Dane strukturalne a AI Search – które schematy wspierają widoczność w odpowiedziach AI?

Zdarza Ci się pytać ChatGPT czy Gemini o polecenie apki do montażu, modelu lodówki lub butów do biegania? Właśnie to jest AI search. Użytkownicy coraz częściej kierują różne zapytania do modeli LLM, dlatego pozycjonowanie w AI (AISO) zyskuje na znaczeniu. W końcu jako właściciel firmy chcesz, aby użytkownicy trafiali na Twój brand wszędzie tam, gdzie zapytają o usługi czy produkty z Twojej branży.

Co odróżnia AI search od wyszukiwania jakie znaliśmy do tej pory? Modele LLM nie patrzą na stronę jak znane nam algorytmy Google. Nie indeksują całych stron, tylko w czasie rzeczywistym szukają informacji spośród dostępnych źródeł. To właśnie ta dostępność dla modeli i agentów AI będzie kluczowa dla widoczności Twojej strony. I dlatego potrzebujesz danych strukturalnych.

Wskazówka: Modele AI próbują „zrozumieć” fragmenty strony, a także dopasować intencję i kontekst danej treści do zapytania użytkownika. Dlatego w pozycjonowaniu AI istotne będą nie tyle słowa kluczowe czy linki, a raczej przejrzysta struktura i jasny cel treści.

Dowiedz się więcej o pozycjonowaniu AI: AISO – widoczności pozycjonowanie Twojej marki w odpowiedziach AI

Tak. Dla SEO jest to dodatkowy element wyróżniający Twoją stronę, natomiast przy AI schema nabiera jeszcze większego znaczenia.

W standardowym SEO dane strukturalne również są pomocne. Dla botów Google są to elementy pomagające w interpretacji, a dodatkowo wyświetlają się w wynikach jako rich snippet (np. gwiazdki z oceną produktu). Dzięki temu wyniki są wyróżnione graficznie, a użytkownicy częściej w nie klikają.

Wspomnieliśmy już o tym, że w przypadku Google i AI mamy do czynienia z różnym sposobem przechowywania i indeksacji danych. Google indeksuje cały kod strony, więc w razie czego poradzi sobie z interpretacją nawet bez danych strukturalnych (chociaż i tak jest to element zalecany). Z kolei dla modeli LLM, poprawnie wdrożona schema to prawdziwy game changer.

Modele AI jedynie skanują elementy strony, starają się jak najszybciej ocenić kontekst treści, żeby użyć konkretnego fragmentu do swojej odpowiedzi. Więc używając takich danych strukturalnych jak np. Article dajemy od razu sygnał, że modele mają do czynienia z artykułem, analogicznie dla FAQPage, który jasno wskazuje na element pytań i odpowiedzi na stronie.

Ważność danych strukturalnych w kontekście pozycjonowania AI podkreślił także John Muller, podczas swojej prezentacji na konferencji Google Search Central Live w Madrycie:

Źródło: X

Jeśli Twoja strona nie zawiera danych strukturalnych, AI może ją pominąć już na etapie wyboru źródeł, a w innym scenariuszu może nie zrozumieć jej poprawnie. 

Dzięki danym strukturalnym LLMy potrafią lepiej zidentyfikować przekaz danej treści, co skutkuje bardziej trafnymi odpowiedziami. Za pomocą schemy możesz jednoznacznie wskazać np. autora, produkt, jego cenę, recenzje czy siedzibę Twojej firmy. Model w takim wypadku nie musi domyślać się kontekstu – ma odpowiedź podaną wprost.

Schema to dla modeli LLM także oszczędność czasu i mocy obliczeniowej. Bez schemy, model musi najpierw przeanalizować wiele elementów treści, żeby zrozumieć, że dana struktura to np. pytanie i krótka odpowiedź. Taka analiza zużywa więcej zasobów, więc AI może zrezygnować z wejścia na taką stronę.

Dane strukturalne można porównać do drogowskazów dla modeli LLM. Wyobraź sobie taką sytuację – przeprowadzasz się i pakujesz wszystkie rzeczy w kartony. Jeśli ich nie opiszesz, przy rozpakowywaniu będzie kosztowało Cię to o wiele więcej czasu. Każdy karton będzie wymagał otworzenia, sprawdzenia, co jest w środku i dopiero poukładania w odpowiednim pokoju. Poradzisz sobie, ale gdyby zawartość była podpisana, poszłoby Ci znacznie szybciej. I tak samo jest ze schemą i AI. Oznaczając fragmenty treści dedykowanymi danymi strukturalnymi, ułatwiasz modelom pracę, w zamian zyskując widoczność w AI.

W kontekście AI Search warto skupić się na takich typach danych strukturalnych, które bezpośrednio podają modelom językowym kontekst:

• FAQPage – szczególnie skuteczne w odpowiedziach bezpośrednich, gdzie AI cytuje konkretne pytanie i odpowiedź.
• Article / NewsArticle – kluczowe przy treściach eksperckich i branżowych. AI często korzysta z tych oznaczeń do generowania streszczeń.
• Product / Offer – bardzo ważne w e-commerce. AI może wykorzystać dane o produkcie, cenie, dostępności czy opiniach.
• LocalBusiness – przy zapytaniach lokalnych (np. „najlepsza kawiarnia w Krakowie”) dobrze oznaczony biznes lokalny ma większą szansę na pojawienie się w odpowiedzi.
• HowTo / Recipe – bardzo przydatne, gdy użytkownik szuka instrukcji lub przepisu krok po kroku. AI często cytuje dokładnie te struktury.
• Author / Organization – wspiera budowanie autorytetu i rozpoznawalności marki/osoby – co dla AI ma bardzo duże znaczenie przy wyborze źródła.

Chcesz dodać do swojej strony dane strukturalne dla FAQ? Sprawdź nasz darmowy generator FAQ Schema!

Zdecydowanie najlepszym wyborem przy danych strukturalnych jest format JSON-LD, który jest również rekomendowany przez Google i modele AI typu ChatGPT czy Claude.

Oprócz tego:

• JSON-LD jest łatwy do osadzenia w kodzie strony – wystarczy <script type=”application/ld+json”> w <head> albo <body>.
• Nie rozbija struktury HTML – oznacza to mniejsze ryzyko popełnienia błędów i większą kontrolę nad kodem strony.
• Modele AI preferują dane w jasnym, oddzielonym formacie – a JSON-LD właśnie na to pozwala.
• Wybór tego formatu dla Twojej strony to także lepsza skalowalność, możliwość dynamicznego generowania danych przez backend oraz kompatybilność z narzędziami.

Jeśli zależy Ci na tym, aby budować rozpoznawalność Twojej marki w AI Search, zachęcamy Cię do wdrożenia danych strukturalnych na stronie. Dzięki temu, modele LLM będą częściej wykorzystywały Twoją stronę do swoich odpowiedzi, zwiększy się liczba wzmianek czy poleceń Twoich produktów/ usług, a to może przerodzić się w konwersję.

Źródła:

• https://www.searchenginejournal.com/google-confirms-structured-data-still-essential-in-ai-search-era/544141/
• https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data?hl=pl