Исследование охватило сайты участников акселератора Y Combinator весеннего набора 2026 года, чтобы оценить, насколько эффективно современные ИИ-агенты и поисковые системы могут индексировать их контент. Автор проанализировал структуру страниц на предмет наличия блокировок для ботов, качества разметки и читаемости данных для моделей, которые используются в RAG-системах и поисковых движках нового поколения.
Результаты показывают значительный разрыв между визуальной привлекательностью сайтов и их технической доступностью для автоматизированных систем. Многие компании используют сложные фронтенд-решения, которые препятствуют корректному извлечению информации, что напрямую влияет на то, как ИИ-ассистенты интерпретируют ценностное предложение стартапа. В отчете приводятся данные о том, какой процент ресурсов полностью закрыт для индексации или содержит критические ошибки в структуре данных, затрудняющие парсинг.
Для бизнеса это означает необходимость пересмотра стратегии подготовки контента. Оптимизация под ИИ (AIO) становится новым стандартом: чтобы информация о продукте попадала в ответы LLM, сайты должны предоставлять чистую семантическую разметку и корректные файлы robots.txt. Исследование подчеркивает, что отсутствие внимания к «читаемости» для ИИ лишает компании возможности быть представленными в результатах работы агентных систем, которые всё чаще становятся основным источником поиска информации для пользователей.