Сделаем ваш сайт понятным для AI-поиска и ассистентов
Создаём AI-Summary, структурированный JSON для LLM-поиска и правильную JSON-LD разметку (Service/Article/FAQ). Внедряем в Tilda или ваш сайт так, чтобы это можно было стабильно масштабировать на десятки страниц.
- Human AI-Summary (видимый блок на странице)
- JSON (LLM) для поиска/embedding
- JSON-LD (schema.org) для поисковиков
- FAQ (текст + FAQPage разметка)
- Инструкция и шаблон для масштабирования
Почему сайт «не читается» AI-моделями
Большинство страниц написаны для людей и рекламных систем, но для AI-поиска это часто «шум»: мало структуры, много общих слов, нет формализованной разметки и понятных сущностей.
AI не понимает, что это за страница, кому она подходит и какой результат даёт.
JSON-LD не добавлен или добавлен формально и не отражает реальную структуру предложения.
Вопросы спрятаны, ответы размыты, нет связки «вопрос → точный ответ → schema.org FAQPage».
Что именно мы делаем
Мы не «пишем SEO-текст». Мы фиксируем смысл страницы и упаковываем его так, чтобы он читался людьми, поиском и AI-ассистентами.
- Human AI-Summary: 100–180 слов, ясное описание «что/для кого/зачем»
- JSON (LLM): структурированный объект для внутреннего поиска и embedding
- JSON-LD: schema.org разметка (Service/Offer/Article/FAQPage и т.д.)
- FAQ: краткие ответы под конверсию + FAQPage JSON-LD
- Внедрение: Tilda (HEAD или HTML-блок) / любой сайт
- не «волшебная кнопка» роста
- не генерация текста ради объёма
- не обещания «выйдете в топ»
- не замена нормального смысла и продукта
Для кого
Для компаний, которым важно, чтобы сайт «объяснялся» и индексировался корректно.
- у вас услуги, продукты, кейсы или статьи - и вы хотите стабильную структуру
- вы ведёте трафик на лендинги и хотите, чтобы AI правильно понимал предложение
- вы хотите масштабировать summary/разметку на много страниц
- у вас Tilda и вы хотите сделать это без разработки
- вам нужны гарантии позиций и трафика без работы над оффером
- на странице нет смысла/предложения - и это нужно сначала исправить
- вам нужно «чтобы стало красиво», а не понятно
Как это делается
Короткий, воспроизводимый процесс: анализ → структура → разметка → внедрение → контроль.
- ссылку на страницу
- контекст продукта (если есть нюансы)
- контакт/CTA (что считать конверсией)
- готовый AI-Summary (видимый блок)
- JSON (LLM version)
- готовые скрипты JSON-LD для вставки
- FAQ + FAQPage разметка
- инструкция, куда вставить в Tilda
Форматы
От одной страницы до системной упаковки под весь сайт.
- Human AI-Summary
- JSON (LLM)
- Service/Article JSON-LD
- короткий FAQ (опционально)
- AI-Summary (видимый)
- JSON (LLM)
- Service + Offer JSON-LD
- FAQ текст + FAQPage JSON-LD
- инструкция внедрения (Tilda)
- единый формат Summary/JSON/JSON-LD
- словарь сущностей и тегов
- правила для LLM-поиска
- масштабирование на N страниц
FAQ
Короткие ответы, чтобы было понятно, что именно вы получаете.
Это влияет на SEO?
Это улучшает читаемость страницы для систем поиска и AI, повышает структурность и точность интерпретации. Но это не «гарантия роста» само по себе: эффект зависит от качества предложения и источников трафика.
Можно ли сделать это в Tilda?
Да. Мы даём готовые скрипты JSON-LD и инструкцию: вставка в HEAD (предпочтительно) или через HTML-блок. Summary размещается как обычный текстовый блок на странице.
Что такое JSON (LLM) и зачем он нужен?
Это структурированный объект, который удобно использовать для внутреннего LLM-поиска, embeddings и AI-ассистентов. Он фиксирует смысл страницы без «маркетингового шума».
Вы делаете разметку FAQPage?
Да. Мы пишем короткие ответы под конверсию и добавляем корректную JSON-LD разметку FAQPage. Важно, чтобы FAQ был также видимым текстом на странице.
Сколько данных нужно от нас?
Обычно достаточно ссылки на страницу и короткого контекста: кому продаёте, что считаете «результатом» и какая цель страницы. Если есть нюансы формулировок - учтём.
Запросить AI-оптимизацию страницы
Оставьте ссылку и контекст. Мы вернём Summary + JSON + JSON-LD и инструкцию внедрения.
- Смотрим страницу и тип контента (услуга/статья/кейс)
- Делаем AI-Summary + JSON (LLM)
- Формируем JSON-LD (schema.org) + FAQ
- Даём инструкцию внедрения (Tilda/сайт)
