სტრუქტურირებული მონაცემების გამოცანა: როგორ გავხდეთ ხილვადი AI ძიების ეპოქაში

მარკეტინგის სპეციალისტებისთვის გაყიდვების ძაბრი სტრატეგიის წარმატების საზომი იყო, თუმცა ხელოვნური ინტელექტის (AI) ეპოქაში ეს მოდელი „დაბნელდა“. ისეთი პლატფორმები, როგორიცაა ChatGPT და Perplexity, მარკეტოლოგებს არ აძლევს საშუალებას, სრულყოფილად გაზომონ თავიანთი ბრენდის ხილვადობა. ტრადიციული მეტრიკები, როგორიცაა ჩვენებები და კლიკები, აქ სრულ სურათს ვეღარ გვიჩვენებს, რაც ახალ გამოწვევებს აჩენს.

ამ გაურკვევლობაში, მარკეტოლოგები ახალი საზომი ინსტრუმენტების ძიებაში არიან. ბაზარზე გამოჩნდა პლატფორმები, რომლებიც გვთავაზობენ ისეთ სინთეზურ მეტრიკებს, როგორიცაა „ბრენდის ავტორიტეტი AI პლატფორმებზე“. თუმცა, ეს მაჩვენებლები ხშირად შეცდომაში შემყვანია, რადგან ისინი მოკლე საკვანძო სიტყვებს განიხილავენ ისე, თითქოს ეს მომხმარებლის მიერ დასმული სრულფასოვანი შეკითხვა იყოს. სინამდვილეში, მომხმარებლები AI-სთან უფრო გრძელი, კონტექსტუალური და პერსონალიზებული კითხვებით ურთიერთობენ.

ამ ფონზე, ჩნდება კითხვა: რისი გაზომვა შეგვიძლია რეალურად? პასუხი სტრუქტურირებულ მონაცემებშია, რომელიც ასევე ცნობილია როგორც „სქემის მარკირება“ (Schema Markup). სანამ მის გაზომვად სარგებელს განვიხილავთ, უნდა განვსაზღვროთ, რას ნიშნავს ხილვადობა AI-ის სამყაროში. ეს აღარ არის მხოლოდ საძიებო სისტემის პირველ გვერდზე გამოჩენა; ეს ნიშნავს, რომ თქვენი ბრენდი იყოს გასაგები, სანდო და გამოყენებული როგორც საძიებო სისტემების, ისე AI მოდელების მიერ.

სტრუქტურირებული მონაცემების ერთ-ერთი ყველაზე თვალსაჩინო და გაზომვადი შედეგი გაფართოებული შედეგებია (Rich Results). Google-ს ამჟამად 30-ზე მეტი ტიპის ასეთი შედეგის მხარდაჭერა აქვს. შიდა მონაცემებზე დაყრდნობით, 2025 წლის მესამე კვარტალში, საყოფაცხოვრებო ტექნიკის სფეროში მოღვაწე ერთ-ერთმა მსხვილმა ბრენდმა, პროდუქტის გვერდებზე სტრუქტურირებული მონაცემების დანერგვის შემდეგ, კლიკების მაჩვენებლის (CTR) 300%-იანი ზრდა დააფიქსირა. ეს ადასტურებს, რომ გაფართოებული შედეგები კვლავ ზრდის როგორც ხილვადობას, ისე კონვერსიას.

მნიშვნელოვანია განვასხვავოთ საბაზისო სქემის მარკირება და მყარი, არსებითი კავშირების (Entity Linking) მქონე მარკირება, რომელიც ცოდნის გრაფს (Knowledge Graph) ქმნის. სქემის მარკირება აღწერს, თუ რა არის გვერდზე, ხოლო არსებითი კავშირები ამ ინფორმაციას სხვა სანდო წყაროებთან აკავშირებს, რითაც კონტექსტს და მნიშვნელობას სძენს. მაგალითად, ექიმის შესახებ გვერდზე, მარკირება არა მხოლოდ აღწერს ექიმს, არამედ Wikidata-სა და Google-ის ცოდნის გრაფის მეშვეობით აკავშირებს მას სპეციალობასთან, კლინიკასთან და სერვისებთან.

მიუხედავად იმისა, რომ ტრადიციული SEO მეტრიკები პირდაპირ ვერ ზომავს AI-სთან ურთიერთქმედებას, ზოგიერთი პლატფორმა უკვე ახერხებს ბრენდის მოხსენიების დაფიქსირებას Google-ის AI Overviews (AIO) შედეგებში. BrightEdge-ის კვლევის თანახმად, არსებაზე დაფუძნებული SEO პრაქტიკა აუმჯობესებს AI ხილვადობას. ანგარიშში ნათქვამია, რომ „ავტორიტეტული კონტენტი სამჯერ უფრო ხშირად ხვდება AI-ის პასუხებში, ვიდრე ვიწროდ ფოკუსირებული გვერდები“.

Google და Microsoft აქტიურად უსვამენ ხაზს სტრუქტურირებული მონაცემების მნიშვნელობას. Microsoft Bing-ის პროდუქტების მენეჯერის, კრიშნა მადჰავენის თქმით, „მარკეტოლოგებისთვის მთავარი გამოწვევაა, თავიანთი კონტენტი გახადონ მარტივად გასაგები და სტრუქტურირებული AI სისტემებისთვის“. Google-იც იმავეს იმეორებს და აღნიშნავს, რომ სტრუქტურირებული მონაცემები ინფორმაციის მანქანისთვის წაკითხვად ფორმატში გაზიარების საუკეთესო გზაა.

ამგვარი აქცენტის ერთ-ერთი მიზეზი ეფექტიანობა და ხარჯებია. სტრუქტურირებული მონაცემები ცოდნის გრაფების შექმნას უწყობს ხელს, რაც AI-ს უფრო ზუსტ და სანდო პასუხებს აძლევს და ამცირებს „ჰალუცინაციებს“. ტექნიკურად, სქემის მარკირება პირდაპირ არ გამოიყენება დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) ტრენინგისთვის, მაგრამ ის გადამწყვეტ როლს თამაშობს ინფორმაციის მოძიების ეტაპზე (RAG სისტემებში). Microsoft-ის GraphRAG სისტემის ექსპერიმენტმა აჩვენა, რომ ცოდნის გრაფის გამოყენება აუმჯობესებს პასუხების ხარისხს, განსაკუთრებით რთული შეკითხვების შემთხვევაში.

Google-ის პროდუქტების ვიცე-პრეზიდენტის, რობი სტაინის თქმით, ერთი AI შეკითხვის მიღმა შესაძლოა ათობით ქვემოქმედება იმალებოდეს. ეს მიუთითებს იმაზე, რომ ბრენდებმა ცალკეული გვერდების ოპტიმიზაციიდან მთელი ბიზნესის კონტექსტის ამსახველი ცოდნის გრაფის შექმნაზე უნდა გადაიტანონ ფოკუსი. ეს არის სემანტიკური ვების ხედვის რეალიზება, რომელზეც ტიმ ბერნერს-ლი ჯერ კიდევ 2001 წელს წერდა.

Microsoft უკვე ემზადება შემდეგი ეტაპისთვის, რომელსაც „აგენტურ ვებს“ უწოდებენ. Schema.org-ის შემქმნელმა, რ.ვ. გუჰამ, რომელიც ახლა Microsoft-ში მუშაობს, დააანონსა ახალი პროექტი NLWeb. მისი მიზანია, ვებსაიტები AI აპლიკაციებად აქციოს, რომლებსაც მომხმარებლები და AI აგენტები ბუნებრივი ენით შეკითხვების დასმით გამოიყენებენ. გუჰას თქმით, NLWeb ამისთვის სწორედ სტრუქტურირებულ მონაცემებს, მათ შორის Schema.org-ს, გამოიყენებს.

დასკვნის სახით, მიუხედავად იმისა, რომ ჯერ კიდევ არ გვაქვს სრულყოფილი მეტრიკები AI პლატფორმებზე სტრუქტურირებული მონაცემების გავლენის გასაზომად, Google-ისა და Microsoft-ის სიგნალები ნათელია. მარკეტინგის მომავალი იმ ბრენდებს ეკუთვნით, რომლებიც მანქანებისთვის გასაგები და სანდო იქნებიან, და ამ მიზნის მიღწევაში სტრუქტურირებული მონაცემები ერთ-ერთი მთავარი ფაქტორია.