Делаем сайт технически читаемым для ИИ-краулеров и понятным для моделей — без этого фундамента остальная работа над видимостью не даёт эффекта.
Сайт давно не обновлял robots.txt или sitemap — не уверены, что ИИ-краулеры вообще туда заходят
Модели описывают продукт неточно или устаревшими фактами — возможно, они просто не видят актуальный контент
Планируется редизайн или смена CMS — доступность для ботов нужно закладывать заранее, а не чинить постфактум
Проверяем, что уже есть на сайте и что мешает ИИ-краулерам и парсерам корректно считать контент.
Определяем, что чинить в первую очередь — обычно доступность для ботов важнее разметки.
Добавляем Schema.org на ключевые типы страниц и создаём llms.txt с картой сайта для ИИ-агентов.
Тестируем реальными запросами от имени GPTBot/ClaudeBot/PerplexityBot, что страницы отдают полный контент.
Через согласованный срок проверяем, что изменения не откатились и разметка валидна.
Без технической доступности контент и PR не работают — модель просто не видит сайт.
Проверяем каждый тип Schema.org на реальную валидность, а не просто добавляем JSON-LD.
Проверка идёт от имени настоящих user-agent ИИ-краулеров, а не предположениями.
Модель не может процитировать то, что физически не может прочитать. Техническая оптимизация под ИИ-поиск — это не простановка галочек в чек-листе, а настройка инфраструктуры, через которую модели видят ваш контент.
Мы начинаем с аудита: проверяем, какие страницы попадают в индекс GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot и Google-Extended, и какие — нет. Затем вручную правим robots.txt, чтобы не блокировать нужные пути, но закрыть служебные разделы (админка, корзина, результаты поиска). Далее — внедрение llms.txt: файл, который подсказывает AI-краулерам, какие страницы приоритетны для извлечения фактов.
Параллельно настраиваем Schema.org-разметку: для каждой страницы подбираем тип (Article, FAQPage, Product, BreadcrumbList), проверяем через валидатор Google и Schema.org, чтобы не было ошибок. Отдельно смотрим на структуру заголовков: модели часто парсят H1-H3 как оглавление, поэтому порядок и вложенность должны быть логичными, а не декоративными. Canonical-теги проверяем на дубли: если страница доступна по двум URL, модель может запутаться.
Финальный этап — тест на «AI-читаемость»: берём 3-5 ключевых страниц и смотрим, теряются ли факты, цифры, даты при извлечении текста. Если да — правим HTML-структуру (например, оборачиваем списки в настоящий тег списка, а не в div с кастомными классами). Работаем как с CMS (WordPress, Bitrix, Tilda), так и с самописными сайтами — во втором случае нужно больше времени на согласование правок с разработчиками.
Подход описан на основе методологии — кто её разрабатывает.
Расскажите о задаче — скажем честно, нужна ли именно эта услуга или лучше начать с аудита.
Оставить заявку«Здесь появится текст реального отзыва клиента после первого проекта по этой услуге.»
«Здесь появится текст ещё одного отзыва.»
Базовое внедрение — разово. Но при обновлении сайта или добавлении новых страниц разметку нужно поддерживать — это можно включить в ретейнер.
Да, но объём работы зависит от того, на чём сайт сделан — на CMS с шаблонами это быстрее, чем на самописном движке без единой структуры страниц.
Техническая доступность для краулеров проверяется сразу. Эффект на реальную цитируемость моделями — через недели, зависит от частоты их индексации/переобучения.
Базовая правка robots.txt стоит дёшево. Но мы делаем аудит всей структуры, проверяем все типы страниц, правим ошибки в разметке на уровне кода и тестируем извлечение фактов. Это часы работы технического специалиста на полноценный аудит и правки, а не 20 минут на один файл.
GEO-чек-лист из 19 пунктов — тот же набор рычагов, которым мы пользуемся в работе, без регистрации.
Расскажите о задаче — скажем честно, нужна ли именно эта услуга или лучше начать с другого.
Обсудить задачу
neuropush