Новый сайт под ключ, оптимизированный под Generative Engine Optimization для цитирование и ответов ИИ

Прежде чем начать разработку, необходимо провести глубокий анализ того, как нейросети работают в вашей нише. Во-первых, проведите исследование с использованием ChatGPT, Gemini, Claude и YandexGPT. Введите типичные вопросы, которые задают ваши потенциальные клиенты, и посмотрите, что отвечают нейросети. Обратите внимание на то, какие источники они цитируют, как структурируют информацию, какие данные считают наиболее важными. Это даст вам представление о том, какой контент и микроразметку нужно создать.

Кроме того, проанализируйте существующие сайты конкурентов, которые уже появляются в AI-ответах. Скопируйте их URL и проверьте через Google Rich Results Test, какую микроразметку они используют. Посмотрите на структуру их контента: как они организуют информацию, какие блоки используют, как часто обновляют материал. Этот анализ конкурентов поможет вам понять, что работает в генеративном поиске для вашей отрасли.

Затем определите ключевые сущности (entities) вашего бизнеса. Если вы производитель оборудования, то сущностями будут типы продуктов, отрасли применения, параметры работы, клиенты. Если вы услуга B2B, то сущностями будут типы услуг, целевые отрасли, кейсы, процессы. Составьте подробный список всех сущностей и их взаимосвязей — это станет основой для структуры вашего нового сайта и поможет нейросетям понять, как ориентироваться по вашему контенту.

Наконец, встретьтесь со своей командой (маркетолог, тех-директор, владелец) и определите ожидаемые результаты. Сколько цитирований в AI-ответах вы ожидаете? Какой трафик из генеративного поиска будет считаться успехом? Какой ROI вы хотите получить? Эти метрики помогут вам позже отслеживать прогресс и вносить корректировки.

После того как вы поняли требования, перейдите к разработке технической архитектуры. Выберите CMS ModX как основную платформу, потому что, как мы обсуждали, она дает максимальную гибкость для создания AI-оптимизированной структуры. Определите типы документов (документы ModX), которые вам нужны. Типично это: страницы услуг, кейсы, статьи, отраслевые решения, карточки продуктов.

Для каждого типа документа разработайте кастомные поля (custom fields), которые будут содержать информацию, необходимую для микроразметки и AI-структуры. Например, для карточки продукта необходимы поля: название, краткое описание, расширенное описание, технические параметры, отрасли применения, кейсы использования, отзывы. Каждое поле должно быть четко определено и задокументировано, чтобы неквалифицированный сотрудник смог заполнить его правильно.

Затем разработайте схему микроразметки для каждого типа документа. Используйте JSON-LD, потому что Google рекомендует именно этот формат. Для статей используйте schema.org/Article с полями: headline, author, datePublished, dateModified, image, articleBody, keywords. Для продуктов используйте schema.org/Product с полями: name, description, brand, manufacturer, model, aggregateRating, offers. Для кейсов используйте schema.org/CreativeWork с связью на schema.org/Organization (клиент) и результаты.

Критически важно, чтобы микроразметка генерировалась автоматически на основе заполненных полей документа. То есть когда менеджер заполняет форму продукта, система автоматически создает JSON-LD разметку. Это исключает ошибки и гарантирует единообразие разметки по всему сайту.

Кроме того, спроектируйте структуру URL сайта так, чтобы она была логичной и помогала нейросетям понять иерархию контента. Например: /products/horizontal-pumps/, /solutions/oil-gas/, /articles/ai-optimization/, /cases/client-name/. Каждый URL должен четко отражать тип контента и его место в иерархии.

Файл llms.txt — это специальный файл, который размещается в корне вашего сайта (вашсайт.com/llms.txt) и содержит инструкции для LLM-моделей о том, как сканировать и индексировать ваш сайт. Создайте этот файл со следующей базовой структурой:

Во-первых, определите приоритеты для сканирования. LLM имеют ограниченный бюджет на индексирование каждого сайта, поэтому важно явно указать, какие страницы наиболее важны. Приоритет можно обозначить от 1 (максимально важная) до 0.5 (менее важная). Типично максимальный приоритет получают главная страница, ключевые типы продуктов, отраслевые решения и AI-статьи.

Во-вторых, задайте правила сканирования через директивы Allow и Disallow. Например: Allow: /products/, Allow: /solutions/, Allow: /articles/, Disallow: /admin/, Disallow: /cart/. Это указывает LLM, какие разделы сайта нужно сканировать, а какие игнорировать.

В-третьих, установите Crawl-Delay, который указывает LLM, насколько часто можно сканировать ваш сайт. Рекомендуется значение 5 секунд, чтобы не перегружать ваш сервер.

Кроме того, создайте логическую карту сущностей вашего сайта. Это документ (который может быть как дополнением к llms.txt, так и отдельным файлом), который показывает LLM структуру вашего контента. Например:

Products: [Horizontal Pumps → Model A, Model B, Model C; Vertical Pumps → Model D, Model E]
Industries: [Oil & Gas → North-West Producers, East Producers; Chemical → Refineries, Processors]
Cases: [Case 1 (Client A, Product B, Result X), Case 2 (Client C, Product A, Result Y)]

Такая структура помогает нейросетям понять взаимосвязи между различными частями вашего контента и более эффективно парсить информацию.

Наконец, укажите в файле ссылку на главную страницу и на RSS-feed (если он есть), чтобы LLM могли понять начальную точку для индексирования.

Теперь переходите к дизайну интерфейса и разработке модульной структуры контента. Каждая страница вашего сайта должна собираться из типовых AI-блоков, которые нейросети понимают лучше всего. Разработайте 15+ шаблонов блоков, которые будут использоваться на разных страницах.

Далее разработайте дополнительные блоки в зависимости от вашей специфики: блок тарифов, блок интеграций, блок регионального присутствия, блок контактов для консультации и так далее. Всего должно быть 15-20 типов блоков, которые можно комбинировать для создания уникальных страниц.

Для каждого типа блока создайте в ModX отдельный шаблон и форму заполнения. Форма должна быть настолько простой, чтобы секретарь или менеджер без технических знаний смогли заполнить её и получить правильно размеченный контент.

Админ-панель ModX должна быть кастомизирована таким образом, чтобы работать с ней мог любой сотрудник, даже без опыта в веб-разработке. Создайте понятные формы для каждого типа контента: Форма добавления нового продукта, Форма добавления кейса, Форма добавления AI-статьи.

Для каждой формы установите четкие подсказки (hint texts) и примеры заполнения. Например, для поля Краткое описание продукта подсказка может быть: Пишите в формате: ЧТО это, КОМУ нужно, КАКУЮ проблему решает. Максимум 100 слов. Пример: 'Герметичные горизонтальные насосы для перекачки коррозионных сред в нефтегазовой промышленности. Исключают утечки на 99.9% и соответствуют ISO 9001.'.

Кроме того, создайте готовые шаблоны (templates) для наиболее частых типов контента. Например, шаблон Карточка продукта уже содержит все необходимые поля в правильном порядке. Когда менеджер создает новый продукт, он просто выбирает шаблон, заполняет поля и сохраняет. Система автоматически генерирует страницу с правильной разметкой и структурой.

Важно также ограничить возможности новичка, чтобы он не смог что-нибудь сломать. Например, отключите доступ к настройкам сайта, к удалению важных страниц, к изменению шаблонов. Разрешите только создание и редактирование контента в пределах заранее подготовленных форм.

Наконец, создайте вики или документацию по использованию админ-панели. Добавьте видеоуроки (даже простые скринкасты 2-3 минуты) по наиболее типичным операциям: как добавить новый продукт, как заполнить кейс, как создать AI-статью. Это значительно снижает барьер входа для новых пользователей.

Когда архитектура готова, переходите к наполнению сайта контентом. Базовое наполнение включает: главную страницу, 5-10 ключевых страниц продуктов/услуг, 2-3 отраслевые решения, 3-5 кейсов, 5-10 AI-статей, страницу О компании и контакты.

Каждый материал должен быть написан с учетом требований AI-оптимизации. Структура статьи должна быть: H1 (главный заголовок) → Введение (50-100 слов, краткий ответ на основной вопрос) → H2 раздел 1 → содержание → H2 раздел 2 → содержание → Заключение с выводами → CTA (призыв к действию).

При написании контента обращайте внимание на следующие моменты:

Используйте переходные слова: таким образом, кроме того, однако, более того, в результате, следовательно. Эти слова помогают нейросетям лучше понимать логику текста и улучшают читаемость.

Структурируйте информацию модульно: каждый блок должен быть самостоятельной единицей, которая имеет смысл сама по себе. Это улучшает парсинг для LLM.

Добавляйте статистику и данные. Исследования показывают, что страницы с релевантной статистикой имеют на 37% больше шансов быть процитированными в AI-ответах.

Включайте таблицы и списки. LLM предпочитают структурированные форматы данных, поэтому используйте таблицы для сравнения, нумерованные списки для процессов, маркированные списки для перечисления.

Добавляйте явные E-E-A-T сигналы: авторство (кто написал), квалификация автора, дату публикации и дату последнего обновления. Используйте микроразметку для всех этих элементов.

Во время наполнения постоянно проверяйте качество через Google Rich Results Test. Каждая новая страница должна проходить валидацию без ошибок.

После наполнения проведите полный аудит микроразметки всего сайта. Проверьте каждую страницу через Google Rich Results Test и убедитесь, что все структурированные данные верны. Типичные ошибки включают:

Отсутствие обязательных полей (например, author, datePublished для статей).
Неправильный формат дат (должен быть ISO 8601, не русский формат).
Broken ссылки в разметке (например, ссылка на автора ведет в пустоту).
Несоответствие между микроразметкой и содержимым страницы (например, в разметке указана одна дата, а в тексте другая).

Исправьте все найденные ошибки. Затем настройте автоматическое отслеживание этих ошибок. Используйте Google Search Console, чтобы выявить проблемы с индексированием и микроразметкой.

Кроме того, настройте мониторинг видимости в AI-ответах. Используйте Яндекс.Метрику или Google Analytics для отслеживания трафика из ChatGPT, YandexGPT и Google AI Overviews. Установите UTM-параметры: utm_source=ai_search, utm_medium=generative, utm_campaign=[название_платформы].

Создайте набор отслеживаемых ключевых фраз — запросы, по которым вы хотите появляться в AI-ответах. Регулярно (минимум раз в неделю) проверяйте, появляется ли ваш сайт в ответах на эти запросы в ChatGPT, YandexGPT и Google AI Overviews.

После всех подготовок приходит момент запуска сайта. Проведите финальную проверку: сайт быстро загружается, адаптивен на мобильных устройствах, все ссылки работают, нет ошибок 404. Затем опубликуйте сайт.

В первые две недели будет интенсивное индексирование. Google и Яндекс начнут активно сканировать новый сайт, попытаются понять его структуру. В этот период не делайте больших изменений — дайте поисковикам и LLM время разобраться с вашей архитектурой.

Через 2-4 недели ожидайте первого появления в AI-ответах. Когда это произойдет, начните детальный мониторинг. Отслеживайте: на какие запросы вас цитируют, в каком контексте, как часто, какой трафик это приносит.

После 90 дней проведите полный анализ результатов. Что сработало, что нет, где потенциал для улучшения? На основе этого анализа составьте план оптимизации:

Найдите запросы, по которым вы хотели бы появляться, но еще не появляетесь. Создайте для них дополнительный контент.

Если появляются в AI-ответах, но редко, усильте микроразметку, добавьте больше статистики и примеров.

Расширяйте каталог: добавляйте новые типы продуктов, новые кейсы, новые отраслевые решения. Каждая новая страница, правильно структурированная и размеченная, повышает общую видимость сайта в генеративном поиске.

Ежемесячно выпускайте новые AI-статьи (2-4 статьи в месяц), которые закрывают распространенные вопросы ваших потенциальных клиентов. Статьи должны быть оптимизированы под LLM с четкой структурой, таблицами, списками и явными ответами.

Наконец, обновляйте существующий контент. Указывайте dateModified на каждой странице, когда вы вносите изменения. Нейросети предпочитают свежую информацию, поэтому регулярные обновления (даже незначительные) помогают поддерживать видимость.

Примерно через 6 месяцев постоянной оптимизации вы должны достичь доминирующей позиции в AI-ответах по основным запросам вашей отрасли. В этот момент сайт начинает приносить стабильный трафик, генерировать лиды, и окупает первоначальные инвестиции многократно.