Семантический HTML
Правильное использование article, main, заголовков, семантических элементов и альтернативных текстов изображений
Проверяет robots.txt, llms.txt, Markdown for Agents, Content-Signal, Schema.org и 20+ других сигналов за 10 секунд. Бесплатная оценка + готовые фиксы.
Бесплатно · Без регистрации · Проанализировано сайтов: 5 000+
Мы анализируем каждую страницу по пяти взвешенным измерениям, каждое из которых состоит из нескольких индивидуальных проверок:
Правильное использование article, main, заголовков, семантических элементов и альтернативных текстов изображений
Коэффициент сокращения токенов, соотношение контента к шуму, использование inline-стилей и вес страницы
llms.txt, robots.txt, разрешения для ИИ-ботов, карта сайта, согласование Markdown и заголовки Content-Signal
Schema.org/JSON-LD, Open Graph, мета-описание, канонический URL и атрибут языка
Доступность контента без JavaScript, размер страницы и позиция контента в HTML
Посмотрите, как мы оцениваем реальные сайты. Нажмите для увеличения.
ИИ-агенты — это новые браузеры. Подготовьте ваш контент к следующей волне веб-трафика.
В отличие от браузеров, ИИ-агенты предпочитают чистый Markdown вместо сложного HTML. Хорошо структурированная страница использует на 70–80% меньше токенов, что экономит средства для ИИ-провайдеров и улучшает качество ответов.
Так же, как SEO сделало ваш сайт находимым в Google, ИИ-готовность делает его доступным для ChatGPT, Claude, Perplexity и других ИИ-инструментов, которые ссылаются на веб-контент.
Стандарт llms.txt помогает ИИ-агентам понять структуру вашего сайта. Раннее внедрение позиционирует вас впереди конкурентов в ИИ-генерируемых ответах.
Разметка Schema.org, семантический HTML и чёткая структура контента помогают ИИ-агентам извлекать точную, пригодную для цитирования информацию из ваших страниц.
Три шага для понимания вашей ИИ-готовности
Вставьте URL любой веб-страницы. Мы загрузим её, извлечём контент и проанализируем HTML-структуру.
Получите подробную оценку ИИ-готовности по 5 измерениям с 21 индивидуальной проверкой.
Следуйте приоритетным рекомендациям с готовыми фрагментами кода для улучшения вашей оценки.
Сканируйте весь домен, генерируйте llms.txt и отслеживайте оценку ИИ-готовности со временем. Присоединяйтесь к списку ожидания.