schema.org

💧 Про поисковую оптимизацию в эпоху AI или как не упустить одну из самых больших возможностей за последнее время Глобальный мета-тренд прямо сейчас — паттерн использования поиска оч сильно меняется, человек идет в ChatGPT или Клод, формулирует задачу и получает рекомендации с ссылками. 900 миллионов пользователей в неделю делают это в ChatGPT, у Perplexity больше миллиарда запросов в месяц. Если вашей компании нет в этих ответах - вы не существуете для огромной части аудитории, которая уже приняла решение идти за советом к AI, а не к гуглу. Позиция #1 в Google уже даёт CTR на 38% меньше, чем год назад. Можно упороться, стать первым в выдаче и при этом проигрывать тем, кто работает с AI-поиском с гораздо меньшими ресурсами и затратами (тк трафика в абсолютном значении там все больше) Компании все больше ботают GEO - Generative Engine Optimization. Для тех, кто производит контент, строит бренд или продаёт онлайн и хочет понять, как устроен следующий слой дистрибуции, мы подготовили несколько советов, что делать прямо сейчас: I. Правило первых 50 слов 44.2% всех AI-цитат приходятся на первые 30% текста страницы. Если главный ответ закопан в середине статьи, LLM его просто не подхватит, какой бы клевый он ни был. Давайте прямой ответ на главный вопрос юзера в первых 50 словах, потом уже детали, это даёт +40% к цитируемости ИИ. Возьмите 5 самых посещаемых страниц сайта, перепишите первый абзац каждой, это 2 часа работы, а результат виден через 3-4 недели. II. FAQPage schema Разместите специальный код в теге <head> страницы - это прямой путь к AI Overviews в Google и к тому как модели понимают ваш текст. Детали схемы здесь . Копируйте шаблон 👇 { " @context ": " https://schema.org ", " @type ": "FAQPage", "mainEntity": [{ " @type ": "Question", "name": "Ваш главный вопрос?", "acceptedAnswer": { " @type ": "Answer", "text": "Прямой ответ 50 слов без воды." } }] } III. llms.txt и robots.txt llms.txt - файл в корне сайта, который объясняет AI-крау