Dane strukturalne często kojarzone są głównie z optymalizacją pod kątem wyszukiwarek. W rzeczywistości ich potencjał wykracza daleko poza SEO. Stanowią fundament, na którym opiera się nowoczesna komunikacja między ludźmi a technologią. To czas, aby przyjrzeć się im bliżej i zrozumieć, dlaczego są tak istotne w erze sztucznej inteligencji.
Źródło: https://img.freepik.com/free-photo/blurred-night-lights_23-2148139260.jpg?t=st=1733204801~exp=1733208401~hmac=90d774eecc4def3145f6fc59cb7b2479fc31783bb3843f1c847e5e710f609fc6&w=900
Czym są dane strukturalne?
Każda strona internetowa to zbiór treści, które maszyny czytają jako „nieustrukturyzowane”. Brak oznaczeń precyzyjnie określających, czym są poszczególne elementy, utrudnia ich interpretację. Dane strukturalne – na przykład w formacie Schema.org – porządkują te informacje w sposób zrozumiały dla algorytmów. Dzięki temu maszyny „wiedzą”, gdzie znajduje się autor artykułu, co przedstawia zdjęcie lub jaki produkt jest opisany na stronie.
Dane strukturalne to więcej niż pozycjonowanie stron
Większość właścicieli witryn postrzega dane strukturalne jako narzędzie wspierające pozycjonowanie stron. To prawda – pomagają w uzyskaniu wyróżnionych fragmentów w wynikach wyszukiwania (w tym karuzele produktów czy odpowiedzi na pytania użytkowników). Jednak ich zastosowanie na tym się nie kończy.
Dane strukturalne okazują się wyjątkowo ważne w zakresie budowania „języka” dla maszyn. Z ich pomocą możliwe jest tworzenie połączeń między treściami na stronach, co umożliwia AI dogłębne zrozumienie kontekstu oraz szybsze przetwarzanie informacji. W praktyce oznacza to, że dobrze zaplanowane dane strukturalne zapewnią lepszą widoczność treści w przyszłości, nawet poza wyszukiwarkami.
Wiedza w rękach technologii
Eksperci podkreślają, że dane strukturalne nie powinny być jedynie dodatkiem do SEO. Muszą stać się „fundamentem danych”, na którym opierają się wszystkie treści internetowe. Wyobraź sobie swoją witrynę jako sieć połączonych elementów, które opowiadają spójną historię – to właśnie umożliwia Schema.
Martha van Berkel, współtwórczyni narzędzia SchemaApp, sugeruje, że dane strukturalne to narzędzie do zarządzania wiedzą na stronie. Dobrze skonstruowany zbiór tych danych pozwala maszynom lepiej „rozmawiać” z treściami, a także odpowiadać na pytania użytkowników w sposób bardziej precyzyjny.
Zdj 1. Martha van Berkel – wypowiedź.
Źródło: www.x.com/marthavanberkel/status/1854978570818375772
Wyzwania i możliwości
Jednym z wyzwań w stosowaniu danych strukturalnych jest ograniczenie dostępnych narzędzi. Nie wszystkie wtyczki czy systemy CMS oferują wystarczająco szeroki zakres opcji, aby wykorzystać pełny potencjał danych. Gagan Ghotra zwraca uwagę na potrzebę bardziej zaawansowanych rozwiązań, które umożliwią implementację danych strukturalnych zgodnych z nowoczesnymi wymaganiami AI.
Zdj 2. Gagan Ghotra – wypowiedź.
Źródło: www.x.com/gaganghotra_/status/1853170748401016993
Jednocześnie dane strukturalne muszą być wiarygodne. Jak zauważył Ammon Johns, samo deklarowanie informacji w kodzie strony nie oznacza, że zostaną one bezkrytycznie przyjęte przez algorytmy. Ważne jest dbanie o jakość treści i ich zgodność z rzeczywistością.
Zdj 3. Jono Alderson – wypowiedź.
Źródło: www.x.com/jonoalderson/status/1853164661501558829
Dane strukturalne w praktyce – jak zacząć?
Jeśli dopiero zaczynasz swoją przygodę z danymi strukturalnymi, skup się na najważniejszych aspektach:
- wybierz elementy, które są istotne dla Twojej branży – np. produkty, usługi, artykuły czy lokalizacje;
- stosuj formaty zgodne ze standardami Schema.org – dzięki temu masz pewność, że algorytmy je zrozumieją.
Wdrożenie tych zmian nie wymaga dużych nakładów. Dzięki dobrze opisanym treściom masz szansę na lepszą komunikację z AI oraz większe zaangażowanie użytkowników.
Dane strukturalne a rozwój sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja coraz częściej wykorzystuje dane strukturalne do interpretacji treści. Algorytmy nie tylko przetwarzają informacje, ale także tworzą powiązania między różnymi elementami. To właśnie dane schema umożliwiają tworzenie zaawansowanych modeli wiedzy, które mogą wspierać użytkownika w bardziej intuicyjny sposób.
