Start med en ryddig struktur.
Sørg for at siden bruker overskrifter (H1/H2/H3/H4) riktig, slik at en LLM enkelt kan forstå og gruppere innholdet på nettstedet ditt. Hvis du bruker andre elementer som tabeller, sørg for at de enten bruker «<table>»-formatet, eller at «<div>» har riktig role satt. Hvis dette høres for teknisk ut, send setningen til utvikleren din.
Legg oppsummeringen tidlig.
De to første setningene på siden bør leses som en stram produktbrief, ikke en markedsføringspitch. For eksempel: «Denne kaffekvernen bruker 64 mm flate kniver, veier 3,1 kg og kverner en 18 grams espressodose på 7,2 sekunder. Den har 30 trinnvise innstillinger som dekker espresso, filter og presskanne.» Da får en svarmotor noe den kan sitere nesten ordrett når en bruker spør om spesifikasjoner.
Bruk deklarative setninger som sier én ting tydelig.
«Knivene er laget av herdet stål.» «Kvernen har under 1 gram retensjon per dose.» «Motoren går på 350 rpm under belastning.» Dette er linjene modellen griper når den trenger ren, faktabasert output. Hvis du begraver fakta i lange, flytende avsnitt, må systemet jobbe hardere for å skjære dem ut.
Hold avsnitt korte. En blokk på tolv setninger om «total ytelse» er en god måte å få de viktigste detaljene dine hoppet over. Del det opp. Ett avsnitt om kvernehastighet, ett om støynivå, ett om konsistensmålinger. Hvis du må presentere tall, bruk enkel formatering slik at hvert tall står ved siden av en etikett. Skriv for eksempel «Kvernetid for 18 g espresso: 7,2 sekunder» som en egen linje, i stedet for å gjemme det i et avsnitt om «høy ytelse».
Gjør du dette, kan modellen raskt se hva siden handler om, hvor hvert tema starter og slutter, og hvilke setninger som er trygge å løfte.
