GEO & RAG Content Simulator

LLM Viewport
Как нейросеть читает ваш сайт

Поисковые ИИ (Perplexity, ChatGPT Search, Яндекс Нейро, Google AI Overviews) не смотрят на стили и дизайн. Они отсекают навигационный шум, превращают страницу в чистый Markdown и подают факты в контекст LLM. Посмотрите на вашу страницу глазами нейросети, оцените число токенов и очистите контент от мусора.

Сканировать страницу в режиме LLM Crawler

Введите полный URL страницы. Мы сымитируем обращение AI-бота, очистим разметку от скриптов, стилей и шапок, и преобразуем документ в фактологический Markdown.

RAG / LLM Score
индекс читаемости

Структурированность документа для RAG-векторизации и языковых моделей.

Размер в токенах
est. tokens

слов (~ KB чистого текста).

Отсечение шума
очищено

HTML: → Markdown: .

Фактические блоки
таблиц
списков
заголовков

Плотность структурированных данных для прямого цитирования.

Рекомендации для улучшения цитируемости в ИИ

Title:
Статус HTTP: () 

                    

                


                
                

                    

                        Иерархия разделов страницы, извлеченная краулером. Модели используют структуру заголовков для формирования оглавления и выбора релевантных чанков для генерации ответа.
                    

                    

                        
                    

                

            

        


        
        

            

                База знаний GEO
                
Как поисковые нейросети читают веб-страницы?

            


            

                

                    

                        
                    

                    
Очистка от визуального шума

                    

                        LLM-краулеры не тратят ресурсы на рендеринг CSS, анимаций, навигационных шапок, виджетов соцсетей и всплывающих баннеров. Весь этот код удаляется, оставляя только смысловой каркас статьи.
                    

                


                

                    

                        
                    

                    
Преобразование в Markdown

                    

                        Markdown является родным форматом для современных LLM (GPT-4o, Claude 3.5, LLaMA-3). Заголовки с решетками ##, списки и таблицы воспринимаются языковой моделью с максимальной точностью связей.
                    

                


                

                    

                        
                    

                    
RAG-чанкование контента

                    

                        Очищенный текст разбивается на смысловые фрагменты (chunks) по 300–800 токенов по границам заголовков H2/H3. Если под заголовком находится четкий ответ на 50 слов или таблица, этот чанк с высокой вероятностью попадает в цитату ответа нейросети.