Zostałem poproszony o wdrożenie kompleksowego schematu Organization dla widoczności w AI. Patrząc na schema.org, istnieją dziesiątki możliwych pól.
Moje pytania:
Chcę zrobić to dobrze już za pierwszym razem. Szukam wskazówek od osób, które mają w tym doświadczenie.
Podzielę się ramami priorytetów dla schematu Organization:
Poziom 1 – Niezbędne (zawsze uwzględnij):
| Pole | Cel | Wpływ na AI |
|---|---|---|
| @type | Identyfikacja typu encji | Wysoki |
| name | Oficjalna nazwa organizacji | Krytyczny |
| url | Oficjalna strona www | Krytyczny |
| logo | Identyfikacja wizualna | Średni |
| description | Czym się zajmujesz | Wysoki |
| sameAs | Profile społecznościowe/zewnętrzne | Wysoki |
Poziom 2 – Ważne (uwzględnij, jeśli dotyczy):
| Pole | Cel | Wpływ na AI |
|---|---|---|
| foundingDate | Data założenia | Średni |
| founder | Osoba/y założycielskie | Średni |
| address | Lokalizacja fizyczna | Średni |
| contactPoint | Jak się skontaktować | Średni |
| numberOfEmployees | Wielkość firmy | Niski-średni |
| areaServed | Obszar działania | Średni |
Poziom 3 – Pomocne (jeśli dostępne):
| Pole | Cel | Wpływ na AI |
|---|---|---|
| award | Nagrody/uznania | Średni |
| memberOf | Członkostwa w organizacjach | Średni |
| knowsAbout | Obszary ekspertyzy | Średni |
| slogan | Przekaz marki | Niski |
Kluczowy wniosek:
AI wykorzystuje schemat Organization do rozróżniania encji. Im bardziej kompletny i spójny, tym lepiej AI rozpozna i dokładnie opisze Twoją organizację.
Najlepsze praktyki dla sameAs pod AI:
Priorytetowe linki sameAs (dodaj te):
Dlaczego te są ważne:
Systemy AI krzyżowo weryfikują te źródła, by potwierdzić informacje o encji. LinkedIn i Crunchbase są szczególnie cenne do weryfikacji firm.
Czego unikać:
Format:
"sameAs": [
"https://www.linkedin.com/company/yourcompany",
"https://twitter.com/yourcompany",
"https://www.crunchbase.com/organization/yourcompany",
"https://www.youtube.com/@yourcompany"
]
Reguła:
Dodawaj profile aktywne, oficjalne i wspierające weryfikację encji. Liczy się jakość, nie ilość.
Decyzja Organization vs LocalBusiness:
Użyj Organization gdy:
Użyj LocalBusiness gdy:
Podtypy LocalBusiness:
Przykład implementacji dla lokalnego biznesu:
{
"@type": "LocalBusiness",
"name": "Nazwa firmy",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "ul. Główna 123",
"addressLocality": "Miasto",
"addressRegion": "Województwo",
"postalCode": "12-345",
"addressCountry": "PL"
},
"geo": {
"@type": "GeoCoordinates",
"latitude": "40.7128",
"longitude": "-74.0060"
},
"openingHoursSpecification": [...]
}
Dla AI:
Schemat LocalBusiness pomaga AI w odpowiedziach na zapytania typu “w pobliżu mnie” i w lokalnych rekomendacjach. Jeśli zależy Ci na widoczności lokalnej, zastosuj odpowiedni podtyp LocalBusiness.
Implikacje dla grafu wiedzy:
Jak schemat Organization łączy się z grafami wiedzy:
Twój schemat to jedno ze źródeł, na podstawie których systemy AI budują zrozumienie encji. Inne źródła:
Rola schematu:
| Co robi schema | Czego nie robi |
|---|---|
| Deklaruje informacje o encji | Samodzielnie nie tworzy obecności w grafie wiedzy |
| Ułatwia weryfikację | Nie nadpisuje innych źródeł |
| Wspiera spójność | Nie naprawia niespójnej obecności w sieci |
Wzmacniający się cykl:
Co to psuje:
Kluczowy wniosek:
Schema jest konieczna, ale niewystarczająca. Działa, gdy reszta informacji jest równie spójna.
Kompletny szablon implementacji:
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"@id": "https://yourcompany.com/#organization",
"name": "Nazwa Twojej firmy",
"alternateName": "Popularny skrót",
"url": "https://yourcompany.com",
"logo": {
"@type": "ImageObject",
"url": "https://yourcompany.com/logo.png",
"width": 600,
"height": 200
},
"description": "Jasny, zwięzły opis działalności firmy. W 1-2 zdaniach przedstaw kluczowe usługi i propozycję wartości.",
"foundingDate": "2020-01-15",
"founder": {
"@type": "Person",
"name": "Imię i nazwisko założyciela",
"url": "https://linkedin.com/in/foundername"
},
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "ul. Główna 123",
"addressLocality": "Miasto",
"addressRegion": "Województwo",
"postalCode": "12-345",
"addressCountry": "PL"
},
"contactPoint": {
"@type": "ContactPoint",
"contactType": "obsługa klienta",
"email": "support@yourcompany.com",
"telephone": "+48-555-123-456"
},
"sameAs": [
"https://linkedin.com/company/yourcompany",
"https://twitter.com/yourcompany",
"https://www.crunchbase.com/organization/yourcompany"
],
"knowsAbout": [
"Obszar ekspertyzy 1",
"Obszar ekspertyzy 2"
]
}
</script>
Umiejscowienie:
Wstaw w <head> strony głównej. Możesz też dodać na stronie “O nas” z identyczną zawartością.
Testowanie rozpoznawania encji po wdrożeniu:
Jak sprawdzić, czy działa:
Google Rich Results Test
Schema Markup Validator
Sprawdzenie encji w AI
Typowe problemy do sprawdzenia:
| Problem | Objaw | Rozwiązanie |
|---|---|---|
| Niezgodność nazwy | AI używa innej wersji nazwy | Zapewnij spójność |
| Brak sameAs | Niska pewność encji | Dodaj linki do profili |
| Nieaktualne dane | AI cytuje stare informacje | Zaktualizuj schemat + profile |
| Błędy składni | Schema ignorowana | Popraw i zweryfikuj |
Stały monitoring:
Am I Cited umożliwia śledzenie, jak Twoja marka jest opisywana w platformach AI.
To dokładnie to, czego potrzebowałem. Mój plan wdrożenia:
Faza 1: Przygotowanie
Faza 2: Wdrożenie
Pola niezbędne (Dzień 1):
Dodatkowe pola (Dzień 2):
Faza 3: Walidacja
Faza 4: Spójność
Utrzymanie:
Kluczowa zasada:
Schema + spójność w sieci = silne rozpoznawanie encji.
Dziękuję wszystkim za kompleksowe wskazówki.
Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.
Śledź, jak platformy AI rozpoznają i opisują Twoją organizację. Upewnij się, że sygnały encji działają prawidłowo.
Dyskusja społeczności na temat znaczników schema dla widoczności w AI. Prawdziwe doświadczenia deweloperów i SEO, które typy danych strukturalnych poprawiają cy...
Dowiedz się, jak wdrożyć oznaczenie Organization schema, by zwiększyć widoczność w AI. Przewodnik krok po kroku, jak dodać ustrukturyzowane dane JSON-LD, popraw...
Dowiedz się, jak schemat Organization pomaga systemom AI zrozumieć i cytować Twoją markę. Kompletny przewodnik po oznaczaniu marki dla widoczności LLM i cytowań...
Zgoda na Pliki Cookie
Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.