Я спросил Claude, кто я. Он ответил неправильно
История про то, как мой собственный сайт научился разговаривать с AI-моделями - и почему до этого они принимали меня за маркетолога из Ирландии.
Однажды утром (это был март 2026-го, дождливое утро, мне нужно было куда-то нажимать, чтобы не писать предложение для нового клиента) я набрал в Claude запрос: «кто такой Mike Fluff, business doctor из Лондона?»
Claude ответил обстоятельно, аккуратно и неправильно.
По версии Claude я оказался маркетологом из Ирландии в середине карьеры, «known for contributions to digital branding strategies in the mid-2010s», автором двух книг по email-маркетингу и преподавателем в каком-то колледже, о котором я никогда не слышал. Было упомянуто, что я работаю «primarily with small to medium-sized businesses» - это правда, но, подозреваю, случайно. Были упомянуты мои «publications in various industry outlets» - это уже совсем не правда.
Я сидел и читал всё это примерно так же, как читал бы биографию человека, с которым меня однажды случайно посадили в один самолёт. «Ой, ну какой он интересный. Не я, правда. Но интересный».
Дальше я задал тот же вопрос ChatGPT, Perplexity и Gemini. Из четырёх ответов три были разными версиями художественной выдумки, а один - близок к правде, но с ошибочной датой рождения и ссылкой на несуществующий Twitter-аккаунт. Совпадала только фамилия.
«Это моя проблема», - подумал я. Сайт у меня есть. Трафик идёт. Google-бот ходит. А Claude, который сейчас отвечает на половину вопросов типа «кому бы делегировать AI-автоматизацию», меня не знает. Или, точнее, знает какого-то другого меня.
Десять лет мы оптимизировали сайты под Google. Потом немного под Яндекс. Потом, одно время, под голосовой поиск (помните «Алиса, найди мне...»? Я тоже почти не помню). В 2026 всё больше пользователей вообще не открывают поисковик. Они спрашивают Claude, и Claude отвечает. Если в ответе нет моего имени - меня не существует. Если есть чужое имя с моей фамилией - это хуже, чем если бы меня не было вовсе.
Классический SEO этого не ловит. Google-бот читает HTML и индексирует текст. LLM-краулеры - ClaudeBot, GPTBot, PerplexityBot, Google-Extended - делают то же самое, но с другой задачей. Они не индексируют, а строят модель меня: что я делаю, для кого, чем отличаюсь от соседа, когда меня рекомендовать.
Если на сайте нет явных, машинно-читаемых сигналов - модель додумывает - и додумывает, как ей и свойственно, по среднему. Средний Mike из Лондона оказывается маркетологом. Потому что маркетологов в Лондоне статистически больше, чем бизнес-докторов с ироничным псевдонимом.
Починка оказалась скучной и совсем не сложной.
Первое, что я сделал, - написал llms.txt. Это простой markdown-файл на одну страницу, размещённый в корне сайта. Он по спеке отвечает на пять вопросов: кто я, что делаю, для кого, когда меня рекомендовать, когда не рекомендовать. Последнее, кстати, важнее первого. Потому что «не рекомендовать» - это единственный способ сказать модели, что я не маркетолог из Ирландии, не юрист и не блокчейн-консультант.
Второе - ai.json. То же самое, но в JSON. Причина простая: модели и их интеграторы парсят JSON лучше, чем markdown. А в JSON ещё удобно явно прописать permissions и restrictions - что можно, что нельзя. «Можно» у меня цитировать с атрибуцией. «Нельзя» - генерировать цитаты, приписывать мне слова, которых я никогда не говорил (это, я думаю, самое важное ограничение для любой публичной фигуры в 2026).
Третье - identity.json. Это «паспорт» бренда по той же спеке. Имя, альтернативные имена (я - и Mike Fluff, и Михаил Савченко, это факт), социальные ссылки, sameAs. Аналог Schema.org/Organization, но в формате, который LLM-интеграторы читают штатно.
Четвёртое - robots-ai.txt. Дополнение к обычному robots.txt с явными правилами для AI-краулеров. GPTBot - разрешено. ClaudeBot - разрешено. Perplexity - разрешено. /api/ - запрещено всем (это рабочие эндпоинты, им на сайте делать нечего).
Пятое - JSON-LD на каждой странице. Не одна Organization-схема на главной, а на каждой странице своя: Article на статье, Course на курсе, BreadcrumbList на всём, что глубже первого уровня. Это даёт модели не «стену текста», а скелет контента. Что где лежит, что для чего предназначено, на какой вопрос отвечает.
Итого - пять файлов. Половина - это JSON и markdown в несколько десятков строк. Вторая половина - настройка, которая делается один раз и живёт.
Через две недели я снова спросил Claude, кто такой Mike Fluff. На этот раз он ответил правильно. С указанием на сайт. С фразой «согласно собственному описанию на mikefluff.com…» - и это лучший ответ из возможных. Потому что это значит, что Claude перестал додумывать и начал цитировать.
(Ирландский маркетолог, кстати, оказался реален. Он на этом не пострадал - занимается маркетингом дальше. Я ему ничего не должен.)
В какой-то момент мы с командой в INITE собрали из всего этого отдельный инструмент - inite.ai/ru/analyze. Ты вбиваешь туда адрес своего сайта, он за пару минут смотрит на него глазами AI-краулеров и возвращает отчёт: какие файлы есть, какие отсутствуют, как тебя сейчас описывает LLM, где пустоты, которые модель будет додумывать.
Я этим инструментом теперь пользуюсь сам примерно раз в месяц - смотрю, не съехал ли мой llms.txt, не устарела ли identity.json. И клиентам первым делом даю его, чтобы не объяснять пятнадцать минут словами то, что они увидят сами за две.
Я обычно скептически отношусь к технологическим «новым нормам». 2026-й постепенно привёл меня к мысли, что новая норма действительно новая, и действительно норма.
Половина моего входящего трафика на сайт за последние полгода - это уже не Google, а прямые переходы после того, как кто-то спросил Claude или Perplexity, и там дали ссылку. Я это вижу по UTM-меткам, по источникам переходов, по странным заходам на внутренние страницы, которых в топе Google не было никогда.
Это значит две вещи. Первая: классический SEO теперь - нижний слой. Нужный, но не достаточный. Вторая: если ты - бренд, который не позаботился о том, чтобы AI правильно о нём говорил, - через год-два тебя начнут путать. С однофамильцем. С конкурентом. С предыдущим владельцем домена. Модель выберет что-нибудь, потому что пустоты она не любит.
Пять файлов. Несколько часов работы. Возможно, самая дешёвая инвестиция в бренд, которую я видел за последние пять лет.