Cách triển khai schema.org cho ChatGPT trên website

Schema.org mang lại lợi ích gì cho ChatGPT và các công cụ tìm kiếm?

Schema.org cung cấp một từ vựng chung để mô tả những gì có trên trang: tổ chức, sản phẩm, bài viết, tác giả và các thực thể khác. Đánh dấu giúp trình bày thông tin này ở dạng máy có thể đọc được, nhưng không phải là một lệnh riêng cho ChatGPT và không thay thế văn bản nội dung có ý nghĩa của website.

Sẽ hữu ích khi phân biệt ba nhiệm vụ. Văn bản trang giải thích chủ đề cho con người. Dữ liệu có cấu trúc làm rõ thực thể nào mà thông tin đề cập đến và các thuộc tính của nó là gì. Khả năng truy cập kỹ thuật của website cho phép các hệ thống lấy được trang. Nếu một trong các yếu tố này thiếu, chỉ riêng đánh dấu schema sẽ không giải quyết được vấn đề hiểu.

Để bắt đầu, hãy lập danh sách các trang và thực thể chính:

• trang chủ và công ty đứng sau website;
• trang sản phẩm hoặc dịch vụ;
• bài viết, tác giả và các chuyên mục xuất bản;
• thông tin liên hệ và hồ sơ chính thức, nếu chúng thực sự liên quan đến tổ chức.

Đừng thêm các kiểu "để phòng hờ". Chỉ chọn những kiểu chắc chắn phù hợp với nội dung của trang và liên kết chúng với các URL cụ thể. Nếu bạn cần một chiến lược tổng thể về dữ liệu có cấu trúc cho AI Search, hãy xem hướng dẫn Schema markup cho AI Search.

Cần đánh dấu nào cho ChatGPT và các trang khác nhau?

Bộ kiểu schema.org phụ thuộc vào những gì website mô tả. Đối với một trang web doanh nghiệp, hãy bắt đầu với thực thể tổ chức và mô tả website, sau đó thêm các kiểu ở cấp độ trang cụ thể. Mô hình này giúp không trộn lẫn thông tin về công ty, sản phẩm và bài xuất bản trong một đánh dấu chung.

Thông thường, sử dụng tổ hợp sau:

• Organization — tên tổ chức, website chính thức và các định danh có sẵn.
• WebSite — mô tả website và địa chỉ của nó.
• WebPage — thông tin về một trang cụ thể và mối quan hệ của nó với website.
• Product — thẻ thông tin của một sản phẩm cụ thể với các đặc điểm được hiển thị cho người dùng.
• Article — bài xuất bản biên tập; nếu cần, hãy chỉ ra tác giả và ngày tháng, nếu dữ liệu này có trên trang.

Chọn kiểu dựa trên mục đích thực tế của URL. Trang sản phẩm không phải là bài viết, và trang về công ty không phải là thẻ sản phẩm. Trước tiên, hãy đảm bảo rằng các thuộc tính quan trọng có thể được tìm thấy trong nội dung hiển thị: dữ liệu có cấu trúc phải mô tả trang, chứ không phải báo cáo thông tin không có trên đó.

Sau đó, thống nhất cách viết tên thương hiệu, địa chỉ, mô tả và liên kết đến các hồ sơ chính thức. Để mô tả mối quan hệ giữa các trang, hãy sử dụng URL ổn định và các định danh thực thể hợp lý. Nguyên tắc xây dựng nền tảng kỹ thuật như vậy được trình bày chi tiết hơn trong phần Technical AEO: schema, llms.txt và crawlers.

Làm thế nào để triển khai JSON-LD mà không mâu thuẫn với nội dung?

JSON-LD là một cách thuận tiện để thêm dữ liệu có cấu trúc vào HTML của trang dưới dạng một khối riêng biệt. Đầu tiên, hãy ghi lại thông tin thực tế về công ty và nội dung của từng trang, sau đó xây dựng đánh dấu và chèn nó vào mẫu website hoặc hệ thống quản lý nội dung.

Ví dụ tối thiểu để mô tả một tổ chức như sau:

{"@context":"https://schema.org","@type":"Organization","name":"Tên công ty","url":"https://example.com/","description":"Mô tả ngắn về công ty"}

Thay thế các giá trị mẫu bằng dữ liệu đã được xác minh và sử dụng địa chỉ website của bạn. Đừng sao chép mẫu một cách máy móc: nếu tổ chức không có một thuộc tính nhất định hoặc nó không được xác nhận bởi nội dung, đừng thêm nó. Đối với các trang sản phẩm và bài viết, hãy tạo đánh dấu riêng với kiểu tương ứng, thay vì mở rộng đối tượng Organization với các trường không liên quan.

Trước khi xuất bản, hãy kiểm tra bốn điều:

• tên, URL và mô tả được viết giống nhau trong đánh dấu và trên trang;
• kiểu đã chọn mô tả chính xác nội dung của URL;
• JSON-LD đúng cú pháp và được đặt trong mã nguồn của trang;
• khi giá, đặc điểm sản phẩm, tác giả hoặc văn bản thay đổi, đánh dấu được cập nhật cùng với trang.

Để kiểm tra, có thể sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu có cấu trúc và hiển thị lỗi cú pháp hoặc sự không khớp với các tính năng tìm kiếm được hỗ trợ. Việc kiểm tra như vậy xác nhận chất lượng triển khai đánh dấu, nhưng không đánh giá liệu câu trả lời cụ thể của AI có sử dụng thông tin này hay không.

Làm thế nào để kiểm tra và duy trì đánh dấu website?

Sau khi triển khai, hãy kiểm tra không chỉ một ví dụ mà còn từng kiểu mẫu của website. Nếu tất cả các thẻ sản phẩm sử dụng một mẫu chung, hãy thử nghiệm trên các thẻ thực tế khác nhau; điều tương tự cũng áp dụng cho các bài viết, trang dịch vụ và trang công ty.

Quy trình kiểm tra thực tế:

• mở trang đã xuất bản và đảm bảo khối JSON-LD có trong HTML của nó;
• kiểm tra cú pháp và sự phù hợp của kiểu đã chọn với nội dung;
• so sánh các thuộc tính trong đánh dấu với văn bản và dữ liệu mà khách truy cập nhìn thấy;
• kiểm tra các liên kết nội bộ và địa chỉ trang để đảm bảo chúng trỏ đến URL chính xác;
• lặp lại kiểm tra sau khi thay đổi mẫu, CMS hoặc cấu trúc chuyên mục.

Chỉ định người chịu trách nhiệm về nguồn dữ liệu: bộ phận marketing có thể xác nhận tên và mô tả, nhóm sản phẩm xác nhận đặc điểm, biên tập viên xác nhận tác giả và thông tin xuất bản, nhà phát triển xác nhận việc triển khai và các mẫu. Điều này làm giảm rủi ro một phần của website báo cáo thông tin đã cập nhật trong khi phần khác vẫn trả về các giá trị cũ.

Đánh dấu là một phần của khả năng truy cập kỹ thuật và mô tả thương hiệu rõ ràng, chứ không phải một tệp SEO riêng biệt. Để làm việc sâu hơn với các đề cập và đề xuất trong ChatGPT, hãy nghiên cứu cách xuất hiện trong đề xuất của ChatGPT và trang về khả năng hiển thị thương hiệu trong ChatGPT.

Schema.org không thể giải quyết vấn đề gì cho ChatGPT?

Đánh dấu chính xác làm cho thông tin về thương hiệu và các trang có cấu trúc hơn, nhưng không quyết định nội dung câu trả lời của ChatGPT. Sự hiện diện của Organization hoặc Product trong mã không có nghĩa là mô hình chắc chắn sẽ nhận được, chọn hoặc trích dẫn dữ liệu này: quyền truy cập vào các trang, xử lý nguồn và cấu trúc câu trả lời không nằm trong tầm kiểm soát của chủ sở hữu website thông qua schema.org.

Do đó, hãy coi việc triển khai như một trong những yếu tố của sự hiện diện kỹ thuật số rõ ràng. Đối chiếu thông tin về công ty trên website và các hồ sơ chính thức, viết mô tả sản phẩm rõ ràng, duy trì các trang cập nhật và liên kết các bài xuất bản với tác giả. Sau đó, kiểm tra riêng xem thông tin nào về dự án có sẵn trong câu trả lời của AI và liệu nó có khớp với thông tin hiện tại hay không.

Đối với cửa hàng hoặc danh mục, bạn có thể nghiên cứu thêm khả năng hiển thị sản phẩm trong ChatGPT Shopping. Nếu cần công việc toàn diện về sự hiện diện của website trong câu trả lời AI, các dịch vụ và hướng đi được tổng hợp trong phần khả năng hiển thị trong AI Search.