geo-seo-claude: аудит сайта под ChatGPT и Perplexity

Люди всё чаще спрашивают не поисковик, а модель: «какие курсы по автоматизации взять новичку», «чем заменить Notion». Ответ собирается из нескольких источников, и попасть в него — задача, которую обычные SEO-инструменты не решают: они считают позиции, а не цитируемость.

За полгода под эту задачу выросла отдельная ниша, и самый заметный проект в ней — geo-seo-claude: 9,9 тысячи звёзд, 1,5 тысячи форков. Мы разобрали его по коду, и это редкий случай, когда за громким обещанием стоит внятная инженерия.

Что он умеет

Не сервис с подпиской, а набор инструкций для Claude Code плюс несколько Python-скриптов. Вы пишете команду в терминале — получаете отчёт в файле.

Самое интересное — /geo audit. Он раскладывает работу на пять подагентов, которые идут по сайту параллельно: один смотрит видимость в ИИ, второй — площадки, третий — техническую базу, четвёртый — качество контента, пятый — разметку. Через несколько минут на выходе единый отчёт с оценкой и списком задач по приоритетам.

Три команды, ради которых стоит поставить

Полный аудит впечатляет, но в работе чаще нужны короткие проверки. Эти три дают результат за минуту и ничего не требуют настраивать.

/geo crawlers https://ваш-сайт.com
/geo llmstxt https://ваш-сайт.com
/geo citability https://ваш-сайт.com/blog/статья

/geo crawlers читает robots.txt и показывает, пускаете ли вы GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot и OAI-SearchBot. Это самая частая и самая обидная поломка: сайт закрыт от ботов ИИ, и никакая работа над текстом уже не поможет. Проверка занимает секунды.

Вторая команда, /geo llmstxt, ищет /llms.txt — короткую карту сайта для языковых моделей. Если файла нет, она соберёт его из вашего sitemap, и останется только выложить результат в корень.

Больше всего пользы приносит третья, /geo citability. Скрипт режет страницу на блоки по заголовкам и оценивает каждый: есть ли прямой ответ в начале, самодостаточен ли абзац без контекста вокруг, есть ли числа и названия, не разъехались ли предложения. По сути это тренажёр редполитики — он показывает, какие абзацы модель сможет процитировать, а какие рассыплются при выдёргивании.

Приятные детали внутри

1. 1

   Изолированное окружение

   Python-зависимости ставятся в собственный venv внутри ~/.claude/skills/geo/.venv. Системный Python не трогается, удаление скилла уносит окружение с собой.

2. 2

   Свежие стандарты

   В tests/ лежат живые проверки того, что появилось только что: Content-Signal в robots.txt, отдача markdown по Accept-заголовку, заголовки Link по RFC 8288. За отраслью здесь следят.

3. 3

   Готовые схемы

   В schema/ шесть шаблонов JSON-LD — организация, локальный бизнес, товар, статья с автором, SaaS, поиск по сайту. Их можно забрать и без самого скилла.

4. 4

   Белая метка

   Папка white-label/ перекрашивает отчёты в ваш бренд одним конфигом. Если делаете аудиты клиентам — экономит вечер вёрстки.

Что мы забрали себе

Сам аудит мы пока не гоняли: установщик раскладывает по ~/.claude шестнадцать каталогов скиллов и пять агентов, и на это стоит идти осознанно, а не по дороге. А вот логика цитируемости забирается сразу и без установки — прямой ответ в первом абзаце, числа с условиями, самодостаточные блоки. Эта статья написана по ней: правилам можно следовать руками, ничего не запуская.

Стоит ли ставить

Да, если вы ведёте блог, документацию или каталог и хотите, чтобы вас цитировали модели. Проект живой — 101 коммит, 13 участников, лицензия MIT, — а порог входа нулевой: одна команда установки, дальше обычные команды в терминале.

Если делаете сайты клиентам, ценность выше вдвое: внутри готовый путь от аудита до коммерческого предложения и ежемесячных отчётов о динамике. Это уже не утилита, а половина услуги.

git clone https://github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude.git
cd geo-seo-claude
./install.sh