🏗 Архитектура данных под AI: схема разметки для роботов

Часто вижу, как ребята упарываются в классический Schema.org, но забывают, что AI-модели читают контекст иначе. Короче, для современного поиска важна не только структура, но и семантическая связность данных.

Что я внедряю сейчас для проектов:
🔸 Структурированные описания сущностей в формате JSON-LD, которые дают модели прямой ответ, а не просто кусок текста.
🔸 Чёткие связи «автор — экспертность — продукт». Модели сейчас очень дотошно проверяют E-E-A-T через внутренние графы знаний.
🔸 Минимизация «шума» в HTML — убираю всё лишнее, что мешает парсеру выделить главное.

Уверен, всем будет полезно пересмотреть подход к разметке, пока конкуренты до сих пор живут в мире мета-тегов из 2015 года. Что думаете, стоит делать отдельный гайд по разметке сущностей?

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
Антон Хоменок про GEO и AI-поиск 🤖