Находит заголовки-вопросы с коротким самодостаточным ответом сразу после — то, что модели цитируют охотнее всего.
Когда пользователь задаёт вопрос модели, она ищет фрагмент текста, который можно процитировать почти дословно, — короткий, самодостаточный, не требующий контекста из соседних абзацев. Заголовок в форме вопроса с компактным ответом сразу после — структурно самый удобный для этого формат.
Абзац на 150 слов после заголовка-вопроса технически отвечает на вопрос, но модели сложнее выбрать, какую именно часть процитировать целиком. Ответ до 30-40 слов — тот, что легче лифтится в готовый краткий ответ без сокращения смысла.
Инструмент ищет заголовки H2-H4 с вопросительным знаком, сразу за которыми в разметке идёт абзац <p> — без промежуточных обёрток. Это эвристика, приближённая к тому, как выглядит страница, а не гарантия, что модель процитирует именно этот фрагмент.
Для WARN-строк — не обязательно всё переписывать: часто достаточно вынести первое, самое ёмкое предложение абзаца выше, ближе к заголовку, оставив детали в тексте ниже.
Прямая проверка того, что заявлено в статье как FAQ, действительно оформлено под цитирование.
Конкретный, измеримый критерий длины ответа вместо расплывчатого «пишите короче».
Дополняет технический аудит цитируемости точечным взглядом на конкретные фрагменты текста.
Помогает при редактуре расставить приоритет — какие абзацы сократить в первую очередь.
Ставьте самый ёмкий ответ сразу после заголовка-вопроса, а подробности — уже после него.
Держите первый абзац после вопроса в пределах 30-40 слов.
Не разбивайте связку «заголовок-вопрос → ответ» вставками (изображениями, врезками) — это мешает не только модели, но и человеку, который сканирует страницу.
Используйте реальные вопросы пользователей (из поддержки, форм обратной связи) как заголовки — они точнее совпадают с тем, что реально спрашивают модель.
Нет, это значит только то, что абзац длиннее эвристического порога для лёгкого цитирования целиком — с точки зрения читателя он может быть совершенно нормальным.
Проверка ищет заголовок и абзац, идущие подряд без обёрток между ними — если между ними есть div, список или изображение, связка не распознаётся как единый блок.
Да, это усиливает эффект — combine готовый по структуре ответ в тексте с соответствующим Schema.org FAQPage для того же вопроса.
Логика ищет знак «?» и не зависит от языка текста, но подсчёт длины ответа в словах ориентирован на языки с похожей структурой предложений.
og:title, og:image, twitter:card — от них зависит превью страницы в мессенджерах и у части AI-ассистентов.
Проверить →LLM лучше читают чистый Markdown, чем HTML — найдём .md-версию тремя способами.
Проверить →Находит тематически близкие страницы сайта (по sitemap.xml), между которыми ещё нет перекрёстной ссылки — без ИИ, на TF-IDF.
Проверить →Аудит разбирает все сигналы сразу: техническую доступность, разметку, репутацию и Entity-сигналы бренда — и даёт приоритетный план действий.
Заказать аудит
neuropush