Оба поисковика говорят одно и то же разными словами: ИИ-выдача это надстройка над обычным ранжированием. Сначала страница попадает в топ по обычному запросу, и только потом становится кандидатом в источники ответа.
Практический смысл: оптимизировать под нейросети сайт, который не входит в первую десятку, бессмысленно. Порядок работ остаётся прежним: техническая база, семантика, структура, контент. ИИ-выдача добавляется девятым слоем, а не заменяет первые восемь.
Что реально влияет на цитированиеОфициальных факторов отбора не публикует ни Яндекс, ни Google. Дальше идёт практика, которая воспроизводится на разных проектах.
Прямой ответ в первом предложении. Модель вырезает фрагмент, а не читает страницу целиком. Абзац, который начинается с «в современном мире вопрос выбора подрядчика стоит остро», не попадёт никуда. Абзац, который начинается с «SEO-продвижение сайта на Тильде стоит от 35 000 ₽ в месяц, первые позиции появляются через 3 месяца», попадёт.
Самодостаточность фрагмента. Ответ должен читаться отдельно от страницы. Формулировки вида «как мы писали выше» и «в этом случае» ломают фрагмент: вырванный из контекста, он теряет смысл, и модель его не берёт.
Формат определения. Конструкция «X это Y» в первом абзаце раздела даёт модели готовый кусок. Это же работает на запросы «что такое», которых в информационном сегменте больше всего.
Проверяемые числа. Модели охотнее цитируют то, что можно сверить: цены, сроки, версии, названия сервисов, доли рынка с указанием источника и года. Общие оценки вида «значительно быстрее» не цитируются.
Блоки вопрос-ответ. Ответ на 2-4 предложения работает лучше, чем на десять. Вопрос формулируется так, как его задаёт человек, а не так, как называется услуга.
Структура текста. Подзаголовки каждые 200-300 слов, нумерованные списки, таблицы. Сплошное полотно на 1500 слов модель разбирает хуже, чем размеченный текст той же длины.
Микроразметка. Google прямо пишет, что специальной разметки под ИИ не требуется. При этом Schema.org решает две другие задачи: даёт расширенные сниппеты в обычной выдаче и делает страницу машиночитаемой, что снижает вероятность, что модель поймёт её неправильно. Рабочий набор для коммерческой страницы: Service, Offer, FAQPage, HowTo, BreadcrumbList, Organization. Для статьи добавляется Article и Person для автора. Обязательное условие: текст в разметке совпадает с видимым текстом дословно, иначе поисковик расценит это как обман.
Автор с именем. Материал, подписанный конкретным человеком с фамилией, должностью и следами в сети, получает больше доверия в E-E-A-T-логике, чем анонимная статья от лица компании.
Внешние подтверждения. Упоминания на площадках, которые модель считает авторитетными, повышают шанс, что она возьмёт вашу формулировку. Для рунета это профильные медиа, vc.ru, Хабр, отраслевые справочники.
Свежесть. Дата публикации и дата обновления на странице влияют на выбор источника, особенно в темах, где законодательство или алгоритмы меняются.
Чего делать не нужно
Файл llms.txt. Google официально подтвердил, что не использует его. Джон Мюллер назвал идею спекулятивной: работающей реализации сейчас нет ни у одного крупного поисковика. Час, потраченный на llms.txt, лучше вложить в переписывание первого абзаца статьи.
Скрытые блоки «для нейросети». Текст, который видит робот и не видит человек, это клоакинг. За него санкции, а не цитирование.
Разгон перед ответом. Три абзаца подводки убивают шанс попасть в ответ вернее, чем отсутствие разметки.
Кликбейт в заголовках. Заголовок должен описывать содержание раздела. Модель сопоставляет вопрос пользователя с заголовком, и «шокирующая правда о продвижении» не сопоставляется ни с чем.
Покупка гарантированного попадания. Ни Яндекс, ни Google не публикуют факторы отбора и не дают инструментов управления. Подрядчик, который продаёт попадание в нейроответ к конкретной дате, продаёт то, чем не управляет.
Как проверить, цитируют ли васИнструментов автоматического мониторинга для рунета пока почти нет, поэтому замер делается руками и занимает около часа в месяц.
- Составьте список из 15-25 вопросов, которые ваша аудитория задаёт голосом или текстом. Не ключевых фраз, а именно вопросов.
- Задайте каждый Яндексу с включённым Нейро, Алисе и Google.
- Занесите результат в таблицу: вопрос, появился ли ИИ-ответ, какие сайты процитированы, есть ли среди них ваш, на какой позиции.
- Повторяйте раз в месяц и следите за долей: в скольких ответах из списка вы присутствуете.
По информационным запросам в ответ обычно попадает от трёх до пяти источников. Это и есть реальный размер первой страницы в ИИ-выдаче.