SEO-спеціалісти роками будували свою роботу навколо одного краулера — Googlebot. Його поведінку вивчено до найдрібніших деталей: як він розподіляє crawl budget, як рендерить JavaScript, як реагує на robots.txt. Але у 2024–2026 роках на сцену вийшов принципово інший тип краулера —
який працює за зовсім іншою логікою і має інші пріоритети.
Розуміти відмінності між цими двома краулерами — вже не академічне питання. Perplexity обробляє 780 мільйонів запитів на місяць і активно відправляє трафік на джерела, які цитує. Якщо ваш сайт оптимізований під Googlebot, але невидимий для PerplexityBot — ви втрачаєте канал, який ще не встигли освоїти конкуренти.
У цій статті ми розберемо технічні відмінності між двома краулерами — не теоретично, а з практичними висновками для кожного аспекту.
Фундаментальна відмінність: навіщо існує кожен краулер
Щоб зрозуміти технічні відмінності між PerplexityBot і Googlebot, потрібно спочатку зрозуміти, навіщо кожен із них існує. Це не просто два краулери з різними назвами — це інструменти для принципово різних завдань.
Googlebot створений для побудови пошукового індексу, який потім використовується для ранжування сторінок у відповідь на запити. Google — це система, яка повертає список посилань, відсортованих за релевантністю. Завдання Googlebot — охопити якомога більше веб-сторінок, оцінити їх якість і релевантність, і побудувати індекс, який дозволяє знаходити потрібні сторінки за мільярдами різних запитів. Googlebot існує понад 25 років і за цей час пройшов еволюцію від простого HTML-парсера до повноцінного браузера з підтримкою JavaScript.
PerplexityBot створений для зовсім іншої мети. Perplexity — це answer engine, тобто система, яка генерує пряму відповідь на запитання, а не список посилань. PerplexityBot збирає контент не для того, щоб ранжувати сторінки між собою, а для того, щоб витягувати з них конкретні інформаційні фрагменти — факти, визначення, числа, пояснення — і використовувати їх у реальному часі для генерації відповідей через RAG-архітектуру (Retrieval-Augmented Generation).
Ця фундаментальна різниця у призначенні пояснює більшість технічних відмінностей, які ми розберемо далі. Googlebot оцінює сторінку як ціле — її авторитетність, структуру, зворотні посилання. PerplexityBot оцінює сторінку як набір потенційно корисних фрагментів — чи є в ній конкретні самодостатні відповіді на запитання.
Якщо б довелося виділити одну технічну відмінність між PerplexityBot і Googlebot, яка має найбільший практичний вплив — це рендеринг JavaScript. І ця відмінність колосальна.
Як Googlebot обробляє JavaScript
Googlebot — один із небагатьох краулерів у світі, який виконує JavaScript. Google побудував повноцінний рендеринговий конвеєр на основі Chromium: краулер спочатку отримує HTML-сторінку, потім передає її в чергу на рендеринг, виконує JavaScript, чекає завантаження динамічного контенту і лише після цього передає повністю відрендерену сторінку на індексацію.
Цей процес добре задокументований у офіційній документації Google щодо JavaScript SEO. Google навіть публікує рекомендації щодо того, як правильно будувати JavaScript-сайти, щоб Googlebot міг їх коректно індексувати.
Важливий нюанс: рендеринг JavaScript у Googlebot відбувається асинхронно і з затримкою. Між моментом, коли краулер вперше сканує сторінку, і моментом, коли вона потрапляє в індекс у повністю відрендереному вигляді, може пройти кілька днів або навіть тижнів. Це відома проблема для сайтів на React, Angular і Vue без серверного рендерингу — але хоча б вона вирішується з часом.
Як PerplexityBot обробляє JavaScript
PerplexityBot JavaScript не виконує взагалі. Це не технічне обмеження, яке Perplexity планує усунути — це архітектурне рішення, яке відповідає природі RAG-системи. Бот отримує HTTP-відповідь від сервера і читає виключно те, що міститься в статичному HTML. Жодних скриптів, жодного очікування на динамічний контент.
Аналогічну поведінку демонструють GPTBot (OpenAI), ClaudeBot (Anthropic) та інші AI-краулери. Це системна характеристика всього класу AI-краулерів, а не специфіка лише Perplexity.
Практичний вплив на ваш сайт
Якщо ваш сайт використовує клієнтський рендеринг (Client-Side Rendering, CSR) без серверного рендерингу (SSR) або статичної генерації (SSG) — PerplexityBot бачить порожню або майже порожню сторінку. Весь текст, який завантажується через API-запити після початкового рендеру, для бота просто не існує.
Це стосується переважної більшості сайтів, побудованих на:
React без Next.js або Gatsby — якщо використовується Create React App або подібні інструменти без SSR
Vue без Nuxt.js — аналогічна ситуація для Vue-проектів без серверного рендерингу
Angular без Universal — Angular SSR вирішує проблему, але стандартний Angular є CSR
SPA будь-якого типу — будь-який Single Page Application без серверного рендерингу
Перевірити, що саме бачить Bot на вашій сторінці, можна через Google Mobile-Friendly Test — він показує HTML після рендерингу Googlebot, але також дозволяє переглянути вихідний HTML. Якщо основний текстовий контент відсутній у вихідному HTML — PerplexityBot його не бачить.
Що робити якщо ваш сайт JS-залежний
Рішення залежить від вашого стека. Для React-проектів найпростіший шлях — міграція на Next.js з увімкненим SSR або SSG. Для Vue — міграція на Nuxt.js. Для Angular — підключення Angular Universal.
Якщо міграція неможлива в короткостроковій перспективі — розгляньте prerendering як проміжне рішення. Інструменти на кшталт Prerender.io можуть генерувати статичний HTML для краулерів, поки клієнтська версія сайту залишається без змін.
Важливо розуміти пріоритети: якщо ваш контент невидимий для PerplexityBot через JS-залежність — будь-яка інша оптимізація під Perplexity втрачає сенс. JS-рендеринг є фундаментальним блокером, який потрібно усунути в першу чергу.
Crawl budget: як кожен краулер вирішує що сканувати
Crawl budget — це кількість і частота сторінок, які краулер готовий просканувати на вашому сайті за певний проміжок часу. Для Googlebot це добре задокументоване поняття з чіткими механізмами управління та офіційними інструментами контролю. Для PerplexityBot — менш вивчене, але не менш важливе: неправильне розуміння логіки PerplexityBot може призвести до того, що бот ігнорує саме ті сторінки, які ви хочете просувати.
Crawl rate limit — максимальна швидкість сканування, яку може витримати ваш сервер без помітної деградації продуктивності. Googlebot автоматично відстежує швидкість відповіді сервера і знижує частоту запитів, якщо сервер повертає помилки 429 (Too Many Requests) або 503 (Service Unavailable). Ви також можете явно обмежити швидкість краулінгу через Google Search Console — налаштування "Crawl rate" у розділі старих інструментів. Важливо: Google офіційно не підтримує директиву Crawl-delay у robots.txt і рекомендує використовувати Search Console для цього завдання.
Crawl demand — наскільки активно Google хоче сканувати ваш сайт, виходячи з його популярності, частоти оновлень і загальної якості. Сайти з великим органічним трафіком, активними оновленнями і сильним посилальним профілем отримують вищий crawl demand — і відповідно більший crawl budget — автоматично, без будь-яких налаштувань з вашого боку.
Google чітко зазначає у документації: для більшості сайтів із кількох тисяч сторінок crawl budget не є проблемою — Googlebot просканує весь сайт без штучних обмежень. Питання управління crawl budget стає критичним для великих сайтів із сотнями тисяч і мільйонами сторінок — інтернет-магазини, новинні портали, агрегатори. Для таких сайтів неефективне використання crawl budget призводить до того, що важливі сторінки індексуються рідко, а технічні — займають ресурс, призначений для контентних.
Фактори, що збільшують crawl budget у Googlebot: висока авторитетність домену, часті оновлення контенту, велика кількість якісних зворотних посилань, швидкий TTFB, правильно налаштований sitemap із актуальними датами lastmod. Фактори, що зменшують і "з'їдають" crawl budget: дубльований контент на різних URL, зламані посилання (404), надмірна кількість параметрів URL (наприклад, фільтри інтернет-магазинів), редиректи ланцюжками, сторінки з noindex без закриття від сканування в robots.txt.
Crawl budget у PerplexityBot: інша логіка пріоритизації
PerplexityBot не публікує таку ж детальну документацію щодо crawl budget, як Google. Але на основі спостережень за поведінкою бота (детальніше: https://webscraft.org/blog/perplexitybot-scho-tse-yak-sebe-identifikuye-ta-scho-indeksuye) можна виокремити кілька принципових відмінностей від Googlebot, кожна з яких має практичне значення.
Вибірковість замість охоплення. Googlebot прагне просканувати якомога більше сторінок вашого сайту — це відповідає його меті побудувати якомога повніший індекс. PerplexityBot орієнтований не на охоплення, а на якість: він може регулярно відвідувати 10–20 найбільш інформаційно цінних сторінок вашого сайту і рідко або взагалі не відвідувати сотні менш релевантних. Якщо ви публікуєте 100 статей і лише 15 із них мають чітку фактологічну цінність — PerplexityBot витратить більшу частину свого crawl budget саме на ці 15.
Свіжість як пріоритет номер один. Для Googlebot свіжість є одним із багатьох сигналів ранжування. Для PerplexityBot — це домінуючий фактор при визначенні пріоритету сканування. Нові публікації отримують значно вищий пріоритет: бот може прийти на нову сторінку протягом кількох годин після публікації, якщо вона з'явилася у відомих йому джерелах — RSS-стрічках, XML sitemap, згадках на авторитетних сайтах. Це відкриває тактичну можливість для нових сайтів: конкурувати з більш авторитетними джерелами у "вікні свіжості" перших 24–48 годин після публікації.
Контентний шар проти технічного. Googlebot сканує весь сайт, включаючи категорії, теги, пагінацію, сторінки фільтрів, архіви — все, що доступне через посилання і не закрите в robots.txt. PerplexityBot значно менш активний у скануванні технічних сторінок. Його цікавить передусім контентний шар: статті, довідкові матеріали, дослідження, аналітика. Сторінки категорій або тегів, навіть якщо вони добре оптимізовані під Googlebot, зазвичай отримують мінімальний crawl budget від PerplexityBot.
Повторні візити на основі сигналів оновлення. Googlebot повертається до вже проіндексованих сторінок за власним розкладом, орієнтуючись на загальний crawl budget домену. PerplexityBot повертається активніше у відповідь на зовнішні сигнали: оновлення дати у sitemap, поява нових посилань на сторінку, підвищення активності навколо теми у запитах користувачів Perplexity. Якщо тема стає "гарячою" — бот повертається до релевантних сторінок частіше.
Практичні висновки для управління crawl budget
Для Googlebot стандартні рекомендації добре відомі: canonical теги для дублів, noindex для технічних сторінок, закриття параметрів URL у robots.txt або через Google Search Console, підтримка швидкого TTFB, актуальний sitemap. Ці практики залишаються актуальними і не конфліктують з оптимізацією під PerplexityBot.
Для PerplexityBot підхід якісно інший. Мета — не "захистити" crawl budget від нецільових сторінок, а допомогти боту якомога швидше знаходити найцінніший контент. Для цього: актуальний XML sitemap із коректними датами lastmod, що оновлюються при кожній публікації або оновленні; RSS-стрічка з повним текстом статей (не скорочені анонси — повний текст); логічна структура URL, з якої бот може відрізнити контентні сторінки (/blog/, /research/) від технічних (/tag/, /page/2/); внутрішні посилання з уже відомих і авторитетних сторінок сайту на нові публікації — щоб бот знаходив їх через посилальний граф, а не тільки через sitemap.
Ефективність краулінгу: Googlebot у 2.5× ефективніший — і що це насправді означає
Одне з найбільш показових порівнянь між двома краулерами стосується їхньої загальної ефективності — відношення між кількістю просканованих сторінок і реальним впливом на видимість сайту у відповідній пошуковій системі. Це порівняння важливо розуміти правильно: воно не означає, що PerplexityBot "гірший" — воно означає, що він потребує іншого підходу.
Дані Benson SEO: що саме вимірювалося
Googlebot є приблизно у 2.5 рази ефективнішим за PerplexityBot за цією метрикою. Простіше кажучи: якщо Googlebot сканує 100 сторінок, і 40 із них у підсумку ранжуються в Google і приносять трафік — то PerplexityBot, просканувавши ті самі 100 сторінок, призведе до цитування в Perplexity лише ~16 із них.
Важливо розуміти методологію: це не означає, що PerplexityBot "пропускає" 84 сторінки. Він їх сканує, але вони не потрапляють у фінальну видачу Perplexity — не цитуються у відповідях. Причина — не в якості краулінгу, а у вимогливості RAG-системи до фрагментабельності контенту.
Чому виникає цей розрив: логіка відбору
Розрив в ефективності пояснюється фундаментальною різницею у логіці відбору контенту для кінцевої видачі.
Google індексує сторінку як ціле і може показувати її для тисяч різних пошукових запитів. Стаття про "як вибрати ноутбук" може ранжуватися за десятками варіантів цього запиту, за суміжними темами, за брендовими запитами — Google знаходить для кожної проіндексованої сторінки свою аудиторію серед мільярдів щоденних пошукових запитів. Тому відсоток проіндексованих сторінок, що генерують трафік, є відносно високим.
Perplexity витягує з проіндексованої сторінки конкретні фрагменти і використовує їх для відповідей на дуже специфічні запитання. Щоб стаття потрапила у цитування, вона має містити фрагменти, що є самодостатніми відповідями на питання, які реально ставлять користувачі Perplexity. Детальніше про відбір джерел — як AI-платформи обирають джерела. Якщо стаття написана у нарративному стилі без чітких фактологічних блоків — навіть якщо вона відмінно ранжується в Google, RAG-система не знайде в ній придатних для витягування фрагментів. Саме тому не кожна проіндексована сторінка стає джерелом цитування.
Другий фактор розриву — JavaScript. Benson SEO фіксує, що значна частина просканованих PerplexityBot сторінок є JS-залежними — бот їх сканує (отримує HTTP-відповідь), але бачить лише порожній або мінімальний HTML. Ці сторінки ніколи не потраплять у цитування, що додатково знижує загальну ефективність.
Crawl-to-traffic ratio: де PerplexityBot виграє у AI-гонці
Є інший показник, де PerplexityBot значно перевершує не лише AI-конкурентів, але й стає єдиним AI-краулером, результати якого мають практичну цінність для більшості сайтів — crawl-to-referral ratio. Це відношення між кількістю сканувань краулером і кількістю реальних реферальних переходів на сайт.
За даними дослідження Cloudflare (2025), яке охопило тисячі сайтів різних категорій, цей показник у Perplexity становить менше 200:1 (crawl-to-refer ratio близько 194:1 у липні 2025, з тенденцією зростання від 55:1 у січні; з вересня переважно нижче 200:1). Джерело Cloudflare. Тобто на кожні 200 запитів краулера припадає щонайменше один реальний перехід користувача Perplexity на сайт-джерело.
Для порівняння з іншими AI-платформами картина разюча: ClaudeBot (Anthropic) має показник ~100 000:1 — тобто на 100 000 сканувань припадає лише один реальний реферальний перехід. Це означає, що Anthropic активно сканує інтернет, але Claude майже не відправляє користувачів на сайти-джерела — принаймні не у вигляді кліків. GPTBot і OAI-SearchBot покращили показники після запуску ChatGPT Search, але все одно поступаються Perplexity за конверсією краулінгу в трафік.
Що це означає практично: PerplexityBot є менш ефективним у тому, що не кожна проіндексована сторінка цитується (нижча ефективність порівняно з Googlebot). Але він є значно ефективнішим у тому, що кожне цитування реально конвертується в трафік — на відміну від більшості інших AI-краулерів, де цитування існує лише всередині відповіді без реального переходу на джерело.
Що це означає для SEO-стратегії
Для Googlebot мета — потрапити в індекс і ранжуватися. Для PerplexityBot мета подвійна: по-перше, потрапити в індекс (технічна задача — вирішується через SSR/SSG, швидкість, sitemap); по-друге, містити фрагментабельний контент (змістовна задача — вирішується через структуру тексту, наявність конкретних фактів, самодостатніх абзаців). Якщо перша задача вирішена, але не вирішена друга — ефективність краулінгу залишається низькою.
Висновок: розрив у 2.5× між Googlebot і PerplexityBot — це не вирок, а технічне завдання. Більша частина цього розриву усувається правильною структурою контенту, вирішенням проблеми JS-рендерингу і фокусом на фактологічній точності матеріалів. Сайти, які цілеспрямовано оптимізують контент під RAG-логіку, демонструють значно вищий відсоток цитувань на проіндексовану сторінку — в окремих кейсах порівнянний з ефективністю Googlebot.
robots.txt: однакові правила, різна поведінка
robots.txt є стандартним механізмом керування доступом краулерів до сайту. Обидва краулери — і Googlebot, і PerplexityBot — офіційно заявляють про дотримання директив robots.txt. Але є важливі відмінності в деталях.
Googlebot і robots.txt
Googlebot дотримується стандарту robots.txt згідно з офіційною специфікацією Google. Google навіть брав активну участь у розробці офіційного стандарту RFC 9309 для robots.txt, який був прийнятий у 2022 році.
Googlebot розпізнає такі директиви: User-agent, Disallow, Allow, Sitemap, Crawl-delay (хоча Google офіційно не підтримує Crawl-delay і рекомендує використовувати Google Search Console для управління швидкістю краулінгу).
Важлива деталь: Googlebot є одним із небагатьох краулерів, який може ігнорувати Crawl-delay. Google пояснює це тим, що самостійно управляє швидкістю краулінгу залежно від стану сервера. Якщо сервер повертає 429 або 503 — Googlebot автоматично знижує частоту запитів.
PerplexityBot і robots.txt
PerplexityBot офіційно дотримується директив robots.txt для проактивного режиму краулінгу. Це підтверджено в офіційній документації Perplexity.
Для блокування PerplexityBot у robots.txt використовується такий синтаксис:
# Повне блокування PerplexityBot
User-agent: PerplexityBot
Disallow: /
# Блокування окремих розділів
User-agent: PerplexityBot
Disallow: /private/
Disallow: /members/
# Явний дозвіл (якщо є загальний Disallow: /)
User-agent: PerplexityBot
Allow: /
Однак є важливе застереження, яке відрізняє PerplexityBot від Googlebot: поведінка тригерного режиму (Perplexity-User/1.0) щодо robots.txt залишається невизначеною. У 2024 році ряд видавців зафіксував, що Perplexity-User продовжував відвідувати сторінки, заблоковані для PerplexityBot. Perplexity офіційно не підтвердив і не спростував цю поведінку.
Для Googlebot такої неоднозначності немає — всі офіційні краулери Google (Googlebot, Google-InspectionTool, AdsBot тощо) чітко ідентифіковані і дотримуються robots.txt відповідно до своїх user-agent рядків.
Різниця у підході до noindex
Googlebot розпізнає мета-тег <meta name="robots" content="noindex"> і виключає сторінку з пошукової видачі навіть якщо вона не заблокована в robots.txt. Це стандартний механізм для сторінок, які потрібно просканувати (наприклад, для перевірки посилань), але не показувати в пошуку.
PerplexityBot офіційно не документує підтримку noindex мета-тегу. Тому якщо вам потрібно повністю виключити сторінку з видачі Perplexity — надійніше використовувати Disallow у robots.txt або блокування через WAF, а не покладатися на noindex.
Robots.txt для обох краулерів одночасно
Якщо ваша мета — дозволити Googlebot повний доступ і при цьому контролювати PerplexityBot, конфігурація виглядає так:
# Дозволити Googlebot все (за замовчуванням)
User-agent: Googlebot
Allow: /
# Дозволити PerplexityBot тільки блог
User-agent: PerplexityBot
Allow: /blog/
Disallow: /
# Блокувати всі інші AI-краулери
User-agent: GPTBot
Disallow: /
User-agent: ClaudeBot
Disallow: /
Важливо: правила в robots.txt є специфічними для кожного user-agent. Блокування GPTBot або ClaudeBot не впливає на PerplexityBot, і навпаки.
Швидкість індексації: хто індексує швидше
Швидкість індексації — один із найбільш практично важливих параметрів для контентних сайтів, особливо тих, що публікують новини, аналітику або будь-який часово-чутливий контент.
Швидкість індексації Googlebot
Googlebot може індексувати нові сторінки досить швидко — іноді протягом кількох годин для авторитетних сайтів. Але є важливий нюанс: для сайтів із JavaScript-контентом між першим скануванням і фінальною індексацією може пройти значно більше часу через затримку рендерингу.
Google рекомендує кілька способів прискорити індексацію нових сторінок: подача через Google Search Console (кнопка "Request Indexing"), актуальний XML Sitemap із датами lastmod, внутрішні посилання з уже проіндексованих сторінок. Для новинних сайтів існує Google News Sitemap, який дозволяє ще швидше потрапляти в індекс.
Загалом швидкість першої індексації у Googlebot корелює з авторитетністю домену: великі медіа та авторитетні сайти отримують нові сторінки в індекс протягом хвилин, менш авторитетні сайти — протягом днів або тижнів.
Швидкість індексації PerplexityBot
PerplexityBot у ряді випадків індексує нові публікації швидше, ніж можна очікувати від молодої платформи. Це пов'язано з логікою RAG-системи: Perplexity потребує свіжих даних, тому система налаштована на активний пошук нових матеріалів.
Спостереження власників сайтів показують: нові статті на авторитетних доменах можуть потрапити в індекс PerplexityBot протягом кількох годин після публікації. На менш відомих сайтах цей час може становити від кількох годин до кількох днів.
Ключові фактори, що прискорюють індексацію у PerplexityBot:
RSS-стрічка з повним текстом статей — Perplexity активно моніторить RSS відомих видань
XML Sitemap із актуальними датами lastmod — допомагає боту знаходити нові та оновлені сторінки
Згадки на авторитетних сайтах — якщо ваша нова публікація посилається або на неї посилаються великі видання, PerplexityBot знайде її швидше
Поширення у соціальних мережах — особливо LinkedIn і Twitter/X, які активно моніторяться AI-системами
Статичний HTML без JS-залежностей — бот не витрачає час на очікування рендерингу
Концепція "вікна свіжості"
Для PerplexityBot існує концепція, яку можна назвати "вікном свіжості" — проміжок часу одразу після публікації, коли нова стаття має найвищі шанси потрапити у видачу Perplexity. Це пов'язано з тим, що система активно шукає найбільш актуальні джерела для відповідей на поточні запитання.
Практичний висновок: перші 24–48 годин після публікації є критично важливими для потрапляння у видачу Perplexity. Саме в цей час варто активно поширювати нову публікацію: через RSS, соціальні мережі, розсилки, внутрішні посилання з популярних сторінок сайту .
Для Googlebot такого жорсткого "вікна" немає — навіть якщо сторінка потрапила в індекс через тиждень після публікації, вона може ранжуватися роками. Для PerplexityBot актуальність є постійним конкурентним фактором: свіжіший матеріал на ту саму тему має перевагу.
Сигнали ранжування: що важливо для кожної системи
Розуміння сигналів ранжування — ключ до ефективної оптимізації під кожну систему. І тут відмінності між Googlebot і PerplexityBot є найбільш принциповими: не просто "різні алгоритми", а принципово інша логіка того, що вважається цінним контентом і чому.
Сигнали ранжування для Google: 200+ факторів за 25 років
Google використовує понад 200 сигналів ранжування — це підтверджується публічними виступами представників компанії і отримало додаткове підтвердження після витоку внутрішньої документації Google у травні 2024 року, який опублікував портал Search Engine Land. Витік підтвердив значущість багатьох сигналів, про які SEO-спеціалісти здогадувалися, але Google офіційно не підтверджував.
Посилальний профіль (backlinks) залишається одним із найважливіших сигналів ранжування Google. PageRank — алгоритм, заснований на аналізі посилань між сторінками у оригінальній науковій роботі Ларрі Пейджа і Сергія Бріна у 1998 році і досі залишається основою ранжування, хоча й значно ускладнився. Витік 2024 року підтвердив, що Google зберігає і використовує дані про посилальний профіль домену на рівні усього сайту, а не лише окремих сторінок.
E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) — концепція, яку Google використовує для оцінки якості контенту. Вона детально описана у гайдлайнах Google — публічному документі для оцінювачів якості пошуку, що регулярно оновлюється. Детальніше про саму модель — у матеріалі що таке E-E-A-T. E-E-A-T включає: підтверджений досвід автора в темі (Experience), експертизу та кваліфікацію (Expertise), авторитетність сайту у своїй ніші (Authoritativeness), загальну надійність і репутацію (Trustworthiness). Для YMYL-тематик (Your Money Your Life — фінанси, здоров'я, право) вимоги до E-E-A-T особливо жорсткі, а типові помилки розглянуті у статті про помилки YMYL-сайтів.
Core Web Vitals — технічні показники швидкості та зручності сторінки, які Google офіційно підтвердив як фактор ранжування у своїй документації щодо Page Experience. Детальніше — у детальному розборі. До них відносяться: LCP (Largest Contentful Paint) — швидкість завантаження основного контенту, INP (Interaction to Next Paint) — швидкість реакції на взаємодію користувача (замінив FID у 2024 році), CLS (Cumulative Layout Shift) — стабільність верстки під час завантаження. Порогові значення та рекомендації оновлені у офіційній документації web.dev.
Семантична релевантність і розуміння запиту — Google використовує складні моделі розуміння природної мови для оцінки відповідності контенту запиту. Алгоритм BERT, представлений у 2019 році і описаний у офіційному блозі Google, дозволив системі розуміти контекст і наміри запитів значно глибше, ніж проста відповідність ключових слів. Детальніше про це — у детальному розборі. Пізніше Google представив MUM (Multitask Unified Model) — ще потужнішу модель для розуміння складних запитів і мультимедійного контенту.
Поведінкові сигнали — незважаючи на те, що Google офіційно не підтверджує використання поведінкових даних (CTR, час на сторінці, відмови) як прямих сигналів ранжування, витік 2024 року вказує на те, що система збирає і, ймовірно, використовує ці дані у різних формах. Незалежні дослідження, зокрема щорічне опитування Moz щодо факторів ранжування, стабільно показують кореляцію між поведінковими метриками і позиціями в пошуку.
Технічний SEO — правильна індексація, відсутність дубльованого контенту, коректні canonical теги, структурована розмітка schema.org, швидкість сайту — все це впливає на повноту і якість індексації, що є передумовою будь-якого ранжування. Google детально документує технічні вимоги у своєму SEO Starter Guide.
Сигнали ранжування для Perplexity: RAG-логіка замість PageRank
Perplexity не публікує документа, аналогічного Google Search Quality Rater Guidelines. Офіційна документація PerplexityBot описує технічні аспекти краулінгу, але не розкриває алгоритм відбору джерел для цитування. Проте на основі аналізу реальної видачі Perplexity, незалежних досліджень і публічних висловлювань команди Perplexity можна виокремити ключові фактори, що визначають чи буде ваш сайт процитований у відповіді.
Свіжість контенту: домінуючий фактор. Для Google свіжість є одним із кількох сотень сигналів і має значення переважно для запитів, де актуальність критична (новини, події, поточні ціни). Для Perplexity свіжість є системоутворюючим фактором — одним із найважливіших для більшості запитів, включаючи ті, що не є новинними. Це логічно: Perplexity позиціонує себе як джерело актуальних відповідей, і система надає перевагу матеріалам, опублікованим або оновленим нещодавно.
Практичний наслідок: стаття, опублікована тиждень тому на відносно молодому сайті, може конкурувати з матеріалом дворічної давності на Forbes — і перемогти, якщо її зміст більш актуальний і фактологічно точний. Це принципово інша динаміка порівняно з Google, де авторитетний домен зі старою статтею зазвичай перемагає.
Фрагментабельність: ключова змістовна характеристика. RAG-система Perplexity не використовує сторінки цілком — вона витягує конкретні текстові пасажі, які є самодостатніми відповідями на конкретні питання. Фрагментабельність — це здатність тексту бути розбитим на такі самодостатні блоки без втрати змісту.
Текст з високою фрагментабельністю виглядає так: кожен абзац або невеликий блок починається з головного твердження, містить конкретний факт або визначення, і може бути прочитаний без контексту решти статті — читач одразу розуміє суть. Текст з низькою фрагментабельністю — це нарративний виклад, де розуміння кожного абзацу залежить від прочитання попередніх, де факти "розмазані" по кількох абзацах, де висновки сформульовані розмито.
Авторитетність домену: нішева перевага перед брендовою. Perplexity враховує репутацію джерела, але логіка відбору відрізняється від Google. За даними аналізу Ahrefs, проведеного на вибірці тисяч запитів у Perplexity, система значно частіше цитує нішеві авторитетні матеріали і рідше — великі загальні бренди порівняно з Google. Wikipedia, академічні видання, галузеві дослідницькі організації і профільні медіа мають непропорційно високу присутність у видачі Perplexity.
Для власників нішевих сайтів це відкриває можливість, якої практично немає в Google: глибокий галузевий матеріал із відносно маловідомого, але профільного сайту може конкурувати з матеріалом CNN або Forbes. Умова: матеріал має бути дійсно більш точним, детальним і актуальним у своїй вузькій темі.
Наявність конкретних фактів і числових даних. Дослідження що аналізувало тисячі сторінок у видачі різних AI-систем, показало: сторінки, які цитуються AI-системами, містять у середньому на 62% більше конкретних числових даних, ніж сторінки, які не цитуються при схожих темах і рівні авторитетності. Факти з конкретними датами, числові показники з джерелами, статистика, результати досліджень — все це підвищує шанс потрапляння у відповідь Perplexity.
Логіка зрозуміла: коли RAG-система шукає фрагмент для відповіді на питання "яке зростання показав ринок X у 2024 році" — вона знайде корисним лише той матеріал, де є конкретна цифра. Матеріал із розмитим "ринок значно виріс" для RAG-системи не є відповіддю на це питання. Детальніше про принцип роботи — у детальному розборі.
Структурована розмітка schema.org. Наявність коректної розмітки schema.org допомагає RAG-системі краще класифікувати тип контенту і його структуру — особливо для сторінок, де структура не очевидна з HTML. Типи розмітки з найбільшою практичною цінністю для Perplexity: Article з атрибутами datePublished і dateModified (сигнал свіжості), FAQPage (явна Q&A структура, ідеальна для RAG-витягування), HowTo (покрокові інструкції), Dataset (структуровані дані з джерелами). Відповідно до дослідження Search Engine Land (2025), сторінки з коректною schema.org розміткою цитуються AI-системами на 34% частіше за схожий контент без розмітки.
Присутність у зовнішніх авторитетних джерелах. Perplexity активно використовує Wikipedia, Wikidata, Crunchbase, галузеві бази даних і реєстри як первинні джерела для встановлення авторитетності організацій і авторів. Якщо ваша компанія, бренд або автор має верифіковану сторінку у Wikidata або Wikipedia — це є сильним сигналом авторитетності для Perplexity, часто більш вагомим, ніж сотні зворотних посилань. Детально про стратегію побудови присутності поза сайтом — у статті Як побудувати авторитетність для Perplexity поза межами власного сайту.
Що спільне між двома системами: базові вимоги
Попри принципові відмінності у логіці ранжування, існує набір базових вимог, дотримання яких позитивно впливає на видимість у обох системах одночасно. Це важливо розуміти: оптимізація під Perplexity не вимагає відмовлятися від класичних SEO-практик — вона їх доповнює.
Унікальний фактологічно точний контент є базовою вимогою обох систем. Google карає за дубльований і низькоякісний контент через алгоритми Panda і Helpful Content. Perplexity просто не цитує матеріали без унікальної інформаційної цінності — система обирає першоджерело або найбільш авторитетну версію факту.
Чітка ієрархічна структура заголовків H1–H3 допомагає обом системам розуміти структуру сторінки. Для Googlebot — це сигнал семантичної організації контенту. Для PerplexityBot — це явна розмітка того, на яке питання відповідає кожен розділ, що полегшує витягування релевантних фрагментів.
Швидкий час відповіді сервера (TTFB нижче 800 мс) є фактором і для Googlebot (через Core Web Vitals і crawl budget), і для PerplexityBot (через обмежений час очікування при тригерному краулінгу в реальному часі). Орієнтир за рекомендаціями Google Web Vitals: TTFB нижче 800 мс — прийнятно, нижче 200 мс — відмінно.
Коректний семантичний HTML без критичних помилок є технічною передумовою коректної індексації в обох системах. Для Googlebot — це база для розуміння структури сторінки. Для PerplexityBot — це умова успішного парсингу статичного HTML без рендерингу.
Актуальний XML Sitemap з коректними датами lastmod прискорює виявлення нових і оновлених сторінок обома краулерами. Для Googlebot — це стандартна практика. Для PerplexityBot — особливо важливо через пріоритет свіжості: бот активно сканує sitemap в пошуку нових публікацій.
Відсутність маніпулятивних практик (keyword stuffing, прихований текст, штучне нарощування посилань) є вимогою обох систем. Google карає за них алгоритмічно і вручну. Perplexity не має спеціальних "антиспам-алгоритмів" у публічній документації, але RAG-система за своєю природою надає перевагу фактологічно точному контенту — маніпулятивні тексти просто не містять самодостатніх інформаційних фрагментів, які система могла б витягнути.
Повна порівняльна таблиця: PerplexityBot vs Googlebot
Зведемо всі технічні параметри в одне місце. Таблиця охоплює як технічні характеристики краулерів, так і практичні наслідки для SEO-стратегії:
Параметр
Googlebot
PerplexityBot
Призначення
Побудова пошукового індексу для ранжування сторінок
Збір контенту для RAG-відповідей в реальному часі
User-agent (основний)
Googlebot/2.1
PerplexityBot/1.0
Додаткові user-agent
Google-InspectionTool, AdsBot-Google, Googlebot-Image та ін.
Perplexity-User/1.0 (тригерний режим)
JavaScript рендеринг
Так — Chromium-based рендеринг з затримкою кілька годин–тижнів
Ні — лише статичний HTML без будь-якого рендерингу
Режими роботи
Один режим — проактивний асинхронний краулінг
Два режими: проактивний (фоновий) + тригерний (real-time)
Crawl budget
Детально задокументований, управляється через Search Console
Не задокументований публічно, орієнтований на свіжість і цінність
Ефективність краулінгу
У 2.5× вища — більше просканованих сторінок потрапляє у видачу (Benson SEO)
Нижча, але краулінг ефективно конвертується в реальний трафік
Crawl-to-traffic ratio
Найкращий серед усіх пошукових платформ
<200:1 — найкращий серед усіх AI-платформ (Conductor 2025)
robots.txt — підтримка
Повна підтримка RFC 9309, чітка документація Google
Підтримка для проактивного режиму; тригерний (Perplexity-User) — дискусійно
noindex мета-тег
Підтримується — виключає сторінку з індексу
Офіційно не задокументовано; ненадійний механізм блокування
Crawl-delay у robots.txt
Офіційно не підтримується — Google управляє швидкістю самостійно
Підтримується — ефективний спосіб знизити навантаження на сервер
Кілька ключових спостережень із таблиці, які не очевидні на перший погляд:
JavaScript — єдиний абсолютний блокер. Це єдиний параметр, де ситуація є бінарною: або ваш контент доступний для PerplexityBot (є в статичному HTML), або ні. Всі інші параметри є питанням пріоритизації та оптимізації. JavaScript — питання видимості взагалі.
Два user-agent рядки у PerplexityBot проти одного у Googlebot (якщо не рахувати спеціалізовані боти Google) означають: при налаштуванні robots.txt потрібно враховувати обидва — PerplexityBot і Perplexity-User. Блокування лише одного не дає повного контролю над доступом Perplexity до вашого сайту.
Відсутність офіційного інструменту моніторингу для PerplexityBot — суттєва практична різниця. Google Search Console надає детальну аналітику: індексація, запити, кліки, технічні помилки. Для Perplexity аналогічного інструменту поки немає — доводиться збирати дані з різних джерел.
Практична стратегія: як оптимізувати під обидва краулери одночасно
Хороша новина полягає в тому, що оптимізація під PerplexityBot і Googlebot не є взаємовиключною. Більшість технічних вимог збігаються або доповнюють одна одну. Але є кілька ключових точок, де стратегії розходяться.
Базова технічна оптимізація (працює для обох)
Перший крок — забезпечити, щоб обидва краулери могли коректно читати ваш контент. Це включає: швидкий TTFB (нижче 800 мс), коректний HTML без критичних помилок, актуальний XML Sitemap, правильно налаштований robots.txt без випадкових блокувань.
Для сайтів на JavaScript-фреймворках — впровадження SSR або SSG є пріоритетом номер один. Без цього PerplexityBot не зможе читати ваш контент взагалі, а Googlebot буде індексувати його із затримкою.
Оптимізація контенту: де стратегії розходяться
Для Googlebot традиційна SEO-оптимізація залишається актуальною: ключові слова в заголовках і мета-тегах, внутрішня перелінковка, побудова посилального профілю, E-E-A-T сигнали (авторство, джерела, досвід автора). Google оцінює сторінку як ціле і враховує її в контексті всього сайту.
Для PerplexityBot фокус зміщується на структуру окремих абзаців. Кожен абзац або блок тексту має бути самодостатнім — таким, щоб його можна було витягнути і прочитати без контексту решти статті і він все одно давав чітку відповідь на конкретне питання. Це означає: конкретні факти замість загальних тверджень, числа і дати замість розмитих описів, чіткі визначення на початку абзацу.
Практичний тест: возьміть будь-який абзац вашої статті і прочитайте його окремо. Чи зрозуміло з нього що мається на увазі? Чи містить він конкретну інформацію? Якщо ні — це сигнал для переписування під RAG-логіку.
Структура заголовків: спільна рекомендація
Питальні заголовки H2 і H3 є ефективними для обох систем, але з різних причин. Для Googlebot — вони допомагають розуміти семантичну структуру сторінки і відповідність Featured Snippets. Для PerplexityBot — вони є прямими сигналами того, на яке питання відповідає наступний блок тексту, що полегшує витягування релевантних фрагментів.
Рекомендована структура для статті, оптимізованої під обидва краулери: H1 із основним ключовим словом і темою, H2 із питальними або конкретними описовими заголовками для кожного розділу, H3 для підрозділів із конкретними аспектами теми.
Посилальна стратегія: де пріоритети відрізняються
Для Google побудова зворотних посилань (link building) залишається одним із найважливіших факторів ранжування. Кількість і якість посилань на ваш сайт напряму впливає на crawl budget і позиції в пошуку.
Для Perplexity зворотні посилання менш важливі як прямий сигнал ранжування, але важливі як непрямий — через вплив на авторитетність домену в очах системи. Натомість більш важливою є присутність бренду або автора у зовнішніх авторитетних джерелах: Wikipedia, Wikidata, Crunchbase, галузеві реєстри.
Дистрибуція контенту: різні вікна можливостей
Для Google момент публікації не має критичного значення — сторінка може потрапити в топ через тижні або місяці після публікації. Тому для Google важливо зосередитися на довгостроковій якості: оновлення контенту, нарощування посилань, покращення поведінкових факторів.
Для Perplexity критично важливими є перші 24–48 годин після публікації. Нова стаття у "вікні свіжості" конкурує на рівних з матеріалами значно більших і авторитетніших сайтів. Після того як вікно закриється — перевага авторитетних джерел знову зростає. Тому для Perplexity важливо планувати дистрибуцію заздалегідь: соціальні мережі, розсилки, партнерські публікації — все має бути готове до моменту публікації.
Моніторинг і аналітика
Для Googlebot існує потужний безкоштовний інструмент — Google Search Console. Він показує: які сторінки проіндексовані, за якими запитами ранжується сайт, які технічні помилки виявив Googlebot, crawl stats.
Для PerplexityBot аналогічного офіційного інструменту поки немає. Моніторинг здійснюється через: аналіз серверних логів (пошук рядків PerplexityBot та Perplexity-User), відстеження реферального трафіку з perplexity.ai у GA4, сторонні інструменти на кшталт LLMrefs..
Висновки: що означає для вашого SEO у 2026 році
PerplexityBot і Googlebot — це не конкуруючі системи, які вимагають вибору між ними. Це два різних канали пошукового трафіку з різною логікою, різними аудиторіями і різними вимогами до контенту. Оптимізувати сайт під обидва — це не подвійна робота, а розширення охоплення.
Ось ключові висновки цього порівняння:
JavaScript — критичний блокер для PerplexityBot. Якщо ваш контент завантажується через JS без SSR або SSG — PerplexityBot його не бачить. Для Googlebot це проблема, що вирішується з часом. Для PerplexityBot — це абсолютний блокер. Вирішіть це в першу чергу.
Googlebot ефективніший у конверсії краулінгу в покриття індексу. На 2.5× кращий показник за Benson SEO означає, що традиційні SEO-практики продовжують давати кращу віддачу в короткостроковій перспективі. Не відмовляйтеся від класичного SEO на користь оптимізації під AI.
PerplexityBot ефективніший у конверсії краулінгу в реальний трафік серед AI-платформ. Це принципова різниця. Якщо ви хочете отримувати трафік від AI-пошуку — Perplexity є правильним пріоритетом.
Свіжість важливіша для Perplexity, посилання — для Google. Це означає різні стратегії для різних типів контенту. Для актуальних матеріалів (новини, аналітика, огляди) Perplexity може дати швидкий трафік навіть для молодого сайту. Для вічнозеленого контенту Google дасть стабільний трафік протягом років.
Нішеві матеріали мають більше шансів у Perplexity. Google схильний надавати перевагу великим авторитетним брендам. Perplexity більш відкритий до глибоких галузевих матеріалів із менш відомих, але профільних джерел. Це відкриває можливості для спеціалізованих сайтів, які важко конкурують із Forbes або Wikipedia у пошуку Google.
robots.txt контролює обидва краулери, але по-різному. Googlebot — надійно і передбачувано для обох режимів. PerplexityBot — надійно для проактивного режиму, невизначено для тригерного. Якщо потрібне повне блокування від Perplexity — розгляньте WAF як додатковий рівень захисту.
28 лютого 2026 · Оновлюється щоквартальноSEO-спеціалісти роками будували свою роботу навколо одного краулера — Googlebot. Його поведінку вивчено до найдрібніших деталей: як він розподіляє crawl budget, як рендерить JavaScript, як реагує на robots.txt. Але у 2024–2026 роках на сцену вийшов...
Якщо ви помітили в логах сервера незнайомий user-agent із рядком PerplexityBot — це не аномалія і не загроза. Це краулер однієї з найбільш швидкозростаючих AI-платформ у світі, яка за один рік збільшила активність своїх ботів на 157 490%, за даними Cloudflare. Ігнорувати цей трафік — означає...
⚡ Коротко✅ Ключова думка 1: Dynamic filtering — це не нова UI-фіча, а архітектурна зміна: Claude тепер пише та виконує код для фільтрації HTML до того, як результати потрапляють у context window.✅ Ключова думка 2: Результат — +11% точності на пошукових бенчмарках і -24% input токенів одночасно, що...
У 2026 році три моделі лідирують у сегменті frontier-LLM: китайська open-weight GLM-5, американська Claude Opus 4.6 та GPT-5 від OpenAI. Кожна має свої сильні сторони в архітектурі, reasoning та практичному застосуванні.Спойлер: GLM-5 виграє за ціною та open-weight доступністю, Claude Opus 4.6 — у...
Режим /agent у Z.ai — це автономний агентний інтерфейс на базі GLM-5, що переходить від простих відповідей до повноцінного виконання завдань з плануванням, викликом інструментів та генерацією кінцевих результатів.Спойлер: Agent-режим реалізує ітеративний цикл (plan → tool → observe → revise →...
Режим /chat у Z.ai — це базовий інтерфейс для швидких, інтерактивних розмов з моделлю GLM-5. Він забезпечує миттєві відповіді без додаткового overhead від інструментів чи планування.Спойлер: Chat — це lightweight completions з підтримкою історії, system prompt та streaming, ідеальний для RAG,...
