Аудит сайтов

Раздел отвечает на вопрос: видны ли ваш сайт и сайт конкурента AI-краулерам и насколько легко модели достать факты о бренде с этих страниц?

LLM-модели (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Алиса) и AI-краулеры работают по своим правилам. Контент, индексируемый Google, может быть невидим для GPTBot. Сайт с идеальным SEO может проигрывать конкуренту, потому что не отдаёт llms.txt и не размечен Schema.org.

Технический аудит проверяет ваш сайт глазами AI-краулеров и сравнивает его с сайтом конкурента: видна ли вам индексация, легко ли модели достать факты о бренде, попадёт ли страница в обучающие данные следующего поколения LLM. На выходе — балл от 0 до 100 (grade A — F) и конкретный чек-лист того, что нужно починить.

17 проверок в 5 категориях

За один прогон сайт проверяется по 17 параметрам, сгруппированным в категории с весами:

Категория	Вес	Что проверяется
Доступность для краулеров	35	HTTPS, скорость ответа, рендеринг (SSR vs SPA), `robots.txt`, `X-Robots-Tag`
Структурированные данные	30	Schema.org, Open Graph, meta description, sitemap.xml, ключевые страницы
Свежесть	13	Заголовки `Last-Modified`, видимая дата публикации
LLM-специфичное	10	Файл `llms.txt` (стандарт 2024), машиночитаемая лицензия RSL 1.0 (декабрь 2025)
E-E-A-T сигналы	12	Контактная информация, разметка автора (Person schema), privacy policy / terms of service

Рендеринг проверяется отдельно, потому что GPTBot / ClaudeBot / PerplexityBot не исполняют JavaScript. Если контент рендерится только клиентом — для AI-краулера страница пустая. X-Robots-Tag в HTTP-заголовках — частое место, где прячут блокировки noai / noimageai, которых нет в robots.txt.

Какие блоки видит пользователь

Селекторы сайтов

Сайт бренда выбирается из URL-ов проекта (поле entity_urls); сайт конкурента — из выпадающего списка по имени конкурента и его URL-ам.

Оценка технического аудита

Балл бренда vs балл конкурента: например 76.5 / 100, grade B. Под балом — разбивка по 5 категориям с прогресс-барами, чтобы было видно, где именно вы проигрываете.

Авторитетность сайта в источниках

Не из чек-листа, а из реальных данных мониторинга: как часто ваш домен реально цитируется в ответах LLM, в каких моделях и по каким запросам. Композитный балл «Авторитет» учитывает цитируемость, покрытие LLM, покрытие запросов и фактор свежести.

Детализация по чек-листу

Все 17 проверок сравнительной таблицей: статус у бренда vs статус у конкурента (OK / Warn / Error / Info), сообщение и «как починить» по каждой ошибке. Переключатель «отображать только подсказки» сворачивает сравнение в режим «только бренд + образовательные комментарии».

Когда запускать

Перед запуском мониторинга нового проекта, чтобы базовая видимость не упёрлась в техническую дыру (robots.txt блокирует AI-ботов, ключевые страницы рендерятся только клиентом).
Раз в месяц как health-check: стандарты быстро меняются — llms.txt появился в 2024, RSL — в декабре 2025.
После любого редеплоя, особенно если меняли каркас (SSR → SPA), правили robots.txt или подключали CDN — это часто ломает X-Robots-Tag и Time-to-First-Byte.
Когда видимость падает без явной причины — аудит почти всегда показывает корень (модель перестала «видеть» свежесть, CDN режет User-Agent: GPTBot, конкурент подключил Schema.org).
Раз в неделю по сайтам топ-3 конкурентов, чтобы зафиксировать момент, когда они подключают новый стандарт.

Что вы получаете

Один балл, понятный команде (0 — 100 + grade A — F) — можно ставить как KPI продукту или маркетингу.
Конкретный список «что чинить» по приоритету: для каждой проваленной проверки есть формулировка «как починить» (например, «добавить тег Schema.org Organization с полями name, url, logo»).
Сравнение с конкурентом параллельно: где он сильнее, что у него уже работает, какие места он ещё не закрыл.
Объяснение «почему это важно» для каждой проверки в терминах LLM-видимости (например, «GPTBot не исполняет JavaScript, ваш SPA для него пустая страница») — материал, которым удобно подкреплять задачи в трекере.
Реальная авторитетность сайта в ответах LLM — отдельная метрика, показывающая, какая часть видимости уже работает на ваш домен, а какая утекает к конкурентам и UGC.

Аудит запускается одной кнопкой, результат — через ~1 минуту. Не чаще одного раза в минуту на один URL. Запуск аудита не списывается с баланса. Beta — функционал в активной разработке, новые проверки и стандарты появляются по мере того, как их принимают LLM-провайдеры.

Связка с AI-анализом

Результаты технического аудита автоматически попадают на вход AI-анализа и рекомендаций — модель учитывает их при формировании рекомендаций. Если у бренда отсутствует Schema.org, рекомендация «опубликовать страницу под запрос X» сопровождается технической поправкой «и подключите Schema.org Article, иначе модель не сможет извлечь факты».