AI Visibility и AI Interface: два слоя SEO для эпохи ответов, а не ссылок.

Поиск изменился. Раньше пользователь открывал Google или Яндекс, вводил запрос, переходил по ссылкам и самостоятельно изучал сайты.

Сегодня всё чаще сценарий выглядит иначе: человек задаёт вопрос ChatGPT, Claude или Perplexity и получает готовый ответ, собранный из нескольких источников сразу.Это меняет подход к SEO. Теперь важно не только попасть в поисковую выдачу, но и сделать информацию о компании, продукте или сервисе понятной для AI-систем - а заодно продумать, что человек будет делать с вашим сайтом, если откроет его вместе с AI.

Я бы разделил эту задачу на две части: AI Visibility и AI Interface.

Первая задача - помочь AI-системам правильно понять, что находится на вашем сайте.

Здесь по-прежнему важна базовая техническая и контентная структура:

Дополнительным инструментом может стать llms.txt - текстовый файл в корне сайта, в котором нужно кратко и структурированно описать сайт: чем занимается компания, какие продукты предлагает и где находится наиболее важная информация.

Пример:

По сути, это попытка создать для LLM понятную карту наиболее важного контента сайта.

Но здесь важно не переоценивать роль llms.txt. Стандарт не поддерживается официально ни одной крупной AI-компанией, и сам факт наличия файла не гарантирует, что ChatGPT, Claude или другая нейросеть прочитает его и начнёт рекомендовать ваш продукт. Более того, большинство диалоговых AI-систем сегодня вообще не сканируют сайты заранее - они обращаются к странице только в момент запроса пользователя (через поиск или явную ссылку).

Так что llms.txt - это дополнительный, недорогой слой подготовки сайта к эпохе LLM, а не гарантия попадания в ответы нейросетей. Игнорировать его не стоит, но и переоценивать эффект не стоит тоже.

Мы привыкли думать, что нейросеть должна сама найти наш сайт. Но можно пойти в другую сторону: не ждать, пока пользователь найдёт информацию о продукте через ChatGPT, а прямо на сайте предложить ему продолжить изучение через привычный AI-интерфейс.

Например, разместить кнопки:

За каждой кнопкой - не просто ссылка, а заранее подготовленный запрос, который передаёт пользователю нужный контекст, не заставляя его формулировать вопрос с нуля.

Пользователь находится на странице продукта. Вместо обычной кнопки «Подробнее» можно предложить:

Спросить AI, подойдёт ли мне этот продукт.

И передать в нейросеть готовый запрос:

Изучи страницу [URL] и объясни простыми словами, какую проблему решает этот продукт. Для каких компаний он подойдёт и в каких случаях его стоит рассмотреть?

Кнопка становится готовым AI-промптом, который помогает пользователю быстрее разобраться в продукте, а не просто ссылкой на очередную статью.

Идея кнопки простая: пользователь нажимает её и открывает привычную нейросеть уже с готовым вопросом и ссылкой на нужную страницу. Технически это делается через параметр q в URL, например:

Но у этого способа есть некоторые практические проблемы, о которых стоит знать до того, как вы поставите такие кнопки на продакшн.

Это неофициальный и нестабильный механизм. Ни OpenAI, ни Anthropic, ни Perplexity не документируют и не гарантируют поддержку параметра q - это поведение, которое сложилось де-факто и может измениться без предупреждения. Так, у Claude этот параметр в какой-то момент переставал работать на некоторое время; полагаться на него как на постоянный API не стоит.

Не у всех сервисов это работает одинаково. У ChatGPT и Perplexity автоматическая отправка запроса по ссылке в целом работает; у Claude параметр q подставляет текст в поле ввода, но не всегда гарантированно отправляет его автоматически — пользователю может понадобиться нажать Enter самому.

Из-за этого практичнее закладывать в такие кнопки запасной вариант: если автоматическая подстановка не сработает, пользователь всё равно должен увидеть текст запроса и суметь скопировать его вручную (например, кнопка «Скопировать промпт» рядом с кнопкой перехода). Это чуть менее эффектно, в эпоху ленивого интернета.

В интерфейсе это можно разместить в footer сайта.

Раньше сайт был основным местом, где пользователь взаимодействовал с информацией компании: читал тексты, изучал тарифы, сравнивал продукты и самостоятельно делал выводы.

Теперь всё чаще пользователь хочет просто спросить: «У меня небольшая компания, подойдёт ли мне этот сервис?» - и получить ответ. Для него важно быстро понять, подходит ли ему решение.

В этом смысле сайт постепенно становится не интерфейсом а источником структурированной информации, с которым можно взаимодействовать через разные AI-системы.

Прежде чем расставлять AI-кнопки по всему сайту, имеет смысл честно ответить на несколько вопросов:

LLM SEO - это не только попытка сделать так, чтобы ваш сайт появился в ответе ChatGPT или Perplexity. Это более широкая задача.

С одной стороны, нужно сделать сайт понятным для AI:

С другой - нужно подумать, как пользователь может продолжить изучение вашего продукта через AI, и заложить для этого надёжный (а не только эффектный) технический механизм.

Уже сейчас мы должны начинать проектировать сайты не только вокруг страниц и пользовательских путей, но и вокруг AI-сценариев.