Видно — AI-аудит сайтов под ChatGPT, Алису и нейропоиск

Короткий ответ

Неделю назад я провел оценку 211 московских сайтов в трёх B2B-нишах, и лишь один из всего пула готов попадать в ответы AI без переделок. Остальные 210 проигрывают по семи конкретным факторам: прямой ответ в первых абзацах, структура с H2-заголовками, Schema.org-разметка, серверный рендеринг, внутренняя перелинковка, внешние упоминания и сигналы свежести. Эта статья — описание методики и список того, что на собственном сайте можно изменить.

1 сайт из 211 готов к AI-поиску. Один.

Что внутри статьи

Контекст — что изменилось в поиске к 2026 году
Как AI собирает ответ из страниц сайта
Семь факторов цитируемости: что это и сколько сайтов им соответствуют
Данные исследования: 211 московских сайтов в трёх нишах
Кейс одной страницы: с балла 38/100 до 64/100 за пять этапов
Чек-лист самопроверки на 20 пунктов
Ответы на частые вопросы
Глоссарий и источники

Контекст: что изменилось в поиске к 2026 году

Короткий ответ. AI-ассистенты (ChatGPT, Алиса, Perplexity, AI Overviews) дают пользователю один развёрнутый ответ вместо десяти ссылок. По данным Bain & Co и Gartner за 2025–2026 годы, около 38% решений о B2B-закупках начинаются с запроса к AI-ассистенту. В Рунете Алиса с нейропоиском подняла долю запросов с развёрнутым ответом без перехода на сайт выше 40%.

Как было: 2020 год

Клиент гуглил «B2B-агентство маркетинга». Видел десять ссылок. Открывал три. Сравнивал. Выбирал. Можно было быть на восьмом месте и всё равно получать клиентов.

Как стало: 2026 год

Тот же клиент спрашивает то же самое у ChatGPT или Алисы. Видит одно имя. С обоснованием, почему именно оно. И ссылками на источники. Если это имя — не ваше, второй и третий пункты в списке клиент чаще не открывает.

AI не рекомендует тысячи. Он рекомендует одного.

Сколько решений теперь начинаются с AI

Канал	Доля решений о B2B-закупке, 2025–2026
Прямой поиск (Google, Яндекс)	~42%
AI-ассистенты (ChatGPT, Perplexity, Алиса)	~38%
Рекомендации коллег	~12%
Реклама	~8%

Источники: Bain & Company «AI in B2B Sales: From Hype to Habit» (2025), Gartner «How AI Will Transform B2B Buying Journeys» (2025).

В некоторых сегментах (SaaS, консалтинг, профессиональные услуги) доля AI-канала выше — до 50%. В Рунете рост подняла Алиса: после интеграции YandexGPT в нейропоиск пользователь чаще получает ответ прямо в выдаче, без клика на сайт.

Как AI собирает ответ из страниц сайта

Короткий ответ. AI-ответ собирается в два этапа. На первом модель ищет страницы в поисковом индексе (Bing для ChatGPT, Яндекс для Алисы, собственный краулер у Perplexity). На втором — читает HTML топ-5–10 найденных страниц и собирает из них один связный ответ. Если страница не в индексе или плохо структурирована, модель её пропустит.

Этап 1. Поиск кандидатов

Модель отправляет запрос в поисковый индекс. У каждого AI-ассистента свой индекс:

ChatGPT с веб-поиском — Bing
Google AI Overviews — Google
Алиса и нейропоиск Яндекса — Яндекс
Perplexity — собственный краулер плюс несколько публичных источников

Если страница не проиндексирована в нужном поисковике, никакая разметка не поможет. Модель её просто не увидит.

Этап 2. Синтез ответа

Модель берёт топ-5–10 страниц из индекса и читает их HTML. На этом этапе она оценивает: можно ли из текста сложить ответ на вопрос пользователя. Если первый абзац — «в современном мире, в эпоху цифровизации» — модель проматывает дальше. Если первые три абзаца отвечают на её вопрос словами, которые задал пользователь — страница становится главным кандидатом.

AI не любит непонятное.

Все семь факторов методики AION завязаны на второй этап. Они отвечают на один вопрос: как сделать так, чтобы при выборе из топ-10 модель назвала именно вашу страницу.

Почему React и Vue без SSR невидимы для AI

Если сайт построен на React, Vue или Next.js без серверного рендеринга, краулеры AI получают пустую HTML-страницу. JS они умеют исполнять, но делают это редко и с большими ограничениями. По нашим данным, 9% страниц из выборки 211 сайтов отдают краулеру меньше 1000 символов осмысленного контента — остальное подгружается JavaScript. Для AI эти сайты как будто не существуют.

Семь факторов цитируемости

Короткий ответ. AI проверяет на странице семь сигналов. Каждый можно измерить, у каждого есть конкретная доля сайтов, которые этот сигнал передают. Ниже — что это, сколько сайтов из 211 московских справляются, и что нужно изменить у себя.

Фактор 1. Прямой ответ в первых 1–3 абзацах

Что это. Первые три абзаца страницы должны прямо отвечать на главный вопрос покупателя. С цифрами, сроками, конкретикой. Не «забота о вашей улыбке с 2003 года», а «имплантация одного зуба под ключ — 65 000 ₽, операция занимает 40 минут под местной анестезией».

Данные по 211 сайтам. Средняя длина основного контента на главной — 5500–9800 символов. Большая часть уходит на «about us» и эмоциональные предисловия. На вопросе «сколько стоит» средний сайт открывается на странице, где цена появляется только в третьем экране, а часто только в формате «уточняйте у менеджера».

Что починить. Перепишите первые три абзаца главной и пяти ключевых страниц так, чтобы они отвечали на главный вопрос покупателя. Конкретно, цифрами, словами клиента, не маркетолога. Вступительный туман — в конец страницы или вообще убрать.

Фактор 2. Структура: H2-заголовки, списки, таблицы

Что это. Когда модель читает страницу, она использует структурные подсказки. H2 «Сколько стоит имплантация» сразу говорит: дальше идёт ответ на этот вопрос. Список из пяти пунктов — это перечисление, его можно процитировать целиком. Таблица сравнения — у автора есть структурированные данные.

Данные. У 24% сайтов из выборки структура свелась к 1–2 H2-заголовкам и нескольким абзацам подряд без подзаголовков. Для AI это «полотно без меток».

Что починить. Разбейте каждую ключевую страницу на 5–10 H2-вопросов, под каждым — короткий ответ. Списки и таблицы — там, где они уместны (цены, услуги, сравнение).

Фактор 3. Schema.org-разметка

Что это. Технический слой, который описывает страницу машинам. Не для людей — для краулеров. Хорошая разметка помогает AI понять, что на странице — компания, что продукт, что услуга, что отзывы.

Данные.

Тип Schema.org	Доля сайтов из 211
Organization	38%
Article	12%
FAQPage	3%
ContactPoint	17%
LocalBusiness / MedicalOrganization	6–10%
Хотя бы одна разметка	65%

Особенно показательна FAQPage: 6 сайтов из 211. Иногда блок «вопросы и ответы» на странице есть, но без JSON-LD-разметки модель не понимает, что это FAQ. Чаще блока нет вообще — клиенты задают одни и те же вопросы менеджерам, а на сайте этого нет.

Что починить. Добавьте Organization на главной и в подвале, FAQPage — там, где на странице действительно есть блок вопросов и ответов. Разметка без видимого блока — нарушение правил Google и Яндекса, поисковик снимет страницу с расширенных результатов. Для статей блога — Article с автором и датой.

Фактор 4. Серверный рендеринг и индексируемость

Что это. Краулерам AI нужен HTML с основным контентом. Если сайт сделан на React или Vue без SSR — модель получает пустую страницу.

Данные. 9% сайтов в выборке отдают краулеру менее 1000 символов осмысленного контента. Дополнительно: у 17% сайтов в robots.txt прописаны лишние Disallow, в том числе на ключевые разделы. У некоторых явно заблокированы GPTBot, ChatGPT-User или YandexBot. У одного сайта robots.txt запрещает индексацию всего домена — про это, скорее всего, не знают на стороне клиента.

Что починить. Откройте view-source ключевой страницы. Если цены, заголовки и контактные данные не появляются в HTML — это проблема. Проверьте robots.txt: не заблокированы ли боты, которые вам нужны.

Фактор 5. Тематический граф: внутренняя перелинковка

Что это. Модель ценит сайты, на которых страницы связаны по смыслу. Если у вас есть страница «имплантация» и страница «сколько стоит имплантация», они должны быть связаны прямыми ссылками с осмысленным анкором. «Здесь» и «подробнее» — слабые сигналы.

Данные. У большинства сайтов в выборке внутренняя перелинковка свелась к меню навигации и ссылкам в подвале. Контекстных ссылок из текста на смежные страницы — единицы. Это даёт модели плохое понимание того, как темы связаны и какая страница главная по какому вопросу.

Что починить. Пройдитесь по 5–10 ключевым страницам, добавьте на каждой 2–4 ссылки на смежные страницы прямо в тексте, с осмысленными анкорами. Не «здесь», а «полный прайс на имплантацию» или «как мы лечим осложнения после имплантации».

Фактор 6. Внешние упоминания: справочники, обзоры, рейтинги

Что это. AI учитывает, цитируют ли вас другие сайты, какие и в каком контексте. Когда модель не уверена, кого назвать в ответе, она опирается на третьи источники: B2B-каталоги, отраслевые обзоры, рейтинги, статьи в профильных СМИ.

Что важно понимать. Это самый медленный фактор. На него нельзя повлиять разовым усилием. Если у вас нет ни одной карточки на отраслевом каталоге, ни одного интервью в отраслевом издании, ни одного упоминания в рейтинге — AI знает про вас только то, что написано у вас на сайте. Этого мало для уверенного цитирования.

Что починить. Раз в квартал садитесь и думаете, где может появиться упоминание вашей компании. Pravo-300 для юристов. РБК Pro для среднего бизнеса. Vc.ru для технологий. Telegram-каналы по нише. Каждое упоминание — это +1 голос в копилку.

Фактор 7. Свежесть и сигналы авторства

Что это. AI настороженно относится к контенту без авторства и без даты. Если на странице нет имени автора, нет даты публикации, нет даты обновления — модель видит «непонятный текст из ниоткуда». Это снижает шансы на цитирование, особенно в нишах с высоким уровнем ответственности (медицина, финансы, юриспруденция).

Данные.

Ниша	Сайтов с датой публикации/обновления
СТО для грузовиков	18 из 72 (25%)
Стоматологии	28 из 74 (38%)
Юридические фирмы	11 из 65 (17%)
Всего по выборке	57 из 211 (27%)

Три четверти сайтов нигде не указывают, когда страница была написана или обновлена.

Что починить. На странице каждой статьи укажите автора (живой человек, не «команда редакции») и дату публикации. В разметке Article это тоже отразите. Для сервисных страниц — дата последнего обновления цен или условий.

Данные исследования: 211 московских сайтов

Короткий ответ. Три ниши, три ракурса: B2B-эконом (СТО для грузовиков), B2C-медицина (стоматологии), B2B-премиум (юридические фирмы). Случайные первые 60–80 сайтов из Яндекс-органики по семи запросам на нишу. Средний балл 43.9 из 100. В зелёной зоне — один сайт.

Общий счёт по нишам

Ниша	Сайтов	Средний балл	Зелёных	Жёлтых	Красных
СТО для грузовиков	72	41.2 / 100	1 (1%)	41 (57%)	30 (42%)
Стоматологии	74	46.4 / 100	0	61 (82%)	13 (18%)
Юридические фирмы	65	44.1 / 100	0	45 (69%)	20 (31%)
Всего	211	~43.9	1 (0.5%)	147 (70%)	63 (30%)

Зоны определяются по итоговому баллу AIO: зелёная — выше 65, жёлтая — 35–65, красная — ниже 35. Зелёная зона не означает «AI вас цитирует». Это значит «AI без сюрпризов прочитает вашу страницу и сможет цитировать, когда запрос совпадёт». Это базовый билет на вход. Большинство московских сайтов до него не доходят.

По категориям проверок

Каждый сайт получает четыре подбалла: технический (макс 20), структурный (макс 35), семантический (макс 30), трастовый (макс 15). Итого 100.

Категория	СТО	Стоматологии	Юрфирмы	Средний по выборке
Технический	5.2 / 20	4.8 / 20	5.4 / 20	5.1 / 20
Структурный	15.6 / 35	16.9 / 35	16.0 / 35	16.2 / 35
Семантический	14.2 / 30	15.4 / 30	15.5 / 30	15.0 / 30
Трастовый	6.1 / 15	9.3 / 15	7.1 / 15	7.5 / 15

Технический балл везде около 25% от максимума — это значит, что у большинства сайтов есть проблемы с индексацией, скоростью или мобильной версией. Структурный — около 46%, чуть лучше, но всё равно меньше половины. Семантический — 50%, на этом уровне модель может частично понять страницу. Трастовый — 50%, и это место с самым большим разбросом по нишам: стоматологии с 9.3, СТО с 6.1.

Schema.org-покрытие

В среднем — 4 типа разметки на сайт. У 35% сайтов нет ни одной Schema.org-разметки. Топ-3 типа на всех нишах: WebSite, ImageObject, Organization. Хорошие новости: SearchAction и BreadcrumbList встречаются часто. Плохие: ContactPoint, MedicalOrganization, LegalService, Service, Product — то есть всё, что описывает суть бизнеса, у меньшинства.

Тематические находки

В каждой нише LLM-аналитик прогона (gpt-4o-mini) сформировал список конкретных проблем с контентом. Топ повторяющихся:

Ниша	Главные проблемы контента
Стоматологии	Отсутствует FAQ-раздел; нет информации об авторах и дате; используются общие термины без конкретики; цены в формате «от» или отсутствуют
Юрфирмы	Нет дат публикаций; нет автора у статей; слишком много общего, мало конкретных кейсов; нет описания практик в формате «для кого и почему»
СТО для грузовиков	Нет структуры страниц; нет дат; контент подгружается JavaScript; нет описания брендов техники, с которой работают

Сайты пишут о себе. AI ищет ответ покупателю.

Общий знаменатель: сайты пишут про себя в стиле «о нас», а не про клиента и его задачу.

Кейс одной страницы

Короткий ответ. Условная стоматология с баллом 38/100 после пяти этапов работ доходит до 64/100 — нижней границы зелёной зоны. Каждый этап самостоятельный, без предыдущих следующие имеют меньше смысла. Сроки выполнения зависят от команды.

Что было: страница «имплантация зуба», балл 38/100

Технический: 4 из 20. Серверный рендеринг есть, скорость средняя. Robots.txt не блокирует ботов. Sitemap.xml есть, но не обновлялся два года.

Структурный: 11 из 35. Один H2 на странице, остальное — H3 без логики. Списков нет. Таблицы нет.

Семантический: 14 из 30. Первый абзац — «современные методы имплантации». Второй — «команда профессионалов с опытом». Цена появляется в конце пятого экрана, в формате «от 65 000 ₽ — позвоните, чтобы узнать точно».

Трастовый: 9 из 15. На странице упомянут главный врач, есть фотография. Даты публикации и обновления нет. Отзывов на странице нет, они на отдельной странице без разметки Review.

Schema.org: Organization есть, MedicalOrganization нет, FAQPage нет, Article нет.

Что нужно починить

Работа разбита на пять этапов. Каждый самостоятельный, но без предыдущих следующие имеют меньше смысла. У одних команд эти пять этапов укладываются в две-три недели, у других растягиваются на квартал.

Этап 1. Переписать первые три абзаца страницы

Заменить «современные методы имплантации, забота о вашей улыбке» на конкретику:

«Имплантация одного зуба под ключ — 65 000 ₽, с коронкой из циркония — 95 000 ₽. Срок установки импланта — 40 минут под местной анестезией. Через 4–6 месяцев — постоянная коронка. Срок службы импланта Straumann — 25+ лет, гарантия клиники — 10».

Цифры. Бренд импланта. Конкретные сроки. Это та часть, которую модель прочитает в первую очередь. Она же должна закрыть основные вопросы покупателя.

Этап 2. Добавить H2-вопросы и ответы под ними

Семь H2-вопросов от лица покупателя:

Сколько стоит имплантация
Сколько времени занимает
Какие бывают импланты
Что входит в цену
Что делать после операции
Когда нужна костная пластика
Есть ли противопоказания

Под каждым — 2–4 абзаца ответа. Это самый трудоёмкий этап по тексту: на один H2 уходит примерно час работы редактора, если опираться на знания врачей, а не сочинять.

Этап 3. Собрать блок «Часто задаваемые вопросы» и разметить его FAQPage

Вопросы и ответы у вас уже есть. В текстах операторов колл-центра. В скриптах продаж. В переписке с пациентами. Нужно их собрать, переформулировать в формат «один вопрос — короткий ответ» и положить на сайт. Разметка FAQPage делается за час, если разработчик понимает, что делает.

Этап 4. Добавить структурную Schema.org-разметку

MedicalOrganization на главной (с адресом, телефоном, часами работы)
ContactPoint в подвале на всех страницах
Дата последнего обновления внизу страницы услуги

На каждый тип разметки уйдёт от 30 минут до нескольких часов, в зависимости от того, насколько шаблон сайта позволяет вмешиваться без правки кода.

Этап 5. Контекстная перелинковка по 5 смежным страницам

Из «протезирование зуба» — ссылка на «имплантация vs мост». Из «удаление зуба» — на «когда после удаления нужна имплантация». Анкоры — осмысленные, не «здесь». Это медленная и не очень интересная работа, но она строит тематический граф, который модели нравится.

Что станет: балл ~64/100

После выполнения всех пяти этапов прогон через AION даёт балл ~64. Это нижняя граница зелёной зоны.

Сайт перестал быть для AI «непонятным текстом». Стал «структурированным ответом на запрос „имплантация зуба Москва“».

Гарантии, что в ChatGPT и Алисе тут же появится упоминание, никто не даст: индексация и переучивание моделей идут своими циклами. Гарантия другая. Модель теперь способна вас процитировать, когда запрос совпадёт. До этого она просто не могла.

Чек-лист самопроверки на 20 пунктов

Короткий ответ. Двадцать пунктов, которые можно проверить за полчаса на любом сайте. Если выполнено меньше 12 из 20 — у вас та же проблема, что у 99.5% московских сайтов в выборке.

Содержание и структура (пункты 1–7)

На главной первый абзац отвечает на главный вопрос покупателя конкретно (с цифрами, сроками, условиями).
На странице ключевой услуги цена видна в первых двух экранах. Не «уточняйте», а конкретно или вилкой.
На странице услуги есть минимум 5 H2-заголовков, каждый — в формате вопроса покупателя.
На сайте есть блок «Часто задаваемые вопросы» с 6+ парами «вопрос-ответ».
На каждой странице услуги есть хотя бы одна таблица или список со структурированными данными.
На странице услуги есть конкретные примеры выполненных работ или кейсов с цифрами.
На странице «о компании» есть конкретный год основания, число сотрудников, локация и основная специализация.

Schema.org-разметка (пункты 8–10)

На главной есть Organization с названием, адресом, телефоном.
Блок FAQ размечен JSON-LD FAQPage.
На странице контактов есть ContactPoint с типом контакта (sales / support).

Авторство и свежесть (пункты 11–13)

У статей блога есть автор-человек (имя, должность, фото) и дата публикации.
У статей блога есть Schema.org Article с авторством.
У сервисных страниц внизу указана дата последнего обновления.

Техника (пункты 14–17)

В robots.txt не заблокированы GPTBot, ChatGPT-User, YandexBot, Googlebot, Bingbot, PerplexityBot.
На ключевой странице view-source показывает основной контент в HTML (не только в JS).
Sitemap.xml существует и обновлялся в последние 3 месяца.
Внутри текста на ключевой странице есть 3+ контекстных ссылок на смежные страницы с осмысленными анкорами.

Контент-производство и внешние сигналы (пункты 18–20)

У вас есть страница /blog/ или /articles/ с регулярными публикациями (не реже 1 раз в 2 месяца).
У вас есть хотя бы одно упоминание компании за последний год в отраслевом издании или каталоге.
Вы хотя бы раз в квартал прогоняете 10–20 ключевых запросов своей ниши в ChatGPT и Алисе и смотрите, кого они называют.

Как читать результат

Сколько пунктов выполнено	Что это значит
17–20	Сайт в зелёной зоне. AI без сюрпризов прочитает страницу и сможет цитировать.
12–16	Жёлтая зона. Есть базовые вещи, не хватает критичного. AI цитирует случайно.
Меньше 12	Красная зона. Структурно AI вашу страницу понимает плохо. Цитирование маловероятно.

Пункты 1–13 — это работа штатного маркетолога и разработчика. Объём обозримый, но это не одна сессия за час: на каждый пункт нужно вникнуть, переписать или дописать, согласовать. Пункты 14–17 — техническая работа. Пункты 18–20 — отдельная работа в продолжение, а не разовая задача.

Частые вопросы

Это работает в Рунете? У нас Яндекс, а не ChatGPT

Да. Алиса и нейропоиск Яндекса используют собственный LLM (YandexGPT), который обучен на тех же типах источников, что и ChatGPT: B2B-каталоги, отраслевые обзоры, структурированная Schema.org-разметка. Метод один и тот же для ChatGPT, Алисы, Perplexity, Google AI Overviews. Различается только набор источников, на которые опирается конкретный AI.

Чем это отличается от обычного SEO

Классическое SEO оптимизирует страницу под клик из поисковой выдачи: позиция, заголовки, ключевые слова, ссылки. Методика AI ON оптимизирует упоминание страницы в ответе AI — без клика, прямо в карточке. Разные метрики, разные источники, разные практики. SEO остаётся актуальным. Этого уже недостаточно: значительная часть запросов закрывается прямо в чате с AI.

Что делать, если в моей нише AI пока не отвечает

Проверить бесплатно — обычно отвечает, просто рекомендует не вас. Даже если в нише запросов мало, через 6–12 месяцев их будет в 5–10 раз больше. Сейчас — окно, чтобы занять место в ответах, пока конкуренты не пришли.

Гарантирует ли методика попадание в ответы AI

Нет, и никто честно не гарантирует. Попадание в конкретные ответы зависит от того, когда AI переиндексирует ваш сайт и как обновятся модели. Эти циклы вне контроля любого исполнителя. Гарантировать можно другое: после применения семи факторов сайт готов к AI-поиску — технические препятствия убраны, контент в цитируемом формате, разметка на месте. Дальше — вопрос времени. Обычно первые движения видны в течение 1–3 месяцев после деплоя.

С чего начать, если бюджет нулевой

С чек-листа в этой статье. Пункты 1–10 закрываются силами штатного маркетолога и разработчика без внешнего бюджета. Главное — выделить приоритет: договориться, что в течение месяца сайт переделывается под цитируемость, а не «когда руки дойдут».

Как замерить эффект работ

Прогоните 10–20 ключевых запросов своей ниши в ChatGPT (с включённым веб-поиском), Алисе с нейропоиском и Perplexity. Запишите, кого назвали в ответах, попали ли вы. Это базовый замер. Через месяц после работ повторите. Если упоминаний стало больше — методика работает. Если нет — ищите проблему в технике или структуре контента, а не докидывайте ещё разметки.

Сколько времени уйдёт на все семь факторов

У команды из штатного маркетолога и разработчика без других приоритетов — 4–6 недель. У команды, где люди делят время с основной работой, — квартал. Если ждать «свободного времени» — растянется на полгода и больше.

Нужно ли нанимать агентство

Большую часть из чек-листа можно сделать своими руками. Внешняя помощь имеет смысл, если: нет команды или она перегружена; нужен внешний взгляд на нишу; нужно к конкретной дате (демо, кампания, релиз). В остальных случаях — берите чек-лист и идите.

Когда AI ON может пригодиться

Если решите, что хотите внешнего исполнителя — AI ON можем предложить 3 варианта сотрудничества:

Услуга	Цена	Что внутри
Стратегический разбор	25 000 ₽	1 час созвона + PDF на 2 страницы с приоритетами на 30 дней
Запуск в AI-поиск	250 000 ₽	4 недели работы по фиксированной цене: переписать 5 страниц, добавить 2 новые, поставить разметку, контрольный замер
Удержание в AI-поиске	80 000 ₽/мес	Ежемесячный замер, 1 новая страница, 60 минут с экспертом, email-поддержка

Цены открытые. Без индивидуальных предложений, без скрытых апсейлов. Если после стратегического разбора понимаете, что справитесь сами — это нормальный исход.

Об авторе

Максим Япаров. Создатель методики AI ON. Маркетолог по бэкграунду, последние десять лет — в B2B-маркетинге. С 2024 года фокус на видимости сайтов в AI-поиске: разбирал, как ChatGPT, Алиса и нейропоиск Яндекса формируют ответы, превратил это в воспроизводимую методику и инструмент AION.

Контакты: itforb2b@gmail.com · ai-audit.pro

Источники

Полные исследования, на которые опирается статья:

Разбор 72 СТО для грузовых автомобилей в Москве — 1 сайт из 72 в зелёной зоне.
Разбор 74 стоматологий в Москве — 0 сайтов в зелёной зоне, средний балл 46.4.
Разбор 65 юридических фирм в Москве — 0 сайтов в зелёной зоне, средний балл 44.1.

Внешние:

Gartner, «How AI Will Transform B2B Buying Journeys», 2025
Bain & Company, «AI in B2B Sales: From Hype to Habit», 2025
BrightEdge, «AI Overviews Impact Report», январь 2026
Schema.org, официальная документация

Глоссарий

AI-поиск. Класс инструментов, которые отвечают на запрос пользователя текстом, а не списком ссылок. ChatGPT с веб-поиском, Perplexity, Алиса с нейропоиском, Google AI Overviews, Bing Copilot.

Цитирование. Когда AI в ответе упоминает конкретный сайт или компанию как источник или рекомендацию. Это не клик и не трафик. Это упоминание.

Schema.org. Стандарт разметки HTML дополнительными подсказками для поисковиков. Описывает, что на странице: компания, продукт, отзыв, статья. Не виден пользователю, видим краулерам.

JSON-LD. Один из форматов разметки Schema.org. Кусок JSON в <head> страницы, описывающий её содержание машинам.

FAQPage. Тип Schema.org для блока вопросов и ответов. Размечается на страницах с видимым FAQ-блоком.

llms.txt. Файл в корне сайта (по аналогии с robots.txt), который описывает структуру сайта для AI-краулеров. Стандарт молодой, не все AI его читают, но добавить недорого.

Серверный рендеринг (SSR). Когда HTML страницы собирается на сервере и отдаётся краулеру готовым, а не подгружается через JavaScript на клиенте.

Зелёная зона / жёлтая / красная. Уровни готовности сайта к AI-поиску в методике AION. Зелёная — балл выше 65 из 100. Жёлтая — 35–65. Красная — ниже 35.