Поиск в интернете постепенно перестаёт быть только списком ссылок. Пользователь всё чаще формулирует вопрос целиком: просит подобрать товар, сравнить характеристики, уточнить наличие, разобраться в условиях доставки или найти подходящую категорию магазина. Ответ при этом может формироваться AI-системой ещё до перехода пользователя на сайт.
Для интернет-магазина это создаёт новую техническую задачу. Недостаточно просто иметь корректный HTML, Sitemap и традиционную SEO-оптимизацию. Данные магазина должны быть доступны в форме, которую автоматизированной системе удобно обнаружить, прочитать и однозначно интерпретировать.
Именно для этой задачи разработан модуль AI Discovery для PrestaShop.
Он создаёт дополнительный машиночитаемый слой поверх стандартного магазина PrestaShop: llms.txt, Markdown-представления товаров и страниц, структурированный каталог AI-ресурсов и механизм их обнаружения из обычного HTML.
Важно сразу обозначить границы технологии: AI Discovery не гарантирует появление магазина в ответах ChatGPT, Claude, Gemini или любой другой системы. Такой гарантии не может дать ни один модуль. Решение конкретного AI-провайдера о сканировании, индексировании и использовании страницы остаётся за самим провайдером.
Задача модуля другая — сделать публичную информацию интернет-магазина максимально доступной и однозначной для тех AI-систем, которые умеют работать с веб-контентом и соответствующими механизмами discovery.
Почему обычного сайта уже недостаточно
Страница товара PrestaShop ориентирована прежде всего на человека и браузер. Кроме полезной информации она содержит:
-
шапку сайта;
-
меню;
-
фильтры;
-
блоки рекомендаций;
-
баннеры;
-
навигацию;
-
JavaScript;
-
элементы корзины;
-
служебные компоненты темы;
-
десятки или сотни HTML-узлов, не относящихся напрямую к товару.
Современная поисковая система умеет разбирать такой документ. AI-агент тоже может это сделать, но чем больше лишнего контекста находится вокруг полезных данных, тем сложнее определить, какая информация действительно относится к товару.
Для карточки товара AI прежде всего интересуют вполне конкретные данные:
Название
Canonical URL
Артикул
Производитель
Категория
Цена
Валюта
Наличие
Описание
Характеристики
Комбинации
Изображения
AI Discovery формирует для таких сущностей отдельное компактное представление.
Например:
/ru/ai/product/123.md
Вместо полной HTML-страницы агент получает документ примерно следующей структуры:
# Кофемолка Eureka Mignon Specialita
Canonical:
https://example.ru/eureka-mignon-specialita.html
## Product
SKU: EUR-MIGNON-S
Brand: Eureka
Category: Кофемолки
Price: 48900 RUB
Availability: In stock
## Description
...
## Specifications
- Диаметр жерновов: 55 мм
- Мощность: 310 Вт
- Регулировка помола: бесступенчатая
## Variants
...
## Images
...
При этом обычная страница товара продолжает работать как раньше. Markdown не заменяет HTML и не создаётся вместо него — это дополнительное представление тех же публичных данных.
Что такое llms.txt
Одна из технологий, вокруг которой построен модуль, — llms.txt.
Это предлагаемый формат текстового файла, предназначенного для описания структуры сайта для языковых моделей и AI-инструментов.
По спецификации документ может располагаться по адресу:
https://example.com/llms.txt
и использовать Markdown. Обязательным элементом является H1 с названием проекта или сайта; далее могут следовать краткое описание и разделы со ссылками на наиболее важные ресурсы.
Пример для интернет-магазина:
# Example Store
> Интернет-магазин профессионального кофейного оборудования.
## Catalog
- [Кофемолки](https://example.com/ai/category/12.md)
- [Кофемашины](https://example.com/ai/category/18.md)
## Information
- [О компании](https://example.com/ai/cms/4.md)
- [Доставка](https://example.com/ai/cms/7.md)
- [Контакты](https://example.com/ai/page/contact.md)
Сам по себе llms.txt не является официальным стандартом интернета уровня robots.txt, Sitemap или Schema.org. Поэтому технически неправильно утверждать, что его обязательно читают все AI-системы.
Именно поэтому AI Discovery не строится только вокруг одного llms.txt.
Несколько уровней AI Discovery
Модуль формирует сразу несколько типов ресурсов.
llms.txt
Компактная карта наиболее важных разделов магазина:
/llms.txt
Она предназначена не для выгрузки десятков тысяч товаров, а для объяснения структуры сайта.
llms-full.txt
Расширенное представление:
/llms-full.txt
Оно может содержать больше информации о каталоге, брендах, выбранных страницах и структуре магазина.
Машиночитаемый каталог
Дополнительно создаётся:
/ai/catalog.json
Он описывает доступные AI-ресурсы и шаблоны URL.
Например:
{
"resources": {
"llms": "/llms.txt",
"llms_full": "/llms-full.txt",
"home": "/ai/home.md",
"product_template": "/ai/product/{id}.md",
"category_template": "/ai/category/{id}.md"
}
}
Это не часть спецификации llms.txt, а дополнительный discovery-механизм самого модуля.
Markdown для товаров
Для товаров формируются отдельные Markdown-документы:
/ai/product/123.md
Модуль получает данные непосредственно из PrestaShop и формирует детерминированное представление.
В него могут входить:
-
название товара;
-
canonical URL;
-
reference/SKU;
-
производитель;
-
основная категория;
-
публичная цена;
-
валюта;
-
наличие;
-
краткое описание;
-
полное описание;
-
характеристики;
-
комбинации;
-
изображения.
При этом модуль не использует генеративный AI для создания этих данных.
Это принципиальный архитектурный момент.
Схема выглядит так:
PrestaShop
↓
нормализация данных
↓
Markdown
а не:
PrestaShop
↓
LLM
↓
придуманное описание
AI Discovery не дописывает характеристики товара, не придумывает преимущества и не меняет фактическую информацию магазина.
Комбинации товаров
Для PrestaShop это особенно важно.
У одного товара могут существовать варианты:
Размер S / красный
Размер S / зелёный
Размер M / красный
Размер M / зелёный
Причём каждая комбинация может иметь:
-
отдельный SKU;
-
цену;
-
EAN;
-
UPC;
-
MPN;
-
собственный остаток.
AI Discovery может передавать эту структуру внутри Markdown товара, чтобы автоматизированная система не воспринимала все варианты как один абстрактный товар.
Markdown для категорий
Категории получают собственные URL:
/ai/category/9.md
В документ входят:
-
название;
-
canonical;
-
описание;
-
список релевантных товаров.
Причём ссылки внутри AI-категории ведут сначала на Markdown-представления товаров:
category.md
↓
product.md
↓
canonical HTML
Таким образом агент может перемещаться по машиночитаемой структуре каталога, а при необходимости перейти к исходной странице магазина.
Производители
Аналогичный механизм работает для брендов:
/ai/manufacturer/12.md
В документ можно включить:
-
название производителя;
-
canonical URL;
-
описание;
-
товары данного бренда.
Это особенно полезно для запросов типа:
Какие товары бренда X представлены в этом магазине?
CMS-страницы
Не весь полезный контент интернет-магазина находится в каталоге.
AI-системе может потребоваться узнать:
-
условия доставки;
-
способы оплаты;
-
правила возврата;
-
гарантию;
-
информацию о компании;
-
FAQ.
В PrestaShop такие материалы обычно создаются как CMS-страницы.
AI Discovery позволяет владельцу магазина самостоятельно выбрать, какие из них нужно предоставить в Markdown.
Например:
/content/4-about-us
получает AI-представление:
/ai/cms/4.md
При этом невыбранные CMS-страницы не публикуются через AI endpoint.
Системные страницы PrestaShop
В PrestaShop существует ещё один класс страниц, который не является CMS:
contact
prices-drop
new-products
best-sales
stores
manufacturer
supplier
Например:
/contact-us
или:
/prices-drop
Они формируются контроллерами PrestaShop и описываются через Meta.
AI Discovery позволяет отдельно выбрать, какие такие страницы нужно предоставить AI-системам.
Для них используются URL вида:
/ai/page/contact.md
/ai/page/prices-drop.md
/ai/page/new-products.md
При этом потенциально приватные страницы — корзина, оформление заказа, аккаунт, история заказов, адреса, авторизация — в список не включаются.
HTML Discovery
Одна из наиболее важных функций модуля — связь обычного сайта с его AI-представлением.
На странице товара модуль может добавить:
<link
rel="alternate"
type="text/markdown"
href="https://example.com/ai/product/123.md"
>
Таким образом документ сообщает:
У этой HTML-страницы существует альтернативная версия в Markdown.
Дополнительно используется:
<link
rel="describedby"
href="https://example.com/llms.txt"
>
В результате потенциальный AI-агент может перейти от обычной страницы магазина к машинному представлению.
Тот же принцип применяется к категориям, производителям, CMS и выбранным системным страницам.
AI Discovery не заменяет robots.txt
Наличие llms.txt ещё не означает, что конкретному краулеру разрешён доступ к сайту.
Например, OpenAI прямо указывает: чтобы публичный контент мог использоваться в результатах ChatGPT Search, владельцу сайта необходимо убедиться, что OAI-SearchBot не заблокирован.
Кроме robots.txt, доступ может блокироваться:
-
Cloudflare;
-
WAF;
-
анти-DDoS;
-
CAPTCHA;
-
rate limiting;
-
firewall;
-
защита хостинга.
OpenAI отдельно предупреждает, что системы защиты от ботов могут ошибочно возвращать crawler'ам 403 Forbidden, даже когда доступ разрешён в robots.txt.
Поэтому правильная архитектура выглядит не так:
llms.txt = магазин доступен AI
а так:
публичный HTML
+
robots.txt
+
доступность для crawler
+
Sitemap
+
structured data
+
llms.txt
+
Markdown
Не замена Schema.org
AI Discovery также не должен рассматриваться как замена JSON-LD и Schema.org.
У страницы товара по-прежнему должны корректно работать:
Product
Offer
Brand
price
priceCurrency
availability
sku
gtin
Markdown решает другую задачу: предоставляет компактное текстовое представление самой сущности.
Поэтому разумная архитектура современного магазина состоит из нескольких независимых слоёв:
HTML → человек и crawler
Schema.org / JSON-LD → структурированные данные
Sitemap → обнаружение URL
robots.txt → правила crawler-доступа
llms.txt → AI-карта сайта
Markdown → компактное представление страниц
Они не конкурируют друг с другом.
Как AI-система понимает, что модуль установлен
Никак.
И это нормально.
AI-системе совершенно не важно, какой модуль установлен в PrestaShop и установлен ли вообще какой-либо модуль.
Она видит только публичную архитектуру сайта:
https://example.com/llms.txt
https://example.com/ai/product/123.md
https://example.com/ai/category/9.md
и discovery-разметку страниц.
Это важный принцип разработки: AI Discovery не требует специальной интеграции магазина с конкретной моделью.
Нет API-ключей:
OpenAI
Anthropic
Google
Perplexity
Нет передачи каталога стороннему сервису.
Нет фоновой отправки товаров куда-либо.
Модуль просто делает публичные данные магазина доступными через дополнительные HTTP-ресурсы.
ETag и 304 Not Modified
Для AI-ресурсов также используется стандартный HTTP-механизм ETag.
Клиент может выполнить запрос:
If-None-Match: "abc123"
Если документ не изменился, сервер отвечает:
304 Not Modified
и повторно передавать весь Markdown не требуется.
Это обычная оптимизация HTTP, но для автоматических crawler-запросов она особенно полезна.
Цена и наличие
Цена в PrestaShop — не просто значение поля product.price.
На итоговую стоимость могут влиять:
-
налог;
-
Specific Price;
-
комбинация;
-
валюта;
-
группа покупателей;
-
страна;
-
количество.
Поэтому AI Discovery использует определённый публичный контекст магазина и получает цену средствами PrestaShop.
Это необходимо для того, чтобы AI endpoint не выдавал случайное техническое значение из базы.
По той же причине документ не должен зависеть от cookie конкретного клиента.
Один публичный URL должен давать воспроизводимый публичный результат.
Приватные данные
AI Discovery работает только с публичным каталогом.
В AI-представления не должны попадать:
Customers
Addresses
Orders
Carts
Customer messages
Employees
Sessions
Tokens
API credentials
Также модуль не создаёт AI-представления страниц:
Корзина
Оформление заказа
Личный кабинет
История заказов
Адреса
Вход
Восстановление пароля
Это не дополнительная настройка, а базовый принцип архитектуры.
Поддержка всех AI-систем
Здесь важно не делать маркетинговых обещаний, которые невозможно подтвердить технически.
Нельзя утверждать:
«После установки сайт появится во всех нейросетях».
Разные AI-платформы используют разные crawler'ы, поисковые индексы и механизмы получения информации.
Например, OpenAI для публичного поиска документирует OAI-SearchBot и рекомендует не блокировать его, если владелец хочет, чтобы содержимое сайта могло обнаруживаться ChatGPT Search.
Следовательно, задача универсального модуля — не ориентироваться на один бренд AI, а использовать максимально независимые веб-механизмы:
HTTP
HTML
canonical
robots.txt
Sitemap
Schema.org
Markdown
llms.txt
Именно поэтому AI Discovery не требует подключения к конкретной AI-платформе.
PrestaShop как источник данных
Модуль интегрирован с архитектурой PrestaShop и работает с его собственными сущностями:
Product
Combination
Category
Manufacturer
CMS
Meta
Shop
Language
Currency
Stock
Для интеграции используются стандартные механизмы модулей и hooks PrestaShop. В актуальной документации PrestaShop hooks остаются штатным способом подключения к событиям и отображению магазина.
Публичные AI endpoints реализуются как front controllers модуля — стандартный механизм PrestaShop для доступных из Front Office URL.
Это позволяет не изменять Core PrestaShop и не использовать overrides для базовой функциональности.
AI Discovery для PrestaShop создаёт поверх стандартного магазина отдельный машиночитаемый слой: llms.txt, Markdown-ресурсы, каталог AI endpoints и механизм их обнаружения из обычных страниц.
Без передачи каталога сторонним сервисам, без генерации фактов через нейросеть и без привязки к конкретному AI-провайдеру.
Это не попытка предсказать, какой именно формат станет основным через несколько лет.
Это архитектурный подход, при котором данные интернет-магазина уже сегодня доступны не только человеку и классическому поисковому роботу, но и новому классу программных потребителей — AI-системам и AI-агентам.
Перейти к модулю >
