Это навигационная страница: здесь разведены разные интенты, чтобы не смешивать AI SEO, llms.txt, agenthub.json, AI-ready аудит, structured data и машиночитаемые профили компаний в одну кашу.
Публичный статус: read-only registry agent, machine-first route, bot hints, checkout handoff и защищенный draft flow для обновления профиля.
A2A statusКак отделить canonical profile от A2A Agent Card, зачем нужен registry layer и где проходит граница с MCP.
A2A / MCPWhy online stores need explicit product facts when agents start comparing products without human intuition, taste or context.
agentic commerceПочему в agentic web компания может проиграть еще до звонка: агенты собирают профиль бизнеса из обрывков, а не из вашей презентации.
agentic webЧто означают визиты GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User, ClaudeBot и статус 499 в логах сайта.
AI bot analyticsСамые частые причины: нет структуры, trust-сигналов, понятных контактов, llms.txt, JSON-LD и канонического профиля компании.
запрос бизнесаБесплатная проверка: AI SEO аудит, llms.txt, structured data, trust и понятность сайта для ИИ.
проверка сайтаЧто реально входит в AI SEO, как связаны GEO / AEO и AI-видимость, и что не стоит делать ради нейропоиска.
AI SEOИндексируемость, trust, машиночитаемый слой и точки потери видимости в нейроответах и AI-поиске.
SEO аудитГде AI и нейросети помогают в продвижении сайта, а где без структуры, семантики и trust ничего не получится.
ИИ / SEOЧто оставить на главной, а что вынести в отдельные trust- и canonical-слои, чтобы сайт стал сильнее для AI и людей.
архитектура сайтаГотовый опросник для сильного платного профиля: услуги, fit / not fit, trust, кейсы, ограничения и маршруты для AI.
онбординг / продажиПодтвержденные цифры по Алисе AI, Яндексу и российскому AI-рынку без хайпа и выдуманных метрик.
Россия / AIПохожие товары, поиск по фото, советы и доверие к AI-рекомендациям: как меняется потребительская привычка.
поведение пользователейЯндекс, Google, Similarweb и Adobe: как меняется поиск, ответы и переходы на сайты.
тренды поискаZero-click, AI-сводки и новая точка потери клиента еще до перехода на сайт. С цифрами и исследованиями.
исследованиеПочему новые системы ищут не по словам, а по задаче, смыслу, доверию и структурированным данным.
AI searchПрактический план без хайпа: что менять на сайте и вокруг него, чтобы не выпадать из нового AI-слоя.
стратегияЧто решает llms.txt, почему этого мало и как выглядит более сильная архитектура.
llms.txtОт HTML для людей к машиночитаемому слою, канонической сущности и правилам доступа.
AI visibilityЧто реально повышает шанс корректного цитирования и что нельзя гарантировать никакими файлами.
AI searchЧто именно нужно проверять, чтобы сайт был понятен ChatGPT, Алисе, Гигачату и агентным системам.
аудитЗачем бизнесу отдельная canonical entity и чем она отличается от каталога или обычной страницы.
canonical entityЧто реально дает schema-разметка, почему ее недостаточно самой по себе и как связать ее с каноническим профилем.
structured dataКак соединяются классическое SEO, нейропоиск, generative search и discoverability в LLM-ответах.
GEO / AEOПочему агентам нужен не только текст, но и понятные правила доступа, canonical JSON и endpoints.
protocolЧто реально влияет на шанс появления сайта в AI-ответах и почему не существует одной волшебной кнопки.
ChatGPTЧто важно для Яндекса, Алисы и нейроответов: индексация, trust и машиночитаемая структура.
АлисаЧто влияет на видимость в Яндекс Нейро и нейроответах: индексация, trust, canonical profile и AI-ready слой.
Яндекс НейроПрактический слой для русскоязычного AI-поиска: понятные сущности, canonical URLs и machine entrypoint.
ГигачатЗачем нужен отдельный entrypoint JSON, какие поля в нем обязательны и куда он должен вести агента дальше.
agenthub.jsonКуда класть файлы на сайте, что делать без /.well-known и как проверить подключение.
установкаОбщий разбор discoverability для ChatGPT, Gemini, Алисы, Гигачата и других AI-систем.
LLM visibilityРазделение ролей, provenance, field-level confidence и honest outreach для legal AI-profile pipeline.
prompt design