LLM-оптимизация(LLM Optimization)

LLM-оптимизация — собирательный термин, объединяющий GEO и AEO с акцентом именно на работу с моделями. Если GEO про «оптимизацию под генеративные движки», AEO про «прямые ответы», то LLM-опт — это весь набор приёмов на стыке: чтобы LLM могла (а) проиндексировать ваш сайт, (б) понять структуру, (в) цитировать с ссылкой на источник.

Базовый чек-лист: открыть robots.txt для GPTBot / ClaudeBot / PerplexityBot / YandexAdditional / Google-Extended; добавить llms.txt с навигацией по сайту для AI-агентов; рендерить контент в SSR/SSG (LLM-краулеры обычно не исполняют JS); вынести все факты в текст HTML, а не в картинки; Schema.org везде, где осмысленно (Organization, Article, FAQPage, Product, SoftwareApplication, DefinedTerm); чёткие определения и числа в первых абзацах.

Контентная часть: писать так, как пишут энциклопедии и инструкции, а не маркетологи. LLM-модели обучены отдавать предпочтение текстам с явными утверждениями и фактической плотностью. «Мы — лидеры рынка с многолетним опытом» — нулевая ценность для модели. «Топмашина работает с 2014 года, в портфолио 250 проектов, средний срок выхода в топ-10 — 3-6 месяцев» — извлекаемый факт.