Как ИИ выбирают источники
Нейросети цитируют не самый оптимизированный сайт, а тот, чей ответ проще всего вырвать из контекста и вставить в диалог. ChatGPT, YandexGPT и Алиса ищут короткий, самодостаточный фрагмент с прямым ответом на вопрос, плюс понятные сигналы, что источнику можно доверять: авторство, дата, проверяемые факты.
Модель не читает страницу целиком, как человек, а сканирует индекс в поисках фрагмента, который отвечает на конкретный запрос без лишнего контекста. Побеждают абзацы длиной в 2-4 предложения с чётким тезисом в начале, а не размытое вступление с постепенным подходом к сути. Домены, которые уже цитируются в других авторитетных источниках или упоминаются в СМИ, получают приоритет: модель обучена доверять тому, что подтверждено извне, а не только текстом самой страницы.
Роль E-E-A-T и структурированных данных
Для нейросетей E-E-A-T работает как практический фильтр. Страница с указанным автором, датой публикации и ссылками на первоисточники с большей вероятностью попадёт в ответ, чем анонимный текст без подписи. Микроразметка Schema.org — Article, FAQPage, Person, Organization — даёт модели машиночитаемую версию тех же сигналов и снимает часть работы по интерпретации текста.
Есть и обратная сторона: страницу без даты обновления модель может счесть устаревшей и просто пропустить, даже если фактически информация актуальна. Поэтому дату публикации и дату последней правки стоит показывать на странице явно, а не только в технической разметке — это касается и старых материалов, которые пересматривают и актуализируют.
