Diskusjon i fellesskapet om schema markup for AI-synlighet. Ekte erfaringer fra utviklere og SEOs om hvilke typer strukturert data som forbedrer AI-sitater.
Implementerer schema for AI-synlighet. Trenger klarhet i hva som faktisk fungerer.
Dette er jeg usikker på:
Vår nåværende implementering:
Spørsmål:
Jeg har testet schema-effekt på AI-synlighet grundig. Her er hva som fungerer.
Schema-prioritet for AI-synlighet:
| Schema-type | AI-effekt | Hvorfor |
|---|---|---|
| FAQPage | Svært høy | Matcher direkte Q&A-format AI bruker |
| Artikkel (med forfatter) | Høy | Etablerer E-E-A-T-signaler |
| Organisasjon | Høy | Entitetsklarhet og gjenkjennelse |
| HowTo | Høy | Prosessinnhold-uttrekk |
| Produkt | Middels-høy | Synlighet for netthandel |
| BreadcrumbList | Middels | Signaler for innholdshierarki |
| LocalBusiness | Middels | Synlighet for lokale søk |
| Person | Middels | Forfatterautoritet |
| Vurdering | Lav-middels | Tillitssignaler |
Det viktigste funnet:
FAQPage-skjemaet er dramatisk mer effektivt enn andre fordi det forhåndsstrukturerer innhold nøyaktig slik AI-systemer bruker for å generere svar.
Implementeringsprioritet:
FAQPage-skjema case-studie.
Hva vi gjorde:
La til FAQPage-skjema på 50 nøkkelsider.
Før/etter (8 uker):
| Mål | Før | Etter | Endring |
|---|---|---|---|
| AI-sitater | 12 | 34 | +183% |
| FAQ-innhold sitert | 5% | 28% | +460% |
| Rike resultater | 0 | 42 | Nytt |
Hvorfor det virker:
AI-systemer stiller spørsmål. FAQ-skjemaet forhåndspakker svarene.
Når noen spør “Hva er X?”, ser AI etter:
FAQ-skjemaet gir alle tre.
Eksempel på implementering:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [{
"@type": "Question",
"@id": "https://example.com/faq#q1",
"name": "Hva er schema markup?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Schema markup er strukturert data..."
}
}]
}
@id-referansen er viktig for entitetslenking.
Artikkel-skjema med forfatterattributt er essensiell for E-E-A-T.
Dette bør inkluderes:
| Egenskap | Formål | AI-effekt |
|---|---|---|
| author | Hvem som har skrevet | Høy |
| datePublished | Når laget | Middels |
| dateModified | Oppdateringssignal | Høy |
| publisher | Organisasjon | Middels |
| headline | Tydelig tema | Middels |
Spesielt forfatter-skjema:
{
"@type": "Person",
"name": "John Smith",
"@id": "https://example.com/author/john-smith",
"sameAs": [
"https://linkedin.com/in/johnsmith",
"https://twitter.com/johnsmith"
],
"jobTitle": "Senioranalytiker",
"worksFor": {
"@type": "Organization",
"name": "Example Corp"
}
}
Hvorfor sameAs er viktig:
AI-systemer bruker sameAs-lenker for å verifisere forfatterens troverdighet på tvers av plattformer. LinkedIn-profiler signaliserer spesielt profesjonell ekspertise.
Våre resultater:
Å legge til korrekt forfatterskjema økte sitater for YMYL-innhold med 31%.
Entitetslenking via schema er undervurdert.
Konseptet:
Bruk @id og sameAs for å knytte entitetene dine til kjente kunnskapsbaser.
Organisasjonsskjema med entitetslenker:
{
"@type": "Organization",
"name": "Example Corp",
"@id": "https://example.com/#organization",
"sameAs": [
"https://www.wikidata.org/wiki/Q12345",
"https://www.linkedin.com/company/example-corp",
"https://twitter.com/examplecorp"
],
"url": "https://example.com"
}
Hvorfor dette hjelper AI:
| Fordel | Hvordan fungerer det |
|---|---|
| Entitetsgjenkjenning | AI knytter deg til kjente entiteter |
| Tiltroverdighet | Kryssreferanser bekrefter troverdighet |
| Kunnskapsgraf | Knytter til bredere kontekst |
| Avklaring | Presiserer hvilken “Example Corp” |
Wikidata-tilknytning:
Dersom du har en Wikidata-oppføring, lenk til den. AI-systemer bruker Wikidata mye for entitetsoppløsning.
Dersom ingen Wikidata-oppføring:
Format-sammenligning for AI-systemer.
JSON-LD vs Microdata vs RDFa:
| Faktor | JSON-LD | Microdata | RDFa |
|---|---|---|---|
| Google-preferanse | Ja | Støttet | Støttet |
| AI-parsing | Lettest | Vanskeligere | Vanskeligere |
| Vedlikehold | Lettest | Vanskelig | Vanskelig |
| Innholdskobling | Separat | Innebygd | Innebygd |
Hvorfor JSON-LD vinner for AI:
Plassering av implementering:
<head>
<script type="application/ld+json">
{ ... din schema ... }
</script>
</head>
Viktig:
AI-crawlere renderer ofte ikke JavaScript. JSON-LD i head er umiddelbart tilgjengelig uten JS-kjøring.
Min anbefaling:
Migrer all strukturert data til JSON-LD hvis du ikke allerede har gjort det.
Validerings- og testarbeidsflyt.
Essensielle valideringsverktøy:
| Verktøy | Formål | URL |
|---|---|---|
| Rich Results Test | Google-validering | search.google.com/test/rich-results |
| Schema Markup Validator | Schema.org-validering | validator.schema.org |
| JSON-LD Playground | Testing/feilsøking | json-ld.org/playground |
Vanlige feil å sjekke:
| Feil | Effekt | Løsning |
|---|---|---|
| Mangler @context | Schema ignoreres | Legg til Schema.org-kontekst |
| Ugyldig @type | Ikke gjenkjent | Bruk nøyaktige typenavn |
| Mangler påkrevde felt | Visning kan utebli | Sjekk krav på schema.org |
| Utdatert data | Tiltroverdighet svekkes | Jevnlige revisjoner |
Vår valideringsprosess:
Advarsel:
Schema som ikke samsvarer med synlig innhold svekker tillit. AI-systemer kan nedgradere inkonsistente kilder.
Glimrende innspill. Her er min implementeringsplan.
Prioritet 1 (denne måneden):
| Schema | Sider | Est. tid |
|---|---|---|
| FAQPage | 50 nøkkelsider | 20 timer |
| Artikkel (med forfatter) | Alle blogginnlegg | 10 timer |
| Organisasjon | Hele nettstedet | 2 timer |
Prioritet 2 (neste måned):
| Schema | Sider | Est. tid |
|---|---|---|
| HowTo | Prosessinnhold | 15 timer |
| Produkt | Produktsider | 12 timer |
| BreadcrumbList | Hele nettstedet | 4 timer |
Prioritet 3 (løpende):
| Schema | Tilnærming |
|---|---|
| Person | Forfattersider |
| sameAs-lenker | Entitetsforbindelser |
| Vurdering | Der det passer |
Implementeringssjekkliste:
Måling:
Følg AI-sitater før/etter implementering pr sidetype.
Takk for alle schema-råd!
FAQPage-skjemaet har størst innvirkning (matcher direkte AI-spørsmålsmønstre), etterfulgt av Artikkel-skjema med forfatterattributt, Organisasjon-skjema for entitetsklarhet, HowTo-skjema for prosessinnhold og Produktskjema for netthandel. JSON-LD-format er foretrukket av alle store plattformer.
Schema hjelper AI-systemer å forstå innholdsstruktur og kontekst, reduserer tvetydighet og forbedrer nøyaktigheten på utvinning. Selv om det ikke er en rangeringsfaktor i seg selv, korrelerer korrekt schema-implementering med høyere siteringsrater fordi AI trygt kan trekke ut og sitere informasjonen din.
JSON-LD anbefales av Google og foretrekkes av AI-plattformer. Det plasseres i head-seksjonen, noe som gjør det enkelt å implementere og vedlikeholde uten å endre synlig innhold. Microdata og RDFa fungerer, men er vanskeligere å vedlikeholde.
Overvåk hvordan implementering av schema markup påvirker AI-sitater på tvers av plattformer.
Diskusjon i fellesskapet om hvorvidt Article Schema og strukturert data faktisk påvirker AI-sitater i ChatGPT, Perplexity og Google AI Overviews.
Diskusjon i fellesskapet om implementering av organisasjonsskjema for AI-synlighet. Tekniske SEO-fagfolk deler hvilke felter som er viktigst og beste praksis fo...
Fellesskapsdiskusjon om hvorvidt AI-crawlere leser strukturerte data. Ekte erfaringer fra SEO-profesjonelle som tester effekten av skjemamarkering på synlighet ...
Informasjonskapselsamtykke
Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre din surfeopplevelse og analysere vår trafikk. See our privacy policy.