Як зробити, щоб ШІ рекомендував ваш продукт, а агенти — використовували його

Два способи отримувати клієнтів через ШІ

Водій запитує асистента, які гальмівні колодки підходять до його автомобіля та де їх замовити в Польщі. Розробник доручає агенту додати до застосунку підбір сумісних автозапчастин.

Перший запит може завершитися покупкою. Другий — використанням бібліотеки, API або сервісу.

Це дві можливості для поширення продукту. В одному випадку асистент рекомендує його людині. В іншому агент використовує його під час виконання завдання.

В обох випадках почніть із трьох запитань: чи може система знайти продукт, визначити його відповідність завданню та скористатися наданою інформацією або інтерфейсом?

Зробіть продукт доступним для пошуку

Доступ для пошуку та навчання моделей — окремі механізми.

OpenAI розрізняє OAI-SearchBot, який використовується для пошуку в ChatGPT, і GPTBot, який збирає матеріали, що можуть використовуватися для навчання. ChatGPT-User виконує окремі звернення до сторінок за запитом користувача.

Anthropic також розділяє Claude-SearchBot, ClaudeBot і Claude-User.

ШІ-функції Google Search використовують пошукову інфраструктуру Google. Google-Extended керує окремими сценаріями навчання та використання джерел у Gemini. Це не окремий HTTP-краулер і не сигнал ранжування Google Search.

Джерела:

Перевіряйте і robots.txt, і фактичну відповідь сайту. Навіть дозволений краулер може отримати перевірку захисту, помилку або сторінку без потрібної інформації.

Важливі характеристики мають бути доступні як текст за постійними адресами, пов’язаними внутрішніми посиланнями. Полегшене HTML- або Markdown-представлення може спростити доступ, якщо воно зберігає ті самі факти, які бачать покупці.

Дайте асистенту інформацію для точного підбору

Розгляньмо запит:

«Які колодки підходять до Passat B8 2.0 TDI з дисками 312 мм і де їх купити в Польщі?»

Загальний опис товару залишає значну частину підбору невирішеною. Корисна сторінка вказує деталь, умови сумісності, наявність, ціну та доставку. Якщо відомостей про автомобіль недостатньо, вона пояснює, що потрібно додатково перевірити.

Будуйте дані навколо явних зв’язків:

Комплектація автомобіля → умови сумісності → деталь → актуальна пропозиція.

Використовуйте одні й ті самі перевірені записи для карток товарів, таблиць сумісності, товарних фідів і відповідей API. Це зменшує суперечності між тим, що прочитав асистент, і тим, що покупець побачить під час оформлення замовлення.

Застосовуйте підтримувану розмітку Product та Offer, де вона доречна. Вона має відповідати видимому вмісту сторінки. Google прямо зазначає, що для ШІ-функцій пошуку не потрібна спеціальна AI-розмітка.

Рекомендації Google щодо ШІ-функцій

Кейс: магазин автозапчастин у Польщі

Протягом шести місяців мультибрендовий магазин автозапчастин удосконалив каталог і контент для пошуку та рекомендацій ШІ. Проєкт охоплював VAG, BMW, Ford і Stellantis із фокусом на підвіску, гальмівні системи та технічне обслуговування.

Каталог мав звичайну SEO-структуру. Слабкими місцями були доступ краулерів, розрізнені дані про сумісність і перекладені описи, які недостатньо відповідали на конкретні запитання польських покупців.

Робота поєднала три напрями.

Доступ і дані каталогу

Правила доступу та видачу сторінок через edge-інфраструктуру налаштували так, щоб потрібний вміст залишався доступним без зайвого навантаження на backend.

Полегшені представлення сторінок відкривали характеристики й таблиці сумісності без залежності від складної взаємодії в браузері.

Інтеграція з TecDoc підтримувала зв’язки між записами каталогу, артикулами та застосовністю деталей до автомобілів.

Картки товарів та умови покупки

Дані про товари й пропозиції узгодили між сторінками для покупців і структурованими представленнями.

Поряд із сумісністю розмістили ціни в PLN, наявність, доставку та умови повернення. Інформація про InPost і BLIK робила місцеві умови покупки зрозумілими.

Ці відомості допомагають покупцю оцінити пропозицію. Їхню наявність не слід описувати як доведений спосіб отримати пріоритет у рекомендаціях ШІ.

Контент для конкретних запитань

Польськомовні матеріали та сторінки сумісності відповідали на конкретні запитання щодо підбору, порівняння та покупки деталей.

Завдання полягало в тому, щоб корисна відповідь була доступна поруч із відповідними товарами. Перевірені комплекти також давали покупцю прямий шлях від вивчення робіт із техобслуговування до замовлення потрібних компонентів.

Результати за шість місяців

Показник	До	Через шість місяців
Згадки у відповідях ШІ	<1,5% запитів	19,4% запитів
Частка трафіку з AI-джерел: AIO, ChatGPT і Perplexity	≈0,8%	14,2%
Середня кількість органічних сеансів на місяць у Польщі	48 500	89 200
Конверсія AI-трафіку в замовлення	1,1%	3,85%
Середній чек замовлень з AI-трафіку	290 PLN	510 PLN
Сторінки каталогу, проіндексовані з розширеними сніпетами	12%	94%

Результат охопив не лише видимість: протягом проєкту також зросли конверсія та середній чек.

Практичний висновок — пов’язувати пошук із корисною сторінкою призначення. Детальна рекомендація має вести туди, де покупець може перевірити сумісність, зрозуміти умови та замовити відповідну деталь або комплект.

Підготуйте бібліотеки та інструменти до роботи з агентами

Для програмного продукту рекомендація — лише початок. Щоб використати розробку, агент має встановити або підключити її, виконати завдання та перевірити результат.

Підготуйте:

Точний опис підтримуваних завдань та обмежень.
Однозначну назву пакета й інструкцію встановлення.
Повний робочий приклад із вхідними даними та очікуваним результатом.
Документацію для конкретних версій та інструкції переходу між ними.
Типи або схеми, опис помилок і передбачувані відповіді.
Тестові дані та просту команду перевірки.
Зрозумілу ліцензію, залежності та вимоги до середовища.

Наприклад, API автомобільних даних має явно повідомляти, що для перевірки сумісності бракує інформації. У відповіді потрібно перелічити відсутні параметри, а не видавати непевний збіг за підтверджений.

Для актуальних даних або віддалених операцій можна надати API чи MCP-інтеграцію. MCP підтримують Codex, Claude Code і Gemini CLI, але інтеграція має бути підключена та доступна в середовищі користувача.

OpenAI Docs MCP

MCP у Claude Code

MCP у Gemini CLI

Публікація інтеграції не означає, що кожен агент почне її використовувати. Зрозуміла документація, змістовні описи інструментів і надійне виконання дають розробникам практичну причину її підключити.

Що перевіряти в OpenAI, Google та Anthropic

Екосистема	Сценарій рекомендації	Сценарій використання агентом
OpenAI: GPT, ChatGPT, Codex	Чи знаходить ChatGPT із пошуком потрібну сторінку та чи правильно описує пропозицію?	Чи може Codex встановити або підключити продукт і виконати типове завдання?
Google: Gemini	Чи знаходить Gemini з пошуком продукт? ШІ-функції Google Search оцінюйте окремо.	Чи може Gemini CLI успішно використати пакет або підключений інструмент?
Anthropic: Claude	Чи знаходить Claude з вебпошуком продукт і чи правильно розуміє його характеристики?	Чи може Claude Code використати бібліотеку або інтеграцію та перевірити результат?

Фіксуйте модель, інтерфейс, налаштування пошуку, мову та дату тесту. Відповідь моделі без пошуку та відповідь асистента, який читає актуальні сторінки, — різні умови перевірки.

Вимірюйте виявлення продукту та успішне використання окремо

Для оцінювання рекомендацій сформуйте постійний набір реальних запитань покупців. Окремо відстежуйте згадки бренду, посилання, рекомендації товарів і правильність фактів. Пов’язуйте переходи, джерело яких можна визначити, із замовленнями та доходом.

Для продуктів, призначених розробникам, проводьте два тести.

Спочатку опишіть завдання, не називаючи свою бібліотеку. Перевірте, чи знайде та вибере її агент.

Потім надайте бібліотеку й документацію. Перевірте, чи зможе агент правильно виконати завдання.

Перший тест оцінює виявлення продукту. Другий — зручність використання. Якщо агенти знаходять бібліотеку, але не можуть її інтегрувати, потрібно вдосконалити встановлення, документацію або інтерфейс.

Мета — повний шлях від запитання клієнта до корисного результату. Для магазину це відповідний товар і замовлення. Для розробника програмного продукту — робоча інтеграція, яка залишається частиною продукту клієнта.