Как оптимизировать корпоративный сайт под ИИ-поиск?

Оптимизация под ИИ-поиск строится на трёх вещах: открытый доступ для краулеров вроде GPTBot, ClaudeBot и PerplexityBot в robots.txt, структурированные данные schema.org в формате JSON-LD (Organization, Product или Service, FAQPage) и прямые самодостаточные ответы в первом абзаце текста — без долгих вступлений, которые языковая модель просто отбросит при цитировании.

Часть работы пересекается с обычным SEO: если robots.txt блокирует нейросетевых ботов или сайт технически медленный и роботу не хватает времени обойти страницы, до контента дело просто не доходит. Проверить доступ можно запросом с подменой user-agent на GPTBot или ClaudeBot и посмотреть, не возвращает ли сервер 403 — у некоторых хостингов такая блокировка стоит на уровне nginx и её не видно в файлах сайта.

Отдельная часть — именно текст. Модели чаще цитируют абзац, который отвечает на вопрос заголовка сразу и с конкретикой: цифрой, сроком, названием инструмента, а не общими фразами о важности качества. Страницы вопросов и ответов вроде этой хорошо работают именно поэтому — в них ответ не размазан по статье, а стоит первым.

Из машиночитаемых файлов стоит завести llms.txt — краткое описание компании и ссылки на ключевые страницы, этот формат ещё не стандартизирован до конца, но уже читается частью ассистентов. Гарантий цитирования это не даёт: результат проверяется постепенно, через реальные упоминания сайта в ответах моделей, а не разовой настройкой.