John Mueller szerint nincs szükség kizárólag LLM-eknek szánt Markdown oldalakra
Az utóbbi időben egyre többen beszélnek arról, hogy érdemes lenne külön, csak nagy nyelvi modellek (LLM-ek) számára készült Markdown vagy JSON formátumú oldalakat létrehozni, amelyek kifejezetten az AI rendszerek könnyebb feldolgozását szolgálják. John Mueller, a Google keresési szakértője azonban nem osztja ezt a nézetet, és egy friss nyilvános beszélgetés során világosan kifejtette, hogy szerinte nincs szükség ilyen „árnyékoldalak” létrehozására. Véleménye szerint a jól strukturált, tiszta HTML és a szabványosított adatstruktúrák használata sokkal fontosabb, mint az, hogy kifejezetten LLM-eknek szánt formátumokat alkalmazzunk.
Miért nem kell külön LLM-oldalakat készíteni?
A vita egy közösségi platformon, a Bluesky-n kezdődött, amikor Lily Ray felvetette a kérdést, hogy érdemes-e külön Markdown vagy JSON oldalakat létrehozni, amelyeket kizárólag az AI botok számára szolgálnának ki. Mueller erre reagálva leszögezte, hogy a Google oldalán nincs olyan megoldás vagy elvárás, ami ezt indokolná. Szerinte a nagy nyelvi modellek már a kezdetektől képesek voltak értelmezni a hagyományos HTML oldalakat, így semmi ok nincs arra, hogy olyan oldalakat készítsünk, amelyeket egyetlen ember sem lát.
Mueller továbbá megkérdőjelezi, hogy milyen előnyt jelentene, ha az LLM-ek más formátumokat kapnának. Arra hívta fel a figyelmet, hogy ha valóban hatékonyabbá tenné az AI válaszadást egy speciális fájlformátum, akkor azt a mesterséges intelligenciát fejlesztő cégek már nyilvánosan kommunikálnák. Az ilyen vállalatok nem arról híresek, hogy titkolnák a hatékony megoldásokat.
Az AI számára leginkább a strukturált adatok számítanak
A beszélgetésben más szakértők is hozzászóltak, akik megkülönböztették az általános „árnyékoldalak” létrehozását azoktól az esetektől, amikor egy adott AI platform konkrét, jól meghatározott adatstruktúrákat kér. Például Matt Wright kiemelte, hogy az OpenAI e-kereskedelmi termékadatainál a JSON sémák kulcsfontosságú szerepet játszanak abban, hogy a ChatGPT hatékonyan tudja feldolgozni és megjeleníteni a termékadatokat. Ez azt mutatja, hogy a strukturált adatok és szabványosított feedek valóban lényegesek lehetnek, ha egy platform előírja azok használatát.
Chris Long szerint pedig az olyan szerkesztőségi oldalak, amelyek terméksémákat alkalmaznak, nagyobb eséllyel jelennek meg hivatkozásként ChatGPT válaszokban, ami tovább erősíti a strukturált adat fontosságát.
Mire érdemes figyelni a jövőben?
Ha éppen azon gondolkodsz, hogy érdemes-e LLM-optimalizált Markdown vagy JSON verziókat készíteni a tartalmaidból, Mueller véleménye egyértelmű iránymutatást ad: maradj a jól bevált megoldásoknál. Koncentrálj arra, hogy a meglévő HTML oldalaid tiszták, gyorsak és jól strukturáltak legyenek, és használd a strukturált adatokat ott, ahol a különböző platformok erre egyértelmű specifikációt adnak.
Ugyanakkor érdemes nyomon követni az AI-specifikus formátumok megjelenését bizonyos szűk területeken, például termékadatoknál, ahol ezek már most fontos szerepet kapnak. Ám ezek a megoldások nem jelentenek általános szabályt, hanem inkább konkrét integrációkhoz kötöttek.
Összegzés
Az AI és a keresőoptimalizálás területén zajló változások gyorsan formálják az SEO-szakemberek és fejlesztők napi munkáját. John Mueller hozzászólása arra emlékeztet, hogy amíg a nagy nyelvi modellek nem adnak ki részletes útmutatást, addig a legfontosabb a tiszta, jól strukturált HTML oldalak fenntartása, a fölösleges JavaScript minimalizálása és a strukturált adatok használata ott, ahol a platformok ezt előírják. Ez a megközelítés hosszú távon hatékonyabb és fenntarthatóbb, mint a „bot-only” oldalak létrehozása.
A SEO szakembereknek és tartalomkészítőknek ezért érdemes a jelenlegi best practice-ekre fókuszálniuk, miközben figyelemmel kísérik az AI-fejlesztések új irányait és a platformok esetleges új követelményeit.
