Guide

JSON-LD и structured data для AI: что реально помогает

JSON-LD и schema markup полезны, но сами по себе они не превращают сайт в сильный AI-ready источник. Для AI-систем важны не только размеченные поля, но и каноническая сущность компании, trust-слой и понятный порядок чтения.

Практический вывод: JSON-LD нужен как базовая структурная разметка сайта, но для реального AI visibility его нужно связывать с llms.txt, entrypoint-файлом и каноническим профилем компании.

Что дает JSON-LD

Помогает явно описать компанию, адрес, контакты и услуги.
Уменьшает неоднозначность по сравнению с обычным HTML.
Дает поисковым системам и парсерам более чистый слой фактов.

Чего JSON-LD не решает

Не задает полный порядок чтения для AI-агентов.
Не объясняет, какой источник является каноническим.
Не хранит ограничения, routing и policy-слой для агентных систем.
Не заменяет canonical profile компании.

Какой стек работает лучше

JSON-LD в <head> сайта как базовая schema-разметка.
llms.txt как краткий порядок чтения.
/.well-known/agenthub.json как entrypoint.
канонический машиночитаемый профиль компании как сущность.
permissions manifest и protocol layer как правила чтения и использования.

Где чаще всего ошибаются

Думают, что одного schema markup уже достаточно для AI-поиска.
Размечают только главную страницу без целостной сущности компании.
Путают SEO-разметку с полноценным agent-ready профилем.

Когда стоит добавлять JSON-LD в первую очередь