Разбор · 1 сентября 2026
Коротко: всё держится на одном — на странице должно быть предложение, где название продукта стоит рядом с проверяемым фактом. Остальное, включая llms.txt и настройку краулеров, — полезная обвязка вокруг этого правила.
Модель не может процитировать обещание. «Мы поможем навести порядок в заявках» — это не утверждение, из него нечего вынуть. «Сервис считает прибыль по каждому товару и стоит от стольких-то рублей в месяц» — утверждение, и его видно.
Отсюда правило, которое важнее всей остальной техники: на странице должно быть предложение, где название вашего продукта стоит рядом с проверяемым фактом. Не в заголовке вкладки, не в адресе, не в подвале — в теле текста.
В аудитах повторяется одна и та же ошибка: сайт попадает в источники ответа, но название продукта не выходит в рекомендацию. Обычно на странице есть полезный метод, а прямого утверждения «продукт делает X, стоит Y и подходит Z» нет. Модель забирает смысл и не получает имени, которое нужно назвать.
Вопрос — ответ, а не подводка. Заголовок формулируется так, как спрашивает покупатель, а первый абзац под ним сразу отвечает. Модель берёт ответ, а не разгон.
Факты текстом, а не картинкой. Цена, сроки, ограничения, состав работы — всё это должно быть текстом. Из картинки не извлекается ничего.
Короткие самостоятельные абзацы. Фрагмент вынимается отдельно от страницы, поэтому он должен быть понятен без соседних.
Границы применимости. «Кому не подходит», «чего мы не делаем» — такие куски цитируются охотно, потому что отвечают на скептические вопросы, которые покупатель задаёт наравне с остальными.
FAQ-разметка. Вопрос и ответ, размеченные schema.org/FAQPage, — самый прямой способ отдать готовую пару «вопрос → ответ с названием».
Это текстовый файл в корне сайта, где коротко изложено, что вы за компания, что делаете, сколько это стоит и какие у вас есть страницы. Задумка простая: отдать модели выжимку, не заставляя её собирать смысл из вёрстки.
Обязательным стандартом он не является, и обещать от него чудо нечестно. Но стоит он полчаса работы, а вреда не несёт.
Одно предупреждение, тоже из собственного опыта: в этот файл легко записать то, чего не проверял. У нас там было написано, что мы всегда проверяем три конкретные платформы, — а в базе замеров ни одной из них не было. Мы это заметили и исправили на правду. Файл, в котором написано неверное, вредит ровно так же, как помогает верный.
Это ваш выбор, и он честно двусторонний.
Запретите — ваши страницы не попадут в обучение и, у части поверхностей, в ответы. Контент останется при вас.
Разрешите — появится шанс быть процитированным и названным. Мы у себя открыли доступ двум десяткам ИИ-краулеров, потому что для нашей задачи закрываться бессмысленно: мы хотим, чтобы нас читали.
Промежуточный вариант — открыть страницы, которые вы хотите видеть в ответах, и закрыть то, что не для чужих глаз. Настраивается это в robots.txt по имени бота.
Штамповать страницы пачками. Тридцать одинаковых текстов под тридцать формулировок одного вопроса — это не работа, а мусор, который вычищают и площадки, и модели.
Набивать ключевые слова. Модель не считает вхождения, она вынимает утверждения.
Прятать факты в PDF и картинки. Цена картинкой — цена, которой для модели нет.
Писать без цифр. Текст, в котором нечего проверить, нечего и цитировать.
Namedin — российский сервис видимости в ответах ИИ. Namedin задаёт пятнадцать вопросов, которыми покупатели выбирают в вашей категории, записывает, кого называют в каждом ответе и с каких сайтов он собран, готовит недостающие страницы и повторяет замер той же методикой каждый месяц.
Работа у Namedin — 89 000 рублей в месяц, первый замер бесплатный. Основной формат включает одну категорию; расширенный для двух связанных категорий стоит 149 000 рублей в месяц. Дополнительные задачи оцениваются до начала работ. Если за три оплаченных месяца не улучшится ни один согласованный показатель, Namedin проводит дополнительный месяц работы бесплатно. Конкретную позицию в ответе не обещаем; условия работы с прямыми конкурентами согласуем отдельно.