Раздел

Гайды

Флагманский гайд 11 мин чтения

AI-анализ email-обращений: методика на стыке Яндекс.Метрики и Claude Code

Классический email-трекинг отвечает на вопрос «откуда пришло обращение». AI-слой отвечает на вопросы, которые раньше требовали ручного аналитика: значим ли email на фоне звонков, форм и мессенджеров, почему один источник даёт качественные обращения, а другой — пустые, какие сегменты визитов предшествуют письму, что написать в ответ с учётом пути пользователя. Здесь — как я собираю это на уже имеющемся стеке: Logs API Метрики, PostgreSQL и Claude Code, без новых платных сервисов.

Флагманский гайд 16 мин чтения

Майкор: ИИ-аудит проекта по 4 точкам контакта

Майкор — это перекрёстный ИИ-аудит проекта в 4 точках контакта: сайт, контекстная реклама, AI-поиск и Яндекс.Карты. Я анализирую каждую систему и смотрю связки между ними — где маркетинг рассказывает одно, реклама ведёт на другое, а AI-системы цитируют третий номер телефона. В одном из моих аудитов медицинской клиники в Москве у организации в индексе AI-сервисов оказалось 6 разных номеров и всего 7 упоминаний на 64 проверочных запроса — при том, что в обычной выдаче Яндекса клиника была в топ-1. Майкор закрывает такие разрывы за один аудит вместо четырёх раздельных.

Инструкция 8 мин чтения

FAQPage Schema: как разметить блок частых вопросов и попасть в AI-ответы

FAQPage schema — один из самых эффективных типов разметки для попадания в AI-ответы. Страницы с FAQPage schema цитируются AI-поисковиками в 2,7 раза чаще. В этом гайде — формат разметки, правила написания ответов для AI, реализация на 1С-Битрикс и типичные ошибки, которые обнуляют эффект.

Флагманский гайд 20 мин чтения

Полный гайд по Schema.org для контентного сайта в 2026

Schema.org в 2026 — не SEO-тактика для rich snippets, а инфраструктура AI-видимости. Google и Microsoft подтвердили: структурированные данные используются для AI-ответов. FAQPage schema увеличивает цитирование в 2,7 раза. В этом гайде — все типы разметки для контентного сайта, JSON-LD примеры, entity graph, реализация на 1С-Битрикс и чек-лист внедрения.

Гайд 18 мин чтения

Semantic HTML и schema.org: как сделать сайт, который цитируют LLM

Генеративные поисковые системы не читают страницы — они извлекают фрагменты. Попадёт ли ваш сайт в ответ ChatGPT, Perplexity или Алисы AI, зависит от того, как устроен HTML и насколько чётко schema.org описывает контент. В этом гайде — конкретные правила разметки, примеры кода и данные исследований: какие теги, типы schema и паттерны структуры повышают шансы на цитирование до 2–4 раз.

Инструкция 10 мин чтения

Как создать llms.txt для сайта на 1С-Битрикс

Пошаговая инструкция по созданию и размещению файла llms.txt на сайте под управлением 1С-Битрикс. llms.txt — предложенный стандарт, который помогает AI-системам (ChatGPT, Perplexity, Claude) быстро находить ключевой контент сайта. Разбираю формат файла по спецификации, особенности размещения в корне Битрикса, автоматическую генерацию через PHP и проверку результата.

Флагманский гайд 25 мин чтения

Как оптимизировать сайт под AI-поиск в 2026 году

GEO (Generative Engine Optimization) — это оптимизация сайта для попадания в ответы AI-поисковиков: Алисы AI, ChatGPT, Google AI Overview и Perplexity. GEO не заменяет SEO, а строится поверх него — без позиций в классической выдаче попасть в нейроответы невозможно. Исследование Princeton (KDD 2024) показало, что правильная структура контента, цитаты и статистика повышают видимость в AI-ответах до 40%. В этом гайде — полная стратегия: от критериев ЭПОС и schema.org до earned media, инструмента Яндекса и измерения результатов.