Structured Data for AI Answer Engines: Why JSON-LD Decides Whether You Get Cited
Объясняет разницу между доступностью страницы для краулера и её понятностью для AI, показывает, что именно JSON-LD (а не микроразметка) является ключевым слоем для машинного понимания. Приводит примеры типовых ошибок (не отсутствие разметки, а её поверхностность) и даёт практические рекомендации по проверке и улучшению структурированных данных.
Как применить
1. Написать на основе статьи чек-лист аудита JSON-LD для клиентов (с примерами для Article, LocalBusiness, FAQPage). 2. Добавить в свой SEO-аудит-бот проверку глубины разметки (не только наличие, но и обязательные поля). 3. Подготовить пост/кейс для блога или Telegram-канала о том, как JSON-LD влияет на цитирование в AI-поиске.
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.