Самая частая ошибка в content под AI-поиск — писать «про тему», а не про сущность.

Самая частая ошибка в content под AI-поиск — писать «про тему», а не про сущность.

Когда статья строится вокруг ключа и абзацев-объяснений, LLM видит текст как набор общих утверждений. Когда она строится вокруг entity-first, у него есть опорные точки: кто, что, как связано, чем отличается, какие атрибуты важны.

Плохой паттерн:
— «что такое X»
— 5 раз повторили термин
— 0 связей с соседними сущностями

Рабочий паттерн:
— сущность в H1 и первом экране
— явные связи: продукт, категория, метод, автор, проблема, use case
— один и тот же объект описан через свойства, а не через перефразирование

Для GEO/AEO это критично: ответы собираются не из красивых формулировок, а из понятной структуры сущностей. 🧠

Если контент нельзя быстро разложить на entity graph — он плохо цитируется и хуже попадает в AI-overview.