1. Ассистент не может прочитать ваш сайт.
2. Вас нет в веб-результатах, которые он подтягивает перед ответом.
3. Никто больше не писал о вас там, где он читает.
4. Главная страница не говорит, что вы такое и для кого.
5. В спорной ситуации конкурент обходит вас по отзывам.

Ниже каждая причина, доказательства и тест, который можно сделать сегодня. Это более подробное продолжение страницы почему ChatGPT меня не рекомендует.

Причина 1: ассистент не может прочитать ваш сайт

Сначала краулер ассистента должен забрать ваши страницы и получить читаемый текст. Три вещи тихо этому мешают.

• Правило в robots.txt, которое блокирует ИИ-краулеры. Поисковый краулер OpenAI называется OAI-SearchBot, краулер для обучения GPTBot. У Anthropic это Claude-SearchBot и ClaudeBot. У Perplexity PerplexityBot.
• Файрвол или защита от ботов, которая показывает проверку вместо вашего контента.
• Сайт, который выводит текст только через JavaScript. Первая загрузка возвращает пустую оболочку.

Бренды, которые блокируют краулер Claude, почти не получают цитат в Claude (Muck Rack).

Тест на сегодня: откройте /robots.txt своего сайта. Поищите строки Disallow под любым из названных ботов или под User-agent: *. Потом загрузите главную так, как это сделал бы бот, без JavaScript. Проверьте, что название и описание продукта есть в сыром тексте. Команды есть на странице проверки ИИ-краулеров.

Причина 2: вас нет в живых результатах поиска ассистента

Это главная. Когда ассистент ищет в интернете, он работает со страницами, которые вернулись. ChatGPT ищет примерно в трети запросов и добавляет год в 76% поисков про софт.

В исследовании Tannenbaum 2026 года бренд, которого не было в этих результатах, GPT упоминал в 2.8% случаев. Когда цитировался собственный сайт бренда и были ещё поиски по бренду, 91.4%.

Позиция внутри этих результатов тоже важна. Цитировались 58% страниц на первой позиции и 14% на десятой (AirOps and Kevin Indig, 815,484 пары «запрос-страница»).

Тест на сегодня: запишите три-четыре поиска, которые ассистент сделал бы по вопросу вашего покупателя. Они выглядят как «лучший [категория] 2026», «[категория] отзывы», «[категория] сравнение» и «[ваше название] отзывы». Поищите каждый без входа в аккаунт, в обычном поисковике. Если на первой странице нет ни одной страницы о вас, причина найдена.

Можно ещё задать вопрос покупателя Perplexity и раскрыть источники. Он показывает ровно то, что нашёл.

Причина 3: никто больше о вас не писал

Ассистенты предпочитают страницы, которые бренд не контролирует. В вопросах о софте в США 72.7% процитированных источников были заработанными медиа (Chen et al.). Из 207 миллионов цитат больше 84% были сторонними и 0.3% платными (Muck Rack).

Продукт, который живёт только на своём сайте и в паре каталогов, в этом наборе невидим. Каталоги цитируют редко (GetIntel, 9,978 ответов).

Тест на сегодня: поищите название продукта, исключив свой домен, например "Ledgerly" -site:ledgerly.example. Посчитайте настоящие страницы: отзывы, подборки «лучших X», треды на Reddit или форумах, видео на YouTube, статьи. Меньше пяти это нормально для продукта одного человека. Само по себе это объясняет долю упоминаний около нуля.

Потом задайте вопрос покупателя одному ассистенту и запишите каждый источник, на который он сошлётся. Это страницы, где вас нет.

Причина 4: главная не говорит, что вы такое

Даже когда ассистент вас находит, ему нужна ясная фраза для цитаты. Что это за продукт, для кого он, сколько стоит.

44.2% цитат берутся из первой трети страницы. Определённые формулировки цитируют чаще (AirOps and Kevin Indig). Покупателям это тоже нужно: 58.8% переходов из ИИ приходят на главную (Similarweb). Человек приходит, чтобы одним взглядом подтвердить то, что сказал ассистент.

Тест на сегодня: откройте главную и прочитайте только то, что видно без прокрутки. Закончите по ней одной фразу: «[Продукт] это [категория] для [аудитория], который [главная задача]; стоит [цена]». Если не получается, у ассистента тоже не получится.

Потом сравните описание вас у ассистента с правдой. Неверная цена или аудитория значит, что страницы, которые он читал, устарели.

Причина 5: вы проигрываете спорные случаи по отзывам

Когда ассистент сравнивает вас с громким именем, при равенстве побеждает знакомое. При одинаковых характеристиках известный бренд рекомендовали в 100% случаев (Chu and Hou, 2026).

То же исследование нашло решение: преимущество конкурента в рейтинге меньше 0.1 звезды ломало это лидерство. В исследовании агентов Columbia рост рейтинга на 0.1 поднимал долю выбора продукта с 10% до 15-20%. Значок «выбор обозревателя» поднимал до 20-43%.

Тест на сегодня: найдите сайт с отзывами, который ассистент чаще всего цитирует в вашей категории. Часто это G2, Capterra, Product Hunt, Trustpilot или магазин приложений. Поставьте свой рейтинг и число отзывов рядом с двумя конкурентами, которых он называет чаще всего. Нет профиля или три отзыва против их трёхсот: вот и причина.

Честные отзывы реальных клиентов, о которых вы прямо попросили, это рычаг, за который маленький продукт действительно может потянуть.

Две вещи, в которых вы не виноваты

Порядок и позиция. Ассистенты реагируют на порядок, в котором кандидаты стоят в прочитанном (Bito et al.). Агенты предпочитают то, что в верхнем ряду (Columbia). Если в каждом списке старожил стоит первым, вы наследуете этот перекос. Напрямую это не исправить. Единственный путь: быть в большем числе списков и выше.

Шум. Один и тот же запрос даёт тот же список брендов реже 1 раза из 100. Назвали в прошлом месяце, а в этом нет? Прогоните три раза, прежде чем решать, что что-то изменилось.

Ограничения

Цифры 2.8% и 91.4% взяты из одного препринта, на одном семействе моделей. Точные числа не везде повторятся, но направление держится от исследования к исследованию. Muck Rack и GetIntel продают PR-инструменты и инструменты видимости, так что считайте их цифры большими, но от вендора.

Исправив все пять причин, вы повышаете шансы. Никто не может обещать, что скажет ассистент.

Что дальше

Делайте тесты по порядку и остановитесь на первом проваленном. Это и есть ваша причина.

Обычно это причина 2 или 3. Тогда работа в том, чтобы вас называли на страницах, которые ассистент уже цитирует в вашей категории. Этим и занимается наш проект. Начинается всё с бесплатной проверки: она показывает, что это за страницы.

Что не работает или не продаётся честно: llms.txt сам по себе, schema сама по себе, набивка ключевыми словами, массовая рассылка по каталогам и скрытый текст. Доказательства к каждому пункту ниже, исследования вендоров помечены.

Что работает

1. Добейтесь упоминаний на страницах, которые вы не контролируете

Ответы ИИ опираются на заработанные и сторонние медиа. В вопросах о софте в США 72.7% процитированных источников были заработанными медиа. На обычной странице выдачи Google: 45.4% (Chen et al., University of Toronto). Из 207 миллионов цитат больше 84% были заработанными или сторонними и 0.3% платными (Muck Rack, вендор).

Одни только подборки «лучших X» составили 43.8% типов страниц, которые цитировал ChatGPT, на 26,283 URL источников. Заметнее всего были недавно обновлённые подборки. Высокие места в нескольких подборках коррелировали с тем, что бренд рекомендуют (Ahrefs, вендор, корреляция).

Какие страницы? Reddit и YouTube входят в пятёрку самых цитируемых доменов у каждого ассистента. G2 в пятёрке у Perplexity (Peec, вендор). На 75,000 брендов сильнее всего с видимостью в ИИ коррелировали упоминания на YouTube (около 0.737). Следом шли упоминания бренда в интернете (Ahrefs, вендор).

На LinkedIn длинные статьи составили от 50 до 66% процитированного контента LinkedIn. Около 95% процитированных постов были оригинальными, а не репостами (Semrush, вендор).

Закономерность: другие люди пишут конкретно и под своими именами.

2. Собирайте честные отзывы: маленькое преимущество бьёт громкое имя

При одинаковых характеристиках известный бренд выигрывал в 100% случаев. Преимущество в рейтинге меньше 0.1 звезды у меньшего конкурента переворачивало результат (Chu and Hou, 2026, препринт).

В исследовании Columbia о шопинг-агентах +0.1 к рейтингу поднимали долю выбора с 10% до 15-20%. Значок «выбор обозревателя» поднимал до 20-43%. Пометка «Sponsored» роняла до 8-9%.

Один источник вроде Wirecutter или Reddit мог перебить любимчика модели (Wharton GAIL). Социальное доказательство в контролируемых тестах повышало долю рекомендаций. Намёки на дефицит и «эксклюзивность» её снижали (Bias Beware, EMNLP 2025).

3. Появитесь в живом поиске ассистента

Бренды, которых не было в веб-результатах ассистента, упоминались в 2.8% случаев. Когда цитировался их собственный сайт и были поиски по бренду: 91.4% (Tannenbaum, 2026, препринт). Внутри этих результатов первая позиция цитировалась в 58% случаев, десятая лишь в 14% (AirOps and Kevin Indig).

В C-SEO Bench (NeurIPS 2025) просто быть первым в контексте модели оказалось лучше любого трюка с переписыванием. Так что место в обычном поиске по «лучший [категория] 2026» это всё ещё настоящая работа. Не устаревшая.

4. Дайте ясный ответ в первой трети страницы

44.2% цитат берутся из первой трети страницы. Определённые формулировки цитируют чаще (AirOps and Kevin Indig).

В экспериментах GEO на 10,000 запросов конкретные цифры, цитаты и названные источники повышали видимость на 30-40%. Больше всех выигрывали страницы пониже в выдаче (Aggarwal et al., KDD 2024).

Это единственная тактика на странице с экспериментальной поддержкой. Суть: прямо скажите, кто вы, подкрепите это, и сделайте это в начале.

5. Показывайте настоящие даты настоящих обновлений

Модели любят свежие даты. Более поздняя дата публикации поднимала фрагменты во всех семи проверенных ранжировщиках, вплоть до 95 мест (Fang et al.). Процитированный контент свежее среднего (Ahrefs).

Работает это, только если дата честная. Менять дату на неизменённой странице это манипуляция. Если модель когда-нибудь научится проверять, вам это дорого обойдётся.

Наше правило: видимая дата, которая меняется только вместе с содержанием и записывается в журнал изменений.

Что не работает

llms.txt сам по себе

llms.txt это текстовый файл со списком важных страниц сайта для ИИ-агентов. Разумная вежливость, занимает час. Но это не рычаг видимости.

• SE Ranking не нашёл связи между его наличием и цитатами ИИ на примерно 300,000 доменов. Их модель без него становилась точнее (вендор).
• Логи серверов Ahrefs: 97% файлов llms.txt в мае 2026 года не получили ни одного запроса (вендор).
• Google говорит, что не использует llms.txt ни в поиске, ни в функциях ИИ.

У нас он есть по адресу /llms.txt, потому что агенты могут им пользоваться. Мы опубликуем собственные логи о том, читает ли его кто-нибудь. Тот, у кого результат работы это файл llms.txt, продаёт плацебо.

Разметка schema сама по себе

Структурированные данные (JSON-LD) описывают, что такое страница: статья, организация, продукт с настоящей ценой. Используйте их точно.

Нет доказательств, что из-за них ассистент вас цитирует или рекомендует. Google говорит, что особой разметки для ИИ не существует. Выдуманные рейтинги в разметке бесполезны и нарушают правила Google (разбор мифов GEO от Search Engine Land; документация Google). Разметка, которая совпадает с видимой страницей, это гигиена, а не стратегия.

Набивка ключевыми словами

В экспериментах GEO она не помогла. Помогли ссылки, цитаты и статистика (Aggarwal et al., KDD 2024). Большинство ИИ-трюков с контентом мало что дали в C-SEO Bench, и выигрыш от каждого трюка таял по мере того, как его применяли конкуренты.

Когда в тестах Chu and Hou все бренды применили одну и ту же оптимизацию, польза рухнула с +0.802 до +0.007.

Массовая рассылка по каталогам

Сервисы, которые отправляют вас в 100 или 500 каталогов, продают объём. ChatGPT и Gemini каталоги почти не цитируют. В 9,978 ответах GetIntel они были мелким источником рядом с подборками, отзывами и обсуждениями.

Каталог может дать обратную ссылку для классического SEO. Рекомендаций он не принесёт. Мы их никогда не продаём.

Скрытый текст, промпт-инъекции, фальшивые отзывы

В лаборатории это работает. Скрытый текст и промпт-инъекции выталкивали продукт снизу на первое место, в том числе в Perplexity (Kumar and Lakkaraju; Pfrommer et al., EMNLP 2024).

Именно поэтому мы этого не делаем. Это манипуляция, её находят, и она ставит имя основателя на трюк, который умрёт со следующим обновлением модели. На странице честных методов перечислено всё, от чего мы отказываемся.

Честный итог

Ограничения

Большая часть доказательств того, что «работает», корреляционная. Многое исходит от компаний, которые продают инструменты для видимости в ИИ (Ahrefs, Muck Rack, Peec, Semrush, SE Ranking). Эксперименты шли на конкретных моделях в конкретные даты. Эффекты слабеют, когда тактики распространяются.

Ничто из этого не позволяет кому-либо обещать, что ассистент скажет о вас.

Что дальше

Узнайте, какие сторонние страницы ваши ассистенты цитируют в вашей категории. Этот список и есть весь список дел.

Его даёт бесплатная проверка: 5 вопросов покупателей, по 3 прогона, 4 ассистента. Вы узнаете, кого назвали вместо вас и какие источники процитированы, в течение 2 рабочих дней. Или сделайте её сами по гайду для самостоятельной проверки.

Пять вопросов, три прогона, пять ассистентов: 75 ответов, чуть больше часа. Ваш результат это доля упоминаний (названы в X из 75), а не место. Ровно по этому методу работает наша бесплатная проверка. Сделайте сами сегодня или доверьте нам.

Перед началом

• Выйдите из аккаунта или заведите новый. В аккаунте ассистент пользуется памятью. Ваш уже знает ваш продукт, так что будет вам льстить.
• Новый чат на каждый прогон. Никаких уточнений в той же переписке. Прошлый ответ влияет на следующий.
• Выставьте местоположение покупателей. ChatGPT следует местоположению, которое сообщает приложение. Gemini следует стране сети. Рекомендуемые компании меняются в зависимости от места (Chen and Koudas, 2026). Продаёте в США? Проверяйте из США или через американский VPN.
• Запишите дату и название модели, которое видно на экране. Модели меняются. Сравнение через месяц честное, только если вы знаете, что проверяли.
• Используйте режимы с поиском в интернете: ChatGPT с поиском, Perplexity по умолчанию, Gemini, Claude и Muse как есть. Именно ими пользуются покупатели.

Пять форм вопроса

Реальные запросы покупателей короткие (Stella Rising, n=524):

• две трети занимают 15 слов или меньше,
• примерно в четверти есть слово «лучший»,
• 28% называют предел цены,
• 32% говорят что-то личное о себе.

Пять форм ниже покрывают этот набор. Напишите по одному запросу на каждую форму, простыми словами ваших клиентов. Не словами из вашего маркетинга.

Для маленьких продуктов важнее всего форма 5. Она показывает, вспоминает ли о вас ассистент, когда категорию никто не назвал. Форма 4 показывает, появляетесь ли вы вообще рядом со старожилом.

Полная версия на 25 запросов, по пять на форму, есть в нашей бесплатной библиотеке запросов.

Задайте каждый запрос по три раза каждому ассистенту

Откройте ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity и Muse. Для каждого запроса: новый чат, вставить, прочитать, записать. Потом ещё два раза. Получается 5 запросов x 3 прогона x 5 ассистентов = 75 ответов.

Зачем три прогона. Два прогона одного запроса давали тот же список брендов реже 1 раза из 100 (SparkToro, 2,961 ответ). Один ответ это шум. Три на ассистента всё ещё мало, но так видно разницу между «никогда», «иногда» и «обычно». И это можно повторить через месяц.

Зачем пять ассистентов. На 536,301 ответе ChatGPT, Claude и Gemini называли одну и ту же компанию лишь примерно в 3% случаев (BusySeed). Если ваши покупатели строят стартапы, важен Claude: среди них за него платят чаще всего. Если это обычные потребители, важнее Gemini и ChatGPT. Muse, приложение Meta, работает на тех же моделях, что и ассистент в WhatsApp, Instagram и Facebook.

Что записывать по каждому ответу

Сделайте таблицу: одна строка на ответ, вот такие колонки:

Колонка с источниками самое ценное, что вы получите. Из 207 миллионов цитат больше 84% пришли из сторонних источников (Muck Rack). Страницы, которые цитируются, когда вас не называют, и есть страницы, где вам нужно быть.

Как читать результат

Сложите колонку «Названы?». Это ваша доля упоминаний: названы в X из 75 ответов и в X из 15 у каждого ассистента.

Потом прочитайте, что ассистент сказал о вас, когда всё-таки назвал. Покупатели проверяют. 89.9% покупателей, которые пользуются ИИ, сверяют его совет с другим источником перед покупкой (Product.ai). 94% покупателей B2B-технологий перепроверяют его (TrustRadius). Неверная цена или аудитория стоят вам покупателя, который вас загуглил.

Честно о времени

Семьдесят пять ответов, аккуратно записанных, занимают чуть больше часа. Это если вы быстро печатаете и не зачитываетесь ответами. Многие основатели доходят до 20 и бросают. Ничего страшного: 20 ответов лучше одного скриншота. Просто запишите, что остановились, чтобы сравнение через месяц было честным.

Не меняйте набор запросов и повторите его на 30-й, 60-й и 90-й день. Поменяете запросы и не узнаете, стало лучше или вы просто спросили иначе.

Ограничения

Это выборка, а не перепись. Пятнадцать ответов на ассистента показывают картину. Изменение в 5% они не измерят. Ассистенты ещё и подстраиваются под человека, зависят от места и версии модели, так что ваши цифры и цифры знакомого будут отличаться.

Считайте долю упоминаний градусником, а не табло со счётом. Наш платный аудит работает тем же методом, только с 25 запросами вместо 5. Больше ответов, та же честность.

Что дальше

Не хотите тратить час? Мы сделаем эту проверку за вас, бесплатно: 5 вопросов покупателей, по 3 прогона, в ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity и Muse. 75 ответов, результаты по почте в течение 2 рабочих дней, и каждый отчёт проверяет человек.

Проверили сами, и цифра низкая? Прочитайте, почему ИИ не рекомендует ваш продукт, чтобы найти причину.

Гайды

• Как ИИ решает, что рекомендовать: сначала ищет, потом читает, что о вас пишут другие, а при равенстве выбирает знакомый бренд. Доказательства по порядку.
• Как проверить, рекомендует ли вас ChatGPT: наша бесплатная проверка, только своими руками. Пять форм вопроса, по три прогона, пять ассистентов и что записывать.
• Почему ИИ не рекомендует ваш продукт: пять причин в том порядке, в котором они обычно случаются. Для каждой есть тест, который можно сделать сегодня.
• Что работает, а что нет: сторонние доказательства и отзывы работают. llms.txt сам по себе, schema сама по себе, набивка ключевыми словами и массовая рассылка по каталогам не работают. Исследования к каждому пункту.
• Почему страница глоссария помогает ИИ вас найти: одна страница с определениями, примерно с 30 до 120 показов в поиске в день за две недели. Что я сделала и честно о связи с ИИ.
• Следим за конкурентами, которых ИИ называет вместо вас: агент за $7.80 в месяц проверяет страницы каждое утро. Что он поймал за две недели.
• Ответы в поддержке с помощью ИИ, но честно: с 14 часов до 12 минут и правила, которые сохранили честность. Именно из поддержки берутся отзывы, которые читает ИИ.
• От пет-проекта до продукта, который ИИ может назвать: пять сессий превратили приложение для моей мамы в девять продуктов. Шестой шаг делает один из них тем, что ассистент может порекомендовать.

Что будет позже

Как попасть в списки «лучших X», которые цитирует ИИ. Как получить рекомендацию именно от Claude и именно от ChatGPT. Как сделать свой сайт читаемым для ИИ. Гайд появляется, когда нам есть что сказать со ссылками на источники, не раньше. Новые гайды попадают в журнал изменений.

Как написаны эти гайды

Их пишет Даша, первые черновики с помощью ИИ. Каждую цифру сверяем с оригинальным исследованием до публикации. Исследования вендоров (компаний, которые продают инструменты для видимости в ИИ) помечены как исследования вендоров. Нашли ошибку? Напишите на hello@heardofyou.io. Мы исправим и запишем исправление.