John Mueller szerint nem szükséges külön Markdown vagy JSON oldalak készítése LLM-ek számára
Az utóbbi időben egyre több szó esik arról, hogy érdemes lenne külön, kifejezetten nagy nyelvi modellek (LLM-ek) számára optimalizált Markdown vagy JSON formátumú oldalakat létrehozni. Az ötlet mögött az a feltételezés áll, hogy ezek a formátumok könnyebben értelmezhetők az AI rendszerek számára, így javíthatják a mesterséges intelligencia által nyújtott válaszok minőségét. John Mueller, a Google keresővel foglalkozó szakértője azonban nem látja ennek szükségességét, és inkább a tiszta HTML és a strukturált adatok használatát javasolja a weboldalakon.
Miért nem kell külön LLM-specifikus oldalt készíteni?
John Mueller világosan kifejtette, hogy a Google-nál nincs olyan irányelv vagy technikai ok, ami indokolná, hogy külön Markdown vagy JSON oldalakat készítsenek kizárólag LLM-ek számára. Szerinte a nagy nyelvi modellek már évek óta képesek értelmezni a hagyományos HTML oldalakat, így nincs szükség arra, hogy olyan oldalakat hozzunk létre, amelyeket csak a gépek látnak, a felhasználók viszont nem. Mueller megkérdőjelezi az elképzelést, hogy egy speciális formátum gyorsabban vagy jobban kommunikálná a tartalom lényegét az LLM-ek felé.
Amikor egy kérdésre reagálva arról beszélt, hogy vajon a Markdown vagy JSON formátum segíthet-e abban, hogy az AI rendszerek gyorsabban megértsék a kulcsfontosságú információkat, azt válaszolta, hogy ha valóban létezne ilyen előny, akkor az AI fejlesztői és szolgáltatói már nyilvánosan is beszélnének erről. Szerinte a fájlformátum önmagában nem jelent érdemi különbséget az AI-válaszok minőségében.
A strukturált adatok szerepe és jelentősége
Bár Mueller nem tartja szükségesnek a különálló LLM-oldalakat, a beszélgetés során más szakértők kiemelték a strukturált adatok fontosságát. Például Matt Wright rámutatott, hogy az OpenAI e-kereskedelmi termékadatainál a JSON sémák kulcsszerepet játszanak abban, hogy a ChatGPT hogyan dolgozza fel és jeleníti meg a termék-információkat. Ez azt mutatja, hogy ahol egy AI platform világos specifikációt ad meg, ott a strukturált adatok alkalmazása valóban előnyös lehet.
Chris Long megfigyelése szerint pedig az olyan szerkesztőségi oldalak, amelyek terméksémákat használnak, gyakrabban jelennek meg a ChatGPT által idézett források között. Ez tovább erősíti a strukturált adatok és a szabványos sémák használatának jelentőségét a mesterséges intelligenciával támogatott keresésben.
Mit jelent mindez a weboldal-tulajdonosok számára?
Ha felmerült benned a kérdés, hogy érdemes-e „LLM-optimalizált” Markdown vagy JSON verziókat létrehozni a tartalmaidból, John Mueller véleménye segíthet visszaterelni a fókuszt az alapokra. A legfontosabb, hogy a weboldalak tiszta HTML-t használjanak, a felhasználói élményt javítsák gyorsasággal és könnyű olvashatósággal, valamint ahol van rá lehetőség, alkalmazzanak jól dokumentált strukturált adatokat.
Az AI-specifikus formátumok jelenleg leginkább speciális területeken, például e-kereskedelmi termékfeedeknél jelennek meg, és ezek is inkább explicit integrációkhoz kötöttek, nem pedig általános szabályként alkalmazandók minden weboldal esetén.
A jövő kihívásai és lehetőségei
Az AI-alapú keresés és tartalomfeldolgozás gyors fejlődése új technikai kihívások elé állítja a SEO szakembereket és fejlesztőket. Mivel a nagy nyelvi modellek szolgáltatói még nem adtak ki részletes útmutatásokat, érdemes a jelenleg is bizonyított módszerekre koncentrálni: a tiszta HTML-re, a felesleges JavaScript minimalizálására és a strukturált adatok használatára ott, ahol az világosan támogatott.
Ez a megközelítés nemcsak a Google, de az egyre több AI platform szempontjából is megalapozott és jövőbiztos megoldás lehet, miközben figyelemmel kísérhetjük a speciális AI-formátumok fejlődését is.
—
Összefoglalva, John Mueller álláspontja szerint a weboldalak számára nem szükséges külön, csak LLM-eknek szánt Markdown vagy JSON oldalak létrehozása, hanem a hagyományos, jól strukturált és tiszta HTML oldalak továbbra is a legjobb megoldást jelentik a mesterséges intelligencia támogatott kereséshez.
