Как оптимизировать сайт для LLM?

Оптимизация под LLM (языковые модели вроде GPT, Claude, Gemini) держится на трёх вещах: открыть доступ ботам-краулерам этих моделей в robots.txt, дать понятную структурированную разметку schema.org и писать текст так, чтобы первый абзац отвечал на вопрос заголовка сам по себе — без долгого вступления, которое модель просто отбросит при цитировании.

Начать стоит с проверки, не блокирует ли сайт краулеров вроде GPTBot (OpenAI), ClaudeBot (Anthropic) или Google-Extended. У части хостингов такая блокировка стоит на уровне сервера и не видна в файлах сайта — проверяется запросом с подменой User-Agent. Без доступа краулера до контента вся остальная работа смысла не имеет: модель просто не прочитает страницу.

Дальше идёт структура текста. LLM, как и обычный поиск, охотнее «цитирует» абзацы с конкретикой — цифрой, сроком, названием инструмента, — а не общие рассуждения о важности темы. Разметка FAQPage и HowTo в JSON-LD помогает модели быстрее понять, что на странице уже есть готовая пара вопрос-ответ, которую можно взять как есть.

Отдельный файл llms.txt — краткое описание компании и ссылки на ключевые страницы в текстовом формате — уже читают некоторые ассистенты, хотя стандарт до конца не устоялся. Результат такой работы не измеряется как обычное SEO: отчёта о цитированиях по аналогии с Яндекс.Вебмастером пока нет, проверяют вручную — спрашивают у моделей про свою нишу и смотрят, упоминают ли они сайт.