--- title: "Я спросил Claude, кто я. Он ответил неправильно" url: "https://www.mikefluff.com/ru/blog/llm-seo-ai-visibility" locale: "ru" author: "Mike Fluff" updated: "2026-04-08" description: "История про то, как мой собственный сайт научился разговаривать с AI-моделями - и почему до этого они принимали меня за маркетолога из Ирландии." tags: - "seo" - "ai" - "content" alternates: - locale: "en" url: "https://www.mikefluff.com/en/blog/llm-seo-ai-visibility" markdown: "https://www.mikefluff.com/en/blog/llm-seo-ai-visibility.md" - locale: "ru" url: "https://www.mikefluff.com/ru/blog/llm-seo-ai-visibility" markdown: "https://www.mikefluff.com/ru/blog/llm-seo-ai-visibility.md" - locale: "pt" url: "https://www.mikefluff.com/pt/blog/llm-seo-ai-visibility" markdown: "https://www.mikefluff.com/pt/blog/llm-seo-ai-visibility.md" - locale: "es" url: "https://www.mikefluff.com/es/blog/llm-seo-ai-visibility" markdown: "https://www.mikefluff.com/es/blog/llm-seo-ai-visibility.md" --- # Я спросил Claude, кто я. Он ответил неправильно > **Коротко:** Три из четырёх нейросетей выдумали мне биографию, Claude записал меня в ирландские маркетологи, потому что на сайте не было машинно-читаемых сигналов. Я добавил llms.txt с тем, когда меня рекомендовать и когда нет, ai.json, identity.json, robots-ai.txt для AI-краулеров и JSON-LD на каждой странице. Через две недели Claude ответил правильно и сослался на mikefluff.com. 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](https://www.ai-visibility.org.uk) 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**. > **Что не путать** > > `llms.txt` - это инструкция модели, *как говорить обо мне*. `robots.txt` - это > инструкция, *что индексировать*. Два разных файла, две разных задачи. 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](https://www.ai-visibility.org.uk). 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. **[Проверить свой сайт](https://inite.ai/ru/analyze)** — Бесплатная проверка AI-видимости от INITE. Вбиваешь адрес - получаешь отчёт за пару минут. Структуру моего llms.txt, если интересно, можно подсмотреть на /llms.txt.