ریزی هوش مصنوعی بگنجونید؛ در کنار سایر سرمایه‌گذاری‌های مرتبط با هوش مصنوعی، باید در نظر بگیرید که محتوای شما قراره برای AI Overviews، چت‌بات‌ها یا پروژه‌های هوش مصنوعی داخلی استفاده بشه.
۵. مدیریت اسکیما مارکاپ رو عملیاتی کنید؛ با ایجاد گردش‌کارهای تکرارپذیر برای ساخت، بازبینی و به‌روزرسانی اسکیما مارکاپ در مقیاس بزرگ، این فرآیند رو بهینه کنید.
با برداشتن این قدم‌ها، کسب‌وکارهای بزرگ می‌تونن مطمئن بشن که داده‌هاشون هم در داخل و هم در خارج از سازمان، برای هوش مصنوعی آماده‌ست.
داده‌های ساختاریافته یک لایه قابل خواندن برای ماشین فراهم می‌کنن
داشتن داده‌های ساختاریافته، قرار گرفتن شما در AI Overviews رو تضمین نمی‌کنه یا به طور مستقیم کنترل نمی‌کنه که مدل‌های زبان بزرگ در مورد برند شما چی میگن. LLMها هنوز هم عمدتاً با متن‌های ساختارنیافته آموزش می‌بینن و سیستم‌های هوش مصنوعی برای تولید جواب، سیگنال‌های زیادی رو در نظر می‌گیرن.
اما کاری که داده‌های ساختاریافته انجام می‌دن، فراهم کردن یک لایه استراتژیک و قابل خوندن برای ماشینه. وقتی از اسکیما مارکاپ برای ساختن یک گراف دانش استفاده می‌شه، این کار موجودیت‌ها و روابط بینشون رو تعریف می‌کنه و یک چارچوب قابل اعتماد می‌سازه که سیستم‌های هوش مصنوعی می‌تونن ازش استفاده کنن. این موضوع ابهام رو کم می‌کنه، اسناد و ارجاعات (Attribution) رو قوی‌تر می‌کنه و وقتی داده‌های ساختاریافته بخشی از یک سیستم متصل بازیابی اطلاعات (Retrieval) یا Grounding باشن، متصل کردن خروجی‌ها به محتوای مبتنی بر واقعیت رو راحت‌تر می‌کنه.
سازمان‌ها با سرمایه‌گذاری روی اسکیما مارکاپ معنایی (Semantic) و در مقیاس بزرگ و همچنین هماهنگ کردن اون بین تیم‌های مختلف، خودشون رو در موقعیتی قرار می‌دن که تا جای ممکن در تجربه‌های هوش مصنوعی قابل کشف و پیدا شدن باشن.
پاسخی بگذارید