Kiril Kadiev 
През последната година около оптимизацията за AI търсене (GEO - Generative Engine Optimization) се разрасна цяла индустрия от "тайни техники": специални llms.txt файлове, нарязване на съдържанието на малки парчета за AI моделите, пренаписване на текстове "на езика на машините". Агенции продават тези услуги на висока цена, а собствениците на сайтове се чудят дали не изостават фатално.
През 2026 г. Google сложи край на спекулациите. В официалното си ръководство "Optimizing your website for generative AI features on Google Search", публикувано от екипа на Search Central, компанията директно разби най-популярните GEO митове. Изводът е едновременно успокояващ и отрезвяващ: голяма част от "новите AI техники" са загуба на време и пари. В тази статия ще разгледаме петте мита един по един и ще обясним какво реално определя дали AI-то ще цитира вашия сайт.
Мит 1 - Трябва ви llms.txt файл
llms.txt е предложен стандарт - текстов файл в основата на сайта, който описва структурата и съдържанието му в машинно-четим формат, по аналогия с robots.txt. Идеята звучи логично и много инструменти започнаха да генерират такива файлове автоматично, а някои консултанти го обявиха за "задължителна стъпка" в AI ерата.
Позицията на Google е недвусмислена: не са нужни нови машинно-четими файлове, AI текстови файлове или специална маркировка, за да присъствате в AI Overviews и AI Mode. Google не чете llms.txt при формирането на генерираните отговори - те стъпват върху обикновеното индексиране и класиране, които вече познаваме.
Означава ли това, че llms.txt е напълно безполезен? Не съвсем - други AI платформи експериментират със стандарта и файлът не вреди. Но ако бюджетът и времето ви са ограничени, това е една от последните задачи в списъка, а не първата. Всеки, който ви продава llms.txt като "ключ към AI видимостта в Google", ви продава мит.
Мит 2 - Съдържанието трябва да е "нарязано" за AI (chunking)
Теорията на chunking-а гласи: AI моделите обработват съдържанието на парчета, затова статиите трябва да са структурирани в малки, самостоятелни блокове от по 2-3 изречения, всеки от които отговаря на конкретен въпрос. Някои отидоха по-далеч и започнаха да чупят нормалния текст на фрагменти, жертвайки четимостта.
Google казва ясно: няма изискване да разбивате съдържанието си на малки парчета за AI. Системите на Google са напълно способни да извличат релевантни пасажи от нормално написан, свързан текст - правят го от години с featured snippets. Добрата структура (ясни заглавия, логични абзаци) винаги е помагала и продължава да помага, но тя е за читателя, не е специален "AI формат".
Мит 3 - Пишете "специално за AI"
Третият мит е може би най-вредният: че съществува специален стил на писане, който "AI-то харесва" - роботизирани дефиниции, изкуствено повтаряне на въпроса в отговора, шаблонни конструкции. Резултатът са статии, които звучат като написани от машина за машини.
Официалната позиция: не е нужно да пишете по специален начин за генеративното AI търсене. Причината е фундаментална - AI Overviews и AI Mode стъпват върху съществуващите системи за класиране на Google Search. Съдържание, което се класира добре в класическото търсене, има добри шансове да бъде цитирано и в AI отговорите. Обратното също е вярно: текст, деформиран "за AI", често губи качествата, заради които изобщо се класира.
Мит 4 - Трупайте споменавания навсякъде
Тъй като AI моделите "четат целия уеб", се роди теорията, че масовите споменавания на бранда - в директории, форуми, коментари, AI-генерирани гост публикации - увеличават шанса да бъдете цитирани. Това е старата линк-схема логика, преоблечена в GEO дрехи.
Google предупреждава, че търсенето на неавтентични споменавания не носи ползата, която обещава. Системите за спам и качество важат и в AI ерата - юнският спам ъпдейт го показа нагледно (писахме подробно в статията за летните ъпдейти на Google). Автентичните споменавания - реални клиенти, реални медии, реални партньори - остават ценни. Купените и фалшивите са риск, не актив.
Мит 5 - Колкото повече структурирани данни, толкова по-добре
Structured data (schema.org) е полезен инструмент - за rich snippets, за продуктова информация, за FAQ блокове. Но около GEO се разпространи идеята, че всяка страница трябва да е обвита в максимално количество schema маркировка, защото "така AI-то я разбира".
Уточнението на Google: структурираните данни не са изискване за генеративното AI търсене. Прекаляването с schema - маркиране на всичко възможно, независимо дали е видимо на страницата - не носи предимство, а в крайни случаи нарушава правилата. Използвайте структурирани данни там, където имат реална функция (продукти, ревюта, FAQ, статии), и спрете дотам.
Какво тогава наистина работи?
Ако петте мита са отхвърлени, какво остава? Отговорът на Google е "скучен", но затова пък верен, както обобщава и анализът в DEV Community:
- Продължете да правите добро SEO. Индексируемост, скорост, чиста техническа основа, разумна вътрешна структура. AI функциите черпят от същия индекс и същите системи за класиране.
- Създавайте не-комодити съдържание. Това е ключовата фраза на Google. "Комодити" е съдържанието, което съществува в идентичен вид на хиляда други места - преразкази, компилации, генерични съвети. AI-то вече го "знае" и няма причина да ви цитира за него. Цитира се уникалното: собствени данни, реален опит, експертна гледна точка, локална специфика.
- Избягвайте scaled content abuse. Масовото публикуване на нискостойностни страници - независимо дали са писани от човек или AI - е изрично нарушение на спам политиките и работи срещу вас.
- Мислете за агентните преживявания. Google посочва агентното търсене (AI, което извършва действия, не само отговаря) като следващата ос на развитие. За магазините това означава чисти продуктови данни и фийдове - тема, която разгледахме в статията за Google Shopping в България.
Практичен прочит за българските сайтове
Какво да направите с тази информация още тази седмица:
- Одитирайте текущите си GEO разходи. Ако плащате за генериране на llms.txt, "AI пренаписване" или масови споменавания - пренасочете бюджета към съдържание и техническо SEO.
- Инвентаризирайте съдържанието си по критерия "комодити или не". За всяка ключова страница се запитайте: има ли тук нещо, което го няма никъде другаде? Ако не - добавете собствен опит, данни, примери от практиката.
- Проверете техническата основа - индексиране в Search Console, скорост, мобилна използваемост. Това е входният билет и за класическото, и за AI търсенето.
- Ползвайте структурирани данни функционално - Product, FAQ, Article, LocalBusiness там, където съответстват на реалното съдържание. Нищо повече.
Често задавани въпроси
Трябва ли да изтрия llms.txt, ако вече имам?
Не е нужно - файлът не вреди и други AI платформи може да го ползват. Просто не разчитайте на него за видимост в Google и не влагайте повече ресурси в поддръжката му.
Значи GEO не съществува като дисциплина?
Съществува, но не е това, което много агенции продават. Реалното GEO е: силно SEO + уникално, цитируемо съдържание + измерване на AI видимостта. Няма таен технически трик, който заобикаля качеството.
Как да разбера дали AI-то ме цитира?
Google Search Console вече има отделни отчети за представянето в генеративните AI функции - тема, на която ще посветим отделна статия. Следете и директно: задайте на AI Mode въпросите, по които искате да сте видими, и вижте кого цитира.
Заключение
Официалното ръководство на Google е рядък случай, в който компанията директно казва "спрете да правите това". Посланието е ясно: няма отделна "AI оптимизация", която да замести доброто SEO и уникалното съдържание. Който ви обещава пряк път - продава мит.
В TEDBG подхождаме към AI видимостта точно така: без магии, с техническа изрядност и съдържание, което заслужава цитиране. Ако искате трезва оценка на вашия сайт - свържете се с нас.
Източници: Google Search Central, DEV Community
