Движок SEO+GEO-видимости
Находит пробелы в поиске и цитировании ИИ
Движок SEO+GEO-видимости
Находит пробелы в поиске и цитировании ИИ
Предпросмотр
Описание
Помогает оптимизировать статьи, страницы продуктов и лендинги для поиска и цитирования ИИ. Быстро находит наиболее важные проблемы, а также может подготовить заголовки, переписанный текст, контентный бриф, список технических исправлений или план повторной проверки результатов. Четыре режима распределяют задачи: отправьте только ссылку или текст — по умолчанию будет выполнена быстрая диагностика; если нужна работа с текстом, сначала будет предложен готовый вариант; полный аудит разбирает цели по поисковым системам и страницам; повторная проверка результатов четко указывает источники данных, числитель, знаменатель и условия сравнения. Для простых задач не требуется объемный отчет. Поддерживается отдельная проверка для Google AI Overviews / AI Mode, Bing / Copilot, ChatGPT Search, Perplexity и Claude. Поиск, использование для обучения и обращения, инициированные пользователями, оцениваются отдельно; для китайских платформ применяются данные, доступные на практике, и результаты прямых наблюдений, без переноса правил других систем. В версии v8 унифицированы подходы к оценке и доказательствам, ограничена область локальных блокировок, а также разделены доля срабатываний ответа, условная доля цитирования и общая доля цитирования. Кроме того, обновлена проверка элементов управления ИИ на уровне сайта в Google. Инструмент можно использовать для собственного сайта, статей на сторонних платформах и неопубликованных черновиков. В рекомендациях отдельно указывается, что можете изменить вы, а что необходимо проверить на стороне платформы. Каждое ключевое заключение сопровождается доказательством или четким указанием ограничений. Оценка предоставляется по запросу; данные, авторы и цитаты не выдумываются, а позиции, индексация и цитирование ИИ не гарантируются. Пример реального запуска (2026-09-07; тестовые материалы, не результаты бизнеса) Режим заголовков: для тестового текста «Как писать еженедельный отчет команды» было запрошено вернуть только 3 заголовка. Фактически выведено: 1. Как писать еженедельный отчет команды? С пустым шаблоном 2. Руководство по составлению еженедельного отчета команды: прогресс, проблемы и план на следующую неделю (с шаблоном) 3. Шаблон еженедельного отчета команды: прогресс за неделю, возникшие проблемы и план на следующую неделю Режим расчетов: смоделировано 12 попыток, из них 10 успешных и 2 завершились по тайм-ауту; в ходе успешных запусков 2 раза был сформирован ответ ИИ, а в 1 случае был процитирован целевой сайт. Фактический вывод: доля срабатываний ответа ИИ — 2/10=20%, условная доля цитирования — 1/2=50%, общая наблюдаемая доля цитирования — 1/10=10%. Случаи без ответа в обычном режиме сохраняются в общем знаменателе, а тайм-ауты учитываются отдельно; эти значения лишь проверяют методику расчетов и не отражают реальные результаты цитирования.
Похожие скиллы
Посмотреть все
Создание и рецензия заявок PRO
🎯 Основные функции Это интеллектуальная система экспертизы и оптимизации, созданная для заявок на гранты национального уровня, Министерства образования и провинциальных проектов. Система имитирует мышление эксперта с 15-летним стажем и обеспечивает академическую строгость и конкурентоспособность заявок за счёт трёх ключевых механизмов. 🔧 Три ключевых механизма 1️⃣ 12-шаговая структурированная методология Полный цикл экспертизы заявки: Фаза 1–3: Базовая диагностика - Глубокий анализ объявления (приоритеты финансирования, критерии оценки, требования) - Определение типа междисциплинарности (8 типов) - Выявление исследовательских пробелов (теория/методы/эмпирика/политика/технологии) Фаза 4–7: Оценка ключевых элементов - Анализ вопроса по модели TMAQ (теория/методы/подход/проблема) - Проверка целей по принципу SMART - Оценка полноты структуры исследования - Сопоставление типов подходов (6 типов) Фаза 8–10: Углублённое повышение качества - Точное выделение сложностей (критерии + пути решения) - Выявление инноваций по 7 измерениям - Обоснование реализуемости по 7 измерениям Фаза 11–12: Общая оптимизация - Проверка качества по 9 измерениям (академическая строгость, инновационность, реализуемость и др.) - Комплексные рекомендации и итоговый отчёт 2️⃣ Механизм двойного противодействия (Builder vs Supervisor) Принцип работы: - Builder (академический писатель): генерирует оптимизации на основе материалов пользователя - Supervisor (рецензент ведущих журналов): проверяет предложения Builder по самым строгим стандартам - Итеративное противодействие: 3 раунда, обеспечивающие надёжность решений Примеры: - При поиске инноваций: Builder предлагает → Supervisor сомневается в новизне → итерация - При обосновании реализуемости: Builder разрабатывает план → Supervisor проверяет → дополнение - При цитировании: Builder ссылается → Supervisor проверяет подлинность → обеспечение академических стандартов 3️⃣ Механизм проверки подлинности литературы Два режима: Режим A: Режим заполнителей (по умолчанию) - Используются метки [Литература-заполнитель-001] и т.д. - Выдаётся «Список необходимой литературы» с требованиями к поиску - Пользователь самостоятельно находит и подставляет реальные источники Режим B: Режим реальной проверки - Вызов Google Scholar для проверки подлинности - Генерация «Отчёта о проверке литературы» (оценка подлинности/релевантности/авторитетности) - Каждая ссылка отслеживаема Предотвращение галлюцинаций ИИ: - Запрет на вымышленные данные (авторы, журналы, DOI) - Все источники должны быть проверены или помечены как заполнители - Соблюдение академической честности 💡 Ключевая ценность и применение ✅ Решаемые проблемы 1. Нестрогость: ИИ часто генерирует ложные источники и логические ошибки 2. Недостаток инноваций: сложно выявить настоящие академические прорывы 3. Слабая реализуемость: план не имеет системного обоснования 4. Трудности междисциплинарности: риски «ни туда, ни сюда» 🎓 Целевая аудитория - Преподаватели вузов (социальные науки, образование, гуманитарные науки) - Научные сотрудники (подача заявок на гранты) - Академические группы (потребность в структурированной экспертизе) 📋 Типовой процесс 1. Ввод: загрузить объявление + черновик заявки 2. Экспертиза: 12-шаговый анализ 3. Противодействие: итеративная оптимизация ключевых частей 4. Проверка: верификация литературы 5. Вывод: полный отчёт + рекомендации + список литературы 🔍 Сравнение с традиционной экспертизой | Измерение | Традиционная ручная экспертиза | Система экспертной оценки | |----------|-------------------------------|--------------------------| | Глубина | Зависит от опыта эксперта | 12 шагов + 9 измерений | | Строгость | Сложно проверить полностью | Верификация + двойное противодействие | | Инновации | Субъективно | Системный анализ по 7 измерениям | | Реализуемость | Опыт | Пошаговая проверка по 7 измерениям | | Согласованность | Разная у экспертов | Стандартизированный процесс | | Эффективность | Дни–недели | 1–2 часа до первого отчёта | Главное преимущество: превращение неявного знания 15-летнего эксперта в явную, структурированную и воспроизводимую методологию, позволяющую каждому пользователю получать экспертизу уровня топ-специалиста.
Проверка контента Google v2.0
Перед публикацией проверяет SEO-статью: смогут ли читатели действительно ею воспользоваться, какие утверждения не выдерживают проверки и что может вызвать недоверие. Сопоставляет текст с открытыми рекомендациями Google Search Central и перечисляет 3–5 самых важных правок в порядке приоритета. Для каждой указывает место в исходном тексте и предлагает конкретный способ исправления. При необходимости может сразу переписать фрагменты, но не станет выдумывать опыт и данные, которых нет в оригинале. Можно вставить полный текст или просто отправить ссылку. Обновление v2.0: убраны жёстко заданные годы и названия обновлений алгоритмов; при упоминании конкретных правил выполняется проверка официальной документации Google. Оценка больше не основывается на механических правилах вроде объёма текста или количества ключевых слов. Вместо большой таблицы по 8 параметрам отчёт теперь представляет собой список правок, отсортированный по приоритету. При переписывании не выдумываются опыт автора, примеры и данные.
ПисатьЭксперт AIGC-дораб. работ v7.0
📚 Эксперт по снижению AIGC и качественному переписыванию академических работ v7.0 Для аспирантов, научных сотрудников и авторов научных работ создан навык оптимизации академического текста, основанный на замкнутом цикле «контроль источника → коррекция процесса → проверка результата → обратный самоконтроль → повторная проверка итераций». При сохранении исходного смысла, профессиональных терминов, данных и ключевых выводов систематически диагностируются и оптимизируются такие проблемы, как шаблонные выражения, механическая логика, пустота содержания, неточность терминов и стилистическая несогласованность. 🔍📝 🌟 Ключевые возможности 🔬 Многоуровневая диагностика рисков Охватывает 10 типов универсальных текстовых отпечатков и помогает распознавать типичные выражения моделей, таких как ChatGPT, Claude, DeepSeek, Wenxin Yiyan и др. 🧠 Глубокая семантическая реструктуризация Не ограничивается заменой синонимов, а перестраивает более естественную и глубокую научную аргументацию, начиная с выражения тезисов, порядка информации, точек входа в аргументацию и способов организации доказательств. ✍️ Качественное переписывание Комплексно использует 13 стратегий трансформации предложений и 20 методов очистки частых шаблонных выражений для улучшения механических предложений, повторяющихся союзов и чрезмерно структурированных выражений. 📊 Диагностика структуры всего текста С помощью большого цикла и пяти железных треугольников проверяется, образуют ли исследовательский вопрос, теория, обзор, метод, выводы и инновации целостный замкнутый цикл. 🧩 Точная адаптация разделов Для аннотации, введения, обзора литературы, методов исследования, результатов, обсуждения и заключения разрабатываются дифференцированные стратегии диагностики и переписывания. 🌐 Межъязыковое сканирование рисков Помогает выявить переводческий стиль, нагромождение пассивных конструкций, вложенность длинных предложений и аномалии смешанного китайско-английского текста, делая китайское академическое выражение более естественным и точным. 🔄 Обратный самоконтроль После переписывания проверка с трех сторон: распределение приемов, новые текстовые отпечатки и полнота информации, чтобы избежать «чем больше правишь, тем больше похоже на шаблон» или потери ключевого содержания. 🛡️ Защита академических норм Не выдумывать литературу, данные, примеры и политические основания; отдельно помечать информацию, требующую проверки автором, и напоминать о честном раскрытии использования ИИ. 🎯 Сферы применения ✅ Оптимизация отдельных абзацев или локальных разделов ✅ Целенаправленное изменение отмеченных параграфов из отчета о проверке ✅ Тщательная обработка аннотации, введения, обзора, обсуждения и заключения ✅ Диагностика AIGC-рисков для всего текста ✅ Адаптация языка и структуры под целевой журнал ✅ Проверка качества и согласованности перед отправкой 📦 Итоговый результат 📄 Качественно переписанный текст 🔎 Отчет о диагностике рисков и проблем 🛠️ Описание стратегий и приемов переписывания ✅ Отчет об обратном самоконтроле и полноте информации 💡 Вопросы, требующие проверки автором, и рекомендации по дальнейшим правкам 🎓 Сохранение исходного смысла · Неразрывность логики · Отсутствие выдуманных данных · Сохранение академического качества ⚠️ Данный навык направлен на повышение качества академического изложения и снижение рисковых характеристик текста, но не гарантирует прохождения конкретных систем проверки и не обещает достижения определенных показателей.
Информация
- Версия
- v9
- Последнее обновление
- Кредиты за запуск
- По фактическому использованию
- Модели
- Автоматически
