Žiniatinklio audito naudojimas LLM prieinamumo problemoms nustatyti

Įvadas

Tradiciniai SEO auditai ieško indeksavimo problemų, neveikiančių nuorodų, trūkstamų metaduomenų ir puslapio klaidų. Tačiau 2025 m. techninis SEO bus tik pusė vaizdo.

Šiuolaikinis matomumas priklauso nuo naujo reikalavimo:

LLM prieinamumas – kaip lengvai AI sistemos gali analizuoti, suskaidyti, įterpti ir interpretuoti jūsų turinį.

AI paieškos sistemos, pvz.

• „Google“ AI apžvalgos

• „ChatGPT“ paieška

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

nevertina puslapių taip, kaip tai daro „Googlebot“. Jos vertina:

• struktūrinis aiškumas

• fragmentų ribos

• įterpimo kokybė

• semantinis nuoseklumas

• entitetų stabilumas

• schemos turtingumas

• mašininis skaitomumas

Jei jūsų svetainė yra techniškai teisinga, bet neprieinama LLM, jūs prarandate:

• generatyvinės citatos

• AI apžvalgos įtrauktis

• semantinis paieškos reitingas

• entitetų grafiko matomumas

• pokalbių aktualumas

Web Audit įrankis leidžia sistemingai aptikti šias problemas – gerokai prieš tai, kai LLM sumažina jūsų turinio reitingą arba jį ignoruoja.

Šiame vadove paaiškinama, kaip naudoti „Web Audit“, kad būtų galima aptikti LLM prieinamumo problemas, kodėl jos yra svarbios ir kaip jas išspręsti.

1. Kas yra LLM prieinamumo problemos?

LLM prieinamumas = kaip lengvai AI sistemos gali:

• ✔ nuskaitykite savo turinį

• ✔ interpretuoja jūsų struktūrą

• ✔ suskirstykite skyrius

• ✔ įterpti jūsų prasmę

• ✔ identifikuoja jūsų objektus

• ✔ suderinti jus su žinių grafiku

• ✔ tiksliai atkurti turinį

LLM prieinamumo problemos neapsiriboja:

• sugadintas HTML

• prasti „Lighthouse“ rezultatai

• trūkstami metaduomenų žymės

Jos kyla dėl:

• struktūrinis dviprasmiškumas

• neatitinkantys antraštės

• sugadinta schema

• sumaišyti temų fragmentai

• prasta semantinė segmentacija

• mašinai nepalankus formatavimas

• pasenusios sąvokų apibrėžtys

• trūksta kanoninės reikšmės

• neatitinkami metaduomenys

„Web Audit“ įrankis daugelį iš jų aptinka netiesiogiai, atliekant standartinius SEO patikrinimus, bet dabar jie taip pat tiesiogiai susiejami su LLM problemomis.

2. Kaip „Web Audit“ susieja su LLM prieinamumu

Web Audit tikrina dešimtis elementų. Štai kaip kiekviena kategorija susijusi su LLM problemomis.

1. Indeksavimo problemos → LLM įkėlimo nesėkmė

Jei jūsų puslapių negalima nuskaityti, LLM negali:

• pakartotinis įterpimas

• atnaujinimo vektoriai

• atnaujinti reikšmę

• ištaisyti pasenusius aiškinimus

Web Audit žymės:

• robots.txt blokai

• kanonizacijos klaidos

• nepasiekiami URL

• peradresavimo kilpos

• 4xx/5xx klaidas

Tai tiesiogiai sukelia pasenusius arba trūkstamus įterpimus.

2. Turinio struktūros problemos → Fragmentavimo nesėkmės

LLM segmentuoja turinį į fragmentus naudodami:

• H2/H3 hierarchija

• pastraipos

• sąrašai

• semantinės ribos

Tinklalapio auditas identifikuoja:

• trūkstami antraštės

• pakartotinis H1

• sugadinta hierarchija

• pernelyg ilgi blokai

• beprasmės antraštės

Šios problemos sukelia triukšmingus įterpimus, kur fragmentai yra mišrios temos.

3. Schemos klaidos → Entitetų dviprasmiškumas

Schema nebėra skirta „Google“ — dabar tai LLM supratimo sluoksnis.

Web Audit aptinka:

• trūksta JSON-LD

• konfliktuojantys schemos tipai

• negaliojančios savybės

• schema neatitinka puslapio turinio

• neišsamios entitetų deklaracijos

Tai sukelia:

• entiteto nestabilumas

• žinių grafiko išskyrimas

• prastas paieškos įvertinimas

• neteisingai priskirtas turinys

4. Metaduomenų problemos → silpni semantiniai inkarai

Web Audit žymi:

• trūkstami metaduomenų aprašymai

• pakartotiniai pavadinimai

• neaiškios pavadinimo žymės

• trūksta kanoninių URL adresų

Tai turi įtakos:

• įterptasis kontekstas

• semantinių nuorodų kokybė

• fragmentų reikšmės tikslumas

• entitetų suderinimas

Metaduomenys yra LLM karkasas.

5. Duplikatas turinys → Įterptas triukšmas

Tinklalapio auditas aptinka:

• turinio dubliavimas

• šabloninių frazių kartojimas

• beveik identiški URL

• kanoniniai konfliktai

Duplikatas sukuria:

• konfliktuojantys įterpimai

• prarasta reikšmė

• žemos kokybės vektorių klasteriai

• sumažėjęs paieškos patikimumas

LLM sumažina nereikalingų signalų svarbą.

6. Vidinių nuorodų problemos → Silpnas semantinis grafikas

Web Audit ataskaitos:

• sugedusios vidinės nuorodos

• atskirtos puslapiai

• silpnas klasterių ryšys

Vidinė nuoroda yra tai, kaip LLM daro išvadas:

• koncepcijų ryšiai

• aktualūs klasteriai

• entitetų atvaizdavimas

• semantinė hierarchija

Prastas vidinis grafikas = prastas LLM supratimas.

7. Puslapių greičio problemos → nuskaitymo dažnumas ir pakartotinio įterpimo vėlavimas

Lėtos puslapiai sumažina:

• naujumo atnaujinimai

• nuskaitymo dažnumas

• įterpimo atnaujinimo ciklai

Tinklalapio audito žymės:

• atvaizdavimo blokavimo ištekliai

• per didelis JavaScript

• lėtas atsako laikas

Prastas veikimas = pasenę įterpimai.

3. Web audito skyriai, kurie yra svarbiausi LLM interpretavimui

Ne visos audito kategorijos yra vienodai svarbios LLM prieinamumui. Šios yra svarbiausios.

1. HTML struktūra

Pagrindiniai patikrinimai:

• antraščių hierarchija

• įterptos žymės

• semantinis HTML

• trūkstamos sekcijos

LLM reikia nuspėjamo karkaso.

2. Struktūrizuoti duomenys

Pagrindiniai patikrinimai:

• JSON-LD klaidos

• netinkama schema

• trūkstami/neteisingi atributai

• trūksta organizacijos, straipsnio, produkto, asmens schemos

Struktūrizuoti duomenys = prasmės sustiprinimas.

3. Turinio ilgis ir segmentavimas

Pagrindiniai patikrinimai:

• ilgi paragrafai

• turinio tankis

• nevienodas tarpai

LLM teikia pirmenybę suskaidytam turiniui – 200–400 žodžių viename loginiame bloke.

4. Vidiniai saitai ir hierarchija

Pagrindiniai patikrinimai:

• sugedusios vidinės nuorodos

• atsiskyrusios puslapiai

• trūksta duonos trupinių struktūros

• nevienodas silosavimas

Vidinė struktūra daro įtaką semantinio grafiko suderinimui vektorių indeksuose.

5. Mobilumas ir našumas

LLM priklauso nuo nuskaitymo galimybės.

Našumo problemos dažnai trukdo visiškai įtraukti duomenis.

4. Web Audit naudojimas LLM prieinamumo problemų diagnozavimui

Čia pateikiamas darbo eiga.

1 žingsnis — atlikite visą žiniatinklio audito skenavimą

Pradėkite nuo aukščiausio lygio peržiūros:

• kritinės klaidos

• įspėjimai

• rekomendacijos

Tačiau kiekvieną iš jų interpretuokite per LLM supratimo prizmę.

2 žingsnis – pirmiausia išnagrinėkite schemos problemas

Paklauskite:

• Ar jūsų entitetų apibrėžimai yra teisingi?

• Ar straipsnių schema yra redagavimo puslapiuose?

• Ar asmens schema atitinka autoriaus vardą?

• Ar produkto subjektai yra nuoseklūs visose puslapiuose?

Schema yra pagrindinis LLM prieinamumo lygis.

3 žingsnis – peržiūrėkite turinio struktūros žymes

Ieškokite:

• trūksta H2

• sugadinta H3 hierarchija

• pakartotinis H1

• antraštės, naudojamos stiliui

• milžiniški paragrafai

Tai tiesiogiai pažeidžia fragmentavimą.

4 žingsnis – patikrinkite, ar nėra dubliuojamo turinio

Duplikatas pablogina:

• įterpimai

• paieškos reitingavimas

• semantinis interpretavimas

Web Audit dubliavimo ataskaita atskleidžia:

• silpni klasteriai

• turinio kanibalizavimas

• prasmės konfliktai

Pirmiausia ištaisykite šiuos dalykus.

5 žingsnis – nuskaitymo ir kanoninių problemų

Jei:

• „Google“ negali nuskaityti

• ChatGPT negali gauti

• Perplexity negali įterpti

• Gemini negali klasifikuoti

…jūs esate nematomi.

Ištaisykite:

• sugadinti puslapiai

• neteisingų kanoninių žymių

• peradresavimo klaidų

• neatitinkančius URL parametrus

6 žingsnis – peržiūrėkite metaduomenų vienodumą

Pavadinimai ir aprašymai turi:

• atitikimo puslapį

• sustiprinti pagrindinį objektą

• stabilizuoti reikšmę

Metaduomenys yra įterptas inkaras.

7 žingsnis – patikrinkite vidinių nuorodų semantinį suderinamumą

Vidinės nuorodos turi:

• sujungti grupes

• stiprina entitetų santykius

• suteikti kontekstą

• kurti temų žemėlapius

Tinklalapio auditas išryškina struktūrinius trūkumus, kurie trukdo LLM grafų išvadoms.

5. Dažniausios LLM prieinamumo problemos, kurias atskleidžia žiniatinklio auditas

Tai yra tikrosios mirties priežastys.

1. Trūksta arba yra neteisinga schema

LLM negali daryti išvadų apie objektus. Rezultatai: prastos citatos, neteisingas pateikimas.

2. Nestruktūruoti ilgi teksto blokai

Modeliai negali aiškiai suskirstyti tekstą. Rezultatai: triukšmingi įterpimai.

3. Silpni arba prieštaringi metaduomenys

Pavadinimai/aprašymai neapibrėžia reikšmės. Rezultatai: dviprasmiški vektoriai.

4. Duplikuotas turinys

LLM mato prieštaringus reikšmių klasterius. Rezultatai: mažas patikimumas.

5. Netinkama antraščių struktūra

H2/H3 struktūra yra neaiški. Rezultatai: prasta fragmentų ribos.

6. Atskiros puslapiai

Puslapiai be konteksto. Rezultatai: nėra semantinio grafiko integracijos.

7. Lėtas veikimas

Vėluoja pakartotinis nuskaitymas ir pakartotinis įterpimas. Rezultatai: pasenusi reikšmė.

6. Kaip išspręsti LLM prieinamumo problemas naudojant žiniatinklio audito įžvalgas

Aiškus veiksmų planas:

1 sprendimas — pridėti straipsnį, DUK puslapį, organizaciją, produktą ir asmens schemą

Tai stabilizuoja objektus ir prasmę.

Ištaisyti 2 — Atkurti H2/H3 hierarchijas

Viena sąvoka vienam H2. Viena posąvoka vienam H3.

Pataisa 3 — Perrašyti ilgus paragrafus į suskaidytus segmentus

Maksimaliai 2–4 sakiniai.

4 pataisa – išvalykite metaduomenis

Kiekvienas pavadinimas turi būti apibrėžtas ir nuoseklus.

5 pataisa – sujunkite pasikartojančius puslapius

Sujunkite kanibalizuotą turinį į vieną autoritetingą grupę.

6 pataisa – Sukurkite vidinius klasterius su stipriais ryšiais

Pagerinkite:

• entitetų stiprinimas

• teminių grupių

• semantinė grafų struktūra

7 pataisa – pagerinkite našumą ir talpyklą

Įjunkite:

• greitas įkėlimas

• efektyvus nuskaitymas

• greitas įterpimo atnaujinimas

Paskutinė mintis:

Tinklalapio auditas nėra tik techninis SEO — tai jūsų LLM matomumo diagnostika

Kiekviena LLM prieinamumo problema yra matomumo problema.

Jei jūsų svetainė:

• struktūriškai švarus

• semantiškai organizuota

• entitetų tikslumas

• schemos turtingas

• skirstomas

• greitas

• nuoseklus

• mašina skaitoma

...AI sistemos jums pasitiki.

O jei ne?

Jūs dingstate iš generatyvinių atsakymų – net jei jūsų SEO yra tobulas.

Tinklo auditas yra naujas LLM optimizavimo pagrindas, nes jis aptinka viską, kas neveikia:

• įterpimai

• skirstymas

• paieška

• cituojamumas

• žinių grafiko įtraukimas

• AI apžvalgos matomumas

Išsprendžiant šias problemas, jūsų svetainė bus paruošta ne tik „Google“, bet ir visai AI pirmumo atradimų ekosistemai.