Hoe je structured data automatiseert met AI-tools

Structured data is een essentieel onderdeel van moderne SEO. Het helpt zoekmachines beter begrijpen waar je content over gaat, vergroot je kansen op rich results en draagt bij aan je autoriteit binnen een bepaald onderwerp. 

Toch blijft het handmatig toevoegen van structured data tijdrovend en foutgevoelig, vooral op schaalniveau. In dit artikel leg ik uit hoe je AI-tools inzet om structured data slim, nauwkeurig en schaalbaar te genereren.

Waarom structured data belangrijk blijft

Structured data zorgt ervoor dat content beter aansluit bij de semantische interpretatie van zoekmachines. Door gebruik te maken van schema.org-markup geef je expliciet aan wat bepaalde onderdelen van je pagina betekenen. Denk aan producten, reviews, artikelen, evenementen of lokale bedrijven. (1)

De voordelen zijn bijvoorbeeld een verhoogde kans op rich results, zoals sterrenbeoordelingen, FAQ-uitklappers of sitelinks. Je krijgt ook een betere contentclassificatie, wat bijdraagt aan relevante ranking. Je creëert ook meer doorklikpotentieel door visuele verrijking in de SERP.

Met de komst van AI-gegenereerde zoekresultaten (zoals SGE) wordt contextuele interpretatie belangrijker dan ooit. Structured data helpt je daarin vooruit.

De rol van AI bij het genereren van structured data

AI-tools maken het mogelijk om content automatisch te analyseren en te vertalen naar correcte schema-opmaak. Vooral large language models (LLM’s) zoals GPT-4 zijn in staat om tekstuele informatie te herkennen en te classificeren op basis van entiteit, type en context. 

Daaruit wordt er een JSON-LD-structuur gegenereerd, die voldoet aan schema.org-richtlijnen We onderscheiden ook verschillende type markups om toe te passen, afhankelijk van het paginatype.

Zo kun je op basis van een standaard contentoutput automatisch passende structured data genereren, zonder handmatig per pagina aanpassingen te doen. (2)

Voorbeelden van automatiseringstoepassingen

Hoewel de output altijd gecontroleerd moet worden, kun je structured data geautomatiseerd genereren met behulp van AI binnen onder meer:

Content management systemen
Koppel een AI-model aan je CMS of headless omgeving, zodat bij het aanmaken van een blogartikel automatisch Article of FAQPage structured data wordt toegevoegd op basis van de inhoud.

Workflows met prompts en templates
Gebruik aangepaste prompts in AI-tools om vanuit bestaande content fragmenten (zoals titels, beschrijvingen en auteursinformatie) structured data te laten genereren in JSON-LD-formaat.

Integraties met scraping of crawling-tools
Laat AI gestructureerde data genereren op basis van gescrapete content. Combineer dit met batchverwerking om meerdere pagina’s tegelijk te verrijken met markup. Deze toepassingen maken het mogelijk om op grote schaal consistente, correcte structured data toe te passen zonder dat dit handmatig werk vereist.

Belangrijke aandachtspunten bij AI-gegenereerde markup

AI-tools werken vaak snel en efficiënt, maar vragen altijd om menselijk toezicht en zorgvuldige validatie. 

Bij de implementatie is het belangrijk dat de structuur en syntax volledig voldoen aan de schema.org-specificaties, zodat de markup correct wordt geïnterpreteerd door zoekmachines. 

Vermijd overbodige of misleidende markup, zoals elementen die niet zichtbaar zijn voor gebruikers, en streef naar volledige consistentie tussen de zichtbare content op je pagina en de gestructureerde data die je toevoegt. 

Alles wat je markeert, moet ook daadwerkelijk zichtbaar zijn voor de bezoeker. Controleer de gegenereerde output daarom altijd met tools zoals Google’s Rich Results Test en de Schema.org-validator voordat je iets publiceert.

Validatie en foutdetectie in bulk automatiseren

AI-tools kunnen niet alleen structured data genereren, maar ook helpen bij de validatie ervan. Door duizenden pagina’s automatisch te controleren op schema-inconsistenties, ontbrekende velden of deprecated eigenschappen, voorkom je indexatieproblemen en verlies van rich snippets. 

Tools als ChatGPT of Claude train je eenvoudig om foutieve JSON-LD of Microdata te herkennen, en directe suggesties te doen voor herstel. Dit versnelt het QA-proces aanzienlijk bij grote sites.

Blijf op een menselijke manier sturen

Structured data wordt effectiever naarmate het specifieker, correcter en consistenter is. AI kan het werk versnellen, maar het maken van strategische keuzes blijft mensenwerk. de AI is je assistent, niet je eindverantwoordelijke. Je beantwoordt vragen als:

• Welke entiteiten markeer je wél en welke niet?
• Welke pagina’s verdienen extra nadruk?
• Welke type schema’s zijn relevant binnen jouw zoekstrategie?

Door die keuzes handmatig te blijven maken en AI alleen in te zetten voor de uitvoering, bewaar je de balans tussen schaalbaarheid en controle.

Samengevat

AI-tools bieden een krachtige manier om structured data te automatiseren, zeker bij grotere websites of publicatiestructuren. 

Door het gebruik van slimme prompts, goede validatie en integratie in je workflow bespaar je tijd, voorkom je fouten en versterk je je content voor zoekmachines. De kunst is om snelheid en kwaliteit te combineren en structured data te benaderen als strategisch onderdeel van je SEO, niet als technische bijzaak.