SEO оптимізація сайту під GPT — посібник (2025)

GPT під час формування відповіді може виводити джерела матеріалів, які він знайшов.

Якщо ж попросити чат знайти об’єкти за запитом, він виводить практично аналог видачі.

З незвичайного, всі посилання з GPT йдуть забезпечені UTM міткою “utm_source=chatgpt.com“. У кожного ШІ мітка відрізняється. Подібні джерела, напевно, вже стали з’являтися у вас в Гугл аналітиці.

Нижче наведено повний список практичних порад, як підвищити шанси на потрапляння в такі рекомендації.

Види AI видачі

Попит на цю тему зріс після останнього мого вебінару, де ми обговорювали, як відстежувати видачу в GPT — і виявили цікаву картину:

• Порівняно з органікою, трафік із ChatGPT становить близько 0,5% (на основі проаналізованих 150 сайтів у базі SEOquick).
• Коефіцієнт конверсії в різних нішах різнився, але він був у 7 разів вищим у сфері послуг (2,7% в Organic search і 21,2% у ChatGPT).
• Найнижчий коефіцієнт конверсії був у ритейл-сфері (інтернет-магазинів) і становив близько 2,3% — при цьому в Organic search він був 2,5%.
• Практично не було конверсій в Adult ніші (секс-шопів) — там переважно інформаційний трафік.
• У сфері криптотрейдингу та бінарних опціонів показники за FTD (перші депозити за кліками на аффіліат-посилання) показали в 3,5 раза вищу результативність у посиланнях із ChatGPT. Серед контенту переважно спрацьовували вузькоспеціалізовані інструкції.

Тож потрапляння в AI відповіді об’єктивно дають те, що потрібно — продажі. І поки цей паросток не виріс у дерево, всі поспішають застовпити місце там до того, поки не прийдуть конкуренти.

“Потрапляння у відповіді AI” — дуже загальний термін: у різних систем свої формати відображення і свої правила формування цих блоків. Тут не діє єдиний принцип як у класичному SEO — є тонкощі, які важливо враховувати під час планування контенту.

AI Overviews (SGE) у Google

AI Overviews — це блоки з генеративними відповідями, які з’являються над звичайною органічною видачею Google. Поки що розгорнуто не у всіх країнах і не всіма мовами. Вміст формується автоматично, на основі контенту з відкритих джерел і пошукової видачі. За алгоритм відповідає Gemini — новий AI від Google.

Згідно зі статистикою Getstat відповідь SGE генерується у 23% випадках при інформаційних запитах, і мінімально — при транзакційних запитах. Майже в 5% випадках вона була в комерційних запитах.

Насправді в певних тематиках AIO відповіді можуть доходити і до 50% в інформаційних запитах — у ніші стоматології за нашими дослідженнями у нас виявилося з 1546 інформаційних ключових слів 701 містили AIO відповіді під час відстеження в SERanking.

Відповідь завжди на відміну від інших AI — стандартизована:

• Зведення (summary) з 1-2 абзаців.
• Середня довжина контенту близько 280-300 слів (у районі 2000 символів).
• Може містити список, таблицю, посилання на джерела.
• Часто містить 2-3 посилання (цитати), звідки взято фрагмент тексту.

Context Snippets у ChatGPT

За увімкненої функції “Пошук в інтернеті” ChatGPT використовує видачу Bing, Google, DuckDuckGo і API-джерела для формування відповіді. Він не завжди показує джерело, але все частіше — вставляє під відповіддю “лінк” із позначкою utm_source=chatgpt.com

Саме її можна відстежити через Google Analytics за джерелом трафіку, і саме заради нього зараз ми пишемо цей матеріал.

GPT вставляє посилання, якщо:

• Контент повністю збігається з intent запиту. Наприклад, ви написали статтю “Як вибрати стабілізатор для приватного будинку”, і в ній є список із моделями, критеріями та рекомендаціями. Тут важливо бути не просто першим, кого знайде GPT, а й одним із небагатьох.
• Сторінка дає закінчену, точну думку. Наприклад, джерелом контенту є інструкція з розписаними чітко кроками, а GPT процитував лише її частину. Або ж у матеріалі містяться статистика, цифри, дослідження.
• На сторінці є правильний сніпет. GPT підхоплює description, title і перші H2/H3 – якщо в них уже міститься мінівідповідь, він найімовірніше візьме їх як обґрунтування і покаже посилання.
• Якщо тема вимагає кількох поглядів — наприклад, чим X краще за Y — він може показати кілька посилань. Наприклад — будь-який блок, де він захоче послатися на відгуки на продукт.
• Якщо відповідь зібрана як “франкенштейн” із різних джерел.

Як приклад для інструкції може бути показано до 11 посилань, які відносяться до якогось одного абзацу!

Grok

Малопопулярний чат в Україні та практично невидимий — він не постачає свої посилання. Якщо Grok посилається на вебсторінку або пост на X, він вказує URL у вихідному вигляді, без додаткових параметрів, таких як utm_source.

Посилання зазвичай виділяються як Джерело: і прописуються у вигляді посилання-анкора.

Коли Grok додає посилання:

• Якщо проводиться пошук у реальному часі (наприклад, через DeepSearch або за необхідності уточнення даних).
• Якщо посилається на конкретні пости на X (колишній Твіттер) або вебсторінки, які безпосередньо пов’язані з вашим запитанням.
• Якщо інформація взята із загальнодоступних джерел, таких як Вікіпедія, новинні сайти або інші авторитетні ресурси.

Інші AI чати

Крім найпопулярніших чатів, сьогодні є ще кілька. І хоча їхній трафік дуже малий, але на них варто зупинитися.

Perplexity.ai

• Показує список джерел відразу внизу.
• Найчастіше бере FAQ-формат, таблиці, списки, визначення.
• Добре індексує сторінки з Schema.org/FAQPage, HowTo, Article.

Copilot (Bing AI)

• Ближче до Google SGE, але працює за запитом, а не за замовчуванням.
• Показує 3-5 посилань із цитатами, часто формує відповідь списком.

Claude (Anthropic)

• Якщо дозволено інтернет-доступ, теж використовує Bing/Google.
  Найбільш “прискіпливий” до структури контенту і стилю.

Звідки GPT бере інформацію

У моделі GPT-4o є два джерела інформації. Перше — це вбудовані знання, тобто дані, на яких модель було навчено. Ці знання охоплюють період до кінця 2023 року, і вони не оновлюються — тобто якщо сайт, стаття або інший контент не потрапили в навчальну вибірку до цієї дати, модель про них просто не знає.

До цієї навчальної бази входять дані з відкритих джерел: сайти, книжки, статті, форуми, технічна документація тощо, особливо якщо вони потрапляли до Common Crawl, Google Scholar, Вікіпедії або часто цитувалися. Відповідно, сюди вже потрапити не можна. Якщо ваш сайт відмінно був просунутий у минулому, то він там уже перебуває.

Друге джерело — це пошук в інтернеті. З лютого 2025 року ChatGPT дійсно отримав можливість шукати в інтернеті в реальному часі — але це доступно тільки в режимі з увімкненим пошуком, і не завжди за замовчуванням.

Пошук не працює як Google, це, скоріше, комбінований сканер: використовуються як пошукові системи, так і власні механізми обходу й аналізу контенту OpenAI (включно зі швидкими сканерами та API-доступами до баз даних).

Тобто якщо ти публікуєш щось нове у 2024-2025 роках, модель не буде “знати” це з вбудованих знань, але може знайти і використати це, якщо користувач увімкнув функцію пошуку і сформулював питання так, щоб система вирішила скористатися інтернетом. Однак такі дані не запам’ятовуються і не додаються до основної бази знань.

Тому, якщо мета — щоб ChatGPT згадував твій контент без необхідності шукати його в інтернеті, важливо, щоб його опублікували до кінця 2023 року, і він потрапив до навчальних датасетів (особливо Common Crawl), або щоб його регулярно згадували на великих майданчиках, які індексують у Google, де ChatGPT може його знайти під час реального запиту через пошук.

Ніхто не може безпосередньо (навіть GPT) перевірити, чи є конкретний сайт у навчальній базі GPT (зокрема GPT-4o). OpenAI також не публікує список усіх сайтів, які використовували під час навчання моделей.

Однак можу сказати наступне:

1. Якщо ваш сайт відкритий для індексації (не закритий через robots.txt) і існував до 2023 року, він з високою ймовірністю потрапив у Common Crawl або інші публічні датасети, які використовуються під час навчання моделей GPT.
2. Якщо на сайті публікувалися статті, гайди, огляди — і особливо якщо вони згадувалися на сторонніх ресурсах (форуми, блоги, соцмережі) — ймовірність потрапити в навчання ще вища.
3. Сам факт існування сайту ще не гарантує, що він “потрапить у відповідь”. GPT-4 може не використовувати його безпосередньо, якщо він не цитувався в масових джерелах або не має явно вираженої структури експертного контенту, який добре “зчитується” моделлю.

Технічна оптимізація сайту

Для того щоб сайт потрапляв до рекомендацій ChatGPT, Gemini, Claude та інших AI-асистентів, важливо не тільки писати експертний контент, а й забезпечити його технічну доступність для мовних моделей (LLM). Більшість генеративних ШІ використовують сканери, засновані на API-доступах, а також на власній архітектурі краулінгу. Це не Googlebot, але працюють вони за схожими принципами — з низкою відмінностей.

Розберемо всі пункти технічної оптимізації окремо.

Налаштування Robots під GPT

Переконайтеся, що сайт і ключові розділи не закриті в robots.txt і доступні для краулінгу. Якщо створюєте окремі сторінки під AI-трафік — обов’язково відкрийте їх для індексації.

Схема налаштування проста: ви прописуєте User agent, і вирішуєте, які папки сайту йому відкривати, а які закривати.

Платформа	User-agent	Опис
OpenAI (ChatGPT)	ChatGPT-User або GPTBot	Використовується під час доступу до сайтів через функцію “з увімкненим пошуком”
Anthropic (Claude)	Anthropic-User	Може з’являтися як частина обходу в Claude Pro (обмежено)
Google (Gemini)	Google-Extended	Використовується для краулінгу контенту для навчання моделей, налаштовується через robots.txt
Microsoft (Copilot / Bing Chat)	Bingbot, Microsoft-AI	Bingbot використовується і для традиційного SEO, і для AI-відповідей
Perplexity AI	PerplexityBot	Активно сканує сайти в режимі реального часу
You.com	YouBot або YouSearchBot	Використовується під час генерації AI-відповідей у пошуку You.com
Meta AI (LLaMA / Meta AI assistant)	facebookexternalhit, можлива поява нового бота	Поки краулінг відбувається частково, скоріше для соцмереж
Amazon (Alexa LLM)	AlexaBot	Уточнюється, але може використовуватися для підготовки LLM-підказок
DuckDuckGo AI Chat	DuckDuckBot	Використовується в зборі контенту, який може застосовуватися в AI-інтерфейсах

Cohere AI, Mistral, Mistral Chat, Pi від Inflection AI та ін. не мають своїх чітких агентів, і найімовірніше використовують інші платформи пошуку.

Додавання експериментального файлу llms.txt (за аналогією з robots.txt) може допомогти — він використовується деякими краулерами LLM (наприклад, від Perplexity). Вкажіть у ньому, які директорії відкриті або заборонені для обходу.

Якщо ви хочете заховати свій сайт від AI сканерів, то ось приклад налаштування Robots.

User-agent: GPTBot
Disallow: /
User-agent: PerplexityBot
Disallow: /
User-agent: Google-Extended
Disallow: /

Google-Extended — це агент Gemini. До нього входив раніше Bard (нині інтегрований у Gemini), а також AI-функція пошуку (AI Overviews, SGE — Search Generative Experience). Gemini не використовує окремого краулера – замість цього стандартні пошукові боти Google, такі як:

• Googlebot — основний сканер сайтів для пошуку.
• Google-Extended — спеціальний user-agent, через який Google збирає контент для навчання своїх AI-моделей, включно з Gemini.

GPTBot (офіційний краулер OpenAI) реально дотримується інструкцій, прописаних у robots.txt. Про це йдеться в його офіційній документації. За поточних налаштувань robots.txt GPTBot не скануватиме ваш сайт, і контент не потрапить у доступну для генерації базу (в режимі вебпошуку).

Налаштування LLMS.txt

Файл llms.txt — це текстовий документ, який містить структуровану інформацію про ваш сайт, призначену для використання великими мовними моделями (LLM). Він допомагає LLM краще розуміти й опрацьовувати контент вашого сайту, що зі свого боку дає їм змогу давати точніші та релевантніші відповіді на запити користувачів.

Прописується він у Markdown форматі.

# Название вашего проекта (например, Документация по продукту)
> Краткое описание вашего проекта.
## Категория 1
* [Ссылка на страницу 1](https://example.com/page1.html)
* [Ссылка на страницу 2](https://example.com/page2.html)
## Категория 2
* [Ссылка на страницу 3](https://example.com/page3.html)
* [Ссылка на страницу 4](https://example.com/page4.html)

llms.txt — неофіційна експериментальна ініціатива. Він не описаний у стандартах і не підтримується OpenAI офіційно. Деякі компанії (наприклад, Perplexity) почали враховувати його, але ChatGPT — ні. Якщо ж потрібно його налаштувати, є кілька способів.

Але це не клон robots.txt, і в нього інші завдання. Файл може містити повну версію документації або весь вміст сайту в одному файлі, надаючи LLM більш детальну інформацію.

Для вебресурсів на WordPress уже вийшов зручний плагін. Для інших CMS — варто пошукати, але його можна створити самому.

Розташування цього файлу — у кореневій папці сайту (public_html наприклад).

Якщо ви хочете обмежити або дозволити доступ GPT — використовуйте тільки robots.txt. llms.txt можна використовувати додатково — для Perplexity або майбутньої сумісності, але не як основний спосіб управління.

Чиста структура HTML

AI-асистенти на кшталт ChatGPT, Perplexity, Copilot збирають контент із сайтів через власні краулери, як ми вже зрозуміли раніше. Але багато хто помиляється, що вони “читають і розуміють”, що у вас написано.

GPT та інші ШІ не “вгадують” сенс — вони шукають чіткі патерни, зрозумілу структуру і виділені фрагменти (заголовок-відповідь).

Ці краулери не запускають JavaScript, не клацають кнопки, не переходять за вкладками — вони працюють майже як Googlebot 10 років тому, тобто читають тільки сирий HTML.

Тому, якщо ваш сайт погано структурований, важливий контент не завантажується без JS, або HTML написаний заплутано — AI-бот може просто не зрозуміти, про що ваш матеріал. І тоді GPT не зможе включити його у свої відповіді.

• Весь важливий текст має бути видно у вихідному коді сторінки (View Source).
• Не покладайтеся на JS-фреймворки без SSR (наприклад, React без Next.js).
• ШІ-боти не дочекаються завантаження даних через API, не “зрозуміють” прихований текст.

На скриншоті код складного інструменту, і ось єдине, що зможе побачити GPT з цієї сторінки, оскільки весь контент тут “довантажується” від взаємодій.

Другою частиною проблеми є повсюдне використання <div> тега в HTML, при цьому повністю можуть ігноруватися класичні семантичні теги:

Заголовок	Приклад семантичних тегів
Основний контент	<main ,>< article>
Заголовки	<h1>, <h2>, <h3>
Навігація	<nav ,>< ul>< li>
Бічна панель	<aside>
Підвал	<footer>

Дотримуйтесь простих порад:

• Уникайте HTML-помилок, незакритих тегів, зайвих вкладених< div .>
• Не ховайте важливий текст у CSS або невидимі блоки (display: none).

Сторінки з “брудною” версткою просто ігноруються — бот не може отримати з них користь.

GPT-моделі реально враховують ієрархію заголовків — це допомагає їм зрозуміти структуру думки, порядок блоків і виділити ключові теми сторінки.

Дотримуйтеся правила дерева:

• 1 H1.
• Кілька вкладених H2 (не менше 2).
• Не менше 2 вкладених H3.

GPT краще обробляє тексти, де:

• абзаци не довші за 4-5 рядків;
• використовуються списки< ul ,>< ol> для кроків, переваг, порівнянь;
• заголовки виділяють логічні блоки.

Формула, яку ми просували в ТЗ копірайтерам уже 5 років мінімум — “короткі абзаци + списки + заголовки + візуальна структура” — виявилася пророчою.

Чому чистий код важливий?

• AI-системи працюють з обмеженнями за часом: повільні сторінки можуть бути проігноровані. Використовуйте CDN, стиснення зображень, lazy-load та інші класичні техніки оптимізації.
• Особливо це актуально для тих AI-сервісів, які роблять багатопотокове завантаження через API (наприклад, Copilot або Perplexity).
• Контент має бути доступний без реєстрації, переходів, вкладених форм і JS-завантаження. Чим простіший і пряміший доступ до тексту — тим вища ймовірність, що бот його обробить.
• Сторінки-заглушки, лендінги без тексту або односторінкові майже не беруть участі в AI-видачі.

Мікророзмітка матеріалів

Якщо ти хочеш, щоб твій контент сприймався не просто як текст для людини, а як структурована інформація для машини, то тут варто вивчити все про мікророзмітку. Є певний “базовий список” розміток, які потрібно ставити на свій сайт, і, щоб прочитати про нього, варто зазирнути в Google у розділ Структуровані дані.

ChatGPT, як і пошуковики, орієнтується на семантику сторінки. Коли ти використовуєш JSON-LD-розмітку (або Microdata, але краще JSON-LD), то прямо пояснюєш боту: ось тут питання, ось тут відповідь, а ось тут покрокова інструкція.

Мікророзмітка допомагає AI чітко визначити: де питання, де відповідь, де інструкція, а де автор. Особливо важливими є:

• Article, BlogPosting, NewsArticle — для статей.
• Person — для опису автора (включайте поле sameAs із соцмережами).

• Блок мікророзмітки Question/Answer допоможе зрозуміти роботам, що тут є конкретна відповідь на запитання, на яке вже є обрана підтверджена відповідь тегом AcceptedAnswer. Це полегшує включення твого тексту у відповіді на начебто прості, але практичні запитання.
• SiteNavigationElement допоможе зрозуміти зміст статті.
• Breadcrumblist (хлібні крихти) теж відіграють роль — вони вказують, як матеріал вбудований в ієрархію сайту, і GPT краще розуміє тематику і взаємозв’язки між сторінками. Це важливо не тільки для SEO, а й для побудови “карти знань”, яку модель тримає в голові.
• Якщо у тебе є блок із поширеними запитаннями наприкінці статті, то додавши до нього Schema.org/ FAQPage , ти даєш моделі зрозуміти, що це корисний структурований контент, який можна вставити у відповідь.
• Розмітка HowTo особливо корисна для інструкцій і гайдів: вона показує, що контент містить покроковий процес із діями, картинками, результатом.

Посилання як фактор ранжування в GPT

Так, зовнішні посилання (outbound links) мають значення для генеративних моделей на кшталт GPT. Причому не для передачі “ваги”, як у класичному SEO, а як сигнал довіри і прозорості джерела.

Ви не помилилися. Вихідні посилання. Не вхідні.

Коли GPT бачить, що стаття спирається на перевірені, авторитетні матеріали, він з більшою ймовірністю:

• вважає контент опрацьованим і обґрунтованим;
• використовує його у відповідях як “вторинне” або навіть основне джерело;
• підвищує довіру до сайту як до точки синтезу інформації.

На що посилатися варто, а на що ні? Розберемося. Ось на що — можна:

• На офіційні документи, дослідження, стандарти — Google, gov, ISO, developer-портали, Вікіпедія, Google Scholar.
• На первинні джерела, якщо ви посилаєтеся на чиїсь дані або цитати.
• На ключові авторитетні сайти у вашій ніші — наприклад, Moz, Ahrefs, FDA, StackOverflow, ISO, PubMed, W3C.

А на що — не можна:

• Посилання, які знайшов сам GPT — він може видавати не дуже якісні результати. Про подібні сайти я писав у нашому телеграм-каналі.
• Посилання-галюцинації. Іноді GPT-системи вигадують посилання, оскільки не змогли їх знайти, але контент у базі у них на цю тему, мабуть, є. І посилання придумується — може бути битим, редиректити на головну або кудись ще.
• Посилання на сайти з низьким рейтингом. Такі посилання прибирайте, якщо вони не є основною метою вашого анкора.
• Посилання на рекламні або партнерські матеріали без обґрунтування.
• Спамні джерела, агрегатори та сайти без змісту.
• Механічне “запихування” посилань без зв’язку з темою.

Замість висновку: додавайте посилання, коли це підсилює суть і корисність. GPT не вважає такі посилання “витоком ваги”, він читає їх як аргумент — і саме це допомагає потрапити в його відповіді.

Контент-план під GPT

Щоб ваші статті опинялися у відповідях ChatGPT, Gemini або Perplexity, недостатньо просто “робити хороший контент”. Потрібно розуміти, як LLM-моделі шукають інформацію, за якими ознаками обирають сторінки і на якому етапі “відсівають” неякісні матеріали.

Нижче — покрокова методика формування контент-плану під GPT, що ґрунтується на результатах аналізу видачі, парсингу AI та поведінкових патернів моделей.

Знаходимо теми, яких немає у видачі

Головна помилка — писати те, що вже є. AI не дублює наявний контент, він обирає найбільш повні та структуровані відповіді. Тому спочатку потрібно знайти теми, які добре не розкриті:

• моніторимо Reddit, TikTok, YouTube Shorts;
• збираємо запитання з коментарів, форумів, сторіс;
• перевіряємо наявність відповідей у Google — якщо вже є повноцінна стаття, пропускаємо.

Формуємо пул ключів і запитів під GPT

GPT формує пошукові запити за особливою логікою: ключ + уточнення + модифікатор + фільтри. Ви можете під це адаптуватися, формуючи семантику так, як “мислять” AI-системи:

• “як вибрати генератор для дачі у 2025”;
• “гайд із налаштування X під умови Y”;
• “що краще: A чи B”.

Додатково використовуйте фільтри: site:, filetype:pdf, after:2024-01-01, -reddit, щоб зрозуміти, які типи запитів AI охоче підтримує.

Створюємо ТЗ, зрозуміле для LLM

Гарне технічне завдання під GPT-контент будується за принципом:

• Title — чіткий, але не шаблонний; відображає intent.
• Description — закриває питання, але не до кінця (AI охочіше “дочитає” сайт).
• H1 — повторює основний ключ.
• H2-H3 — чітко розбиті на смислові блоки, кожен з яких розкриває один підінтент.
• FAQ — оформлений з урахуванням Schema.org/FAQPage і People Also Ask.

Кожне ТЗ можна автоматично згенерувати і масштабувати — в успішних проєктах створюється до 100 ТЗ на день.

Сьогодні я перейшов на створення ТЗ у свій власний інструмент Content Editor — де створюю під сторінку відразу метадані, ТЗ і вже потім прямо в ньому пишу контент.

Мені тут зручно робити все під ключ: метадані, ключі, перевіряти граматику і навіть генерувати якісь блоки завдяки GPT — він чудово допомагає допрацьовувати текст.

Оптимізуємо метадані та мікророзмітку

GPT читає title, description, URL і структуру H2 ще до відкриття сторінки. Ваш сніпет має бути:

• достатньо релевантним, щоб відобразити тему;
• достатньо незавершеним, щоб спонукати GPT відкрити сторінку;
• доповнено OG-тегами, Schema.org/Article, Author, Publisher, FAQPage, BreadcrumbList.

Мікророзмітку Schema можна перевірити у валідаторі мікророзмітки за посиланням.

Перевіряємо наявність мікророзмітки OpenGraph через наше розширення.

Додати розширення до Chrome

Враховуємо багатомовність і структуру URL

Контент може потрапляти у видачу іншими мовами. Для цього:

• не робимо прямий переклад GPT;
• спочатку пишемо рідною мовою, перекладаємо вручну або через редактуру;
• коригуємо URL: /product-name-2025/ — якщо тема щорічна, /product-name/ — якщо вічнозелена;
• зберігаємо вкладеність URL не глибше 3 рівнів: /seo/technical/canonical-vs-noindex

Публікуємо, трекаємо і масштабуємо

Після публікації:

• додаємо назви статей (Title) в SERanking — це дає змогу швидко відстежувати їхню появу в пошуку;
• відстежуємо AI-трафік в аналітиці за мітками (utm_source=chatgpt.com, perplexity.ai);
• коригуємо теми, посилюємо цитованість;
• оновлюємо застарілі статті раз на 6-12 місяців.

Створення унікального, експертного контенту

Багато хто тут помилково подумає, що ось рецепт, запускаємо GPT для генерації контенту і радіємо життю.

Як би не так.

ChatGPT частіше посилається на джерела, які володіють високим авторитетом у ніші (E-E-A-T: experience, expertise, authoritativeness, trustworthiness), дають точні, структуровані та корисні поради і регулярно оновлюють контент.

Цінність матеріалу

Щоб ChatGPT міг рекомендувати твій сайт або матеріал, він має бачити в ньому цінність, зрозумілу навіть машині. Під “унікальністю” тут не просто мається на увазі відсутність копіпасту, а те, що ти даєш користувачеві те, чого немає в інших джерелах: особистий досвід, практичні кейси, нестандартні висновки, експертний аналіз. GPT віддає пріоритет матеріалам, які можна вставити як готове рішення у відповідь.

Контент, що містить:

• покрокові інструкції;
• таблиці;
• списки;
• порівняння;
• схеми прийняття рішень;
• приклади реальних кейсів і ситуацій, у яких можна застосувати інформацію,

сприймається як більш корисний. Як приклад — скриншот із моєї статті з типовою інструкцією, яку можна просто “забрати” під ключ.

Що більше прикладів і даних ти наводиш зі свого реального досвіду або аналізу, то вища цінність контенту. Моя стаття про просування в SEO сайту Rozetka – чистий приклад того, як потрапляти і в GPT цитування, і в ТОПи Google.

GPT вміє оцінювати щільність “нової” інформації:

• уникайте води, вступних і банальностей;
• кожен абзац має давати нову деталь, уточнення, факт;
• добре працюють тексти, які висвітлюють подаспекти теми, навіть якщо не були явно запитані;
• що менше матеріал схожий на “переписаний ТОП Google”, то вищий шанс, що його помітять і використають.

Модель GPT навчена розрізняти статті, які “написані для галочки”, і статті, де автор дійсно розуміється на темі. GPT здатний розрізнити поверхневий текст і глибоке опрацювання. Це видно за:

• наявності розгорнутих пояснень складних понять, а не переказу очевидного;
• аналізу причин і наслідків, а не просто списку ознак або кроків;
• виявлення нюансів у темі, які рідко обговорюються.

Чим більше контекстуальної інформації, тим вища ймовірність, що AI вибере матеріал як джерело для генерації відповіді.

AI може розпізнати, що автор глибоко в темі, за:

• використанням термінів і понять, характерних тільки для експертів;
• згадкою внутрішніх процесів, даних, помилок, практик, які знає тільки фахівець;
• формулюванням власних висновків;
• наявності альтернативних підходів до вирішення завдання;
• використанням метафори, інтерпретації.

Структурованість матеріалу

Другий аспект — це структура. Контент має бути логічно організований: заголовки, підзаголовки, списки, виділення. Навіть якщо ти пишеш довгий текст, він має читатися легко, без каші.

Машина вчилася на сотнях тисяч хороших статей, і вона виділяє ті, де зрозуміло, про що йдеться в кожному абзаці.

Тому дотримуйтеся простих правил:

• Одна думка — один блок. Кожен логічний фрагмент тексту має розкривати одну конкретну ідею або питання. Якщо в абзаці відразу і про технологію, і про порівняння, і про помилки — GPT не зможе чітко “приклеїти” цей блок до потрібного запиту.
• Логіка розкриття від загального до приватного. Хороший контент будується за принципом: спочатку проблема або контекст, потім рішення або пояснення, потім — уточнення, приклад або наслідок. Це універсальний патерн, який GPT вміє виокремлювати і надає перевагу у відповідях.
• Ієрархія смислів у заголовках. Кожен заголовок має позначати тему, а не просто слово. GPT використовує заголовки як карту смислів: якщо H2 позначає етап, H3 — крок у ньому. Коли все йде послідовно — AI зчитує структуру як логічний шлях.
• Смислові переходи. Важливо не просто розбити текст на частини, а зв’язати їх — показати, чому читач має перейти від одного розділу до іншого. GPT оцінює тексти як “цілісні”, і якщо один блок логічно не продовжує попередній — він стає “висячим” і не потрапляє у відповідь.
• Висновки всередині розділів. Кожен розділ має чимось завершуватися: висновком, узагальненням або підбиттям проміжного підсумку. GPT звертає увагу, коли думка завершена — і може використовувати такий блок як самостійну відповідь.

Останній пункт — це просто справді цікавий момент. У своїй статті про те, як перевіряти текст на AI, я говорив про цю блокову структуру написання контенту. І виходить:

Щоб потрапити в AI, тобі потрібно писати, як AI. При цьому писати краще, ніж AI — адже він лише машина, і його знання обмежені.

Живе підтверджене авторство

Третій аспект — це реальне авторство. Автор має бути живим із реальним ім’ям і профілями в соцмережах.

Що зробити:

• Візуальний блок “Про автора” з фото, посадою і досвідом.
• Бажано з внутрішнім перелінковуванням на сторінку команди або проєкту.
• Включити регулярно оновлювану дату публікації та дати редагування (обов’язково!)
• У мікророзмітці Author через SameAs вказати реальні посилання на соцмережі автора (у мене вказано мій Linkedin).

"@type": "Person",
"name": "Микола Шмичков",
"jobTitle": "SEO-експерт",
"url": "https://seoquick.com.ua/team/nikolay",
"sameAs": [
"https://t.me/seoquick_company",
"https://www.linkedin.com/in/malefictum/"
]

Обов’язково додавай блок “Про автора” або хоча б ім’я експерта, якщо хочеш, щоб матеріал сприймався як експертний.

Якщо є конкретна особа, за якою закріплений контент, і вона публічно присутня (у соцмережах, на інших сайтах), це створює додаткову довіру.

Що більше таких ознак експертності — то вищий шанс, що ChatGPT сприйме твою статтю як надійну і корисну.

Лінкбілдинг

Класичний лінкбілдинг (SEO-посилання для PageRank) — прямо не впливає на те, чи буде GPT використовувати ваш сайт у своїх відповідях. GPT не оцінює посилальний профіль так, як це робить Google.

Міф 1. Посилання впливають на ранжування в GPT

Зовнішні посилання не безпосередньо впливають на GPT-відповіді, але допомагають вашому сайту посідати високі позиції в Google і Bing. А оскільки GPT часто формує відповіді на основі перших 3-10 результатів пошуку, посилання працюють “у фоновому режимі” — покращуючи видимість у видачі та підвищуючи шанс потрапляння в AI-відповідь. Про це я розповідав у розділі “як працює пошук ChatGPT“.

Міф 2. Важливо Dofollow посилання

На відміну від Google і Bing, вам не важливі посилання заради DR, Pagerank або інших речей. Так, опосередковано це впливає на ранжування, але не безпосередньо. Але сказати, що посилання зовсім не потрібні — буде напівправдою.

• Якщо ваш контент часто згадується на сторонніх ресурсах, особливо в блогах, статтях, форумах, — його можуть помітити й додати до бази знань GPT під час наступного оновлення.
• Що більше “природних” посилань — то вищі шанси потрапити до Common Crawl або інших датасетів.

Імовірність потрапити в базу, звісно, невисока, але ось якісний контент від вашого імені на трастових для GPT ресурсах — може бути вам дуже корисним.

Якщо ваш контент згадують на авторитетних платформах (наприклад, технічних блогах, форумах, офіційних ресурсах), GPT може сприйняти це як ознаку надійності. Такий контент з більшою ймовірністю враховується під час формування AI-відповідей, особливо якщо він потрапляє в навчальні датасети.

• GPT під час збору свіжої інформації віддає пріоритет джерелам із високим авторитетом.
• На прикладі digital сфери — якщо на вас посилаються W3C, GitHub, StackOverflow, SEJ, Wikipedia, Dev.to, Habr тощо — це посилює сприйняття вашого сайту як надійного джерела. Список під кожну нішу можна запитати у самого GPT.

Міф 3. GPT “розуміє” посилання як SEO-бот

GPT не аналізує анкор, атрибут dofollow/nofollow або внутрішню структуру посилань, як це робить Google. Для нього важливо, де знаходиться посилання і в якому контексті:

• Чи використане воно в доказі?
• Чи посилається автор, щоб обґрунтувати позицію?
• Наскільки релевантний контент сторінки-донора?

GPT не “рахує посилальну вагу”, а скоріше оцінює, чи посилює посилання довіру до матеріалу. Тому класична робота за анкорами, жирними сторінками і проставленням dofollow — не має сенсу в контексті GEO.

Міф 4. Чим більше посилань — тим вищий шанс потрапити в GPT

Масове розміщення посилань не працює для генеративних ШІ. GPT не вважає кількість посилань метрикою якості. У нього навіть немає подібної бази і калькуляції цих даних. Він оцінює цитованість в авторитетних і тематичних джерелах, а не кількість згадок.

Що сміливо можна виключити зі стратегій, якщо вам це намагаються продати:

• Краудмаркетинг.
• Web 2.0 посилання і посилання з сіток сайтів (PBN).
• Посилання з бірж (Collaborator, Miralinks та інші).
• Посилання на сміттєвих сайтах (таких багато, є зламані сайти) з високим DR.
• Сайти-директорії (каталоги, довідники). Так, є винятки, і їх можна дізнатися у GPT.

10 природних посилань із перевіреної бази доменів (саме які відібрав AI) і галузевих блогів — у 100 разів цінніші, ніж 500 лінків із сітки PBN або ноунейм-каталогів. GPT сприймає такі “сміттєві” посилання як шум та ігнорує їх.

Для України я зібрав список сайтів, які GPT “перевіряє”, коли шукає інформацію.

Основні довідники site:ua-region.info site:youcontrol.com.ua site:opendatabot.ua site:dzo.com.ua site:biznes-guide.com.ua site:biznesrada.com site:biznesua.com site:ua-company.com site:orgpage.com.ua site:biznesmarket.com.ua	Агрегатори пропозицій site:hotline.ua site:price.ua site:lun.ua site:domik.ua site:24.ua
Юридична інформація site:prozorro.gov.ua site:clarity-project.info site:edr.gov.ua site:court.gov.ua	Каталог та відгуки site:clutch.co site:goodfirms.co site:topdigital.agency site:it-rating.ua site:firms.ua
Для перевірки вакансій site:work.ua site:rabota.ua	Для оцінки розміру компанії site:linkedin.com site:crunchbase.com site:trustpilot.com
Для ніші криптообмінників обмін криптовалют Україна OR криптообмінник Київ OR кращий обмінник USDT site:bestchange.net OR site:cryptonator.com OR site:rates.fm OR site:kurs.expert OR site:obmenka.ua OR site:coinhub.ua OR site:btcbank.com.ua OR site:coin24.com.ua OR site:crypto-obmen.com OR site:kuna.io OR site:whitebit.com OR site:forklog.com OR site:minfin.com.ua OR site:biz.censor.net OR site:youcontrol.com.ua	Для стоматології site:doc.ua site:likarni.com site:24dentist.com.ua site:mydentist.ua site:health.ua site:moz.gov.ua site:prodoctorov.ua site:itmed.org site:medcentre.com.ua site:doctortap.com site:topclinic.com.ua сайт:biz.censor.net site:youcontrol.com.ua site:linkedin.com

Приклад пошукового запиту

надійні криптообмінники Україна 2025 site:bestchange.net OR site:coinhub.ua OR site:kuna.io OR site:forklog.com

Відео та візуальний контент в AI-відповідях

У більшості GEO-стратегій усі роблять ставку на текст. Але GPT все частіше підбирає гібридні відповіді: абзац + посилання на відео + згадка бренду. А якщо твого відео немає, він візьме чуже.

У GPT просуванні відео — недооцінений канал — і, напевно, один із тих, на які багато хто б ніколи не звернув увагу. Сьогодні генеративні асистенти (ChatGPT, Google Gemini, Perplexity) дедалі частіше включають відео у видачу або будують відповіді на їхній основі, особливо в “практичних” нішах:

• Стоматологія, медицина, косметологія — пояснення процедур, візуалізація до/після.
• Фінанси, крипта, інвестиції — огляди, пояснення складних термінів, інфографіка.
• Ремонт, DIY, авто — інструкції, покрокові відео, порівняння інструментів.
• Навчання та гайди — “як зробити”, “що вибрати”, “чим відрізняється”.

YouTube давно вбудований в алгоритми Google, а з появою AI Overviews та інтеграції відео в ChatGPT (через посилання і плеєри) — ці ролики стали потрапляти прямо у відповіді.

При запиті в стилі “відеоінструкція {Ваш запит}” GPT вставляє посилання на ролики YouTube (у ChatGPT з активним пошуком і в Bing Chat). Також цитує опис відео, якщо в ньому чітко структурована відповідь на запитання. А потім формує коротку відповідь на основі аудіорозшифровки відео (за субтитрами).

Також за рядом посилаються на Shorts/TikTok у темах з великою кількістю користувацьких кейсів або трендів (“що зараз популярно”).

На що я звернув увагу — з низки питань він “не може” знайти відеоінструкцію. Хоча вони можуть бути — але на інших платформах.

Що зробити, щоб охопити цей вид трафіку?

• Роби відеоверсії ключових статей → завантажуй на YouTube з докладним описом, таймкодами, посиланням на статтю.
• Використовуй однакову структуру: той самий H1 використовуй як заголовок відео, а підзаголовки H2/H3 розміщуй у таймкоди. GPT читає опис, читає заголовки і читає субтитри.
• Обов’язково додавай в опис: ключові слова, посилання на статтю, мікро-FAQ (щоб GPT “підхопив”). Не забувай про теги, хештеги — адже якщо ви не будете ранжуватися всередині Youtube/tiktok/Google — вас GPT не знайде.
• Для Shorts контенту завжди орієнтуйся на питання + коротка відповідь (15-60 сек). Не лий воду в середині ролика.

Читай також мої гайди з відеомаркетингу сьогодні

• Інструкція з ведення каналу на YouTube
• Просування відео в YouTube: чекліст з розкрутки
• Як робити клікабельні прев’ю для YouTube
• Ключові слова для YouTube-каналу: Підбір та оптимізація тегів (2025)

Висновки

Вийшов досить об’ємний (більш ніж на 5000 слів) гайд для початківців, але його основна думка — донести, що ми входимо в еру нового виду просування, і, ймовірно, саме GPT змінить користувацьку поведінку.

GPT-оптимізація (GEO) — це не заміна класичному SEO, а його сучасне розширення. Вона вимагає нової логіки: писати не тільки для людей і Google, а й для мовних моделей. Тож SEO-фахівці без роботи не залишаться, її навпаки лише побільшало.

AI-асистенти формують відповіді з реального контенту, і ваше завдання — зробити цей контент зручним для сприйняття: структурованим, експертним, доступним. Немає вашого контенту — GPT візьме схожий у конкурента.

Технічна база критична: чистий HTML, правильно налаштований robots.txt, мікророзмітка і відкритість сайту для AI-ботів безпосередньо впливають на шанс потрапити у видачу. Врахуйте, він бачить ваш сайт як пошуковий робот 10-річної давності.

Сильний контент — основа GEO. GPT вибирає те, що дає готову відповідь: інструкції, таблиці, приклади, порівняння, висновки. Контент має бути не просто унікальним, а реально корисним. Причому корисність оцінює не користувач, не Google, а саме GPT.

Лінкбілдинг і цитованість працюють опосередковано: не кількість посилань, а згадки на трастових ресурсах і наявність вас у тих доменах, з яких GPT черпає дані. І список їх цілком легко зібрати, якщо знати як.

Відео та візуальний контент все частіше інтегруються в AI-відповіді. Простий текст більше не домінує — короткі ролики, інструкції та огляди посилюють видимість у генеративних платформах. А ми говорили — створюйте YouTube-канали і переганяйте свої статті у відео.

Щоб бути рекомендованим GPT — потрібно писати як AI, але краще, ніж AI. Прозора структура, чесні висновки, реальний досвід і підтверджене авторство — це те, що робить ваш матеріал джерелом відповіді. Навіть цю статтю мені допомагав писати АІ, звісно — не в один промт (а в понад 500). А також допоміг її перевірити і вичитати.