Проверка GEO-готовности сайта

Вы вводите адрес, и дальше всё происходит на нашем сервере, а не в вашем браузере. Сервер скачивает HTML страницы (ровно тот, который отдаётся сразу, без выполнения JavaScript), отдельно запрашивает robots.txt и llms.txt с корня сайта и прогоняет найденное через семь проверок. На ответ сайта отводится 7 секунд. Не уложился сервер в этот лимит, и пункт помечается знаком вопроса, а не крестиком.

Балл считается просто: сколько проверок пройдено из тех, что удалось выполнить, в пересчёте на 100. Пропущенные пункты в расчёт не идут вообще (ни в плюс, ни в минус), иначе один и тот же сайт получал бы разный балл в зависимости от того, как быстро сегодня ответил его хостинг. Ничего из введённого не сохраняется: ни адрес, ни результат.

Доступ AI-краулерам. Разбирается robots.txt по группам правил, а не поиском имени бота в тексте: запрет часто стоит под User-agent: *, и наивная проверка показывает «открыто» там, где закрыто всё. GPTBot (обучение) и OAI-SearchBot (поиск внутри ChatGPT) различаются отдельно, поэтому видно, если закрыт один, а другой оставлен.

Разметка Schema.org. Ищется JSON-LD и его типы. Organization и LocalBusiness дают машине однозначные факты о компании (название, адрес сайта, телефон). FAQPage даёт готовые пары «вопрос-ответ», которые движку не нужно переписывать.

Точки извлечения. Считаются подзаголовки H2 и H3. Каждый подзаголовок, под которым лежит самостоятельный ответ, это отдельный шанс быть процитированным. Сплошной текст без структуры движку неудобен (вытащить из него один абзац с готовым ответом трудно). Проверка засчитывается, если на странице хотя бы пять H2 или хотя бы два H2 и вместе с H3 набирается восемь подзаголовков.

Объём и мета-данные. Title должен быть от 25 до 70 символов, description не короче 70, и текста на странице должно быть хотя бы 400 слов. На тонкой странице извлекать нечего, и при прочих равных движок процитирует более полный источник.

Файл llms.txt тоже ищется, но в отчёте он помечен как необязательный (почему, сказано ниже в вопросах).

Сверху стоит балл из 100 и сколько проверок пройдено. Ниже идёт список пунктов: зелёная галочка значит «пройдено», красный крестик значит «не пройдено» (и под ним короткое объяснение, почему это мешает), а знак вопроса значит «не удалось проверить». Если вопросов несколько, имеет смысл просто запустить проверку ещё раз через минуту.

Отдельным блоком идёт доступ по ботам: каждый AI-краулер со своим статусом и короткой причиной. Ещё ниже первые подзаголовки страницы, ровно в том виде, в каком их видит машина. Прочитайте их подряд. Если по ним не понять, о чём раздел, движку тоже нечего оттуда вынуть.

Жёлтое предупреждение появляется, когда в HTML меньше 200 слов и ни одного H2. Почти всегда это сайт, который рисует контент джаваскриптом, и балл у него занижен, потому что содержимого чекер просто не видит... Только краулеры нейросетей видят примерно то же самое, так что это не ошибка инструмента, а реальная проблема страницы.

Какой балл считать хорошим? Порога «прошёл или не прошёл» тут нет. Смотрите не на число, а на красные пункты: закрытый для AI-краулеров robots.txt весит для дела куда больше, чем отсутствие llms.txt, хотя в балле оба стоят одинаково.

Он не скажет, упоминают ли вас нейросети сейчас. Для этого нужно задавать движку запросы вашей ниши и считать, в скольких ответах прозвучало название компании.

Он не оценит вашу репутацию во внешних источниках, а она, по нашим замерам, решает больше, чем состояние сайта. Из 65 ссылок, которыми Perplexity подкреплял ответы по Алматы, 74% вели на каталоги и подборки «Топ-10» и лишь 18% на сайты самих компаний.

И он не гарантирует результат: стопроцентная техническая готовность повышает шансы, но выдачей нейросетей не управляет никто.

Готовность готовностью, а проверить, называют ли вас, можно только одним способом: спросить. Спрашивать стоит так, как спрашивает покупатель, который вашего названия ещё не знает, например «посоветуй стоматологию в Алматы», «кто делает ремонт квартир в Астане», «сколько стоит консультация юриста в Шымкенте». Название компании в вопрос не вставляйте (иначе движок расскажет о вас просто потому, что вы его об этом попросили).

Задайте пять-десять таких вопросов в ChatGPT и в Perplexity, лучше в разные дни, и запишите, кого назвали и на какие сайты сослались. Одного ответа мало: ответы плавают, и случайное попадание легко принять за результат. Подробно методика расписана в той же статье про проверку видимости в ChatGPT.

Сначала закройте технические провалы из отчёта, это быстро. Открыть robots.txt для поисковых AI-ботов, добавить разметку организации и FAQ, разбить сплошной текст подзаголовками... обычно это вопрос дней, а не месяцев.

Потом посмотрите на ссылки в тех ответах, где вас не назвали. Чаще всего это каталоги, подборки и карточки в справочниках, и попадание в один такой список нередко даёт больше, чем месяц правок на собственном сайте. Если вашего бизнеса нет ни в одном из этих источников, у движка просто нет материала, чтобы вас назвать, каким бы хорошим ни был сайт.

Если разбираться самому некогда, можно заказать полный разбор: посмотрим индексацию, источники вашей ниши и что именно мешает попасть в ответ. Обещать место в ответе нейросети не станем (такого обещания честно не даст никто), но покажем, с чего начинать.