Як маркетологи, ми любимо чудову воронку. Це дає ясність щодо того, як працюють наші стратегії. Ми маємо коефіцієнти конверсії та можемо відстежувати шлях клієнта від відкриття до конверсії. Але в сучасному світі, де перше місце займає штучний інтелект, наша воронка стала темною.
Ми ще не можемо повністю виміряти видимість у програмах ШІ, таких як ChatGPT або Perplexity. Хоча нові інструменти пропонують часткову інформацію, їхні дані не є всеосяжними чи надійними. Традиційні показники, як-от покази та кліки, все ще не можуть розповісти всю історію в цих просторах, що змушує маркетологів стикатися з новим видом вимірювання.
Щоб допомогти внести ясність, давайте розглянемо, що ми знаємо та чого не знаємо про вимірювання цінності структурованих даних (також відомого як розмітка схеми). Розуміючи обидві сторони, ми можемо зосередитися на тому, що сьогодні можна виміряти та контролювати, а також на тому, де відкриваються можливості, оскільки ШІ змінює те, як клієнти знаходять наші бренди та взаємодіють з ними.
Чому більшість даних «видимості ШІ» не є реальними
ШІ породив жагу до показників. Маркетологи, відчайдушно прагнучи кількісно оцінити те, що відбувається на вершині воронки, звертаються до хвилі нових інструментів. Багато з цих платформ створюють нові вимірювання, такі як «авторитет бренду на платформах ШІ», які не ґрунтуються на репрезентативних даних.
Наприклад, деякі інструменти намагаються виміряти «підказки ШІ», обробляючи короткі ключові фрази так, ніби вони еквівалентні запитам споживачів у ChatGPT або Perplexity. Але такий підхід вводить в оману. Споживачі пишуть довші контекстні підказки, які виходять далеко за рамки показників на основі ключових слів. Ці підказки тонкі, розмовні та дуже персоналізовані – не схожі на традиційні довгі запити.
Ці синтетичні показники пропонують помилковий комфорт. Вони відволікають увагу від того, що насправді можна виміряти та контролювати. Справа в тому, що ChatGPT, Perplexity і навіть Google AI Overviews не надають нам чітких і вичерпних даних видимості.
Отже, що ми можемо виміряти, що справді впливає на видимість? Структуровані дані.
Що таке AI Search Visibility?
Перш ніж занурюватися в показники, варто визначити «видимість пошуку ШІ». У традиційному SEO видимість означала появу на першій сторінці результатів пошуку або отримання кліків. У світі, керованому штучним інтелектом, видимість означає розуміння, довіру та посилання як пошуковими системами, так і системами ШІ. Структуровані дані відіграють певну роль у цій еволюції. Це допомагає визначити, зв’язати та прояснити цифрові сутності вашого бренду, щоб пошукові системи та системи ШІ могли їх зрозуміти.
Відомості: що ми можемо з упевненістю виміряти для структурованих даних
Давайте поговоримо про те, що сьогодні відомо та можна виміряти стосовно структурованих даних.
Підвищення рейтингу переходів завдяки багатим результатам
З даних нашого щоквартального огляду бізнесу ми бачимо, що завдяки застосуванню структурованих даних на сторінці вміст відповідає вимогам для отримання насичених результатів, а корпоративні бренди постійно відзначають підвищення показників кліків. Зараз Google підтримує понад 30 типів розширених результатів, які продовжують відображатися в звичайному пошуку.
Наприклад, згідно з нашими внутрішніми даними, у третьому кварталі 2025 року для одного корпоративного бренду в галузі побутової техніки рейтинг кліків на сторінках продуктів зріс на 300%, коли було надано розширений результат. Розширені результати продовжують забезпечувати видимість і конверсію завдяки звичайному пошуку.
Приклад розширеного результату продукту на сторінці результатів пошукової системи Google (скріншот автора, листопад 2025 р.)Збільшення небрендованих кліків через надійне зв’язування об’єктів
Важливо розрізняти базову розмітку схеми та надійну розмітку схеми зі зв’язуванням сутностей, результатом якого є граф знань. Розмітка схеми описує, що знаходиться на сторінці. Посилання сутностей з’єднує ці речі з іншими чітко визначеними сутностями на вашому сайті та в Інтернеті, створюючи зв’язки, які визначають значення та контекст.
Сутність — це унікальна та помітна річ або концепція, наприклад особа, продукт або послуга. Пов’язування сутностей визначає, як ці сутності пов’язані між собою, або через зовнішні авторитетні джерела, такі як Вікідані та граф знань Google, або через ваш власний внутрішній граф знань вмісту.
Наприклад, уявіть сторінку про лікаря. Розмітка схеми описувала б лікаря. Міцний, семантичний розмітка також підключатиметься до Wikidata та графу знань Google, щоб визначити їхню спеціальність, водночас посилаючись на лікарню та медичні послуги, які вони надають.
Зображення від автора, листопад 2025 рВидимість AIO
Традиційні показники SEO ще не можуть безпосередньо виміряти досвід AI, але деякі платформи можуть ідентифікувати деякі випадки, коли бренд згадується в результатах огляду AI (AIO).
Дослідження у звіті BrightEdge показало, що впровадження практик SEO на основі об’єктів сприяє кращій видимості ШІ. У звіті зазначено:
“Штучний інтелект надає пріоритет вмісту від відомих, надійних організацій. Припиніть оптимізацію для фрагментованих ключових слів і почніть формувати всеосяжний тематичний авторитет. Наші дані показують, що авторитетний контент у три рази частіше цитується у відповідях ШІ, ніж вузькоспеціалізовані сторінки”.
Невідоме: те, що ми ще не можемо виміряти
Хоча ми можемо виміряти вплив сутностей у розмітці схеми за допомогою існуючих показників SEO, ми ще не маємо прямого бачення того, як ці елементи впливають на продуктивність великої мовної моделі (LLM).
Як LLMs використовують розмітку схеми
Видимість починається з розуміння, а розуміння починається зі структурованих даних.
Доказів цього стає все більше. У публікації в блозі Microsoft від 8 жовтня 2025 року «Оптимізація вашого вмісту для включення в пошукові відповіді AI (реклама Microsoft», Крішна Мадхейвен, головний менеджер із продуктів Microsoft Bing, написав:
«Для маркетологів завдання полягає в тому, щоб їхній контент був простим для розуміння та структурованим таким чином, щоб його могли використовувати системи ШІ».
Він додав:
«Схема — це тип коду, який допомагає пошуковим системам і системам ШІ зрозуміти ваш вміст».
Подібним чином стаття Google «Найпопулярніші способи забезпечити ефективну роботу вашого вмісту в пошуковій системі ШІ Google» підтверджує, що «структуровані дані корисні для обміну інформацією про ваш вміст у машиночитаному вигляді».
Чому Google і Microsoft наголошують на структурованих даних? Однією з причин може бути вартість і ефективність. Структуровані дані допомагають будувати графіки знань, які служать основою для більш точного, зрозумілого та надійного ШІ. Дослідження показали, що графіки знань можуть зменшити галюцинації та підвищити ефективність LLM:
Хоча сама розмітка схеми зазвичай не вживається безпосередньо для навчання LLM, фаза пошуку в системах RAG відіграє вирішальну роль у тому, як LLM відповідають на запити. У нещодавній роботі система Microsoft GraphRAG генерує граф знань (через вилучення сутностей і відношень) із текстових даних і використовує цей графік у своєму конвеєрі пошуку. У їхніх експериментах GraphRAG часто перевершує базовий підхід RAG, особливо для завдань, які вимагають обґрунтування з кількома стрибками або заземлення між різними об’єктами.
Це допомагає пояснити, чому такі компанії, як Google і Microsoft, заохочують корпоративні бренди інвестувати в структуровані дані – саме сполучна тканина допомагає системам ШІ отримувати точну контекстну інформацію.
За межами SEO на рівні сторінки: створення графіків знань
Існує важлива відмінність між оптимізацією однієї сторінки для пошукової оптимізації та побудовою графіка знань, який об’єднує вміст усього підприємства. У нещодавньому інтерв’ю з Роббі Стайном, віце-президентом із продуктів у Google, було зазначено, що запити штучного інтелекту можуть включати десятки підзапитів за лаштунками (відомі як розгортання запитів). Це свідчить про рівень складності, який вимагає більш цілісного підходу.
Щоб досягти успіху в цьому середовищі, бренди повинні вийти за межі оптимізації сторінок і натомість побудувати графіки знань, точніше, рівень даних, який представляє повний контекст їхнього бізнесу.
Реалізована концепція семантичної мережі
Що дійсно захоплююче, так це те, що бачення семантичної мережі тут. Як писали Тім Бернерс-Лі, Ора Лассіла та Джеймс Хендлер у «Семантичній мережі» (Scientific American, 2001):
«Семантична павутина дозволить машинам осягати семантичні документи та дані, а програмні агенти зможуть переміщатися від сторінки до сторінки для виконання складних завдань для користувачів».
Ми спостерігаємо, як це відбувається сьогодні, коли транзакції та запити відбуваються безпосередньо в системах ШІ, таких як ChatGPT. Microsoft вже готується до наступного етапу, який часто називають «агентною мережею». У листопаді 2024 року Р. В. Гуха – творець Schema.org, а тепер працює в Microsoft – оголосив про відкритий проект під назвою NLWeb. Мета NLWeb полягає в тому, щоб стати «найшвидшим і найпростішим способом ефективного перетворення вашого веб-сайту на програму штучного інтелекту, що дозволяє користувачам запитувати вміст сайту безпосередньо за допомогою природної мови, як за допомогою помічника штучного інтелекту або Copilot».
У моїй нещодавній розмові з Гухою він поділився, що бачення NLWeb полягає в тому, щоб бути кінцевою точкою для взаємодії агентів із веб-сайтами. Для цього NLWeb використовуватиме структуровані дані:
«NLWeb використовує напівструктуровані формати, як-от Schema.org… для створення інтерфейсів природної мови, які можуть використовувати як люди, так і агенти ШІ».
Перетворення темної воронки на розумну
Так само, як нам бракує реальних показників для вимірювання ефективності бренду в ChatGPT і Perplexity, ми також ще не маємо повних показників для ролі розмітки схеми у видимості ШІ. Але ми маємо чіткі та послідовні сигнали від Google і Microsoft про те, що їхній досвід штучного інтелекту частково використовує структуровані дані для розуміння вмісту.
Майбутнє маркетингу належить брендам, які розуміють і яким довіряють машини. Структуровані дані є одним із факторів, щоб це сталося.
Більше ресурсів:
Вибране зображення: Роман Самборський/Shutterstock