SEO-ს ძირითადი წესები, როგორიცაა კ Canonicals, sitemaps, და robots. txt ფაილები, স্বთდა ავტომატურად ვერ კონფიგურირდებიან მხოლოდ იმიტომ, რომ AI ინსტრუმენტი გეხმარებათ თქვენი ვებგვერდის შექმნაში. აღნიშნული მთავარი საკითხი იახმევა Google Search Relations-ის წარმომადგენლების ჟონ Mueller და მარტინ სპლიტ-ის მიერ მათი ახალი პოდკასტის, Search Off The Record-ის ერთ-ერთ ეპიზოდში. მათ ორივემ ექსპერიმენტები განახორციელეს AI კოდის გენერაციის ინსტრუმენტებით საკუთარი პროექტებისთვის და შეხვდნენ საერთო დეფიციტს. მიუხედავად იმისა, რომ ამ ხელსაწყოებმა სწრაფად გამოიმუშავეს ფუნქციონირებადი ვებგვერდები, სწორ SEO-ს მიღწევა კვლავ მოითხოვდა მკაფიო ტექნიკურს შეცდომებსა და მითითებებს. **AI-ს მითითება "SEO-ს დამატებისთვის"** მuller-ის თქმით, AI კოდის მიწოდების პროცესს მხოლოდ პირობითად ადარებს იმ თანამშრომლობას დეველოპერებთან, რომლებიც მენეჯერებს ვერ ხვდებიან საძიებო ოპტიმიზაციის არსს. მან პოდკასტში განუცხადა: „სოლარიანთ ყოველთვის შეგიძლიათ უთხრათ AI-ს, დაამატე SEO. მაგრამ როგორ ეს მუშაობს, თუ დეველოპერს მიაკითხავთ და მისცემთ SEO-ის მოთხოვნას?— რა იგულისხმება, Meta ტეგების სროლა და სტრუქჩერულ მონაცემთა დამატება. “ მოკლე ან გაურკვეველი ინსტრუქციები შეიძლება პრაგმატულად იწვევდნენ უმწიფარ შედეგებს, იქნება ეს ადამიანის კოდი თუ AI-ის მიერ შექმნილი. Mueller-მა ეფექტური შედეგები მიაწოდა, როცა თავიდანვე განსაზღვრა გასაღები მოთხოვნები — დომენი, კCanonical set up, sitemaps და robots. txt კონფიგურაცია. მან ასევე შეამოწმა, რომ გვერდები იყენებდნენ სწორ HTML-ს, გვქონდათ სწორი ლინკები და პერიდული სიჩქარე გასაჯაროვდა პოსტპაბლიშ დადასტურებით, რომ URL-ებში იყო შესაბამისი კონტენტი და JavaScript ფაილები არ იყვნენ robots. txt-ით დაბლოკილი. **პროქტები** Mueller-მა შექმნა ტესტი ვებგვერდები Googlebot-ის რეაგირების შესასწავლად, რომლებითაც ის გამოვიდა Firebase ჰოსტინგზე, Hugo-ს სტატიკური სარეზერვო სისტემითა და GitHub-ის ვერსიით. ბოლო დროს მან გადავიდა VS Code-ს და Copilot-ს გამოყენებიდან კლავდ-სტრიქონულ ინსტრუმენტებზე, რომელთა შორის მისი საყვარელი მიუთითა Claude Code და Gemini CLI. ამავდროულად, Splitt-მა ექსპერიმენტი განახორციელა Google AI Studio-ს გამოყენებით Client-side JavaScript ინსტრუმენტის შემუშავებაში. მშრალად რომ ვთქვათ, შედეგი იყო წაკითხვად და მსგავსია ჩვეულებრივი Next. js აპლიკაციების, მაგრამ ის ხვდებოდა, რომ AI-ის უგულებელყოფა კვლავ ამობეჭდავდა არასასურველ ბიბლიოთეკებს.

მან აღნიშნა: „მიტომ ვთხოვე ვადაზე და ვეცადე, რომ AI მაქსიმალურად გამეყვანა ისე, როგორც მე მსურდა. მაგრამ ეს იყო საკმაოდ ცვლილებადეული. “ **ტექნიკური მცოდნეობის მნიშვნელობა** ისინი ორივე ერთმანეთს გამოეხმაურნენ იმის შესახებ, რომ მიუხედავად ვიბე-კოდირების დაპირებისა, რომ კოდის გაგების საჭიროება მოიხსნება, სინამდვილეში ტექნიკური ცოდნა აუცილებელია. Mueller ხაზს უსვამს, რომ ექსპერტიზა აუმჯობესებს შედეგებს ყველა ეტაპზე — არც თუ ისე მარტივია, რომ იცოდეთ რა ტიპის სერვისი ან გენერატორი გამოიყენოთ და როგორ გამოიყენოთ პოსტპაბლიშის ვალიდაცია პროცესში. Guidance-ის გარეშე, AI ვარაუდებს არქიტექტურაზე — იქნება ეს სტატიკური სარეზერვო სისტემა, JavaScript ფრეიმვორქი, ან CMS-ი, რომელსაც შესაბამისად დისტრიბუციის ბაზა აქვს. Mueller-მა აღნიშა: „ყველა ეს შენიშვნა სწორი და დამყარებულია იმ აზრზე, რომ თუ და შენ უთხარი AI-ს, რომ გსურს ვებგვერდი, ის აირჩევს ერთს. კანონის მიხედვით. “ პირად ან დაბალი რისკის მქონე სტატიკური საიტებისთვის ეს მეთოდი შეიძლება მიზანშეწონილი იყოს. მაგრამ თუ საქმე ეხება მექანიზმებს, რომელიც ინახავს მომხმარებლის ცნობებს ან მუშაობს პირდაპირი ლიცენზიით, Mueller-ი ურჩევს ჩართვას ექსპერტებთან. **SEO და ვიზიბილობა ვიბე-კოდირებული საიტების** Mueller-ის შექმნილი საიტები წარმოჩინდნენ მოსახერხებელი HTML-ის გამო, რის გამოც ძნელია მიხვდე, რომ ეს ვებგვერდები ვიბე-კოდირებულია. მან აღნიშნა: „პრაქტიკულად ადამიანმა ნამდვილად ვერ გაარჩევს, რომ ეს ვიბე-კოდირებადი საიტი არის, თუმცა აღსანიშნავია, რომ ზოგიერთ მონაცემთა მოდელი ვიგრძნოთ, რომ მასში მასშტაბური ვიბე კოდის ხასიათი აქვს. “ მეც ასევე წუხდა განმარტებით, რომ ასეთ საიტებს ხშირად AI-ს მეშვეობით შექმნილი კონტენტი წაყენებს ორდენის, რომელიც საჭიროებს SEO-სთვის, მაგრამ ფაკტისია, რომ AI-ის დაწერილ კონტენტს აქვს შეზღუდული ღირებული. Splitt-ის ოხედებაც სულსხმევაში იყო ის, რომ AI-ის მიერ შედგენილი კონტენტი კითხვას აყენებდა, რატომ უნდა მოინახოს მომხმარებელმა საიტი და არა პირდაპირ AI-სთან მიმართვა. Mueller-იმც ადრე იძახდა, რომ ასეთ საიტებზე ხშირად კავნძლებენ crawl-ability-ის პრობლემა, outdated meta ტეგები და JavaScript-ის კონტენტი, რომელიც ძებნის სისტემებს მიუწვდომელია. **გეგმები** პოდკასტმა არ მისცა ოფიციალური რჩევები ან პოლიტიკის დეტალები ვიბე-კოდირებულ საიტების შესახებ, მაგრამ Mueller-ი და Splitt-ი გამოავლინეს საკუთარი გამოცდილებებზე დაფუძნებული წვლილი. ძირითადი დასკვნა ის არის, რომ AI-ის გამოყენება შეიძლება ეფექტური იყოს გარკვეულ კოდის ასრულებაში — განსაკუთრებით მცირე პროექტებისთვის — მაგრამ SEO-ის გადაწყვეტილებები კვლავ მოითხოვს კომპეტენტურ ადამიანებს.