Как мы перестроили статьи для AI-выдачи и увеличили цитирование статей в нейросетях в 6 раз

Подготовительные работы начались в августе-сентябре 2025 года. Для эксперимента мы сознательно выбрали три статьи блога с хорошими позициями в органической выдаче, но слабой или нулевой видимостью в AI-ответах: материал про хакатоны, статью об ошибке 502 Bad Gateway и руководство по диаграмме Исикавы. Такой набор позволил проверить, как именно генеративные системы работают с контентом, который успешно ранжируется в классическом поиске.

На стартовом этапе мы зафиксировали исходную видимость этих страниц в генеративной выдаче, чтобы задать точку отсчета и в дальнейшем оценивать эффект от изменений:

Зафиксированные показатели подтвердили гипотезу: даже при сильных позициях в органике страницы либо не использовались нейросетями вовсе, либо появлялись в AI-ответах эпизодически и без устойчивой видимости.

Работу мы начали с анализа того, как статьи «читаются» нейросетями. Аудит показал, что в ряде материалов ключевой ответ на пользовательский запрос был смещен вниз после вводных абзацев, метафор или общего описания темы. Для человека это допустимо, но для генеративных систем такой подход снижает вероятность использования страницы в AI-ответах.

На этом этапе мы:

• выявили отсутствие логики “ответ прежде всего”;
• определили, что первые абзацы часто не подходят для цитирования как готовый ответ.

После этого тексты были пересобраны и разделены на самостоятельные смысловые блоки (чанки), каждый из которых отвечал на один конкретный пользовательский запрос. В результате контент стал легко извлекаемым как пользователем, так и нейросетями, и мог использоваться в AI-ответах без необходимости читать материал целиком.

В статье про ошибку 502 уже в самом начале дается краткое определение сбоя и указывается его источник (неправильный ответ от вышестоящего сервера).

Сразу за определением находится блок «Содержание», где структура разбита на подразделы: что такое ошибка 502, как она выглядит, инструменты для диагностики, алгоритмы исправления для вебмастеров и пользователей и FAQ. Скриншоты этих фрагментов демонстрируют, что важный ответ расположен вверху и пользователь может быстро перейти к нужному разделу.

В статье о диаграмме Исикавы в исходном варианте перед определением стоял блок авторского текста.

Мы поменяли блоки местами и поставили определение на первое место, в самом начале статьи, а авторский блок перенесли после определения:

К определению сразу прилагаются подпункты («Что такое диаграмма Исикавы», «Где применяют», «Преимущества и недостатки», «Пошаговое руководство» и др.). Скриншот демонстрирует, что каждый пункт соответствует одному пользовательскому запросу.

Эти примеры показывают, что пересобранная структура теперь содержит короткий ввод и четкую навигацию, благодаря чему нейросети и люди могут быстро найти нужный ответ.

Следующим шагом стала работа с заголовками и порядком блоков. Аудит показал, что внутри практических разделов часто нарушалась логика алгоритма: рекомендации по исправлению проблемы появлялись раньше этапов диагностики, а анализ логов сервера шёл после описания ресурсов или конфигураций.

Для генеративных систем это критично, так как LLM оценивают не только факты, но и логичность рассуждений.

Что мы сделали:

• пересобрали заголовки, убрав абстрактные формулировки;
• оставили только те, которые точно отражают суть блока и его интент;
• выстроили последовательность шагов по принципу «диагностика → причина → решение»;
• адаптировали структуру под алгоритмическое восприятие AI.

В статье про диаграмму Исикавы сначала шли способы построения диаграммы, потом уже инструкция по построению.

Мы поменяли эти блоки местами, сохраняя логичную последовательность повествования. Вот как стало в исходном варианте:

В материале про ошибку 502 заголовки следуют строгой схеме: сначала перечислены способы диагностики («Инструменты для быстрой диагностики ошибки 502»), затем описаны шаги для вебмастера: анализ логов и проверка ресурсов. Только после этого идут рекомендации для пользователей с конкретными действиями (проверить доступность сайта, сообщить администратору, дождаться снижения нагрузки, выключить расширения и т. д.).

На скриншоте мы видим, что рекомендации по исправлению не «перепрыгивают» через этап диагностики.

Аудит также выявил, что часть смысловых блоков объединяла сразу несколько тем — например, причины и симптомы, теорию и практику, разные группы пользователей. Это снижало самостоятельность чанков (короткий блок текста, содержащий готовый ответ, который нейросеть может использовать в качестве ответа пользователю) и усложняло извлечение конкретных ответов.

В рамках доработки мы:

• разбили перегруженные абзацы на отдельные логические блоки;
• упростили синтаксис и длинные предложения;
• добавили списки и таблицы там, где это повышало структурированность;
• сохранили связность и читабельность текста.

В результате каждый блок стал отвечать на один вопрос и лучше распознаваться нейросетями как самостоятельный фрагмент.

В статье о хакатонах цели мероприятия перечислены списком («Решение конкретной задачи», «Быстрое прототипирование», «Создание новых решений», «Привлечение инвестиций», «Нетворкинг», «Определение тенденций», «Привлечение новых талантов», «Тестирование новых технологий», «Обучение и развитие»). Такой список удобно цитировать, к тому же он отвечает на конкретные вопросы:

Когда структура стала управляемой, мы перешли к содержанию. Аудит показал, что даже корректные статьи теряли ценность для AI из-за признаков устаревания: жёстких временных привязок, упоминаний форматов без оговорки об их актуальности.

Что мы сделали:

• пересмотрели терминологию и определения;
• привели формулировки в соответствие с актуальными источниками;
• добавили свежую статистику и описания текущих практик;
• заменили «одноразовые» формулировки на более универсальные и «вечные».

В карточках статей указаны даты обновления: материал о хакатонах обновлён 25 ноября 2025 года, статья о диаграмме Исикавы — 24 ноября 2025 года, а пост про ошибку 502 опубликован 1 февраля 2026 года:

Хотя статьи содержали полезную информацию, аудит показал, что экспертность автора не всегда была явно распознана. Собственный опыт компании присутствовал, но не был выделен визуально и структурно, а экспертные комментарии либо отсутствовали, либо не имели четкого указания источника.

Мы усилили этот блок:

• добавили практические выводы команды Kokoc как отдельные смысловые элементы;
• внедрили экспертные комментарии с указанием должности и роли;
• усилили технические детали, показывающие реальный опыт, а не пересказ источников.

Например, в материале про ошибку 502 был добавлен комментарий руководителя отдела SEO Сергея Шабурова, оформленный отдельным блоком с фотографией и должностью. Это повысило прозрачность источника и доверие со стороны пользователей и AI-систем.

В процессе обогащения контента мы дополнили материалы практическим опытом команды Kokoc:

Такой подход усилил экспертную составляющую статей: нейросети получили не только обобщенную информацию из открытых источников, но и уникальные выводы, основанные на реальном опыте. Это позволило повысить ценность контента и дополнительно усилить сигналы доверия и экспертизы, важные для генеративной выдачи.

Финальным этапом стала техническая оптимизация. Аудит показал, что часть информации была представлена в формате, удобном для человека, но не оптимальном для LLM: сложные списки вместо таблиц, команды внутри текста, выводы в виде абзацев.

Что мы сделали:

• пересобрали HTML-структуру, заменив div и span на семантические теги (h2, h3, p, ul);
• проверили последовательность уровней заголовков;
• вынесли команды и параметры в отдельные код-блоки;
• оформили выводы в виде чек-листов;
• внедрили микроразметку Schema.org (BreadcrumbList, Article, headline, image, dateModified, author);
• провели несколько итераций валидации кода до полного устранения ошибок.

Эти изменения незаметны пользователю, но именно они позволяют поисковым и генеративным системам корректно интерпретировать контент.

Эксперимент подтвердил, что высокие позиции в классическом SEO больше не гарантируют видимость в AI-поиске. Ключевую роль играет то, насколько контент адаптирован под логику генеративных систем — умеет ли он быстро давать ответ, выстраивать понятный алгоритм и явно демонстрировать экспертность.

Главный вывод: оптимизация под AI-выдачу — это не замена SEO, а следующий уровень работы с контентом: через структуру, актуальность данных, чанкирование и усиление E-E-A-T-сигналов.