生成式AI和新兴AI智能体正在显著改变Web应用和API的构建方式。与构建搜索引擎的索引机器人类似，生成式AI依赖于读取和理解互联网内容，包括您的产品、服务、位置、营业时间和API。而这一切正在发生。
- 超过50%的消费者现在更倾向于使用生成式AI工具而非传统搜索引擎来获取推荐。（Statista）
- 聊天机器人使用量增长42%，推动了2024年假日季在线销售额增长。（Reuters）
- 来自AI来源的流量在2024年7月至9月期间增长至原来的10倍。（The Times）
显然，生成式AI已经能够访问您的信息。但如果您希望优化它获取和理解这些信息的方式，并改进它向消费者呈现信息的效果，请继续阅读。
元数据与AI优化
为确保生成式AI能够准确检索和处理您的内容，优化元数据至关重要：
- 元数据（OpenGraph、Schema.org）：帮助AI解读内容，从而提升索引、共享和响应的准确性。
- 结构化内容：<article>、<section>、<header>等语义标签以及面包屑导航可清晰呈现内容层级和关系。
- JSON-LD：明确定义结构化数据，使AI工具能够获取产品价格和供货情况等关键信息。Google还使用JSON-LD在搜索结果中生成内容丰富的摘要。
什么是JSON-LD？
关联数据的JavaScript对象表示法（JSON-LD）是一种轻量级、机器可读的格式，已成为结构化数据的事实标准，并于2014年被W3C采用。它基于JSON，可帮助机器（如搜索引擎、AI工具或API）更轻松地理解实体之间的关系和内容的上下文。
JSON-LD简单易用，已成为大型零售商、搜索引擎和社交平台的常用选择。添加JSON-LD可确保AI工具充分利用您的API和应用程序，从而提升可发现性和易用性。
大规模添加JSON-LD
对于管理数百个应用的组织（我们的研究表明，大多数组织都是如此），手动逐一更新应用以添加JSON-LD，成本高且耗时。不过，许多应用采用相似的框架和结构，例如使用面包屑作为导航元素，并在应用中添加语义标签。因此，可编程应用交付控制器（ADC）（如F5 BIG-IP或F5 NGINX）可以通过编程方式添加JSON-LD。
可编程ADC从未经修改的响应中提取已有的面包屑导航和语义标签，将这些元素格式化为JSON-LD结构，并注入应用。
还可以进一步调整此方法，使其仅修改面向AI或机器使用者的响应，因为添加JSON-LD并不能改善人类用户的内容体验。
使用可编程ADC还可将单一规则扩展到多个应用和API，从而改善AI交互，而无需增加开发成本。
采用可编程方法实现应用和API现代化，可确保二者为AI做好准备，从而增强自动化能力，并在无需投入大量成本或时间的情况下，借助生成式AI工具取得更好的成果。
关于作者
Lori MacVittie是F5首席技术官办公室的杰出工程师兼首席技术布道师，在应用交付、自动化战略和基础设施领域拥有深厚的专业知识。无论是为AI智能体定义防护机制、剖析脆弱的多云架构，还是探索可扩展系统的极限，她都善于化繁为简。她在应用开发、IT架构以及网络和系统运维领域拥有30多年的行业经验。加入F5之前，她曾担任技术编辑，并因出色表现获得奖项。 MacVittie拥有计算机科学硕士学位，著述颇丰，出版作品涵盖安全、云和企业架构领域。她还热衷于桌面游戏和电子游戏，并且对奶酪有着毫不掩饰的鲜明见解。
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