What is AEO (Answer Engine Optimisation) and Why Should Developers Care?
AEO анализирует, как AI-системы выбирают источники для ответов, и предлагает технические и контентные методы оптимизации: SSR/SSG вместо CSR, явный HTML-контент вместо скрытого в табах, JSON-LD разметка, llms.txt, разрешение AI-краулерам в robots.txt, а также конкретные чисел и факты вместо общих фраз.
Технологии: HTML, JSON-LD, SSR/SSG, robots.txt, llms.txt
Как применить
1. Изучить статью и составить чек-лист AEO для одного текущего клиента (например, стоматологии). 2. Внедрить llms.txt и JSON-LD на тестовом сайте и проверить цитирование через ChatGPT/Perplexity. 3. Создать мини-продукт (скрипт на Python) для автоматической проверки AEO-готовности сайтов клиентов и предложить как дополнительную услугу.
Нужна такая штука для вашего бизнеса? Разберём вместе →
Похожие инструменты
Content Prioritization in an AI Search Era: A Framework + Worksheet
Фреймворк и воркшит для приоритизации контента в эпоху AI-поиска, оценивающий ценность страниц по шести критериям.
GEO: техника нейровыдачи: чанкование с оверлапом, Schema.org, robots.txt и пр. Часть 3 из 3
Третья часть серии статей на Habr, описывающая практические техники GEO-продвижения (чанкование с оверлапом, микроразметка Schema.org, настройка robots.txt, замер цитируемости и отслеживание переходов из нейросетей).
zubair-trabzada/dataforseo-claude
Инструмент для автоматизации SEO-аудитов и исследований, интегрированный в Claude Code и использующий API DataForSEO.