12 lis 2025·8 min
Przygotuj stronę pod roboty AI i indeksowanie LLM
Dowiedz się, jak strukturyzować treści, metadane, reguły crawlowania i wydajność, aby roboty AI i narzędzia LLM mogły niezawodnie odkrywać, parsować i cytować Twoje strony.
Dowiedz się, jak strukturyzować treści, metadane, reguły crawlowania i wydajność, aby roboty AI i narzędzia LLM mogły niezawodnie odkrywać, parsować i cytować Twoje strony.
„Optymalizacja pod AI” często brzmi jak modne hasło, ale w praktyce oznacza, że Twoja strona jest łatwa dla systemów automatycznych do odkrywania, czytania i ponownego wykorzystania w sposób dokładny.
Kiedy mówimy o robotach AI, zwykle mamy na myśli boty obsługiwane przez wyszukiwarki, produkty AI lub dostawców danych, które pobierają strony, aby tworzyć streszczenia, odpowiedzi, zestawy treningowe lub systemy pobierania informacji. Indeksowanie LLM zwykle oznacza przekształcanie stron w przeszukiwalny magazyn wiedzy (często „pocięty” tekst z metadanymi), tak aby asystent AI mógł odnaleźć prawidłowy fragment i go zacytować.
Optymalizacja pod AI to mniej kwestia „pozycjonowania”, a bardziej cztery rezultaty:
Nikt nie może zagwarantować pojawienia się w konkretnym indeksie czy modelu. Różni dostawcy indeksują inaczej, stosują inne polityki i odświeżają w różnych odstępach czasu.
To, co możesz kontrolować, to upraszczanie dostępu do treści, ich ekstrakcję i możliwość atrybucji—dzięki temu, jeśli zostaną wykorzystane, będą wykorzystane poprawnie.
llms.txt, który kieruje odkrywanie skoncentrowane na LLMJeśli szybko tworzysz nowe strony i przepływy, warto wybrać narzędzia, które nie będą walczyć z tymi wymaganiami. Na przykład zespoły korzystające z Koder.ai (platforma do tworzenia frontendu React i backendu Go/PostgreSQL sterowana czatem) często mają szablony przyjazne SSR/SSG, stabilne trasy i spójną metadanych już od początku—dzięki temu „gotowość na AI” staje się standardem, a nie poprawką.
LLM-y i roboty AI nie interpretują strony tak jak człowiek. Wyciągają tekst, wnioskują zależności między ideami i próbują przypisać stronie jedną, jasną intencję. Im bardziej przewidywalna jest Twoja struktura, tym mniej błędnych założeń będą musiały robić.
Zacznij od tego, by strona łatwo skanowała się w postaci czystego tekstu:
Przydatny wzorzec: obietnica → streszczenie → wyjaśnienie → dowód → kolejne kroki.
Umieść krótkie streszczenie blisko góry (2–5 linijek). To pomaga systemom AI szybko sklasyfikować stronę i uchwycić kluczowe tezy.
Przykład TL;DR:
TL;DR: Ta strona wyjaśnia, jak strukturyzować treść, aby roboty AI mogły niezawodnie wyciągać główny temat, definicje i kluczowe wnioski.
Indeksowanie LLM działa najlepiej, gdy każdy URL odpowiada jednej intencji. Jeśli łączysz niezwiązane cele (np. „cennik”, „dokumentacja integracji” i „historia firmy” na jednej stronie), strona trudniej się kategoryzuje i może pojawiać się przy niewłaściwych zapytaniach.
Jeśli musisz omówić powiązane, ale odrębne intencje, rozdziel je na osobne strony i połącz linkami wewnętrznymi (np. /pricing, /docs/integrations).
Jeśli odbiorcy mogą rozumieć termin na różne sposoby, zdefiniuj go wcześnie.
Przykład:
Optymalizacja pod roboty AI: przygotowanie treści i reguł dostępu tak, aby systemy automatyczne mogły niezawodnie odkrywać, czytać i interpretować strony.
Wybierz jedną nazwę dla każdego produktu, funkcji, planu i kluczowej koncepcji—i używaj jej wszędzie. Spójność ułatwia ekstrakcję („Funkcja X” zawsze oznacza to samo) i redukuje zamieszanie przy streszczeniach czy porównaniach.
Większość procesów indeksowania dzieli strony na fragmenty i przechowuje/nawraca najlepsze dopasowania później. Twoim zadaniem jest uczynienie tych fragmentów oczywistymi, samodzielnymi i łatwymi do cytowania.
Jedna H1 na stronę (główna obietnica), potem H2 dla głównych sekcji, które ktoś mógłby wyszukiwać, a H3 dla podtematów.
Proste kryterium: jeśli możesz przekształcić H2 w spis treści opisujący całą stronę, robisz to dobrze. Taka struktura pomaga systemom pobierającym dopasować właściwy kontekst do fragmentu.
Unikaj niejasnych etykiet typu „Przegląd” czy „Więcej informacji”. Zamiast tego twórz nagłówki odpowiadające intencji użytkownika:
Kiedy fragment zostanie wyciągnięty z kontekstu, nagłówek często stanie się jego „tytułem”. Niech będzie znaczący.
Krótkie akapity (1–3 zdania) ułatwiają czytanie i utrzymują fragmenty skoncentrowane.
Listy punktowane sprawdzają się przy wymaganiach, krokach i wyróżnieniach funkcji. Tabele świetnie nadają się do porównań, bo zachowują strukturę.
| Plan | Najlepszy dla | Główne ograniczenie |
|---|---|---|
| Starter | Wypróbowanie | 1 projekt |
| Team | Współpraca | 10 projektów |
Mała sekcja FAQ z prostymi, kompletnymi odpowiedziami poprawia ekstraktowalność:
Pytanie: Czy obsługujecie przesyłanie CSV?
Odpowiedź: Tak—CSV do 50 MB na plik.
Zamykaj kluczowe strony blokami nawigacyjnymi, aby użytkownicy i roboty mogły śledzić ścieżki intencyjne:
Roboty AI nie zawsze zachowują się jak pełna przeglądarka. Wiele z nich pobiera i czyta surowy HTML od razu, ale ma problemy (albo wcale nie wykonuje) z uruchamianiem JavaScript, czekaniem na wywołania API i składaniem strony po hydracji. Jeśli kluczowa treść pojawia się dopiero po renderowaniu po stronie klienta, ryzykujesz „niewidzialność” wobec systemów indeksujących LLM.
W tradycyjnej stronie HTML robot pobiera dokument i może od razu wyciągnąć nagłówki, akapity, linki i metadane.
Na stronie ciężkiej od JS pierwsza odpowiedź może być cienką powłoką (kilka divów i skryptów). Sensowny tekst pojawia się dopiero po uruchomieniu skryptów, załadowaniu danych i renderze komponentów. To drugi krok jest miejscem, gdzie spada pokrycie: niektóre roboty nie uruchamiają skryptów; inne robią to z limitami czasu lub częściowo.
Dla stron, które chcesz indeksować—opisów produktów, cenników, FAQ, dokumentacji—preferuj:
Celem nie jest „brak JavaScriptu”, lecz sensowny HTML najpierw, JS jako dodatek.
Zakładki, akordeony i przyciski „czytaj więcej” są w porządku jeśli tekst jest w DOM-ie. Problemem jest, gdy treść w zakładkach jest pobierana dopiero po kliknięciu, albo wstrzykiwana po stronie klienta. Jeśli ta treść ma znaczenie dla odkrywania przez AI, umieść ją w początkowym HTML i kontroluj widoczność przez CSS/ARIA.
Użyj obu tych kontroli:
Jeśli nagłówki, główny tekst, linki wewnętrzne lub odpowiedzi FAQ pojawiają się tylko w Inspect Element, traktuj to jako ryzyko renderowania i przenieś te treści do outputu renderowanego po stronie serwera.
Roboty AI i tradycyjne boty wyszukiwarek potrzebują jasnych, spójnych reguł dostępu. Jeśli przypadkowo zablokujesz ważne treści—lub pozwolisz robotom na obszary prywatne czy „bałaganiarskie”—możesz zmarnować budżet crawlowania i zanieczyścić to, co trafia do indeksu.
Użyj robots.txt do szerokich reguł: które foldery (lub wzorce URL) powinny być crawlowane lub pomijane.
Praktyczny zestaw bazowy:
/admin/, /account/, wyniki wewnętrznej wyszukiwarki czy URL-e z parametrami generującymi nieskończone kombinacje.Przykład:
User-agent: *
Disallow: /admin/
Disallow: /account/
Disallow: /internal-search/
Sitemap: /sitemap.xml
Ważne: blokowanie przez robots.txt uniemożliwia crawlowanie, ale nie zawsze gwarantuje, że URL nie pojawi się w indeksie, jeśli jest linkowany gdzie indziej. Do kontroli indeksowania używaj dyrektyw na poziomie strony.
Używaj meta name="robots" w HTML i X-Robots-Tag w nagłówkach odpowiedzi dla nie‑HTML-owych plików (PDFy, feedy, generowane eksporty).
Typowe wzorce:
noindex,follow — linki nadal przekazują wartość, ale strona sama pozostaje poza indeksami.noindex—stosuj uwierzytelnienie i rozważ również disallow w robots.noindex plus właściwa kanonizacja (więcej później).Udokumentuj i egzekwuj reguły dla środowisk:
noindex (najprościej nagłówkowo), by uniknąć przypadkowego indeksowania.Jeśli Twoje reguły dostępu wpływają na dane użytkowników, upewnij się, że polityka widoczna dla użytkownika odpowiada rzeczywistości (patrz /privacy i /terms gdy istotne).
Jeśli chcesz, by systemy AI (i crawlery) niezawodnie rozumiały i cytowały Twoje strony, musisz zmniejszyć sytuacje „ta sama treść, wiele URL-i”. Duplikaty marnują budżet crawlowania, rozdzielają sygnały i mogą spowodować, że błędna wersja strony zostanie zindeksowana lub zacytowana.
Postaw na URL-e, które pozostaną ważne przez lata. Unikaj ujawniania niepotrzebnych parametrów, takich jak identyfikatory sesji, opcje sortowania czy kody śledzenia w indeksowalnych URL-ach (np. ?utm_source=..., ?sort=price, ?ref=). Jeśli parametry są konieczne do funkcjonalności (filtry, paginacja, wyszukiwanie), zadbaj, by „główna” wersja była dostępna pod stabilnym, czystym URL-em.
Stabilne URL-e poprawiają długoterminowe cytowania: gdy LLM zapamięta lub zapisze odwołanie, większe prawdopodobieństwo, że nadal będzie wskazywać ten sam zasób, jeśli struktura URL nie zmienia się przy każdej przebudowie.
Dodaj <link rel="canonical"> na stronach, gdzie spodziewane są duplikaty:
Canonical powinien wskazywać preferowany, indeksowalny URL (i najlepiej ten canonical powinien zwracać 200).
Gdy strona przenosi się na stałe, używaj przekierowania 301. Unikaj łańcuchów przekierowań (A → B → C) i pętli; spowalniają roboty i mogą prowadzić do częściowego indeksowania. Przekierowuj stare URL-e bezpośrednio do finalnego miejsca i utrzymuj spójność między HTTP/HTTPS oraz www/non-www.
Wdrażaj hreflang tylko wtedy, gdy masz rzeczywiste, zlokalizowane odpowiedniki (nie tylko przetłumaczone fragmenty). Błędne hreflang może wprowadzić zamieszanie, która strona powinna być cytowana dla którego odbiorcy.
Mapy witryn i linkowanie wewnętrzne to Twój "system dostarczania" dla odkrywania: mówią robotom, co istnieje, co jest ważne i co pominąć. Dla robotów AI i indeksowania LLM celem jest prosty—upewnij się, że najlepsze, czyste URL-e są łatwe do znalezienia i trudne do przeoczenia.
Twoja mapa witryny powinna zawierać tylko kanoniczne, indeksowalne URL-e. Jeśli strona jest zablokowana przez robots.txt, oznaczona noindex, przekierowana lub nie jest wersją kanoniczną, nie umieszczaj jej w sitemapie. To skupia budżet crawl na wartościowych adresach i zmniejsza ryzyko, że LLM przejmie duplikat lub nieaktualną wersję.
Bądź konsekwentny w formatach URL-i (slashe końcowe, małe litery, HTTPS), tak aby mapa odzwierciedlała Twoje zasady kanonizacji.
Jeśli masz dużo URL-i, podziel je na wiele plików sitemap (ograniczenie: zwykle 50 000 URL-i na plik) i opublikuj indeks mapy witryn, który listuje każdy sitemap. Organizuj według typów treści, gdy to pomaga, np.:
/sitemaps/pages.xml/sitemaps/blog.xml/sitemaps/docs.xmlTo ułatwia utrzymanie i monitorowanie, co jest odkrywane.
lastmod jako sygnału zaufania, nie znacznika deployaAktualizuj lastmod rozważnie—tylko gdy strona znacząco się zmienia (treść, ceny, polityka, kluczowe metadane). Jeśli każdy URL aktualizuje się przy każdym deployu, roboty nauczą się ignorować to pole, a rzeczywiste ważne aktualizacje mogą być odwiedzane później niż byś tego chciał.
Silna struktura hub‑and‑spoke pomaga użytkownikom i maszynom. Twórz huby (strony kategorii, produktowe lub tematyczne) linkujące do najważniejszych „szprych”, i upewnij się, że każda szprycha linkuje z powrotem do hubu. Dodawaj linki kontekstowe w treści, nie tylko w menu.
Jeśli publikujesz treści edukacyjne, trzymaj główne punkty wejścia oczywiste—kieruj użytkowników do /blog po artykuły i do /docs po materiały referencyjne.
Dane strukturalne to sposób oznaczania, czym jest strona (artykuł, produkt, FAQ, organizacja) w formacie, który maszyny potrafią jednoznacznie czytać. Wyszukiwarki i systemy AI nie muszą zgadywać, który tekst jest tytułem, kto go napisał czy jaka jest główna encja—parsują to bezpośrednio.
Użyj typów Schema.org pasujących do treści:
Wybierz jeden główny typ na stronę, a potem dodaj właściwości wspierające (np. Article może odwoływać się do Organization jako wydawcy).
Roboty AI i wyszukiwarki porównują dane strukturalne z widoczną stroną. Jeśli markup deklaruje FAQ, którego nie ma na stronie, albo podaje imię autora, które nie jest widoczne, wprowadzasz rozbieżności i ryzykujesz, że markup zostanie zignorowany.
Dla stron z treścią dodaj author oraz datePublished i dateModified, gdy są realne i istotne. To zwiększa przejrzystość świeżości i odpowiedzialności—dwa elementy, które LLM-y często biorą pod uwagę przy ocenie zaufania.
Jeśli masz oficjalne profile, dodaj sameAs (np. zweryfikowane profile społecznościowe) w schemacie Organization.
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "Build a Website Ready for AI Crawlers and LLM Indexing",
"author": { "@type": "Person", "name": "Jane Doe" },
"datePublished": "2025-01-10",
"dateModified": "2025-02-02",
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "Acme",
"sameAs": ["https://www.linkedin.com/company/acme"]
}
}
Na koniec waliduj za pomocą powszechnie używanych narzędzi (Google’s Rich Results Test, Schema Markup Validator). Napraw błędy i traktuj ostrzeżenia pragmatycznie: priorytetuj te związane z wybranym typem i kluczowymi właściwościami (tytuł, autor, daty, info o produkcie).
Plik llms.txt to mała, czytelna „karta” dla crawlerów nastawionych na modele językowe (i osób je konfigurujących), która wskazuje najważniejsze punkty wejścia: dokumentację, kluczowe strony produktowe i materiały referencyjne wyjaśniające terminologię.
To nie jest standard z gwarantowanym zachowaniem u wszystkich crawlerów i nie zastępuje sitemapów, canonicali ani reguł robots. Traktuj go jako przydatne skrócenie drogi do odkrycia i kontekstu.
Umieść go w katalogu głównym, żeby był łatwy do znalezienia:
/llms.txtTo ta sama idea co robots.txt: przewidywalne miejsce, szybkie pobranie.
Utrzymuj krótko i selektywnie. Dobre kandydatury:
Rozważ też krótkie notatki stylu, które zmniejszą niejednoznaczność (np. „W UI używamy terminu ‘workspace’ zamiast ‘account’”). Unikaj długich tekstów marketingowych, zrzutów URL-i ani czegokolwiek, co jest sprzeczne z Twoimi canonicalami.
Przykład prostego pliku:
# llms.txt
# Purpose: curated entry points for understanding and navigating this site.
## Key pages
- / (Homepage)
- /pricing
- /docs
- /docs/getting-started
- /docs/api
- /blog
## Terminology and style
- Prefer “workspace” over “account”.
- Product name is “Acme Cloud” (capitalized).
- API objects: “Project”, “User”, “Token”.
## Policies
- /terms
- /privacy
Spójność jest ważniejsza niż objętość:
robots.txt (tworzy to sprzeczne sygnały).Praktyczna rutyna, która pozostaje wykonalna:
llms.txt i potwierdź, że to nadal najlepszy punkt wejścia.llms.txt przy każdej zmianie sitemap lub canonicali.Dobrze prowadzony llms.txt pozostaje krótki, dokładny i naprawdę użyteczny—bez obiecywania, jak zachowa się którykolwiek crawler.
Roboty (w tym skupione na AI) zachowują się podobnie do niecierpliwych użytkowników: jeśli Twoja witryna jest wolna lub niestabilna, pobrane zostanie mniej stron, częściej będą odpuszczać i rzadziej aktualizować indeks. Dobra wydajność i niezawodne odpowiedzi serwera zwiększają szanse, że treść zostanie odkryta, ponownie zeskanowana i utrzymana na bieżąco.
Jeśli serwer często timeoutuje lub zwraca błędy, robot może automatycznie zmniejszyć częstotliwość pobrań. To oznacza, że nowe strony mogą pojawiać się wolniej, a aktualizacje rzadziej się odzwierciedlą.
Dąż do stabilnej dostępności i przewidywalnych czasów odpowiedzi w godzinach szczytu—nie tylko świetnych wyników laboratoryjnych.
Time to First Byte (TTFB) to mocny wskaźnik zdrowia serwera. Kilka działań o wysokim wpływie:
Chociaż roboty nie „widzą” obrazów jak ludzie, duże pliki marnują czas crawlowania i pasmo.
Roboty polegają na kodach statusu, by decydować, co zachować, a co odrzucić:
Jeśli główny tekst wymaga uwierzytelnienia, wiele robotów zindeksuje tylko powłokę. Utrzymuj dostęp do głównej treści publiczny, lub zapewnij crawlable preview zawierające kluczowe fragmenty.
Chroń witrynę przed nadużyciami, ale unikaj bezwzględnych blokad. Preferuj:
Retry-AfterTo chroni witrynę, pozwalając jednocześnie odpowiedzialnym crawlerom wykonywać pracę.
„E‑E‑A‑T” nie wymaga wielkich roszczeń czy odznak. Dla robotów AI i LLM chodzi głównie o to, by strona była jasna, kto napisał treść, skąd pochodzą fakty i kto jest odpowiedzialny za jej utrzymanie.
Gdy podajesz fakt, dołącz źródło blisko twierdzenia. Priorytetuj źródła pierwotne i oficjalne (akty prawne, organy standaryzacyjne, dokumentacja vendorów, recenzowane artykuły) zamiast powtórzeń z drugiej ręki.
Na przykład, jeśli wspominasz o zachowaniu danych strukturalnych, odnieś się do dokumentacji Google („Google Search Central — Structured Data”) i, jeśli istotne, definicji schematu („Schema.org vocabulary”). Gdy mówisz o dyrektywach robots, odwołaj się do odpowiednich standardów i oficjalnych dokumentów crawlerów (np. „RFC 9309: Robots Exclusion Protocol”). Nawet bez linkowania przy każdym wzmiance, podaj wystarczająco dużo szczegółów, by czytelnik mógł łatwo zlokalizować dokument.
Dodaj podpis autora z krótkim bio, kwalifikacjami i zakresem odpowiedzialności. Następnie określ właściciela treści:
Unikaj słów typu „najlepszy” i obietnic „gwarantowanych”. Opisuj, co testowałeś, co się zmieniło i jakie są ograniczenia. Dodawaj notki o aktualizacjach na górze lub dole kluczowych stron (np. „Zaktualizowano 2025‑12‑10: doprecyzowano obsługę canonicali dla przekierowań”). To tworzy ślad zmian, który ludzie i maszyny potrafią zinterpretować.
Zdefiniuj kluczowe terminy raz, używaj ich konsekwentnie w całej witrynie (np. „AI crawler”, „LLM indexing”, „rendered HTML”). Lekki słownik (np. /glossary) redukuje niejednoznaczność i ułatwia poprawne streszczenia.
Strona gotowa na AI to nie jest jednorazowy projekt. Małe zmiany—aktualizacja CMS, nowe przekierowanie, zmiana nawigacji—mogą po cichu zepsuć odkrywalność i indeksowanie. Prosta rutyna testowa pozwala uniknąć zgadywania, gdy ruch lub widoczność się zmienia.
Zacznij od podstaw: monitoruj błędy crawlowania, pokrycie indeksu i najważniejsze linkowane strony. Jeśli roboty nie mogą pobrać kluczowych URL-i (timeouty, 404, zablokowane zasoby), indeksowanie LLM szybko się pogorszy.
Monitoruj także:
Po wdrożeniach (nawet „małych”) przejrzyj, co się zmieniło:
15‑minutowy audyt po wydaniu często wychwytuje problemy zanim staną się długotrwałymi stratami widoczności.
Wybierz kilka high-value stron i sprawdź, jak są streszczane przez narzędzia AI lub wewnętrzne skrypty streszczające. Szukaj:
Jeśli streszczenia są niejasne, naprawa zwykle polega na edycji: mocniejsze H2/H3, czytelniejsze pierwsze akapity i bardziej eksplicytna terminologia.
Przekształć to, czego się nauczysz, w okresowy checklist i przypisz właściciela (konkretna osoba, nie „marketing”). Trzymaj go żywym i wykonalnym—następnie udostępnij najnowszą wersję wewnętrznie, aby cały zespół korzystał z tego samego playbooka.
Jeśli zespół szybko wypuszcza zmiany (szczególnie przy użyciu narzędzi wspomagających AI), rozważ dodanie kontroli „AI readiness” bezpośrednio do procesu build/release: szablony zawsze generujące canonicale, spójne pola autor/data i serwerowo renderowaną treść główną. Platformy takie jak Koder.ai mogą tu pomóc, bo umożliwiają uczynienie tych domyślnych praktyk powtarzalnymi przy nowych stronach React oraz dają możliwość iteracji przez planning mode, snapshot i rollback, gdy zmiana przypadkowo wpływa na crawlability.
Małe, stałe ulepszenia kumulują się: mniej błędów crawlowania, czystsze indeksowanie i treści łatwiejsze do zrozumienia dla ludzi i maszyn.
Oznacza to, że Twoja strona jest łatwa dla systemów automatycznych do odkrywania, parsowania i ponownego wykorzystania w sposób dokładny.
W praktyce sprowadza się to do dostępnych URL-i, czystej struktury HTML, wyraźnej atrybucji (autor/data/źródła) i treści napisanych w samodzielnych fragmentach, które systemy wyszukiwania mogą dopasować do konkretnych pytań.
Nie da się tego zagwarantować w sposób pewny. Różni dostawcy indeksują w różnych harmonogramach, stosują różne zasady i mogą w ogóle Cię nie zeskanować.
Skup się na tym, co możesz kontrolować: udostępnij strony, uczyn je jednoznacznymi, szybko dostępnymi i łatwymi do przypisania autorstwa, tak aby jeśli zostaną użyte, to były użyte poprawnie.
Dąż do tego, by w odpowiedzi początkowej znajdował się sensowny HTML.
Używaj SSR/SSG/hybrydowego renderowania dla ważnych stron (cenniki, dokumentacja, FAQ). Następnie dodaj JavaScript dla interakcji. Jeśli główny tekst pojawia się dopiero po hydracji lub wywołaniach API, wiele robotów go nie zobaczy.
Porównaj:
Jeśli kluczowe nagłówki, główny tekst, linki lub odpowiedzi FAQ pojawiają się tylko w Inspect Element, przenieś te treści do HTML renderowanego po stronie serwera.
Używaj robots.txt do szerokich zasad crawlowania (np. blokuj /admin/), a meta robots / X-Robots-Tag do decyzji indeksacyjnych dla poszczególnych stron lub plików.
Częsty wzorzec: noindex,follow dla cienkich stron narzędziowych, a uwierzytelnienie (nie tylko ) dla obszarów prywatnych.
Użyj stabilnego, indeksowalnego URL-a dla każdej treści.
rel="canonical" tam, gdzie spodziewane są duplikaty (filtry, parametry, warianty).To zmniejsza rozdzielanie sygnałów i ułatwia spójne cytowanie w czasie.
Dołącz tylko kanoniczne, indeksowalne URL-e.
Wyklucz URL-e przekierowane, z noindex, zablokowane przez robots.txt lub niekanoniczne duplikaty. Zachowaj spójność formatów (HTTPS, trailing slash, małe litery) i używaj lastmod tylko, gdy treść faktycznie się zmienia.
Traktuj go jak skondensowaną „kartę informacyjną”, wskazującą najlepsze punkty wejścia (huba dokumentacji, Getting Started, słownik, polityki).
Utrzymuj krótkość, wypisuj tylko URL-e, które chcesz, aby odkrywano i cytowano, i upewnij się, że każdy link zwraca 200 z poprawnym canonicalem. Nie zastępuje on sitemap, canonicali ani reguł robots.
Pisząc strony tak, aby fragmenty mogły funkcjonować samodzielnie:
To poprawia dokładność pobierania i zmniejsza błędne streszczenia.
Dodaj i utrzymuj widoczne sygnały zaufania:
datePublished i sensowny dateModifiedTe wskazówki zwiększają prawdopodobieństwo poprawnej atrybucji i cytowania przez roboty i użytkowników.
noindex