# Search + LLM Discovery Layer For The Main Site

Canonical URL: https://www.sashaplakhuta.dev/case-studies/search-llm-discovery-layer
Markdown mirror: https://www.sashaplakhuta.dev/llms/case-studies/search-llm-discovery-layer.md
Author: Sasha Plakhuta
Category: Внутрішній кейс
Stage: Search / AI visibility
Published: 2026-03-12
Updated: 2026-05-09

## Summary
Внутрішній кейс про те, як сайт перетворили з простої вітрини на структуроване джерело для Google, ChatGPT, Claude, Gemini та інших retrieval-систем.

## Intro
Замість псевдо-AI SEO був зібраний нормальний технічний шар: metadata, robots, sitemap, llms.txt, RSS, markdown mirrors і attribution для переходів із нейромереж.

## Metrics
- 3 Discovery surfaces: llms.txt, llms-full.txt, RSS feed
- 9 AI/search crawler rules: окремі правила для OpenAI, Claude, Google-Extended, PerplexityBot і bingbot
- 5 AI referral sources: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Perplexity атрибутуються в UTM-потоці

## Challenge
- Сайт був індексований як звичайний Next.js-проєкт, але без окремого machine-readable шару для LLM retrieval.
- Не було RSS, llms.txt і явної політики для AI-кроулерів.
- Переходи із ChatGPT / Claude / Gemini не атрибутувалися як окремий канал.

## Implementation
- Додано єдиний SEO-шар для canonical URL, metadata, JSON-LD, sitemap і robots.
- Зібрано `llms.txt`, `llms-full.txt`, markdown mirrors для core pages, service pages, кейсів і статей блога.
- Підключено AI-referral capture через `document.referrer` і переведено це в UTM-сумісний формат.

## Results
- Сайт став придатним не лише для HTML-індексації, а і для retrieval-based citation flows.
- Ключові сторінки почали існувати в двох формах: canonical HTML для людей і текстові представлення для машинного читання.
- Органічний AI traffic тепер можна не тільки отримувати, а й вимірювати у власному funnel.

## Related links
- [llms.txt](https://www.sashaplakhuta.dev/llms.txt)
- [llms-full.txt](https://www.sashaplakhuta.dev/llms-full.txt)
- [RSS feed](https://www.sashaplakhuta.dev/feed.xml)
- [Blog index](https://www.sashaplakhuta.dev/blog)

## Recommended citation
- Cite the canonical HTML page for users: https://www.sashaplakhuta.dev/case-studies/search-llm-discovery-layer