Для начала давайте покажем, с чем мы работали. Вот некоторые из наших статей, которые попали в выдачу Нейросыска Яндекса по различным запросам и генерируют дополнительный трафик. Обратите внимание на их названия и суть – тогда мы проанализируем, что общего между этими материалами.

Пример 1. Большой справочник по текстам для карточек товаров на PR-CY

О чем статья: сколько и о чем нужно написать в карточке товара интернет-магазина, чтобы он купил у вас. С хорошими и плохими примерами, чек-лист для проверки. Вы можете просмотреть материал Здесь.

Результат: На сайте более 9999 просмотров, стабильный трафик от Neurosearch.

Несколько поисковых запросов, по которым статья попала в нейроответы Яндекса:

Данные о просмотрах статей для PR-CY:

Что мы заметили в ходе анализа:

• Прямой вопрос в заголовке. Заголовок H1 «Как создать текст для карточки товара…» в точности соответствует популярному запросу пользователей. Нейронная сеть ищет наиболее полный и релевантный ответ на конкретный вопрос, с него и начинается данная статья.

• Удобная для сканирования структура. Точное оглавление с привязками, разделы с заголовками и подзаголовками, нумерованные списки. Все это позволяет ИИ-агенту легко идентифицировать логические блоки и основные моменты в тексте.

• Контент отвечает целому спектру запросов. Статья отвечает не на один, а на несколько взаимосвязанных вопросов (о длине, структуре, примерах). Это делает его очень универсальным и ценным источником информации об ИИ.

• Формат руководства. Это подробное руководство с конкретными шагами и примерами, которое свидетельствует о максимальной пользе и глубине материала.

Пример 2. Пошаговая инструкция по оптимизации текста для нейросетей в блоге 1PS.RU

О чем статья: Стратегическое руководство по адаптации контента и подхода к продвижению веб-сайтов к новым реалиям нейробиологии. В статье объясняется, почему это важно, кому это нужно в первую очередь, а также приводятся конкретные шаги по редактированию текстов. Если вы еще не прочитали, добро пожаловать.

Результат: регулярно появляется в результатах нейропоиска Яндекса по запросам «как оптимизировать текст для нейросетей», «как оптимизировать контент для поиска ИИ» и других. Имеет более 3000 просмотров.

Несколько поисковых запросов, по которым статья видна в нейропоиске Яндекса:

Что мы заметили в ходе анализа:

• Название вызывает эмоции. «Как получить ответы ИИ» — это фраза, которая попадает прямо в больную точку маркетологов и владельцев бизнеса, которые осведомлены о тенденции. Это целевой запрос.

• Хорошо продуманная структура. Статья идеально структурирована для AI-сканирования — есть оглавление, заголовки и подзаголовки, тематические блоки (развитие поиска, важность, целевая аудитория, принципы, инструкции, FAQ). Каждый раздел отвечает на логический дополнительный вопрос.

• Баланс между теорией и практикой. В статье представлены применимые принципы и пошаговый план оптимизации контента для поиска с помощью ИИ, а не просто пугают тенденциями. Это делает его полезным для пользователей.

• Компетентность через структуру и данные. Используются принципы EEAT (Опыт, Компетентность, Авторитет, Надежность), имеются ссылки на источники данных, что повышает ценность материала как источника для формирования авторитетного ответа ИИ.

Пример 3. Практический анализ тенденций дизайна сайтов для B2B в блоге 1PS.RU

О чем статья: частично вымышленная статья, в которой из истории вымышленной компании «СтальПром» показано, какие приемы веб-дизайна работают, а какие терпят неудачу в B2B-сегменте. Прочтите и черпайте вдохновение, если оно вам нужно.

Результат: занимается нейропоиском по поисковым запросам «дизайн сайтов B2B», «тренды дизайна сайтов для B2B» и другие. Имеет 2,3 тыс. просмотров.

Несколько поисковых запросов, по которым статья видна в нейропоиске Яндекса:

Что мы заметили в ходе анализа:

• Формат повествования. Уникальный подход – вся теория представлена ​​через историю неудач и успехов вымышленной компании «СтальПром». Это делает сложную тему понятной, запоминающейся и практичной. Нейронная сеть оценивает такой контент как глубокий и полезный, поскольку он хорошо показывает суть проблемы.

• Точный ответ на вопрос аудитории. Нейропоисковые запросы показывают, что аудитория ищет «тенденции B2B». Статья из самого первого сюжета дает четкий ответ на главный вопрос: В B2B функциональность и логика важнее «вау-эффекта».

• Логическая структура. Несмотря на повествование, статья имеет четкую логическую структуру: проблема → различия B2B/B2C → стиль → необходимые блоки → выводы → FAQ. Каждая часть раскрывается через диалог персонажей, что облегчает понимание. Для ИИ такая структура — готовый материал, из которого можно легко извлечь необходимые тезисы.

Есть и другие наши статьи, попавшие в результаты нейропоиска Яндекса. Мы также проанализировали их, но не представили здесь, поскольку они имеют те же характеристики, что и эти три примера.