Видимость для AI-покупателей
Структурируем каталог и карточки товаров в формат, понятный AI-агентам покупателей, и подключаем его к многоагентной системе BASEMIND.
Обсудить проект →Что болит
Карточки товаров написаны для человеческого взгляда — таблицы характеристик, разрозненные атрибуты, дубли. AI-агент не может быстро извлечь из них факт.
Ассистенты вроде ChatGPT и Perplexity всё чаще формируют рекомендации покупок сами, минуя выдачу. Магазин без llms.txt для них не существует.
Классические каналы дорожают, а покупатель уходит после первой сделки. Персонализация на статичных правилах не удерживает внимание.
Решение BASEMIND
BASEMIND описывает каталог, политику возвратов, программу лояльности и актуальные акции в формате llms.txt — эталонном источнике фактов для внешних AI-агентов и для собственных агентов магазина. Файл подключается к G-Brain, общей модели клиента и товара, откуда данные забирают агент-байер, агент-мерчендайзер и агент-поддержка. Один источник правды — вместо десятка рассинхронизированных фидов.
Каталог, цены, наличие и условия описаны один раз и отдаются всем — людям, ботам, LLM-агентам.
История покупок, предпочтения и контекст клиента хранятся централизованно и доступны каждому агенту в момент диалога.
Байер следит за ассортиментом, мерчендайзер собирает витрину под спрос, поддержка отвечает с полным знанием заказа — без пересылки между отделами.
Как это работает
Разбираем структуру SKU, атрибутов и фидов, находим дубли и пробелы в данных.
Формируем файл с описанием ассортимента, политик и точек контакта в формате, который читают LLM-краулеры и внутренние агенты.
Каталог и профили клиентов заводим в общую память, доступную агенту-байеру, мерчендайзеру и поддержке одновременно.
Агенты выходят в продакшн на реальном трафике, метрики выдачи и конверсии отслеживаются еженедельно.
Ожидаемый эффект
-40%
стоимость обработки одной карточки товара за счёт автоматизации категорийного менеджмента
×3
рост доли трафика из AI-ассистентов и поисковых LLM за счёт видимости каталога
24/7
агент-поддержка отвечает на вопросы о заказе и наличии без участия людей
6 нед.
срок от аудита каталога до работающей многоагентной системы
Значения — типовые ориентиры по индустрии, не гарантия. Фактический результат зависит от процессов, данных и задач конкретного проекта.
Частые вопросы
robots.txt управляет доступом краулеров к страницам, llms.txt описывает содержание сайта в структурированном виде для языковых моделей. Это не запрет, а формат представления фактов.
Нет. BASEMIND строит llms.txt поверх существующих фидов и карточек, добавляя слой структуры, а не заменяя исходные данные.
Файл — это источник фактов, из которого агенты забирают актуальный ассортимент, цены и наличие через G-Brain, вместо ручной синхронизации таблиц.
Да, структура масштабируется на мультивендорный каталог — каждый продавец получает свой слой данных внутри общей модели G-Brain.
Доступ к текущим фидам каталога, CRM или базе клиентов и контакт ответственного за категорийный менеджмент — этого достаточно для аудита.
Обсудим ваш каталог и покажем, как llms.txt и агенты BASEMIND встраиваются в существующие процессы без остановки продаж.
Обсудить проект →