Schema
Schema.org har laget et standardisert dataformat som hjelper søkemotorer og svarmotorer å forstå innholdet på nettstedet ditt. Ved å legge til spesifikke tagger i koden kan du fortelle systemene hva siden handler om, og gi dem strukturerte data å konsumere.
Disse taggene kan brukes til data som produktinformasjon, «Q&A» (spørsmål og svar), kundetilbakemeldinger og tekniske produktdata. For nettsteder som publiserer artikler, kan det også brukes til å legge til innholdssammendrag, forfatter og tema.
Hvis kvernsiden din eksponerer pris, knivstørrelse, knivmateriale, dimensjoner, lagerstatus, garantivilkår og energibruk via strukturerte data, slipper svarmotorer å gjette. Når noen spør «Hva er knivstørrelsen på denne kvernen?», kan systemet svare med dine 64 mm i stedet for å tolke et avsnitt. Det samme gjelder attributter som «Støynivå i dB», «Hopper-kapasitet i gram» eller «Maks kvernetid før auto-stopp».
Begrunnelser klare til bruk
AI-systemer må ofte forklare hvorfor et produkt dukker opp i en anbefaling i stedet for et alternativ. Du kan forhåndsskrive disse begrunnelsene, så lenge de er knyttet til verifiserbare fakta. En kvernside kan for eksempel ha en linje som: «Denne kvernen har den lengste verifiserte stabile kvernetiden i sin prisklasse, med et snitt på 7,2 sekunder for en 18 grams espressodose over ti påfølgende shots i labtester fra 2024.» Da kan modellen sitere både påstanden og grunnlaget når en bruker spør «Hvilken kvern under 300$ holder jevn hastighet?».
Komparative begrunnelsesseksjoner virker i samme retning. I stedet for en vag overskrift som «Hvorfor denne kvernen er bra», bruk noe som «Hvorfor denne kvernen slår typiske entry-level burr-kverner». Under det lister du målbare forskjeller: tydelig prosentvis reduksjon i retensjon sammenlignet med en rimelig enhet, et konkret tall for lavere støy, et ekstra år garanti. Disse linjene fungerer som ferdige grunner i svar som rangerer alternativer.
Tenk i lag av intensjon
En kaffekvernside vil ikke bare brukes av folk som spør «Hvilken kvern bør jeg kjøpe?». Samme URL kan bli trukket inn i svar på «Hvordan rengjør jeg en kaffekvern?», «Når bør jeg bytte kvernkniver?» eller «Hvorfor begynner espressoen min plutselig å kanalisere etter seks måneder?». Egen seksjon for vedlikehold, feilsøking og oppgraderingsråd holder innholdet ditt i spill i disse oppfølgingsspørsmålene. Modellen kan guide en bruker fra «Hvilken kvern passer for meg?» til «Hvordan tar jeg vare på den?» til «Er det på tide å oppgradere knivene?» uten å miste deg som kilde.
