4 технічні вимоги для видимості сайту в AI-пошуку

AI-системи можуть не знаходити або не використовувати контент, який пошукові системи обробляють без проблем. Тому технічний стан сайту залишається важливим фактором для його видимості не лише в традиційному пошуку, а й у відповідях AI-систем.

Попри активні дискусії навколо оптимізації сайтів для AI, йдеться переважно про перевірку базових принципів технічного SEO. Сайти, які мають проблеми з видимістю в AI-середовищі, часто стикаються з тими самими технічними обмеженнями, які раніше негативно впливали на їхню присутність у пошуковій видачі.

Водночас з появою AI-пошуку з’явилися додаткові технічні параметри, які варто враховувати. Нижче розглянемо чотири елементи, які необхідно перевірити, щоб AI-системи могли сканувати, розуміти та цитувати контент сайту.

Доступ до сайту та можливість сканування

Пошукові системи більше не є єдиними платформами, які сканують вебсайти. Разом із Googlebot і Bingbot з’явилися численні боти від OpenAI, Anthropic, Perplexity та інших AI-систем. Вони можуть виконувати різні завдання: збирати дані для навчання моделей, отримувати інформацію для формування відповідей або завантажувати сторінки за конкретним запитом користувача.

При цьому багато сайтів досі використовують файли robots.txt, налаштовані кілька років тому. У результаті правила, створені для традиційних пошукових систем або певних типів ботів, можуть ненавмисно блокувати AI-кроулери, через які сайт потенційно може отримувати видимість у відповідях AI.

Як працюють AI-кроулери

AI-системи не використовують одного універсального бота. Вони працюють із групами кроулерів, кожен з яких може мати окреме призначення.

Наприклад, Anthropic використовує ClaudeBot, Claude-SearchBot і Claude-User. ClaudeBot застосовується для навчання моделей, тоді як Claude-SearchBot і Claude-User використовуються для отримання інформації та роботи з вебсторінками.

AI-кроулери також можуть відрізнятися за принципом роботи. Боти для отримання інформації можуть завантажувати сторінки безпосередньо під час обробки конкретного запиту користувача. Натомість боти, які використовуються для навчання моделей, можуть здійснювати широке сканування вебконтенту для формування бази знань.

Тому доступ до різних типів ботів має визначатися відповідно до бізнес-завдань компанії.

Наприклад, видавці та новинні ресурси можуть свідомо блокувати AI-кроулери через ризик використання їхнього контенту без достатнього переходу користувачів на першоджерело. Для компаній у регульованих сферах, зокрема юридичних послуг, додатковим фактором можуть бути вимоги до відповідності та безпеки.

Водночас частина сайтів блокує AI-кроулери ненавмисно. Старі правила robots.txt можуть одночасно обмежувати доступ до ботів для навчання моделей і ботів, які використовуються для пошуку та отримання інформації.

Наслідок такого блокування може бути непомітним для маркетингової команди. Сайт не обов’язково втратить позиції в традиційній пошуковій видачі. Натомість AI-система просто не зможе отримати доступ до сторінки під час формування відповіді, через що сайт не буде представлений в AI-відповідях.

Що перевірити

Налаштування robots.txt мають відповідати бізнес-цілям компанії.

Якщо бренд хоче бути представлений у відповідях AI-систем, необхідно переконатися, що боти, які відповідають за отримання інформації, не заблоковані. Якщо компанія хоче обмежити доступ ботів, що використовуються для навчання моделей, ці обмеження потрібно задавати окремо та перевіряти, щоб вони випадково не поширювалися на retrieval-ботів.

Водночас дозвіл на сканування через robots.txt є лише першим етапом. Навіть якщо бот має доступ до сайту, він повинен мати можливість отримати критично важливий контент сторінки.

JavaScript-рендеринг: прихований ризик для AI-видимості

JavaScript-рендеринг є одним із найбільш недооцінених технічних ризиків для видимості сайту в AI-системах.

Основна проблема полягає в тому, що AI-кроулери можуть не виконувати JavaScript. У такому випадку контент, який додається до сторінки безпосередньо у браузері, може залишатися недоступним для AI-систем. Це стосується тексту, структурованих даних, інформації про товари та критично важливих метаданих.

При цьому сайт може коректно індексуватися Google та іншими пошуковими системами, створюючи хибне враження, що весь контент доступний для будь-яких систем.

Чому це проблема

Сучасні односторінкові застосунки (SPA) часто формують основний контент на стороні клієнта. Сервер у такому випадку може повертати лише базову HTML-структуру, а необхідний текст та інші елементи додаються після виконання JavaScript.

Якщо AI-кроулер не запускає JavaScript, він бачить лише цю базову структуру, а не фактичний вміст сторінки.

Додатково деякі кроулери можуть свідомо уникати виконання JavaScript, щоб зменшити витрати, затримки та технічну складність обробки сторінок.

Навіть якщо конкретний кроулер здатний виконувати JavaScript, це не гарантує повного відображення сторінки. Обмеження швидкості запитів, тайм-аути та відмінності в роботі headless-браузерів можуть призводити до неповного рендерингу.

Тому клієнтський рендеринг не варто використовувати як єдиний спосіб доставки критично важливого контенту.

Наприклад, React SPA може успішно працювати в Google, якщо пошукова система отримує та індексує контент і структуровані дані після виконання JavaScript. Водночас AI-кроулер без підтримки JavaScript може побачити майже порожню сторінку.

Що перевірити

Для критично важливого контенту варто використовувати:

• серверний рендеринг (SSR);
• статичну генерацію сторінок (SSG);
• гібридний рендеринг.

Важливо, щоб HTML-відповідь сервера вже містила основний текст сторінки, заголовки, канонічну інформацію та структуровані дані.

Для критично важливого контенту найбезпечнішим підходом залишається перевірений HTML, який доступний без необхідності виконання JavaScript.

Коли контент доступний для AI-кроулера, наступним завданням стає чітке визначення його змісту та значення.

Структуровані дані та зрозумілість контенту

У міру розвитку AI-систем пошуку дедалі більшого значення набувають структуровані сигнали, вбудовані безпосередньо в HTML сторінки.

Оскільки багато AI-кроулерів не виконують JavaScript, структуровані дані, доступні на стороні сервера, є надійнішим способом передати AI-системі інформацію про зміст сторінки.

Іншими словами, структуровані дані допомагають системі однозначно інтерпретувати інформацію, яка міститься у вихідному HTML.

Структуровані дані задають контекст для AI-систем

Структуровані дані дозволяють чітко визначити, що саме представлено на сторінці, як різні об’єкти пов’язані між собою та які характеристики мають значення.

Коли GPTBot, ClaudeBot або PerplexityBot отримує сторінку, він може працювати лише з її вихідним HTML. Якщо schema markup додається на стороні клієнта за допомогою React, Vue або іншого SPA-фреймворку, кроулер може його не побачити.

У такому випадку AI-система втрачає додаткові сигнали, які допомагають визначити сутності, витягувати факти та використовувати інформацію сторінки під час формування відповідей.

Структуровані дані допомагають підвищити точність інформації

AI-системам важливо отримувати чіткі сигнали у форматі, зрозумілому для машинної обробки. Розмітка Schema.org може містити канонічні назви, ціни, дати, інформацію про авторів, характеристики товарів та зв’язки між різними сутностями.

Це зменшує неоднозначність під час інтерпретації контенту та допомагає AI-системам коректніше цитувати або узагальнювати інформацію з сайту.

Структуровані дані мають бути доступні в початковому HTML

SSR і SSG дозволяють включати schema markup безпосередньо в початкову HTML-відповідь. Завдяки цьому структуровані дані доступні навіть тим кроулерам, які не виконують JavaScript.

Основний принцип простий: не варто покладатися на JavaScript для передачі інформації, яку ви хочете зробити зрозумілою для AI-систем.

Структуровані дані можуть посилити видимість у AI-пошуку

У міру того як AI-асистенти стають одним із перших каналів отримання інформації, сайти з чіткими структурованими даними, доступними без виконання JavaScript, отримують додаткову перевагу.

Натомість сайти, які покладаються на клієнтське додавання структурованих даних, можуть втрачати видимість в AI-середовищі навіть за умови хорошої роботи в традиційному пошуку.

Що перевірити

Під час технічного аудиту варто перевірити:

• чи формується schema markup на стороні сервера;
• чи присутня структурована розмітка у початковому HTML;
• чи доступні критично важливі структуровані дані без виконання JavaScript;
• як сторінки виглядають для AI-кроулера під час звернення з відповідним user agent.

Для перевірки можна отримати сторінки в режимі, який імітує запит AI-кроулера, та переконатися, що необхідна структурована інформація присутня у відповіді.

Зрозумілість інформації на рівні окремої сторінки — лише частина завдання. AI-системи також мають правильно пов’язувати ці факти з єдиною та послідовною сутністю бренду.

Послідовність представлення бренду як сутності

Коли бренд послідовно представлений як єдина сутність, AI-системам простіше правильно його ідентифікувати та описувати.

Це стосується не лише Google Knowledge Graph. Anthropic, OpenAI та Microsoft також використовують власні системи роботи із сутностями, яким важливо мати стабільне та однозначне представлення бренду.

Частково ця проблема нагадує відому для локального SEO вимогу до узгодженості NAP-даних, але на рівні бренду. Необхідно мінімізувати зайві варіації назви компанії та чітко позначати зв’язки між різними представленнями бренду там, де варіацій уникнути неможливо.

Наприклад, якщо назва компанії на різних ресурсах представлена як «Acme», «Acme Co.» та «Acme Inc.», AI-система може сприймати ці варіанти як різні сутності. Непослідовне використання назви на сайті, у структурованих даних, каталогах, соціальних профілях та зовнішніх публікаціях може призвести до фрагментації сутності бренду.

Якщо різні варіанти назви необхідні, їх варто пов’язувати між собою за допомогою послідовної структурованої розмітки та авторитетних зовнішніх профілів.

Уніфіковане представлення бренду допомагає збільшити частоту його згадування, підвищити точність відповідей AI-систем і забезпечити розпізнавання компанії як єдиного авторитетного джерела в сучасному AI-середовищі.

Що перевірити

Під час аудиту варто перевірити згадки про бренд і стандартизувати:

• написання назви;
• пунктуацію;
• використання великих і малих літер;
• використання юридичної назви компанії.

Там, де це можливо, назву бренду слід представляти однаково на сайті та зовнішніх ресурсах.

Додатково ідентичність бренду можна посилити за допомогою sameAs-посилань на канонічні зовнішні профілі та джерела, зокрема Wikidata, LinkedIn і Crunchbase. Такі зв’язки допомагають AI-системам пов’язувати різні варіанти представлення з однією авторитетною сутністю.

Однак жодне з технічних виправлень не варто вважати завершеним, доки результат не перевірено на практиці.

Перевіряйте, тестуйте та повторюйте

Технічні зміни мають цінність лише тоді, коли кроулери можуть отримати доступ до контенту та правильно його інтерпретувати.

Для важливих сторінок необхідно перевірити, чи доступні до виконання JavaScript:

• основний текст;
• заголовки;
• внутрішні посилання;
• структуровані дані.

Також слід перевірити доступність сторінок на рівні robots.txt, директив meta robots, HTTP-статусів, редиректів і правил firewall.

Серверні логи можуть допомогти визначити, чи звертаються AI-кроулери до сторінок сайту та чи отримують вони успішні відповіді.

Структуровані дані можна додатково перевірити за допомогою Schema Markup Validator і Google Rich Results Test.

Окремо варто відстежувати видимість бренду в AI-системах, не змішуючи її з традиційними позиціями в пошуковій видачі. Для цього можна використовувати стабільний набір запитів і регулярно перевіряти:

• згадки про бренд;
• цитування бренду;
• сторінки, які AI-системи використовують як джерела;
• точність інформації про компанію.

Окремі відповіді AI-систем можуть відрізнятися, тому оцінювати результат доцільно не за одиничними перевірками, а за повторюваними тенденціями протягом часу.

Технічне SEO як основа видимості в AI-пошуку

Видимість у AI-системах може здаватися новим напрямом, однак технічні вимоги до сайтів залишаються добре знайомими. І пошуковим системам, і AI-системам для отримання інформації потрібні доступні сторінки, зрозумілий контент, послідовне представлення сутностей і машинно читані сигнали.

Відмінність полягає в тому, що багато AI-кроулерів мають обмежені можливості рендерингу та гірше працюють із неоднозначною інформацією.

Мета не полягає в тому, щоб оптимізувати сайт окремо під кожного кроулера або постійно адаптуватися до появи нових AI-платформ. Значно важливіше створити технічно стійкий сайт, на якому ключова інформація доступна та однозначно представлена.

Такий підхід спрощує для пошукових систем і AI-систем процес сканування, розуміння, перевірки та цитування контенту.

Ключові висновки

• Переконайтеся, що robots.txt, firewall та інші механізми контролю доступу відповідають реальній політиці компанії щодо ботів для навчання моделей і отримання інформації.
• Не покладайтеся на JavaScript для доставки критично важливого контенту або структурованих даних.
• Використовуйте релевантну schema markup і включайте її до початкової відповіді сервера.
• Підтримуйте послідовне представлення бренду як єдиної сутності на сайті, у структурованих даних, профілях та авторитетних зовнішніх джерелах.
• Перевіряйте реалізацію за допомогою аналізу вихідного HTML, тестування доступу кроулерів, валідації структурованих даних і регулярного відстеження цитувань у AI-системах.

AI-пошук підвищив вимоги до технічної якості сайтів, але не змінив фундаментальні принципи технічного SEO. Сайти, які належним чином реалізують базові технічні вимоги, матимуть кращі передумови як для традиційної пошукової видимості, так і для зростаючої кількості AI-сценаріїв пошуку та отримання інформації.

Читайте статтю англійською мовою.