Как мы пишем статьи, которые попадают в нейровыдачу Яндекса: разбор опыта + чек-лист

Прежде всего покажем, с чем мы работали. Вот несколько наших статей, которые попали в нейровыдачу Яндекса по различным поисковым запросам и собирают дополнительный трафик. Обратите внимание на их заголовки и суть – дальше мы разберем, что общего между этими материалами.

Пример 1. Большой гайд по текстам для карточек товаров на PR-CY

О чем статья: сколько и про что писать в карточке товара интернет-магазина, чтобы у вас купили. С хорошими и плохими примерами, чек-листом по проверке. Ознакомиться с материалом можно здесь.

Результат: более 9 999 просмотров на площадке, стабильный трафик из нейровыдачи.

Несколько запросов, по которым статья попала в нейроответы Яндекса:

Данные по просмотрам статьи на PR-CY:

Что заметили при ее анализе:

• Прямой вопрос в названии. Заголовок H1 «Как создать текст карточки товара...» – точное соответствие популярному запросу пользователей. Нейросеть ищет максимально полный релевантный ответ на конкретный вопрос, и эта статья начинается именно с него.

• Удобная для сканирования структура. Точное оглавление с якорями, разделы с заголовками и подзаголовками, нумерованные списки. Все это позволяет AI-агенту легко выделить логические блоки и основные тезисы из текста.

• Контент закрывает целый кластер запросов. Статья отвечает не на один, а на несколько смежных вопросов (о длине, структуре, примерах). Это делает ее достаточно универсальным и ценным источником информации по теме для ИИ.

• Формат руководства. Это подробная инструкция с определенными шагами и примерами, что сигнализирует о максимальной полезности и глубине материала.

Пример 2. Пошаговая инструкция по оптимизации текстов под нейросети в блоге 1PS.RU

О чем статья: стратегическое руководство о том, как адаптировать контент и подход к продвижению сайта под новые реалии нейропоиска. Статья объясняет, почему это важно, кому нужно в первую очередь, а также дает конкретные шаги для переработки текстов. Если еще не читали, велком.

Результат: стабильно показывается в нейровыдаче Яндека по запросам «как оптимизировать текст под нейросети», «как оптимизировать контент под ИИ-поиск» и другим. Имеет более 3K просмотров.

Несколько запросов, по которым статья видна в нейровыдаче Яндекса:

Что заметили при ее анализе:

• Заголовок затрагивает эмоции. «Как попасть в ответы ИИ» – формулировка, которая точно попадает в болевую точку маркетологов и владельцев бизнеса, осознающих тренд. Это запрос-цель.

• Продуманная структура. Статья идеально структурирована для сканирования ИИ – есть оглавление, заголовки и подзаголовки, тематические блоки (эволюция поиска, важность, аудитория, принципы, инструкция, FAQ). Каждый раздел отвечает на логичный уточняющий вопрос.

• Баланс теории и практики. Статья дает применимые принципы и пошаговый план оптимизации контента под ИИ-поиск, а не просто пугает трендами. Это делает ее полезной для пользователей.

• Экспертность через структуру и данные. Использованы принципы E-E-A-T (опыт, компетентность, авторитет, надежность), есть ссылки на источники данных, что повышает ценность материала как источника для формирования авторитетного ответа ИИ.

Пример 3. Практический разбор трендов в дизайне сайтов для B2B в блоге 1PS.RU

О чем статья: частично выдуманная статья, в который через историю вымышленной компании «СтальПром» показано, какие приемы в дизайне сайтов работают, а какие – проваливаются в B2B-сегменте. Читайте и вдохновляйтесь, если актуально.

Результат: находится в нейровыдаче по запросам «дизайн B2B-сайтов», «тренды в дизайне сайтов для B2B» и другим. Имеет 2.3K просмотров.

Несколько запросов, по которым статья видна в нейровыдаче Яндекса:

Что заметили при ее анализе:

• Формат сторителлинга. Уникальный подход – вся теория подана через историю неудач и успехов вымышленной компании «СтальПром». Это делает сложную тему понятной, запоминающейся и практически ориентированной. Нейросеть оценивает такой контент как глубокий и полезный за счет того, что он хорошо раскрывает суть вопроса.

• Точный ответ на вопрос аудитории. Запросы в нейровыдаче показывают, что аудитория ищет «тренды для B2B». Статья с первой же истории дает ясный ответ на главный вопрос: в B2B функциональность и логика важнее «вау-эффекта».

• Логичная структура. Несмотря на нарратив, статья имеет четкую логическую структуру: проблема → различия B2B/B2C → стилистика → обязательные блоки → выводы → FAQ. Каждая часть раскрывается через диалоги героев, что облегчает усвоение. Для ИИ такая структура – готовый материал, из которого легко извлечь необходимые тезисы.

Есть и другие наши статьи, попавшие в нейровыдачу Яндекса. Мы их также проанализировали, но не стали приводить здесь, поскольку для них характерны те же особенности, что и для этих трех примеров.

Шаг 1. Сформулировать название с запросом

Цель: максимально точное соответствие название запросу, который люди вводят в поисковую строку.

• Начать с вопроса. Использовать следующие формулировки – «Как...», «Что такое...», «Почему...», «Гид по...», «Гайд по…», «Инструкция: как...» и т. д.

• Быть конкретным. Добавлять цифры там, где это возможно. Вместо абстрактного «Улучшение дизайна сайта B2B» – «10 принципов дизайна B2B-сайтов, которые увеличат конверсию».

• Заглядывать в поисковые подсказки Яндекса. Вводить начало вашей темы в поисковую строку и смотреть, как люди формулируют запросы. Чем точнее название соотносится с пользовательским запросом, тем лучше.

Шаг 2. Построить удобную для ИИ структуру

Цель: помочь нейросети легко просканировать и понять текст.

• Создать оглавление с якорными ссылками (содержание).

• Разделить текст на логические блоки с помощью подзаголовков H2.

• Использовать списки (маркированные и нумерованные), таблицы и различные блоки.

• Писать короткими абзацами (примерно от 3 до 5 строк).

Шаг 3. Раскрыть тему максимально исчерпывающе

Цель: создать основной источник по затрагиваемой теме.

• Ответить на смежные вопросы. К основному вопросу заголовка добавить ответы на сопутствующие. Например, «Как создать текст для карточки товара» - «Сколько символов…», «Какие элементы…», «Какие ключевые слова…» и т. д.

• Давать определения ключевым терминам, которые используются в материале.

• Подкреплять утверждения примерами, данными, кейсами или цифрами.

• Рассматривать тему с разных сторон, если это уместно (плюсы/минусы, сравнение подходов).

Шаг 4. Добавить практическую ценность

Цель: сделать не просто выводы в конце статьи, а мотивировать к дальнейшем действиям (использованием полученных знаний на практике).

• Включить готовый инструмент – чек-лист для самопроверки, шаблон, пошаговый алгоритм, пример правильной структуры и т. д.

• Использовать реальные примеры — к примеру, скриншоты, фрагменты кода, образцы текстов.

• Сформулировать четкие критерии или принципы, которые читатель может сразу применить.

Шаг 5. Сделать техническую «подсказку» для нейросети (микроразметка)

Цель: добавить элемент, который напрямую влияет на попадание в нейровыдачу.

• Проставить семантическую разметку Schema.org. Для статей-инструкций идеально подходит тип HowTo, для ответов на вопросы — FAQPage.

• Помечать структуру «вопрос-ответ». Явно укажите в коде страницы, где вопрос, а где ответ.

Бонус: перед публикацией проверьте себя

• Можно ли по одному заголовку и введению понять, о чем статья и на какой вопрос она отвечает?

• Удобно ли бегло просматривать статью и находить нужный раздел?

• Можно ли получить из материала что-то, что можно применить уже сегодня?

• Все ли важные сопутствующие вопросы по теме закрыты?