---
title: "Аудит AI-видимості вручну: вісім перевірок без сервісів"
description: "Ті самі вісім перевірок, що й у платних сервісів AI-видимості, тільки безкоштовно: llms.txt, robots.txt, JSON-LD і реальні цифри ринку за 2026 рік."
date: 2026-08-09
updated: 2026-08-30
translationOf: how-to-audit-ai-visibility
tags: [aeo, ai-search, llms-txt, structured-data]
---

# Аудит AI-видимості вручну: вісім перевірок без сервісів

AI-видимість - це те, чи можуть мовні моделі на кшталт ChatGPT, Claude і Perplexity знайти вашу сторінку, розібрати її та процитувати. Перевірити це можна руками, вісьмома кроками: llms.txt, доступ ботів у robots.txt, наявність JSON-LD, поля автора й dateModified, розмітка FAQPage, Markdown-дзеркало та заголовки у формі питань. Платний сервіс не потрібен.

## Коротко

- AI-видимість означає, що модель може знайти, розібрати й процитувати вашу сторінку, а не просто ранжувати її. Жодна з перевірок нижче не коштує грошей.
- За скануванням 93 сторінок, які 2026-08-09 ранжувалися за AEO- або GEO-запитами, лише 52,7% віддавали робочий llms.txt. І тільки 8,6% публікували Markdown-дзеркало власних URL.
- Robots.txt - найближче тут до справжніх воріт: іменований рядок `Disallow` каже конкретному AI-боту не завантажувати сторінку. Виняток - завантаження, ініційовані людиною: OpenAI документує, що правила robots.txt можуть не діяти для ChatGPT-User, бо ту сторінку попросив користувач.
- Пройти всі перевірки не гарантує цитування. Мій власний сайт не блокує жодного AI-бота, віддає llms.txt, Markdown-двійник кожної сторінки й FAQ-розмітку скрізь, і за 90 днів у Google Search Console зібрав 33 покази та 0 кліків.
- Кожна перевірка тут потребує лише браузера, іноді термінала.

## Що таке AI-видимість і чим вона відрізняється від позицій

Позиції в пошуку міряють місце на сторінці результатів, зробленій для людських кліків. AI-видимість міряє інше: чи дістане модель вашу сторінку під час генерації відповіді, чи розбере її і чи вирішить, що варто процитувати. Сторінка може бути в топі й ніколи не потрапляти у відповідь ChatGPT або Perplexity; пошук документів для відповіді працює не так, як класичне ранжування.

Більшість систем пошуку перетворюють і питання, і сторінки-кандидати на числові вектори, а тоді зіставляють за схожістю, перш ніж генерувати текст. [Пісочниця з ембедингами](/tools/embedding-playground) робить це порівняння відчутним: вона рахує, наскільки близько кілька текстів стоять за змістом.

Вісім перевірок нижче міряють структурну готовність: чи відчинені двері й чи читабельний контент для краулера. Цей посібник замінює платний сервіс перевірки AI-видимості тими самими вісьмома сигналами, знятими руками. Жодна з них не міряє результат, тобто чи справді модель обере вашу сторінку замість конкурентової. Розрив між готовністю й результатом видно в кейсі ближче до кінця.

## Вісім перевірок, які можна зробити руками

Кожна перевірка нижче виконується в браузері, іноді в терміналі. Логін не потрібен ніде. Проженіть їх по своїй головній або найкращій статті, за порядком, і рахуйте бали. Кожна відповідає рядку в довідковій таблиці далі, поруч із тим, скільки сторінок у видачі її вже проходять.

### 1. Чи віддає /llms.txt справжній файл

Відкрийте `example.com/llms.txt` у браузері або виконайте `curl -I https://example.com/llms.txt` у терміналі. Проходження - це статус HTTP 200 і тип вмісту, відмінний від `text/html`. Провал - редірект на головну або стилізована сторінка 404. Домовленість про llms.txt запропонував Джеремі Говард на [llmstxt.org](https://llmstxt.org) у вересні 2024 року. Вона дає мовним моделям компактну, ручно дібрану мапу ключових сторінок сайту, бо контекстні вікна замалі, щоб вмістити більшість сайтів цілком. Це добровільна домовленість, а не стандарт Google чи OpenAI.

### 2. Чи блокує robots.txt якогось названого AI-бота

Відкрийте `yourdomain.com/robots.txt` і пошукайте рядок `User-agent` з кимось із цих ботів, у кожного власне правило нижче:

- GPTBot, ChatGPT-User, OAI-SearchBot (OpenAI)
- ClaudeBot, Claude-User (Anthropic)
- PerplexityBot, Perplexity-User (Perplexity)
- Google-Extended (сигнал Google щодо тренування, окремий від Googlebot)
- Applebot-Extended, Bytespider, CCBot, meta-externalagent (Apple, ByteDance, Common Crawl, Meta)

`Disallow: /` під одним із цих імен блокує лише того бота; той самий рядок під `User-agent: *` блокує всіх. [Документація Google](https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/robots/intro) каже, що robots.txt «повідомляє краулерам пошукових систем, до яких URL вони можуть отримати доступ на вашому сайті», і попереджає, що «це не механізм тримати сторінку поза Google». [Документація OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/bots) додає вужчий пункт: запити ChatGPT-User породжує наживо питання людини, тож «правила robots.txt можуть не діяти» для нього. За скануванням, що стоїть за цим посібником, 8,6% з 93 сторінок блокували щонайменше одного AI-бота відкрито. Серед них forbes.com, який заборонив вісім названих ботів і того ж дня посідав 4-те місце за запитом «answer engine optimization».

### 3. Чи є на сторінці бодай якийсь JSON-LD

Клацніть правою кнопкою, оберіть перегляд коду сторінки й пошукайте `application/ld+json`. Кожен збіг відкриває блок JSON-LD, звичного формату розмітки schema.org. Безкоштовний Rich Results Test від Google робить той самий пошук, не змушуючи вас читати сирий HTML. Блок JSON-LD прямо виставляє властивості на кшталт типу контенту, автора й дати публікації, замість лишати моделі виводити їх з тексту абзаців. За тим же скануванням, 81,7% з 93 сторінок у видачі мали щонайменше один блок JSON-LD - найпоширеніший із восьми виміряних сигналів.

### 4. Чи названо автора в JSON-LD

Усередині блоку JSON-LD з попередньої перевірки пошукайте рядок `"author"`. Проходження виглядає як обʼєкт автора з іменем людини чи назвою організації. Провал - блок описує інші властивості, але пропускає авторство. За тим же скануванням, 62,4% з 93 сторінок мали властивість author усередині JSON-LD.

### 5. Чи є в JSON-LD поле dateModified

Пошукайте в тому ж блоці `"dateModified"`. Це окреме поле від `datePublished` і окреме від будь-якого видимого тексту «оновлено» деінде на сторінці. За тим же скануванням, 59,1% з 93 сторінок мали властивість dateModified. Сторінка, яку оновлюють, але це поле не чіпають, втрачає сигнал, хоч контент і змінився.

### 6. Чи несе якийсь блок JSON-LD тип FAQPage

Пошукайте в JSON-LD `"@type": "FAQPage"`. Тут важливе одне застереження. Google припинив показувати свій FAQ-розширений результат у пошуку 7 травня 2026 року, а в червні 2026-го [прибрав відповідну документацію](https://developers.google.com/search/updates) із Search Central. Старого сніпета з розкривними питаннями в класичному пошуку розмітка більше не дає. Вона все ще може позначати, який блок тексту відповідає на яке питання, - підказка, яку деякі відповідні системи можуть використати; це сканування міряє лише наявність, а не те, чи змінює ця підказка вибір цитати. Станом на те саме сканування, 25,8% з 93 сторінок мали розмітку FAQPage десь у своєму JSON-LD.

### 7. Чи існує Markdown-дзеркало URL

Візьміть канонічний URL будь-якої сторінки, додайте в кінець `.md` - наприклад `example.com/blog/post-slug.md` - і запросіть його. Проходження - 200 з типом вмісту markdown або plain text. Провал - звичайна 404 сайту. На відміну від llms.txt, Markdown-дзеркало треба будувати посторінково, і це сильніший знак свідомого зусилля, ніж один файл у корені. За тим же скануванням, лише 8,6% з 93 сторінок, тобто вісім, віддавали робочу `.md`-версію власного URL.

### 8. Чи є заголовки у формі питань

Відкрийте сторінку в режимі читання або через інспектор випишіть усі `h2` і `h3`, а тоді порахуйте, скільки з них закінчуються знаком питання. Заголовок «Що саме блокує robots.txt?» повторює те, як людина формулює запит, а нейтральна назва «Огляд robots.txt» - ні. Станом на те саме сканування, 74,2% сторінок мали щонайменше один заголовок-питання, тож наявність одного - майже стандартна практика. А от по всіх заголовках усіх сторінок питаннями сформульовані лише 18,7% (410 з 2 195).

## Довідкова таблиця сигналів

Кожна цифра в правій колонці походить з одного сканування 93 сторінок на 78 доменах, проведеного 2026-08-09. Запити, винятки й точна перевірка за кожним сигналом описані в [AEO Adoption Scan, 2026](/aeo/research-2026) разом із тим, чого ці числа не показують, - варто прочитати, перш ніж брати будь-яке з них за ціль.

| Сигнал | Як перевірити | Що це означає | Показник ринку |
|---|---|---|---|
| Файл llms.txt | `GET /llms.txt`, чекаємо 200 і не-HTML тип вмісту | Дібрана мапа ключових сторінок для мовних моделей, за специфікацією llms.txt | 52,7% (49/93) |
| Доступ AI-ботів у robots.txt | Шукаємо `Disallow: /` у групі власного user-agent бота | Іменований Disallow каже краулеру не завантажувати сторінки; ініційовані людиною запити можуть бути винятком | 8,6% блокують ≥1 бота |
| Наявність JSON-LD | Перегляд коду, пошук `application/ld+json` | Машиночитні сутності замість виведених із прози | 81,7% (76/93) |
| Автор у JSON-LD | Пошук `"author"` у JSON-LD | Назване, структуроване авторство | 62,4% (58/93) |
| dateModified у JSON-LD | Пошук `"dateModified"` у JSON-LD | Машиночитний сигнал свіжості | 59,1% (55/93) |
| FAQPage у JSON-LD | Пошук `"@type": "FAQPage"` | Позначає, який текст відповідає на яке питання; більше не повʼязано зі скасованим FAQ-результатом Google | 25,8% (24/93) |
| Markdown-дзеркало (.md) | Запит `<url>.md`, чекаємо 200 і markdown-тип | Легка версія без шаблону, зроблена посторінково | 8,6% (8/93) |
| Заголовки-питання | Пробігти текст H2/H3 на предмет «?» у кінці | Повторює те, як люди формулюють запити до відповідних систем | 74,2% сторінок мають ≥1; 18,7% усіх заголовків |

## Який із восьми сигналів справді важить

З восьми найближчий до справжніх воріт - robots.txt. Якщо в групі названого бота стоїть `Disallow: /`, тому краулеру сказано не завантажувати сторінку, і все інше для нього перестає мати значення. Правило не абсолютне: OpenAI заявляє, що robots.txt може не діяти для ChatGPT-User, бо ці запити йдуть від людини, а не від планового обходу. Вважайте блокування вирішальним для тренувальних і пошукових краулерів і ненадійним для тих, кого запускає користувач. Спершу полагодьте ненавмисне блокування, а тоді перевірте й навмисні: правило, націлене на одного краулера, легко розповзається через випадковий рядок `User-agent: *`.

Решта сім - сигнали готовності, а не ворота. Markdown-дзеркало віддають лише 8,6% сторінок у видачі, тож пропустивши його, ви лишаєтесь у більшості на 91,4%. З llms.txt ситуація ближча до рівної, 52,7%, тож його відсутність кладе сторінку в меншість на 47,3%. JSON-LD без поля автора чи dateModified - менша прогалина, ніж повна відсутність JSON-LD, бо першу планку беруть 81,7% сторінок у видачі. Розмітка FAQPage і заголовки-питання - рішення про форматування сторінки, яку вже завантажили, тож у ланцюжку вони стоять пізніше за доступ і розбір. Це сканування міряло лише те, чи є вони на сторінці, а не що вони роблять, коли вже є.

## Чого ці перевірки не показують

Усі вісім перевірок статичні. Вони підтверджують, що краулеру технічно дозволено дістатися сторінки і що сторінка віддає йому певну машиночитну структуру. Жодна не міряє, чи достатньо контент глибокий, точний і своєрідний, щоб його процитували замість конкурентового. Ні цей чекліст, ні будь-який сервіс перевірки AI-видимості цієї частини не тестує. Сторінка може пройти тут усе й лишитись невидимою.

### Мій власний сайт пройшов майже все. І отримав нуль кліків

У день сканування alexturik.com не блокував жодного з дванадцяти великих AI-краулерів із перевірки 2. Його llms.txt важив 10 750 байтів, більше за медіану 8 072 байти для доменів, у яких він є. Сайт віддавав 15 окремих Markdown-дзеркал, значно вище за 8,6% поширення в цьому скануванні. Ці цифри заморожені на 2026-08-09 і повністю перелічені на [сторінці сканування](/aeo/research-2026); сайт відтоді змінився, і саме тому вони датовані, а не оновлені на місці.

За даними Google Search Console, за 90 днів (з 8 травня по 6 серпня 2026 року) весь сайт зібрав 33 покази й 0 кліків. Ці числа охоплюють єдині чотири сторінки, які мали бодай якусь видимість. Сторінка, зроблена спеціально під цю тему, [/extensions/aeo-checker](/extensions/aeo-checker), дала 4 покази й 0 кліків. Вона стояла на позиції 88,5 за запитом «aeo checkers». Технічна готовність відчинила двері. Вона не зробила сторінку видимою ні для людини, ні для моделі, що підсумовує результати.

Того ж дня медіанна стаття цього блогу мала 1 383 слова проти ринкової медіани 2 511 - приблизно в 1,8 раза коротше. Заголовки-питання складали 5,4% усіх заголовків (7 зі 130) проти 18,7% у вибірці. Розмітка FAQPage стояла на трьох продуктових сторінках у `/plugins` і ніде в блозі. Жодну з цих прогалин не підтверджено як причину нульових кліків. Що вони показують: чистий технічний скан і конкурентний, добре зроблений контент - різні проєкти, і цей посібник перевіряє лише перший.

Один режим збою лежить узагалі поза цими вісьмома перевірками: [випадковий `noindex` у метатегу robots](/uk/aeo/noindex-tag-shcho-hovaie-storinky), який часто лишається зі стейджу. Ще один - [сторінки, що добре виглядають для людей і лишаються порожніми для краулерів, які не виконують JavaScript](/blog/the-javascript-trap-why-ai-bots-see-empty-pages). Повніший перелік - у статті [why sites don't show up in ChatGPT or Perplexity](/blog/why-your-site-doesnt-show-in-chatgpt-and-perplexity).

## Якщо хочеться це автоматизувати

Прогнати всі вісім перевірок руками - приблизно пʼятнадцять хвилин. Якщо хочеться автоматизувати, розкриваю конфлікт інтересів: я зробив розширення для Chrome під назвою [AEO Checker](/extensions/aeo-checker), яке проганяє надмножину цих перевірок, дев'ять загалом, на будь-якій відкритій сторінці й повертає оцінку від 0 до 100 з інструкцією до кожного попередження. Це прямий конфлікт інтересів, і саме тому кожна перевірка вище працює без встановлення чогось узагалі.

## FAQ

### Як робити answer engine optimization

Answer engine optimization означає структурувати сторінку так, щоб відповідні системи могли зняти з неї повну відповідь напряму. Тобто абзац із прямою відповіддю ближче до початку, одне чітке означення, JSON-LD з іменем автора й датою і заголовки, сформульовані як питання, які люди справді ставлять. Спершу проженіть вісім перевірок із цього посібника: вони покажуть, яких частин вашій сторінці бракує.

### Який сервіс для AEO найкращий

Незалежно перевіреного «найкращого» сервісу перевірки AI-видимості не існує. Цей посібник не тестує й не ранжує сторонні AEO-продукти, а кожен вендор оцінює власний продукт по-своєму. Що можна перевірити - це сам набір сигналів: llms.txt, доступ ботів у robots.txt, повнота JSON-LD, розмітка FAQPage і заголовки-питання. Вісім перевірок вище тестують саме їх, руками й безкоштовно.

### Чи є ChatGPT відповідною системою

Так. ChatGPT відповідає на питання напряму, замість повертати список посилань, і це робоче означення відповідної системи, вживане в цьому посібнику. Для цього аудиту важливі три краулери з тих, що документує OpenAI: GPTBot для тренування моделей, OAI-SearchBot для пошукової індексації і ChatGPT-User для запитів, породжених наживо питанням усередині чату. OpenAI документує ще й OAI-AdsBot, який перевіряє рекламні посилання, а не збирає відповіді.

Частина кластера [Answer Engine Optimization](/uk/aeo) - повний порядок читання і [глосарій](/uk/aeo/glossary) усіх термінів, що трапляються в цих статтях.