1. Пустіть ШІ-ботів
Решта не має значення, якщо бот не може завантажити ваші сторінки. Переконайтеся, що robots.txt розбирається і не блокує ботів ШІ-пошуку й агентів користувачів (OAI-SearchBot, PerplexityBot, ChatGPT-User, Claude-User та інших). Блокувати боти для навчання — окремий вибір.
SagBot читає ваш robots.txt і його правила для кожного відомого йому ШІ-бота.
2. Покладіть текст у HTML
Більшість ШІ-краулерів не виконує JavaScript. Рендеріть основний текст на сервері, зі справжніми заголовками h1 і h2, щоб краулер отримував слова, а не порожню оболонку застосунку.
SagBot читає текст вашого сайту без JavaScript: кількість слів і заголовки.
3. Скажіть, хто ви
Додайте JSON-LD Organization (або Person) з назвою, URL і логотипом; використовуйте ту саму назву в <title> та og:site_name; і перелічіть офіційні профілі в sameAs. Разом це дає системі відповідей змогу впевнено назвати вас.
SagBot читає дані Organization чи Person на вашому сайті, їхню назву та посилання sameAs.
4. Зробіть структуровані дані валідними
Кожен блок JSON-LD має розбиратися і мати @type. Одна синтаксична помилка може змусити систему проігнорувати весь блок.
SagBot читає кожен блок JSON-LD на вашому сайті.
5. Пишіть спершу відповіді
Сформулюйте кілька заголовків як запитання, які ставлять люди, і поставте під кожним коротку самодостатню відповідь (40–320 символів). Саме цей абзац і цитують.
SagBot читає ваші заголовки й абзац після кожного з них.
6. Покажіть автора й дату
Вкажіть, хто стоїть за контентом і коли його оновлювали, — і в розмітці, і на самій сторінці. Свіжий контент із названим автором виграє, коли решта рівна.
SagBot читає сигнали автора й дати на вашому сайті.
7. Опублікуйте llms.txt
Завершіть файлом /llms.txt: короткою мапою у форматі Markdown з вашими найважливішими сторінками, до кожної з яких додано рядок пояснення. Це найдешевший спосіб спрямувати модель на потрібні сторінки.
SagBot читає ваш /llms.txt.
Подивіться, на якому етапі ваш сайт
Сканування перевіряє кожен крок вище й дає виправлення до кожного, який не пройдено.