LLM-продвижение и видимость в AI-поиске
AI-поиск отвечает на вопросы пользователей, собирая информацию из доступных веб-источников. Для образовательного проекта важно не просто упомянуть себя на сайте, а ясно объяснить, кто вы, какой продукт предлагаете, для кого он предназначен и на каких фактах строятся утверждения.
Мы помогаем подготовить сайт к такому чтению: проверяем доступность страниц, приводим в порядок структуру и источники, убираем противоречия и отслеживаем, какие страницы реально попадают в ответы и цитаты.
Гарантировать упоминание в ChatGPT, Perplexity, Google AI-функциях или другом сервисе нельзя. Можно улучшить доступность, ясность и доказательность источника, а затем измерять фактическую видимость.
Чтобы AI-поиск правильно понял ваш проект
LLM-продвижение — это работа с тем, как образовательный проект представлен в AI-поиске: какие сущности и факты видит система, может ли она открыть источник и насколько точно пересказывает его содержание.
Из чего состоит работа
Проверка доступности
Проверяем, открываются ли публичные страницы для роботов, не мешают ли им robots.txt, WAF, CAPTCHA, ограничения частоты запросов и ошибки сервера. Отдельно смотрим sitemap, canonical, статус ответа и наличие важного содержания в HTML.
При необходимости проверяем доступность для OAI-SearchBot и PerplexityBot, а также обычных поисковых роботов. Разрешение поискового обхода и разрешение использования контента для обучения — разные настройки, их не смешиваем.
Понятная структура и сущности
Страница должна самостоятельно отвечать на базовые вопросы: кто, что, для кого, где, каким способом и с какими ограничениями. Названия проекта, продуктов, клиентов и событий должны совпадать на разных страницах.
Важный ответ ставим в начале, используем понятные заголовки, списки и таблицы там, где они действительно помогают. Картинка не заменяет текстовое описание факта.
Доказательный контент
Редактируем коммерческие страницы, кейсы и исследования так, чтобы цифры, даты, источники и ограничения были подписаны. Разделяем подтверждённый результат, рабочую гипотезу и неизвестные данные.
Для кейсов сохраняем контекст: продукт, период, канал, целевое событие, действия Socialberry и границы ответственности. Дешёвая регистрация не называется автоматически качественным клиентом или окупаемой продажей.
Мониторинг AI-ответов
Собираем матрицу тестовых запросов, дату проверки, название сервиса, упоминание Socialberry, процитированный URL и точность ответа. Отдельно записываем ошибки: устаревшее описание, перепутанный проект, неверную цифру или чужой результат.
Переходы из AI-сервисов проверяем в аналитике. Цитата — это не позиция в поиске и не заявка, поэтому эти показатели не объединяем.
Что не является обязательным решением
Для Google нет требования создавать специальный llms.txt, особую «GEO-разметку» или искусственно дробить текст на микрофрагменты. Полезны обычные основы: доступная страница, ясная структура, оригинальная ценность, корректные факты и нормальная индексация.
Мы не добавляем скрытые инструкции для моделей, prompt injection, фальшивые упоминания и массовые однотипные AI-страницы. Такие приёмы не создают доверия к источнику и могут ухудшить качество сайта.
Когда направление имеет смысл
- проект уже представлен на сайте, но его описание неполное или противоречивое;
- команда хочет контролировать, какие факты о ней видят пользователи AI-поиска;
- есть собственные исследования, кейсы, методики или другие источники, которые можно раскрыть;
- нужно проверить техническую доступность сайта для поисковых и AI-роботов;
- важно измерять не только переходы, но и качество цитирования.
LLM-продвижение не заменяет SEO. Органический поиск и техническая база остаются важными, поэтому связанные задачи можно собрать на странице SEO-продвижения. Платная реклама и рекламные связки описаны на странице трафика.
Как строится работа
01 / Определяем сущности и запросы
Фиксируем проект, продукты, аудиторию, географию, конкурентов, реальные источники и вопросы, по которым хотим проверить видимость.
02 / Проверяем сайт
Проверяем обход, индексацию, sitemap, robots.txt, canonical, ссылки, структуру и публичные ответы страниц.
03 / Уточняем источники
Приводим в порядок формулировки, цифры, даты, кейсы, исследования и ограничения. Неподтверждённые данные не маскируем уверенным текстом.
04 / Наблюдаем и обновляем
Проверяем ответы AI-сервисов по матрице, фиксируем цитируемые URL и обновляем первоисточник, если он устарел или понят неправильно.
Частые вопросы
Вы гарантируете попадание в ответы ChatGPT или другой модели?
Нет. Модель и поисковый сервис сами выбирают, какие источники использовать. Мы работаем с доступностью, структурой, доказательностью и мониторингом, но не продаём гарантированное цитирование.
Нужен ли отдельный файл llms.txt?
Нет подтверждённого универсального требования, ради которого сайт нужно срочно перестраивать. Сначала проверяются обычная доступность страницы, robots.txt, sitemap, структура и качество источников.
Чем это отличается от SEO?
SEO помогает страницам находиться в обычном поиске. LLM-направление дополнительно проверяет, насколько ясно источник описывает сущности, факты и ответы для AI-поиска. Эти работы связаны, но не являются одной и той же метрикой.
Можно ли использовать кейсы?
Да, если они подтверждены. В кейсе должны быть видны контекст, период, канал, целевое событие, роль Socialberry и ограничения. Платные рекламные кейсы не выдаём за доказательство LLM-продвижения.
Обсудить LLM-продвижение
Опишите проект, продукты, аудиторию и вопросы, по которым важно проверить видимость. Сначала определим, есть ли на сайте источник, который можно сделать понятнее и полезнее для AI-поиска.