Разбираемся, зачем интернет-магазинам говорить с нейросетями на их языке и почему это вопрос не технический, а стратегический
Цифровизация в бизнесе прошла несколько волн: от "давайте сделаем сайт", до CRM, автоматизации логистики, сквозной аналитики и даже «умных» чатов. И вот наступает новый поворот — взаимодействие с клиентами и системами через ИИ-интерфейсы, где сценарий «поиск — клик — заказ» отходит на второй план.
В последние годы бизнес в e-commerce ощутил, как нейросети сначала стали игрушкой, потом фишкой, а теперь — полноценным участником цепочки продаж. Да, ChatGPT может рекомендовать товар, как раньше это делал продавец в чате. Но вот вопрос: а что он говорит про ваши товары, про ваш сайт, про вашу доставку?
Ответ: часто — что попало. И не по злому умыслу, а потому что он не понимает структуру вашего сайта, не видит логики и не может отличить главное от баннерной мишуры. У него нет карты. Но теперь она может быть. Эта карта называется LLMs.txt.
Что такое LLMs.txt — и зачем он вашему магазину?
LLMs.txt — это простой файл в корне сайта, созданный для общения с ИИ-системами напрямую. Это не альтернатива SEO и не попытка заменить UX/UI. Для e-commerce это значит, что:
- LLM видит чёткую структуру вашего ассортимента.
- Понимает особенности продуктов (например, отличия между "футболка oversize" и "худи slim").
-
Может корректно объяснить условия доставки и возврата.
- Учитывает сезонные предложения, скидки, промо и т.д.
И всё это — без необходимости парсить HTML, обходить lazy load и сражаться с всплывающими окнами.
Если кратко: LLMs.txt превращает ваш сайт в источник структурированной бизнес-логики, которую можно понять и использовать в диалоге — не только с человеком, но и с машиной.
Почему это не просто для “технарей”, а для всей бизнес-команды
Для маркетолога:
-
LLMs.txt помогает моделям понимать вашу категорийную структуру и ключевые офферы.
-
Можно явно указать, что “топовые подарочные наборы — здесь”, “скидки недели — тут”, а не надеяться, что ИИ догадается по хедеру.
Для SEO-специалиста:
-
Это не замена sitemap, а дополнение: карта не для бота Google, а для модели ChatGPT или Claude.
-
Работает даже там, где SEO бессильно: например, в чат-интерфейсах и голосовых ассистентах.
Для владельца бизнеса:
-
Если вы хотите, чтобы модель рекомендовала ваш товар, а не конкурента — ей нужен доступ к точной структуре.
- Иначе она “угадает” и угадает не вас.
Пример: интернет-магазин одежды и аксессуаров
У вас 3000 товаров, 40 категорий, динамические цены, скидки и региональные условия доставки.
Вы вложились в CMS, настроили интеграции с 1С, SEO-оптимизатор доволен.
Но ИИ, анализируя сайт, видит только фрагменты:
-
/catalog/women/bags— есть, но описание пустое.
-
/delivery— половина текста в модальном окне.
-
/about— «наш путь начался с любви к стилю».
С точки зрения LLM, вы — фрагментарны. А это значит, что вас не предложат в ответ на вопрос клиента.
Теперь представим, что вы добавили llms.txt:
# Категории
- Женские сумки: https://example.com/catalog/women/bags
- Рюкзаки: https://example.com/catalog/unisex/backpacks
# Условия доставки
- https://example.com/delivery (доставка от 2 дней по РФ, бесплатно от 5000₽)
# Возврат
- https://example.com/return-policy (в течение 14 дней)
# УТП
- Собственное производство, гарантия 1 год, поддержка 24/7
ИИ теперь понимает, что у вас есть то, что ищет клиент.
И может сделать вывод: рекомендую именно этот магазин.
А технически это сложно?
Нет. И да.
Нет, потому что базовый файл можно написать и вручную. Там достаточно Markdown-структуры: ссылки на основные разделы, описания категорий, возможно, информация о доставке и гарантии.
Да, если вы хотите, чтобы всё это реально заработало на ваш бизнес:
-
Надо убрать всё лишнее (рекламные заглушки, js-обёртки, виджеты).
-
Тексты — писать не как маркетолог для покупателя, а как инженер для машины.
-
Обновлять файл вместе с акциями, изменениями логистики, релизами новых коллекций.
То есть можно сделать «как-нибудь», но если вы хотите, чтобы ваш сайт воспринимался нейросетями как полноценный источник данных — тут нужна экспертиза. И мы умеем это делать: от сбора структуры до валидации результата через тот же GPT.
Техническая вставка
Если вы CTO или разработчик e-commerce-платформы, то вот кратко:
-
Файл llms.txt (и опционально llms-full.txt) — это Markdown, размещённый в корне сайта.
-
Используйте ## как заголовки, - для списков, [ссылка](url) — для путей.
-
Структура должна быть логически читаемой, не технической.
-
Информацию из файла можно валидировать на входе в LLM (Claude, GPT, Perplexity уже умеют с этим работать).
Что это даёт вам уже сейчас?
-
Контроль над тем, как ИИ описывает ваш бизнес. Вы сами диктуете, какие продукты продвигаются и почему.
-
Лучший клиентский опыт. ИИ быстрее найдёт нужный ответ — и не отправит пользователя к конкуренту.
-
Оптимизация внутренней поддержки. Внутренние ассистенты, работающие с нейросетями, начнут лучше справляться с вопросами без ручной поддержки.
А самое главное — вы начинаете говорить на языке будущего, и не просто быть на волне хайпа, а встроиться в растущий канал продаж: через нейросети, рекомендательные механизмы и ИИ-интерфейсы.
И что делать?
Если вы уже представляете, как устроен ваш сайт и его каталог — отлично, начните с базового llms.txt. Если нет — мы поможем:
- разложить бизнес-логику на ИИ-читаемую структуру,
- оптимизировать её для понимания LLM,
- связать это с вашей CMS и/или CRM,
- и, при необходимости, проверить, как это работает на практике — с реальными промтами и кейсами.
Поэтому:
— если у вас есть внутренняя команда с пониманием того, как работают современные LLM — вы легко справитесь своими силами.
— если вы хотите, чтобы это не просто “работало”, а превратилось в инструмент продаж и коммуникации — мы готовы быть рядом какxтехнический и стратегический партнёр.
P.S.
Мы не внедряем тренды ради трендов. Но когда появляется способ объяснить вашей аудитории — и её машинам — что вы действительно делаете, а всё что для этого требуется - только добавить один текстовый файл в корень сайта - делаем. Заранее. До того, как это станет стандартом.