Отрасль
GEO для медиа и СМИ: цитируйтесь в AI-ответах
Как изданию попадать в ответы AI как источник — и при этом контролировать, можно ли обучать модели на вашем контенте.
Проблема
AI пересказывает новости, не отправляя трафик. Хуже — может обучаться на ваших материалах. Нужно одновременно попадать в ответы как источник и контролировать использование контента.
Почему agent-readiness важен для медиа
- Цитирование = охват. AI-ответы ссылаются на источники; структурированный, чистый контент цитируют охотнее.
- Контроль над обучением. Можно разрешить поиск и AI-ответы, но запретить тренировку моделей — нюанс, которого нет в обычном robots.txt.
Что делать в первую очередь
- Schema.org
Article— автор, дата, заголовок машиночитаемо: AI понимает, что это статья и кто источник. - llms.txt — карта ваших ключевых материалов и рубрик для LLM.
- Content Signals —
search=yes, ai-input=yes, ai-train=no: видимость без отдачи контента в тренировочные датасеты. - Markdown for Agents — чистый текст статьи без HTML-шума, удобный для цитирования.
Результат
Издание становится цитируемым источником в AI-ответах — на ваших условиях по использованию контента.