В B2B решение зреет месяцами, и часть пути теперь идёт через ИИ: инженер просит сравнить марки стали, закупщик — найти поставщика под допуск. Чтобы вас цитировали, характеристики должны быть машиночитаемыми, а не спрятаны в PDF-каталоге.
Характеристики в Product-разметке и таблицах, а не только в PDF — ИИ извлекает значения.
Перенесите даташиты в текстовые страницы с заголовками; PDF для ИИ почти невидим.
Organization-разметка, sameAs, реквизиты и сертификаты — сигнал реального производителя.
Внедрения с цифрами и подтверждённые стандарты — экспертиза, которую ИИ ценит как доказательство.
Сразу под заголовком — точный ответ с числом, допуском или маркой.
У дистрибьюторов характеристики выложены структурно на HTML-страницах, а у завода — в PDF-каталоге. ИИ берёт то, что может прочитать и извлечь, поэтому переносите спецификации в текст с разметкой.
Выньте ключевые спецификации из PDF в HTML с Product-разметкой, добавьте кейсы и сертификаты, дайте прямые ответы, затем прогоните страницы через GEO-чекер.
cookies
Матрица и так всё про вас знает — куки на этом фоне мелочь. Но выбор, как всегда, за вами: