Cloudflare представила два новых инструмента для работы с видимостью сайтов в среде AI-ассистентов и AI-агентов: Agent Readiness и Answer Engine Optimization (AEO). Первый оценивает техническую готовность ресурса к взаимодействию с такими системами, второй — показывает, как часто сайт и бренд попадают в ответы крупных языковых моделей.

По данным компании, менее половины всех запросов к HTML-страницам сейчас приходится на людей, а остальной трафик создают автоматизированные системы. В Cloudflare считают, что на этом фоне классические метрики SEO — позиции, клики и просмотры страниц — уже не полностью отражают реальную интернет-видимость бизнеса.

Что умеет Agent Readiness

Инструмент Agent Readiness проверяет, насколько сайт доступен и понятен AI-агентам. Система анализирует несколько технических элементов:

  • robots.txt;
  • XML-карту сайта;
  • HTTP-заголовки;
  • машиночитаемую версию контента в Markdown;
  • данные об аутентификации;
  • доступные инструменты и способы взаимодействия с ресурсом.

После проверки сайт получает оценку готовности — от «не готов» до полностью адаптированного для работы с агентами. Cloudflare также дает технические рекомендации по исправлениям.

Что показывает AEO

Вторая часть решения, Answer Engine Optimization, предназначена для оценки присутствия сайта в ответах AI-ассистентов. Cloudflare определяет отрасль и категорию ресурса, а затем проверяет, как ведущие модели отвечают на типовые запросы потенциальных клиентов: при поиске рекомендаций, сравнении предложений и вопросах по конкретной нише.

На старте для анализа используются Claude от Anthropic и GPT от OpenAI. По итогам проверки рассчитываются несколько метрик:

  • Citation Rate — как часто сайт используется как источник;
  • Prominence — насколько заметно и рано он появляется в ответе;
  • Mention Rate — как часто упоминается сам бренд;
  • Share of Voice — доля цитирований компании относительно конкурентов.

Почему это важно бизнесу и маркетингу

Cloudflare исходит из того, что AI-агенты становятся отдельным каналом привлечения клиентов. Если раньше задача SEO сводилась к тому, чтобы попасть выше в поисковой выдаче, то теперь бизнесу нужно еще и сделать сайт доступным для систем, которые не просто находят информацию, а формируют рекомендации и могут влиять на выбор бренда.

Для российского рынка это означает, что привычной оптимизации под поиск уже недостаточно. Владельцам сайтов, SEO-специалистам и контент-командам стоит отдельно проверять, насколько контент структурирован, машиночитаем и технически доступен для внешних систем. Это актуально не только для Google-экосистемы, но и для работы с любыми поисковыми и рекомендательными интерфейсами, где ответы все чаще формируются нейросетями.

Практический вывод простой: помимо позиций в Яндексе и Google, бизнесу нужно следить за тем, может ли AI-система корректно прочитать сайт, понять его содержание и использовать его как источник в ответах пользователям.

Совет эксперта Analito

Проверьте, открыты ли для обхода robots.txt, XML-карта сайта, основные HTML-страницы и важные справочные разделы. Отдельно убедитесь, что на сайте нет технических барьеров, мешающих машинному чтению контента.

Добавьте более структурированную подачу: понятные заголовки, блоки с характеристиками, FAQ, сравнения, единые формулировки по продуктам и услугам. Такой контент проще использовать и поисковым системам, и AI-моделям.

Начните отслеживать не только позиции и трафик, но и упоминаемость бренда в AI-ответах по коммерческим запросам. Для этого составьте список типовых вопросов клиентов и регулярно проверяйте, какие сайты и бренды рекомендуют нейросети.

Частые вопросы

Заменяют ли такие инструменты обычное SEO?

Нет. Они дополняют классическое SEO и помогают понять, как сайт видят AI-ассистенты, а не только поисковые роботы и пользователи.

Что важнее всего проверить на сайте в первую очередь?

Базовую техническую доступность: robots.txt, XML-карту сайта, корректную индексацию ключевых страниц и понятную структуру контента.

Полезно ли это сайтам, которые работают в России и ориентируются на Яндекс?

Да. Даже если основной трафик идет из Яндекса, тренд на машиночитаемый и структурированный контент уже влияет на видимость бренда в новых интерфейсах поиска и рекомендаций.