Как я сделал свой блог.
programming web-development javascript nextjs markdown ai-agent ax web-crawling nextjs-blog

Как я сделал свой блог.

15 июля 2025 г.

Я покажу вам, как служитьнеобработанные файлы разметкивNext.js блогс использованиемпромежуточное программное обеспечение и маршруты API, включаетАгент опыта SEO (AX-SEO)Полем

Ax-Seo фокусируется на оптимизации контента дляAI Agents, поисковые системы LLM и автоматизированные сканерыЭто теперь играет важную роль в обнаружении контента.

К концу этого поста вы сможете:

✅ РеализацияNext.js промежуточное программное обеспечениедля.mdURL -переписывание.

✅ НастройкаAPI -маршрутыЧтобы получить и обслуживать контент разметки.

✅ Оптимизируйте свой блог дляАгент опыт SEO(ИИ-управляемый поиск).

✅ ПредоставьтеЧистые, структурированные данныеДля поисковых систем, основанных на AI.

Традиционного SEO больше недостаточно. Поисковые системы ИИ,Помощники LLM (CHATGPT, недоумение, обзоры ИИ Google и т. Д.) И автономные агентысейчасиндексацияирейтингсодержание по -другому.

Почему Ax-Seo имеет значение?

  • Агенты ИИ предпочитают структурированный контент- Сырая отметкапроще разобратьчем html.
  • LLMS используйте Markdown для обучения и поиска- Поисковые системы ИИ. Извлечение структурированного текстаболее эффективноПолем
  • Ax-Seo улучшает обнаружение-Платформы, управляемые ИИ, ранжируют контентИсходя из того, насколько хорошо агенты могут обработать этоПолем

Если вы хотите свой блогОптимизирован для поиска, управляемого искусственным интеллектом, это руководство для вас!

Большинство блогов обслуживают толькоHTML, делает извлечение структурированной информации для инструментов искусственного интеллекта. Общие ошибки включают:

❌ Не предлагать необработанные текстовые форматы- Агенты ИИ борются с ненужной наценкой.Игнорирование структурированных данных для LLMS- Поисковые системы ИИ приоритетЧистый контентПолем

Это руководствоизбегает этих ошибоки обеспечивает абудущийКонтент -стратегия для индексации искусственного интеллекта.

Как я это сделал

Шаг 1: промежуточное программное обеспечение для.mdМаршрутизация

Я использовалNext.js промежуточное программное обеспечениеЧтобы обнаружить.mdURL -адреса и перенаправить их на маршрут API:

import type { NextRequest } from "next/server";
import { NextResponse } from "next/server";

export function middleware(req: NextRequest) {
  const url = req.nextUrl.clone();

  if (url.pathname.endsWith(".md")) {
    url.pathname = `/api${url.pathname}`;
    return NextResponse.rewrite(url);
  }

  return NextResponse.next();
}

export const config = {
  matcher: ["/blog/:path*.md", "/projects/:path*.md"],
};

Шаг 2: маршрут API для подачи отметки

Далее я создал конечные точки API для получения контента Markdown:

import { readMarkdown } from "@/server/read-markdown-file";
import { NextRequest } from "next/server";

export async function GET(_req: NextRequest, { params: { slug } }: { params: { slug: string } }) {
  return readMarkdown(slug);
}

Шаг 3: Извлечение контента разметки из CMS

АreadMarkdownФункция получает необработанное содержание отметки:

import useBlogSlug from "@/features/posts/hooks/useBlogSlug";
import { NextResponse } from "next/server";

export async function readMarkdown(slug: string) {
  try {
    const {
      post: {
        content: { markdown },
      },
    } = await useBlogSlug({ params: { slug: slug.replace(".md", "") } });

    return new NextResponse(markdown, {
      headers: {
        "Content-Type": "text/plain",
      },
    });
  } catch (error) {
    console.error("Error reading markdown file:", error);
    return new NextResponse(JSON.stringify({ message: "Markdown file not found" }), { status: 404 });
  }
}

Чтобы сделать файл разметки доступным, я добавил ссылку на каждой странице блога:

<Link href={`/api/${params.type}/${params.slug}.md`} passHref>
  View Markdown
</Link>

Теперь в каждом посте есть«Посмотреть наметку»кнопка, которая ссылается на сырой.mdверсия.

Как это повышает агент, испытывает SEO (AX-SEO)

  • ✅ AI-оптимизированный контент- отметка естьлегче читать боты ИИчем html.
  • ✅ AX-SEO готово-Поисковые системы с AI-двигателямипредпочитаю структурированный текстдля рейтинга и поиска.
  • ✅ Более быстрое ползание ИИ- Легкая отметкаУлучшает скорость индексацииПолем
  • ✅ Лучшее извлечение контента- LLMS может принести необработанный текст дляПриложения на основе тряпкиПолем
  • ✅ Масштабируемый и будущий- работает наБлоги, документы и базы знаний ИИПолем

Последние мысли

С таким подходом я сделал свойNext.js Blog Dinamly обслуживает Marckdown, пользуясь обалюди и боты ИИПолем

📂 Исходный код:Репозиторий GitHub🌍 Живой веб -сайт:sm-y.dev

Я надеюсь, что это руководство поможет вамУвеличьте видимость поиска AX-SEO и ИИ в блоге! 🚀

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE