Любой, кто рекламировал вам llms.txt, чанкинг контента (content chunking) или отдельную ИИ-схему как способ попасть в AI Overview, заблуждался на протяжении последних 18 месяцев. Представители Google прямо об этом заявили.
Но есть важный нюанс. «Неправильно для Google Search» — это не то же самое, что «неправильно для AI-агентов».
В разделе с вопросом, остаётся ли SEO актуальным для генеративного поиска, новый гайд по оптимизации напрямую упоминает AEO и GEO: «С точки зрения Google Search оптимизация под генеративный ИИ-поиск — это оптимизация под поисковый опыт в целом, а значит, это по-прежнему SEO». В секции «Развенчание мифов» названы пять тактик, которыми можно пренебречь: машинно-читаемые файлы для ИИ (например, llms.txt), чанкинг контента, переписывание контента специально под ИИ, неаутентичные упоминания и чрезмерное увлечение структурированными данными. Это и есть мифы — словами самого Google.
- Область, которую Google охватил, и область, которую он не затронул
- LLMs.txt и машинно-читаемые файлы для ИИ
- Переписывание контента специально под ИИ — это плохой сигнал
- Чанкинг контента, неаутентичные упоминания и одержимость структурированными данными
- Что делать с новым гайдом Google по оптимизации под ИИ
Область, которую Google охватил, и область, которую он не затронул
Гайд Google и плейбук AEO и GEO посвящены одной теме: как сделать, чтобы ваш контент цитировался внутри ИИ-генерируемого ответа. AI Overviews, AI Mode, ChatGPT и Perplexity — все они работают в одном поле. По-настоящему другая область — когда автономный агент не просто цитирует ваш сайт, а действует на его основе.
В гайде это упоминается достаточно кратко. В разделе «Agentic Experiences» Google признаёт, что «ИИ-агенты — это автономные системы, которые могут выполнять задачи от лица людей, например, совершать бронирование или сравнивать характеристики товаров», и что «браузерные агенты могут заходить на ваш сайт, чтобы собрать необходимые данные для выполнения этих задач: анализировать визуальное отображение (например, скриншоты), изучать структуру DOM и интерпретировать дерево доступности». Google ссылается на отдельный документ на web.dev с рекомендациями по UX-паттернам, дружественным к агентам.
Сохраняют ли пять тактик, которые Google развенчал в области «цитирования», свою полезность в области «выполнения действий агентом»? В гайде про это не сказано ни слова. Вопрос остается открытым.
LLMs.txt и машинно-читаемые файлы для ИИ
Для цитирования в Google-поиске Google-бот читает ваш HTML, полностью игнорируя llms.txt. Файл llms.txt никак не влияет на то, что попадает в AI Overviews или в AI Mode. Ни один консультант не должен брать с вас деньги за подобную «тактику получения цитаций».
Для области действий концепция «руководства по сайту для ИИ-агентов» вполне разумна. Автономному агенту, который заходит на ваш сайт, чтобы выполнить задачу от лица пользователя, действительно может помочь курируемый индекс: какой контент отвечает за какие возможности, какие API-эндпоинты существуют, где и как описаны те или иные рабочие процессы. Принцип наличия машинно-читаемой карты для агентов, которым нужно не просто извлекать информацию, а действовать, — работает.
Однако сам формат llms.txt пока не стал общепринятым стандартом. Ни одна из крупных платформ, чьи агенты потенциально могли бы его использовать, не взяла на себя обязательство считывать его в качестве механизма обнаружения (discovery). Концепция может оказаться полезной в будущем. Конкретный формат файла либо станет стандартом, либо появится еще какой-то, либо вопрос решится как-то еще.
Что сейчас ясно: не добавляйте llms.txt на сайт только потому, что кто-то сказал вам, будто это поможет с цитированием в AI Overview. Файл llms.txt не увеличит количество ваших цитаций в AI Overview. Если у вас есть отдельная причина опубликовать машинно-читаемое руководство для автономных агентов, которые будут обращаться к вашей документации — это уже другое дело. На текущий момент данных по реальному развертыванию ещё недостаточно, чтобы принимать решение с полной уверенностью.
Переписывание контента специально под ИИ — это плохой сигнал
Переписывание материалов специально под AI Overviews поисковые системы Google не одобряют. Они расценивают это как низкоэффективный, низкокачественный контент. Рерайтинг под ИИ — это плохой сигнал, а не тактика.
Для области действий сама постановка вопроса изначально неверна. Писать «специально для ИИ» представляет собой неправильный подход. Правильный подход — писать ясно для любого читателя, будь то человек или машина. Контент, структурированный для извлечения информации (ответ в начале, чёткая конкретика, которую можно цитировать, модульные блоки), помогает всем читателям, включая автономных агентов. Именно это и подразумевает позиция Machine-First Architecture — это дисциплина создания контента, которая работает в обеих областях.
Та же логика применима и к следующим трём тактикам из списка Google.
Чанкинг контента, неаутентичные упоминания и одержимость структурированными данными
Чанкинг контента под ИИ следует той же логике, что и переписывание специально под ИИ. Разбиение вашего контента на крошечные фрагменты именно для ИИ — это ошибочный подход; создание модульных блоков контента, удобных для извлечения, — это дисциплина создания контента, которая помогает любому читателю. Системы Google и так хорошо справляются с многотемными страницами.
Неаутентичные упоминания работают одинаково в обеих областях. Фейковые упоминания бренда, покупка ссылок и манипулятивные цитации плохи для любого механизма поиска. Здесь развенчание Google ближе к этическому заявлению, чем к вопросу об области применения. Манипуляция выдачей через фейковые сигналы была нарушением руководящих принципов ещё два десятилетия назад, задолго до того, как кто-то придумал GEO, чтобы раскачать рынок SEO-инструментов.
Одержимость структурированными данными чаще других пунктов истолковывается неправильно. Google не сказал, что надо срочно прекратить использовать schema. В гайде сказано, что нет никакой специальной AI-схемы и что ошибочна чрезмерная зацикленность на schema как на рычаге для цитаций. Стандартная разметка schema.org по-прежнему полезна: для распознавания сущностей, графов знаний идентичности, для агенточитаемых данных о продуктах (в сценариях «агент как покупатель») и в целом как основа машинно-читаемой идентичности.
Показательным является исследование Ahrefs, опубликованное 11 мая 2026 года: 1885 страниц с добавленной schema не привели к росту цитаций в Google AI Overviews, AI Mode или ChatGPT. Schema сейчас — это базовая инфраструктура идентичности. Бесполезно добавлять её на шестом месяце и ожидать роста цитаций.
Что делать с новым гайдом Google по оптимизации под ИИ
После прочтения нового гайда Google задайте себе два вопроса.
Платите ли вы кому-то за тактики из развенчанного Google списка?
Прекращайте это делать.
Есть ли у вас хоть какое-то понимание того, как автономные агенты читают ваш сайт за пределами Google Search?
Скорее всего, нет. И сейчас такого понимания нет ни у кого.
Воспринимайте гайд Google как авторитетный источник по некоторым вопросам. Если же какие-то темы в нем не раскрыты, просто следите, как их интерпретируют другие ресурсы.
Источник: https://www.searchenginejournal.com
