bemoshiur/OmniRank
OmniRank анализирует live HTML сайта, проверяя его на соответствие правилам поисковых, ответных и генеративных систем (SEO, AEO, GEO). Он выявляет проблемы, привязывает их к исходным файлам и показывает diff для исправления, а также генерирует машиночитаемые файлы (llms.txt, facts.json) для цитирования AI-движками.
Технологии: Python
Как применить
1. Установить OmniRank и протестировать на собственном сайте или сайте клиента. 2. Интегрировать аудит в автоматизированный пайплайн (например, через GitHub Actions или Docker). 3. Использовать генерацию llms.txt и facts.json как дополнительную услугу для клиентов, подчёркивая готовность к AI-поиску.
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.