Passage-ready блок помогает retrieval-системе извлечь законченный ответ: тезис, контекст, доказательство и границы применения находятся рядом.
Passage-ready контент - это структурирование смысла, а не попытка обмануть алгоритм. Блок должен быть понятен отдельно от страницы: если его извлекут без соседних абзацев, он всё равно должен отвечать на вопрос пользователя.
ColBERT показывает, что retrieval может работать на уровне коротких пассажей [27]. Поэтому длинная подводка ухудшает извлекаемость: ответ есть, но он находится слишком далеко от формулировки вопроса.
Сначала прямой ответ, затем пояснение. Это снижает риск lost-in-the-middle [35].
Не смешивайте определение, сравнение и инструкцию в одном фрагменте.
Источник, дата, число или проверяемый пример должны быть в том же блоке.
Укажите, где вывод не работает или является эвристикой, чтобы не создавать ложную гарантию.
Вопрос-ответ должен быть видимым на странице; JSON-LD не заменяет текст для пользователя.
Не дробите страницу механически и не пишите скрытые блоки «для AI». Google указывает, что специальный chunking не требуется для generative AI features; полезна ясность контента для аудитории [85].
Это самодостаточный фрагмент: один вопрос, один ответ, доказательство и ограничение в одном видимом блоке.
Нет. Она повышает пригодность к извлечению, но inclusion зависит от retrieval, конкурентов, источников и конкретной платформы.
Нет. Текст должен быть полезен людям; машинная извлекаемость достигается ясной структурой и источниками, а не скрытым дублем.
ColBERT: passage-level retrieval. https://arxiv.org/abs/2004.12832
Lost in the Middle. https://aclanthology.org/2024.tacl-1.9/
Google guide to optimizing for generative AI features. https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide