Вміст, який можуть бачити AI-моделі

Мовні моделі - такі як ChatGPT, Gemini, Copilot або Perplexity - стають новим рівнем пошуку. Все частіше саме вони підказують користувачам, де купити той чи інший товар Мовні моделі (ММ) - такі як ChatGPT, Gemini, Copilot або Perplexity - стають новим рівнем пошуку. Все частіше саме вони підказують користувачам, де купити той чи інший товар, "які кросівки для гірського бігу вибрати" або "який крем підійде для чутливої шкіри". Якщо ви займаєтеся електронною комерцією, контент вашого продукту більше не бачить лише Google - його починають "читати" та інтерпретувати LLM та aI-пошукові системи для електронної комерції.

У цій статті ви дізнаєтеся:

• як АІ-моделі "бачать" ваш магазин і звідки вони отримують дані,
• які особливості описів товарів, поширених запитань і контенту для продажів допомагають їм рекомендувати вас
• як на практиці реструктурувати контент, щоб зробити його дружнім до людей та мовних моделей
• як платформа Semly допомагає системно створювати контент, який LLMs бачать і цитують

Як ви створюєте контент, який можуть бачити АІ-моделі?

Як LLM отримують інформацію про ваш магазин?

Мовні моделі не знають автоматично, що ваш магазин існує. Вони використовують кілька джерел:

• Веб-сканування та AI-боти - подібно до Googlebot, спеціальні боти (наприклад, OAI-SearchBot) сканують сторінки, отримуючи HTML-контент, заголовки, списки, таблиці, а також структуровані дані schema.org
• Індекси пошукових систем - багато LLM покладаються на існуючі індекси Google/Bing та результати пошуку, які вони потім переробляють у генеративну відповідь
• Товарні стрічки та API - в середовищах маркетплейсів або спеціальних помічників для покупок товари доставляються безпосередньо через файли товарів або API
• RAG-системи (retrieval-augmented generation) - торгові асистенти створюють локальний індекс контенту вашого магазину (категорії, картки товарів, поширені запитання, блог) і з нього витягують фрагменти для відповідей

На цій основі вони будують "просту модель" вашого магазину: з чим ви асоціюєтесь, на чому спеціалізуєтесь і наскільки добре реагуєте на конкретні потреби користувачів.

Що саме ШІ "читає" на вашому сайті?

Для LLM ключовими питаннями є наступні:

• Видимий вміст у HTML - заголовки (H1-H3), абзаци, марковані списки, таблиці, текст біля кнопок
• Структуровані дані (schema.org) - Продукт, Пропозиція, Огляд, Сторінка поширених запитань, Стаття це "ярлики" до найважливіших фактів про продукт, пропозицій, думок та освітнього контенту
• Метадані та елементи навігації - заголовки сторінок, описи, хлібні крихти, назви категорій
• Відгуки та запитання-відповіді - текстові відгуки, запитання та відповіді клієнтів є важливим сигналом довіри та основою для побудови аргументів у рекомендаціях

Потім ця інформація перетворюється на вектори (вбудовування) і зберігаються у векторних індексах, з яких LLM вибирає найбільш підходящі фрагменти для даного запиту.

Який контент допомагає LLM рекомендувати саме ваш магазин?

1. Чітке узгодження з наміром покупки

LLM повинен розуміти, для кого це продукт і для якої програми. Чим конкретніше ви опишете сценарії використання, тим легше моделі зіставити вашу пропозицію з питанням користувача.

Замість того, щоб:

Ставлю на:

Для LLM друга версія посилає чіткий сигнал: "це продукт для бігунів на довгі дистанції по складній місцевості".

2. Повнота інформації про продукт

Мовні моделі прагнуть рекомендувати продукти, про які вони можуть сказати щось конкретне і правдиве. Тому їм потрібен повний набір даних:

• параметри: розміри, вага, склад, потужність, потужність, матеріал
• варіанти: кольори, розміри, версії
• контекст використання: для кого, за яких умов, з чим можна поєднувати
• логістика: час доставки, політика повернення, наявність

Якщо ці дані представлені лише у вигляді графіки, PDF-файлів або розкидані, LLM з меншою ймовірністю інтерпретує їх правильно.

3. Структура контенту, зручна для "розбору" ШІ

Чим чіткіша структура, тим легше моделі виокремити з неї потрібний уривок і процитувати його у відповіді:

• h2/H3 заголовки з чіткими назвами розділів ("Для кого цей продукт", "Основні переваги", "Технічні характеристики")
• марковані списки з функціями та перевагами
• короткі абзаци, без стін тексту
• таблиці порівняння ключових параметрів

4. Структуровані дані як сильний фактичний сигнал

Для традиційного SEO schema.org - це спосіб отримати багаті сніпети. Для LLM - це навіть мова фактів:

• Продукт + Пропозиція - ціна, наявність, бренд, категорія
• Огляд / AggregateRating - рейтинги, кількість думок
• Сторінка поширених запитань - набір запитань і відповідей, які LLM може цитувати безпосередньо
• Стаття / Публікація в блозі - інформацію про освітній контент та його зв'язок з продуктами

Відсутність структурованих даних не виводить вас з гри, але значно ускладнює розуміння вашої пропозиції штучним інтелектом. Впроваджуємо їх в SEO / AEO / GEO логіці для електронної комерції може значно покращити сприйняття вашого контенту моделями.

5. Сигнали довіри та авторитету

Моделі все більше враховують достовірність джерела:

• повна інформація про компанію (адреса, номер ПДВ, правила, політика повернення)
• видимі контактні дані та життєздатні канали підтримки
• узгодженість інформації в описах, поширених запитаннях та думках
• жодних перебільшених, неперевірених обіцянок ("чудодійний засіб від усього")

Магазини, які виглядають прозорими та підзвітними, частіше згадуються у відповідях ШІ.

6. Своєчасність і послідовність контенту

LLM та AI-пошукові системи враховують свіжість контенту - застаріла інформація про ціни, наявність або інгредієнти може призвести до того, що модель омине ваші товари на користь конкурентів з кращими даними.

Регулярне оновлення описів, поширених запитань і посібників підвищує вашу видимість у "шарі штучного інтелекту". При цьому варто думати про них в контексті довгострокових sEO-тренди 2026 року та чотири рівні оптимізації.

Як писати описи продуктів для моделей ШІ (і людини) одночасно?

Пропонована структура продуктового фішу, зручного для LLM

1. H1: Назва продукту + ключове застосування наприклад, "гірські кросівки XYZ - для бігунів на довгі дистанції"
2. Вступ (2-3 речення). Коротке пояснення: що це таке, для кого, за яким сценарієм працюватиме
3. H2: Ключові переваги. Перелік 4-7 пунктів у вигляді переваг (з точки зору користувача, а не лише технічних можливостей)
4. H2: Для кого цей продукт. Чіткі сегменти: рівень складності, тип користувача, умови використання
5. H2: Як це працює/як ним користуватися. Короткий опис використання, покрокові інструкції (за потреби)
6. H2: Технічні характеристики / склад. Таблиця або впорядкований список параметрів
7. H2: Поширені запитання про цей продукт. 2-5 найпоширеніших запитань та відповідей (також за схемою FAQPage)
8. Додаткові розділи - "У кого часто купують", "Дивіться схожі товари", з внутрішніми посиланнями

Якщо вам потрібен готовий шаблон, ви можете звернутися до підходу, описаного в статті на анатомія ідеального аркуша продукту для моделей LLM.

Приклад: уривок з добре написаного опису в рамках LLM:

Основні переваги:

• Амортизація підходить для тривалих трейлових забігів (20-60 км) по скелястих стежках.
• Агресивний протектор для зчеплення на мокрому камінні та багнюці
• Посилений верх для захисту пальців ніг і середини стопи від ударів камінням
• Дихаюча сітка, яка швидко відводить вологу під час тривалих тренувань

Порівняння: опис у розділі "Люди" та "LLM

Поширені запитання, які розуміють мовні моделі

Як формулювати запитання?

Пишіть запитання в FAQ, коли користувачі звертаються до AI-помічників:

• замість "Доставка" - "Скільки часу триває доставка в нашому магазині?"
• замість "Повернення" - "Як повернути товар?"
• замість "Вибір розміру" - "Як підібрати розмір гірських кросівок?"

Це полегшує LLM зіставлення запитання користувача з вашим FAQ і цитування вашої відповіді.

Як написати відповідь?

• почнемо з пряма відповідь ("Так, ми відправляємо продукцію за кордон...")
• лише потім додайте деталі, винятки та додаткові вказівки
• дотримуйтеся обсягу близько 40-80 слів - це комфортний розмір для цитування ШІ
• уникайте пустослів'я, зосередьтеся на фактах

Створіть три рівні поширених запитань:

1. Поширені запитання про глобальний магазин - доставка, оплата, повернення, безпека, контакт
2. Часті запитання для категорій - наприклад, "Вибір розміру взуття для трейлового бігу", "Як підібрати крем для свого типу шкіри"
3. Поширені запитання щодо конкретних продуктів - 2-5 запитань та відповідей на аркуші продукту

Кожен з цих рівнів означає FAQСхема сторінки з актуальними питаннями та відповідями, які користувач бачить на сайті. Це один з наріжних каменів практичного GEO / AEO, який більш детально обговорюється в gEO-путівник по електронній комерції та штучному інтелекту.

Круговий контент: блог, гайди, рейтинги.

Освітній контент відіграє подвійну роль:

• допомогти користувачеві прийняти рішення
• сформувати імідж вашого магазину в очах LLM як експерт у відповідній галузі

Як розробляти путівники за програмою LLM

• У назві об'єднайте проблема + категорія товару: "Як вибрати гірські кросівки для бігу? Повний посібник з рекомендаціями щодо моделей"
• Вступ: чітко визначте, для кого призначений посібник і яку проблему він вирішує
• У H2/H3: освітні розділи (на що звернути увагу, типові помилки), розділи з конкретні рекомендації щодо продуктів (з посиланнями на паспорти продуктів), розділ поширених запитань в кінці статті

Добре розроблені гайди та рейтинги також є основою для вимірювання впливу "шару ШІ" на продажі - цю частину варто підкріпити аналітикою за допомогою підходу, описаного в статті як вимірювати продажі за допомогою AI-пошуку.

Рейтинги та компіляції:

• Створюйте контент на кшталт "5 найкращих продуктів для..." з чіткими критеріями відбору
• Для кожного продукту опишіть для кого це найкраще (сегментація за рівнем, бюджетом, конкретними проблемами)
• Додайте порівняльну таблицю з ключовими параметрами

Саме такі статті люблять цитувати магістри права, відповідаючи на питання на кшталт "які продукти найкраще підходять для...?"

Контрольний список - чи є ваш опис продукту дружнім до LLM?

Використовуйте цей короткий контрольний список під час роботи над кожною карткою товару:

• Чи зрозуміло з перших 2-3 речень, що це за продукт, для кого і для чого він призначений?
• Чи мають розділи H2/H3 описові заголовки ("Для кого", "Ключові переваги", "Технічні характеристики"), а не узагальнюючі на кшталт "Опис"?
• Чи всі ключові параметри представлені в текстовій або табличній формі, а не тільки на графіку?
• Чи описуєте ви конкретні сценарії використання, які легко узгоджуються з питаннями користувачів?
• Чи реалізовані структуровані дані Продукт + Пропозиція + Відгук (якщо є відгуки)?
• Чи є поруч з продуктом міні-Частота запитань з 2-5 запитаннями та відповідями (за схемою FAQPage)?
• Чи є посилання на відповідні посібники або рейтинги блогів, які розкривають цю тему?
• Чи є дані (ціна, наявність, склад) актуальними та узгодженими по всьому магазину?

Що більше "так" ви поставите, то більша ймовірність того, що мовні моделі почнуть частіше цитувати ваш контент.

Як ви визначаєте, чи рекомендують LLM ваш магазин?

Ти можеш:

Тести ручних запитів - регулярно перевіряйте ChatGPT/Gemini/Perplexity на наявність відповідей на поширені запитання у вашій категорії ("які гірські кросівки?", "де купити...?") і фіксуйте, чи з'являється ваш магазин. Тут може бути корисним підхід зі статті: Запитайте ChatGPT, чому він не рекомендує ваш бренд

• Моніторинг "згадок" про бренд - відстежуйте, чи з'являється назва бренду/магазину у відповідях; робіть скріншоти до і після внесення змін до контенту
• Аналіз прямого та брендового трафіку - збільшення прямих переходів і запитів за брендом може означати, що користувачі переходять на вас з рекомендацій ШІ
• Опитування після покупки - додати питання "Як ви дізналися про наш магазин?" з опцією "рекомендація ШІ-помічника (наприклад, ChatGPT, Gemini)"

Як Semly допомагає створювати контент, видимий для ШІ?

Semly.ai це платформа, спеціально створена для нового рівня візуалізації - the GEO/AEO (генеративна оптимізація / оптимізація для пошукових систем) і AIO (оптимізація штучного інтелекту). Його мета - допомогти інтернет-магазинам та брендам:

• збільшити присутність у відповідях таких моделей, як ChatGPT, Gemini, Grok, Claude або Perplexity
• впорядкувати та переробити контент, включаючи продукти, поширені запитання та посібники, щоб вони краще "читалися" LLM
• систематичний розвиток контенту без необхідності писати все з нуля вручну

На практиці Semly.ai допомагає, серед іншого, і з цим:

• Аудит видимості в ШІ- показує, як часто і в якому контексті ваш магазин з'являється у відповідях моделей
• Створення та оптимізація описів товарів - за зразками, зручними для LLM: з чіткою структурою, описаними сценаріями використання та узгодженими даними
• Створення поширених запитань і навчального контенту - підкаже, яких питань не вистачає у вашому FAQ з точки зору користувачів, які використовують ШІ, і як їх сформулювати
• Адаптація контенту до чотирьох рівнів SEO 2026 - об'єднання класичних SEO, SXO, AIO та GEO в одну цілісну систему контенту

Таким чином, вам не доведеться самостійно здогадуватися, як створювати контент "під LLM", ви можете покластися на перевірені шаблони, моніторинг та інструменти, розроблені саме для електронної комерції, в дусі сучасна оптимізація двигунів AEO/AI.

Підсумок

Мовні моделі стали новим "інтерфейсом" до інтернету. Для багатьох користувачів вони є першим місцем, де вони шукають рекомендації щодо продуктів і магазинів. Щоб зробити вашу електронну комерцію видимою на цьому рівні, вам потрібен контент, який:

• повний (повна інформація про продукти, логістику, застосування)
• добре структурований (заголовки, списки, таблиці, поширені запитання, структуровані дані)
• зосереджені на реальних проблемах та сценаріях використанняа не просто сухі характеристики
• послідовною та актуальною по всьому магазину

Якщо ви поєднуєте ці принципи з системним підходом до GEO/AIO і використовуєте такі інструменти, як Semly.aiваші шанси на те, що ваші продукти будуть рекомендовані LLM, дуже помітно зростають - як ми обговорюємо більш детально в контексті конкурентні переваги ШІ в електронній комерції.

ПОШИРЕНІ ЗАПИТАННЯ

Чи потрібно писати окремі описи "під ШІ" і "під людину"?
Ні. Мета полягає в тому, щоб створити єдиний, добре структурований опис, який би відповідав вимогам і був зручним для опрацювання LLM.

Чи побачить LLM мій магазин без структурованих даних?
Так, але з набагато меншою точністю. Структуровані дані допомагають моделям швидше зрозуміти, що ви продаєте, за якою ціною і кому.

З чого ви починаєте оптимізацію контенту для LLM?
Почніть з основних описів продуктів і глобальних поширених запитань: наведіть лад у структурі, додайте відсутні дані та впровадьте структуровані дані. Потім перейдіть до ключових категорій і посібників.

Коли я побачу ефект у відповідях ШІ?
Це залежить від того, як часто ваш сайт сканують боти зі штучним інтелектом, але перші зміни часто помітні вже через кілька тижнів після значного редизайну контенту.

Чи можна це зробити вручну, без спеціальних інструментів?
Так, але зі збільшенням кількості продуктів це швидко стає неефективним. Такі платформи, як Semly.ai, допомагають масштабувати створення та оновлення контенту, зберігаючи при цьому узгодженість у структурі та мові.

Джерела

• AI SEO 101 - knwn.app
• Як роботи та боти зі штучним інтелектом читають ваш сайт не так, як пошукові боти - Суперлінії
• Як АІ-помічники рекомендують товари - як штучний інтелект рекомендує товари Довірся мені
• LLM-оптимізовані структури контенту: таблиці, FAQ та фрагменти - Авері
• Як оптимізувати та відформатувати контент продукту для LLM - Suso Digital
• Структуровані дані та розмітка схем - найкращі практики для штучного інтелекту - Ґенео
• Видимість магазину в AI 2025 - Semly.ai
• Структуровані дані у 2024 році - Архів HTTP / Веб-альманах
• Контрольний список AI SEO - Розенбергер
• Semly.ai - #Інструмент штучного інтелекту №1 для GEO в електронній комерції
• 4 Рівні SEO 2026 - Semly.ai

Поділитися:

Копіювати посилання