GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot — кожен із них має свою логіку краулінгу, частоту сканування і свої вимоги до контенту. Тому всі ці нюанси краще врахувати, щоб не залишитися поза увагою моделей, які формують відповіді в ChatGPT, Gemini, Claude та інших LLM.
Як виглядає механіка краулінгу різних LLM, які саме User-Agent використовують ці моделі, як часто заходять на сторінки і що “читають” — розповідаємо.
Які є основні LLM-краулери і чим вони особливі
Перш ніж оптимізувати сайт під AI-видачу, варто розібратися, “хто саме” його сканує, щоб не заблокувати випадково LLM-краулерів й розміщувати лінки там, де їх реально “побачить” AI. Далі — основні краулери, які збирають дані для моделей ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, і що про них варто знати.
OpenAI GPTBot
- User-Agent: GPTBot/1.0 (+https://openai.com/gptbot)
- Призначення: збір публічних даних для тренування моделей GPT (зокрема GPT-4, GPT-4o).
Особливості:
- Не буде сканувати ті сторінки або розділи сайту, які ви заборонили у файлі robots.txt.
- Ігнорує заборонені або платні сторінки.
- Можна дозволити або заборонити частковий/повний доступ до сайту.
- Частота сканування висока на сайтах зі структурованим, текстовим контентом.
GPTBot частіше вибирає контент з чіткою структурою, без надмірної SEO-оптимізації. Посилання в таких текстах мають вищий шанс бути “врахованими” в AI-видачі. Лінки в тексті, де є пояснення, приклади, списки — працюють краще, ніж посилання в оголошеннях чи заголовках.
Що заважає скануванню:
- Disallow у robots.txt
- Відсутність відповіді HTTP 200 (наприклад, редиректи або помилки 403/404)
- Заблокований доступ через брандмауер або IP-фільтри
- Наявність заголовків X-Robots-Tag: noai або noindex
Щоб переконатися, чи доступ відкритий, можна скористатися інструментом перевірки доступу від OpenAI: https://platform.openai.com/docs/gptbot