Когда нужна задача "Structured data для LLM"
Structured data для LLM нужна, когда важно закрыть не весь AI-поиск сразу, а сценарий: структурирование фактов так, чтобы LLM понимали сущности, свойства и отношения. Сначала проверяем schema-граф, organization facts, service properties, FAQ entities и соответствие видимому тексту. Затем выбираем страницы, факты, источники и блоки, которые должны отвечать за направление "structured data для LLM".
Чем "Structured data для LLM" отличается от соседних AI SEO услуг
Отличие в словаре и результате: schema graph, entity property, service relation, structured facts, visible content match. Здесь важны не общие слова "AI SEO", а конкретный артефакт: модель structured data для LLM: какие сущности описать, как связать и где проверить. Поэтому страница не повторяет соседние URL, а закрывает отдельную проверяемую задачу. Проверяем, совпадают ли structured facts с текстом страницы, хватает ли связей между сущностями и нет ли свойств, которые модель может понять неверно.
Что будет результатом работы
Результат: модель structured data для LLM: какие сущности описать, как связать и где проверить. Команда понимает, какие URL отвечают за "structured data для LLM", какие данные обновлять, какие источники проверять и как измерять согласованность structured data и контента. Это снижает пересечения между страницами раздела.
