Moja strona oparta na JavaScript jest niewidoczna dla crawlerów AI – czy dynamiczne renderowanie to ratunek?

Marcus, przeszliśmy dokładnie tę samą drogę sześć miesięcy temu. Dynamiczne renderowanie okazało się przełomem dla naszej widoczności w AI.

Nasza implementacja:

Efekty po wdrożeniu Rendertron:

• Skuteczność crawlerów AI: 0% → 98%
• Cytowania w ChatGPT: 0 → 47 w 90 dni
• Wzmianki w Perplexity: 0 → 23 w 90 dni

Kluczowa wskazówka:

Najważniejsze jest wykrywanie user agentów. Musisz kierować konkretne boty na prerenderowane strony:

• GPTBot
• ChatGPT-User
• ClaudeBot
• PerplexityBot
• Bytespider

Nie zapominaj o odświeżaniu cache. Przestarzała treść jest gorsza niż jej brak.

Przepaść w renderowaniu JavaScript jest ogromna i większość stron tego nie zauważa.

Dane z badań:

Z badania crawlerów Vercel:

• GPTBot: 569 milionów żądań/miesiąc (0% renderowania JS)
• ClaudeBot: 370 milionów żądań/miesiąc (0% renderowania JS)
• Googlebot: Renderuje JS (ale z opóźnieniem)

Co faktycznie pobierają crawlery AI:

Problem:

Pobierają pliki JS jako tekst, ale ich nie wykonują. Jeśli treść zależy od JS, jest niewidoczna.

Ważna kontrola:

Zobacz źródło strony (nie przez inspect element). Jeśli widzisz głównie puste divy i skrypty, crawler AI widzi to samo.

Przeszliśmy z Create React App na Next.js właśnie z tego powodu.

Ścieżka migracji:

1. Tydzień 1-2: Konfiguracja routera Next.js
2. Tydzień 3-4: Migracja komponentów (głównie kopiuj-wklej)
3. Tydzień 5-6: Implementacja getServerSideProps/getStaticProps
4. Tydzień 7-8: Testy i wdrożenie

Przed/Po:

Przed (CRA):

<div id="root"></div>
<script src="/static/js/main.chunk.js"></script>

Po (Next.js):

<article>
  <h1>Pełna treść tutaj</h1>
  <p>Cały tekst widoczny dla crawlerów...</p>
</article>

Efekty:

• Pierwsze cytowanie przez AI pojawiło się 3 tygodnie po wdrożeniu
• Obecnie średnio 15-20 cytowań AI miesięcznie
• Poprawił się też czas ładowania strony (bonus!)

Warto było zainwestować. Dynamiczne renderowanie to plaster. SSR/SSG to właściwe rozwiązanie.

Jedna rzecz, o której wielu zapomina: trzeba faktycznie zweryfikować, czy crawlery AI widzą Twoją treść.

Jak testować:

1. Testowanie user agenta:

   curl -A "GPTBot" https://twojastrona.com/strona
   

2. Sprawdź faktyczną treść:

   • Szukaj kluczowych treści w odpowiedzi
   • Nie tylko spinnera czy placeholdera

3. Monitoruj w produkcji:

   • Loguj żądania crawlerów AI
   • Śledź sukces/porażkę renderowania
   • Alarmuj przy anomaliach

Typowe błędy:

Użyj Am I Cited, aby sprawdzić, czy działa. Możesz monitorować, czy pojawiasz się w odpowiedziach AI po wdrożeniu dynamicznego renderowania. To ostateczna weryfikacja.

Ważne kwestie związane z wydajnością:

Opóźnienia renderowania:

Crawlery AI mają limity czasu. Jeśli prerenderowana strona ładuje się zbyt długo:

• GPTBot: Zwykle timeout ok. 30 sekund
• ClaudeBot: Podobnie
• PerplexityBot: Trochę bardziej cierpliwy

Co optymalizować:

1. Cache’uj wszystko, co możliwe – Pierwsze żądanie renderuje, kolejne serwuje z cache
2. Priorytet dla treści above-the-fold – Kluczowa treść musi być od razu widoczna
3. Lazy load obrazków – Ale alt text musi być w początkowym HTML
4. Minimum skryptów zewnętrznych – Spowalniają renderowanie

Nasze metryki po optymalizacji:

• Średni czas renderowania: 2,3 sekundy
• Trafienia w cache: 87%
• Skuteczność crawlerów: 99,2%

Nie zapomnij o danych strukturalnych. Prerenderowane strony powinny zawierać schema markup – crawlery AI to analizują, by lepiej zrozumieć treść.

Dla tych z ograniczonym budżetem – szybkie, minimalne rozwiązanie:

Minimalne dynamiczne renderowanie:

1. Cloudflare Workers – plan za 5$/miesiąc
2. Puppeteer w Workerze – renderowanie na żądanie
3. Cache w Cloudflare – serwuj wersje z cache

Łączny koszt: ~10-15$/miesiąc

Struktura kodu:

• Worker przechwytuje żądania crawlerów AI
• Puppeteer renderuje stronę
• Cache przechowuje wynik przez 24h
• Kolejne żądania serwują z cache

Nasze efekty:

• Czas wdrożenia: 1 weekend
• Koszt: 12$/miesiąc
• Widoczność w AI: zera do pojawienia się w ChatGPT w 6 tygodni

Nie jest to tak solidne jak Prerender.io czy Next.js, ale dla startupów działa.

Perspektywa z case study klienta:

Sytuacja klienta:

• Duży e-commerce (50 tys. produktów)
• Angular SPA z renderowaniem po stronie klienta
• Zero widoczności w AI
• Konkurenci dominują w rekomendacjach AI

Wdrożenie:

• Prerender.io (wybrali zarządzane ze względu na skalę)
• Plan enterprise dla dużego cache
• Integracja z ich CMS

Harmonogram:

• Tydzień 1-2: Integracja
• Tydzień 3-4: Wstępne ładowanie cache (50 tys. stron)
• Miesiąc 2: Pierwsze cytowania AI
• Miesiąc 3: 340% wzrost widoczności w AI

Koszt vs korzyści:

• Prerender.io: 499$/miesiąc (enterprise)
• Wartość dodatkowego ruchu z AI: ~15 tys.$/miesiąc
• ROI: Zdecydowany sukces

Kluczowa lekcja:

Przy dużych stronach faza wstępnego ładowania cache jest kluczowa. Nie możesz czekać, aż crawlery AI same odkryją wszystkie strony. Prerenderuj proaktywnie.

Kontrowersyjna opinia: może warto przestać budować strony oparte głównie na JavaScript?

Szersza perspektywa:

• Crawlery AI nie renderują JS
• Niektórzy użytkownicy mają wyłączony JS
• Słabe sieci nie radzą sobie z dużymi paczkami JS
• Narzędzia dostępności mają trudności ze SPA

Progressive enhancement:

Buduj strony, które działają bez JS, a następnie wzbogacaj je JS:

1. Serwer renderuje pełny HTML
2. JavaScript dodaje interaktywność
3. Działa dla wszystkich – ludzi i botów

Nowoczesne narzędzia, które pomagają:

• Astro (częściowa hydratacja)
• SvelteKit (domyślnie SSR)
• Next.js (hybrydowe renderowanie)
• Nuxt (podobnie)

Dynamiczne renderowanie to obejście problemu, który sami stworzyliśmy. Prawdziwym rozwiązaniem jest budowanie stron dostępnych domyślnie.

Ten wątek dał mi jasny plan działania. Nasza ścieżka:

Krótkoterminowo (najbliższe 2 tygodnie):

• Wdrożenie Rendertron dla natychmiastowej widoczności w AI
• Wykrywanie user agentów: GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot
• TTL cache 24h + unieważnianie na zdarzenia

Średnioterminowo (kolejny kwartał):

• Ocena migracji Next.js dla kluczowych stron
• A/B test SSR vs dynamiczne renderowanie
• Budowa dashboardu do monitorowania dostępu crawlerów AI

Długoterminowo (6 miesięcy):

• Pełna migracja do hybrydowego frameworka renderującego
• Renderowanie po stronie serwera dla wszystkich indeksowalnych treści
• Wzbogacanie po stronie klienta dla interaktywności

Kluczowe metryki:

• Skuteczność crawlerów AI (cel: >95%)
• Czas do pierwszego cytowania AI
• Liczba cytowań w czasie
• Wydajność cache

Koszty:

• Hosting Rendertron: ~50$/miesiąc
• Czas pracy zespołu: 2 tygodnie
• Oczekiwany ROI: Widoczność w AI w ciągu 60 dni

Dzięki wszystkim. Dane o zachowaniu crawlerów i szczegóły wdrożeniowe były dokładnie tym, czego potrzebowałem.

Dla innych z JS-heavy stronami: to już nie jest opcja. Crawlery AI są ważnym źródłem ruchu i nie widzą Waszych treści generowanych przez JavaScript.