Раздел блога
Техническая сторона
Как настроить сайт для AI-парсеров
Архитектура сайтов, robots.txt и AI-краулеры, технический аудит для Google AI Overviews, подготовка инфраструктуры.
GPTBot и другие AI-краулеры: кто ходит на ваш сайт и как этим управлять
Разбор пятнадцати ботов по журналам нашего сайта: кто собирает данные для обучения, кто наполняет индекс ответов и как правильно настроить robots.txt.
Как страница попадает в источники Google AI Overviews и AI Mode
AI Overviews приводит ссылки в 93,9% ответов, но это самый короткий формат из девяти платформ. Разбираем механику отбора и требования к странице.
Техническая архитектура сайтов для доминирования в генеративных ответах 2026
Переход от классического ранжирования ссылок к вероятностному цитированию требует внедрения семантической разметки четвертого поколения (JSON-LD 2026)
Технический аудит сайтов под требования GEO и AI Overviews
В 2026 году профессиональный аудит под GEO (Generative Engine Optimization) фокусируется на «информационной плотности» и «машиночитаемости» смыслов, а…
Нужен ли файл llms.txt: проверили на 6 081 визите AI-краулеров
Разобрали логи сайта за две недели: 6 081 визит AI-краулеров и ни одного запроса к llms.txt. Что боты читают на самом деле и что влияет на попадание в ответы нейросетей.
Технический аудит сайтов под AI Overviews: что проверять в России
Как устроен технический аудит сайта под требования AI Overviews: доступ для AI-краулеров, микроразметка, чистота кода и этапы работ.
Механизмы возникновения ценовых галлюцинаций в генеративных движках
Ценовые галлюцинации в 2026 году обусловлены архитектурными особенностями декодирования токенов в LLM (Large Language Models), где числовые значения имеют…
Алгоритмы выбора облачных сервисов в генеративном поиске
Генеративные поисковые системы (Language Engines) используют многоуровневую архитектуру RAG (Retrieval-Augmented Generation) для сопоставления семантического…