Бъдете ресторантът, който ChatGPT препоръчва
Всяко меню в Ordering.Tools е автоматично откриваемо в ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini и всеки друг AI асистент — с пълното меню, алергените, цените и преводите. Без настройка по обект, включително за заведения със собствен домейн.
Какво е AI search откриваемост?
Когато някой пита ChatGPT „поръчай ми Маргарита в София“ или „какво има в менюто на Jägerhof тази вечер?“, асистентът трябва да намери надежден структуриран отговор в отворения уеб — и то бързо. Повечето ресторанти са невидими за LLM, защото менютата им живеят като PDF, скрийншоти или HTML, който асистентът не може да парсне. Ordering.Tools решава това чрез Schema.org JSON-LD на всяка страница, безплатен публичен JSON API за менюто и готови интеграции в ChatGPT, Claude и on-site chat widget.
Всичко това е включено по подразбиране за всеки обект — няма ключ, който трябва да намерите, няма премиум план, който трябва да активирате, няма допълнителна настройка. Заведенията със собствен домейн получават същото третиране на собствения си хост (например `https://menu.jagerhof.bg/api/public/v1/menu` работи точно като платформения вариант). Единственото opt-in е за AI-подготвени поръчки: по обект, изключено по подразбиране, връща checkout URL, който клиентът трябва да отвори, за да потвърди и плати — платформата никога не теглим карти автоматично от вътре в AI асистент.
Защо това има значение сега
Нула настройка по обект
Всеки активен обект получава пълния стак за откриваемост — JSON-LD на всяка страница, публичен JSON API, запис в /llms.txt, включване в sitemap, IndexNow ping при всяка промяна на менюто — автоматично. Без нов админ екран, без чек-лист, без upsell. Заведенията със собствен домейн са first-class.
Вътре в ChatGPT, не просто crawlable
Доставяме брандирано „Ordering.Tools“ приложение за ChatGPT и публичен MCP пакет за Claude. Така когато клиент пише „намери ми ресторант за тази вечер“, асистентът наистина може да преглежда заведенията ви, да чете менюто и да подготви поръчка — а не просто да се надява да намери сайта ви случайно.
Преводи под ръка
Същият JSON-LD и JSON API излагат всеки добавен превод — EN, BG, EL и всеки друг активиран език — в едно извикване. Многоезични клиенти питат Claude на български и получават отговори на български, с правилните имена на ястия и форматиране на валутата.
Безопасно по дизайн
Никога не теглим карти автоматично от вътре в AI асистент. Прехвърлянето винаги връща checkout URL, който клиентът отваря, за да потвърди и плати на нормалната ви сигурна страница за плащане. PSD2/SCA, отговорност за алергени и защита на потребителите остават непокътнати — както Wolt и Glovo deep-link-ват, а не таксуват в чата.
Как работи под капака
Schema.org JSON-LD на всяка страница
Restaurant + Menu + MenuSection + MenuItem + Product + OrderAction + ReserveAction + BreadcrumbList + FAQPage. Custom-domain aware. Включва 14-те ЕС алергени, диетични етикети и всеки добавен превод.
Публичен JSON API на /api/public/v1
GET профила на заведението и пълното структурирано меню без API ключ. POST структурирана количка и платформата валидира всичко срещу живото меню, преизчислява цените сървър-сайд и връща checkout URL.
MCP сървъри за AI клиенти
Hosted Streamable HTTP MCP за OpenAI Apps в ChatGPT, плюс @ordering-tools/mcp npm пакет за Claude Desktop, Claude Code, Continue, Cursor и всеки друг MCP клиент.
On-site BYOK chat widget
Сложете един script tag на сайта си, поставете OpenAI или Anthropic ключа си и клиентите получават чат балон, който може да чете менюто и да подготвя поръчки — на вашата ставка от провайдъра, не на нашата.
Какво всъщност е в кутията
Schema.org JSON-LD pipeline
Три emitter-а покриват цялата повърхност на заведението — Restaurant на home + menu, Menu/MenuSection/MenuItem на /menu, Product на всяка страница на артикул. Всички custom-domain aware. Валидирани постоянно срещу Google Rich Results Test.
- Restaurant + Menu + Product (типове за Google rich result)
- OrderAction + ReserveAction potentialAction блокове
- 14 ЕС алергена + диетични етикети за всеки артикул
- Multi-locale workTranslation масиви
Публичен REST API + OpenAPI 3.1 спецификация
GET /venues/{slug}, /venues/{slug}/menu, плюс POST /venues/{slug}/order зад per-venue opt-in флаг. OpenAPI 3.1 спецификация на /api/public/v1/openapi.json с вграден Swagger viewer на /api-docs.
- Read endpoints без auth
- Server-преизчислени цени на всяка поръчка
- PII-stripped serializer-и
- Edge-cached, инвалидира се при всяка промяна на менюто
OpenAI App + Claude MCP пуснати
Hosted публичен MCP сървър говори протокола, който OpenAI Apps SDK очаква, плюс @ordering-tools/mcp npm пакет разпространява същите три инструмента (findVenue, getMenu, prepareOrder) до всеки MCP клиент.
- Hosted MCP на /api/mcp/public (OpenAI Apps)
- @ordering-tools/mcp в npm (Claude Desktop, Claude Code)
- OAuth bridge за pre-fill на клиент
- Брандирана „Ordering.Tools“ повърхност в ChatGPT app store (в review)
On-site BYOK разговорен widget
Per-venue chat балон, който заведенията могат да сложат на всяка страница. Свои собствен LLM ключ (OpenAI или Anthropic). Widget-ът извиква нашия SSE endpoint, който валидира количката срещу живото меню и показва линк за плащане.
- AES-256-GCM-криптирано съхранение на BYOK ключ
- Дневен бюджетен лимит срещу провайдърски пробив
- Стриймва отговори чрез SSE — без app
- Връща checkout URL — никога не таксува карти директно
Къде се появява първо
Клиент пита ChatGPT за вечеря
„Намери ми германски ресторант в София, от който мога да поръчам сега.“ Асистентът извиква findVenue, чете getMenu и представя 3-5 заведения с адреси, работно време и one-tap линк към менюто ви. Заведението ви се появява до всеки конкурент на платформата — автоматично.
Многоезичен клиент пита на родния си език
Български клиент пита Claude на български. Тъй като API връща всеки превод в един отговор, асистентът отговаря на български с правилните имена на ястия, цени в лв и кирилски етикети за алергени — без да докосвате таблото на заведението.
Клиент с алергия пита безопасно
Клиент с целиакия пита асистента „кое е без глутен в Jägerhof?“. Асистентът филтрира по suitableForDiet=GlutenFreeDiet и представя само безопасните артикули, с пълния списък алергени за всяко ястие. Отговорността остава на изрично маркираното меню, не на догадката на асистента.
On-site клиент пита чат widget-а
Клиент попада на сайта ви на мобилен, тапва чат балона, пише „веган опции под 15 EUR за доставка“. Widget-ът извиква менюто, филтрира и представя кратък списък — после подготвя поръчката, ако каже „добави купата с кейл и газирана вода“.
Брандирана откриваемост на собствен домейн
Менюто ви живее на https://menu.jagerhof.bg. /llms.txt, sitemap, robots.txt и JSON API всички резолват на този хост — асистентите, които цитират заведението ви, линкват към домейна ви, не към ordering.tools. Брандовата цялост е запазена end-to-end.
Bing + Copilot получават промяната за 60 секунди
Добавяте нова дневна оферта в 10:32. IndexNow ping-ът се активира автоматично; индексът на Bing се обновява за минути; Microsoft Copilot започва да цитира новото ястие почти веднага. Без IndexNow това би отнело дни.
Защо изградихме това, въпреки че LLM трафикът е малък днес
AI-задвижваната откриваемост на ресторанти е насочваща, не още измерима — днес само малък дял от поръчките произхожда от LLM разговори. Но цената да отсъстваш по-късно е по-висока от цената да присъстваш сега. Три причини, поради които пуснахме това end-to-end въпреки слабата близка ROI.
Дистрибуционни повърхности, не само crawlability
Едно е да бъдеш четим от crawler, който може да посети; друго е да бъдеш tappable повърхност в ChatGPT и Claude, която клиентите наистина използват. OpenAI App и Claude MCP превръщат „crawlable сме“ в „можете да ни намерите вътре в асистента“ — това е реален дистрибуционен канал с маркетинг история, не просто пасивна застраховка.
Per-venue полза при нулева per-venue цена
Всеки активен обект се ползва автоматично. Без нов админ екран за попълване, без settings флаг за активиране за read достъп, без upsell. Заведенията със собствен домейн се ползват идентично — per-venue sitemap, robots.txt и /llms.txt инфраструктурата вече е там от собствения ви домейн. Платформена работа правим ние; заведенията не правят нищо.
Compounding SEO печалба
Същата JSON-LD работа, която ни прави LLM-friendly (Restaurant, Menu, MenuItem, OrderAction, ReserveAction), е точно това, което отключва Google ресторант rich results — визуалните карти в Google търсенето, които показват името, часовете, кухнята, снимките и бутон „Резервирай“. Така или иначе щяхме да го направим за Google; LLM са бонус потребители на същите данни.