ChatGPT ограничивает разветвленный поиск сайтами, которым он уже доверяет, и я думаю, что оператор site: — это метод уменьшения результатов спама. Посмотрите, что показывают недавние отраслевые исследования.

В течение последних нескольких месяцев я внимательно следил за тем, как развивались разветвленные запросы ChatGPT, поскольку произошли некоторые интересные события, которые, по моему мнению, меняют качество ответов ChatGPT. Я работал над этой статьей какое-то время, но написать эту было особенно сложно, потому что, как и все, что касается поиска с помощью ИИ, информация меняется быстрее, чем я успеваю написать о ней. Это определенно верно в отношении того, как OpenAI, похоже, настраивает и совершенствует свой процесс получения информации с помощью веб-поиска (RAG), и особенно в отношении того, насколько сильно ChatGPT начал полагаться на сайт: поиск по разветвленным запросам, потенциально используя их для получения результатов из более качественных источников.

TL;DR: Я думаю, что OpenAI использует разветвленные запросы и оператор site: в частности, как один из методов уменьшения количества спама в своих ответах, полученных на основе интернет-контента. Я считаю, что это их усилия по улучшению качества полученных источников, одновременно предпринимая ранние шаги по борьбе со спамом и некачественной информацией в их результатах. Это напоминает мне то, что Google тестировал с E-E-A-T, но в стиле ChatGPT.

<п>Я думаю, что анализ разветвленных запросов имеет значение, потому что ChatGPT использует поисковые системы для получения результатов, которые он использует для формулирования ответа, а это означает, что это фундаментальная проблема SEO. Каждое слово, которое модель выбирает для разветвленного запроса, и каждый поисковый оператор, который она использует, сообщают нам что-то о том, что модель ищет и где в результатах поиска она ожидает это найти. Когда поиск ограничивается сайтом:, добавляется слово “официальный” или указывает на конкретный субреддит, модель сообщает нам, какой контент, по ее мнению, лучше всего ответит на вопрос пользователя. Эти запросы наиболее близки к пониманию того, почему ChatGPT извлекает именно такую ​​информацию, и я думаю, что мы можем многому научиться, распаковав их.

<п>В отрасли есть несколько человек, которые проделали большую работу и поделились своими выводами о внутренней работе ChatGPT: чтении необработанного трафика, очистке файлов разговоров и извлечении ответвлений из API. Их наборы данных начали сходиться в одних и тех же результатах, и эта статья объединяет результаты их исследований с моими собственными наблюдениями, наблюдая за поведением разветвлений с течением времени, используя комбинацию Peec AI, Profound, плагина Resoneo, FanoutFox и Google Search Console. Поэтому я стремлюсь сделать с этой статьей две вещи: во-первых, изложить в одном месте то, что все на самом деле нашли, с цифрами, приписываемыми тому, кто их провел. Затем я расскажу вам о том, что развивается и почему я считаю это важным.

Механика работы разветвленных запросов ChatGPT

<п>Не все поисковые запросы в ChatGPT используют веб-поиск. На все, что содержится в обучающих данных, можно быстро ответить без использования RAG, а бесплатные или более дешевые модели OpenAI с большей вероятностью будут полагаться на обучающие данные для быстрого ответа на вопросы, поскольку их создание обходится меньшими затратами. Если вопрос требует актуальных знаний, ChatGPT будет использовать веб-поиск (генерация с расширенным поиском или RAG) для получения информации из различных источников, включая данные внешних поисковых систем и собственный внутренний индекс (Labrador).

Когда вы задаете ChatGPT вопрос, который запускает веб-поиск, он начинает с деконструкции вашего приглашения на набор собственных фоновых поисков (разветвленных запросов), запускает их параллельно и синтезирует ответ из того, что возвращается. Мониторинг того, как запросы разветвления изменяются с течением времени, многое говорит нам о том, как OpenAI настраивает поведение модели поиска, чтобы попытаться получить лучшие результаты. Я думаю, просмотр этого раздела даст нам представление о том, чего они надеялись достичь с помощью каждого обновления модели.

Важно начать с определения двух слов, которые обычно встречаются в нашем пространстве, не всегда понимая, какой нюанс между ними. Retrived означает страницу, полученную ChatGPT во время выполнения разветвленных запросов. <сильный>цитируетсяозначает страницу, которая превращается в видимый ответ в виде ссылки. Цитирование и извлечение могут вести себя по-разному, и сейчас они, похоже, движутся в противоположных направлениях: количество “полученных” Число URL-адресов в ответах ChatGPT растет, в то время как независимые измерения показывают, что количество уникальных доменов, цитируемых на один ответ, на <сильных> упало за тот же период. Хотя больше страниц рассматривается для ответа, меньше страниц цитируется и упоминается.

При чтении любого исследования, посвященного поиску с помощью ИИ, стоит спросить, относится ли статья к полученным URL-адресам или к цитируемым URL-адресам, и обсуждаются ли в ней цитаты, для которых появляются подсказки, эти цитаты. Во многих случаях расхождения, которые я наблюдал между разветвленными исследованиями, сводятся к одному измерению поиска, а другому измерению цитирования.

Чтобы прочитать фактические разветвленные запросы (а не только окончательный ответ), я использовал комбинацию нескольких инструментов: Peec AI и Profound предлагают разветвленные запросы для отслеживаемых подсказок, а бесплатный плагин Resoneo ChatGPT Chrome и FanoutFox (показанные ниже) выявляют запросы, которые выполняет модель, и источники, которые она извлекает. Эти плагины облегчают просмотр модели “think” посредством поиска в реальном времени.

Изображение предоставлено: Лили Рэй

<п>Здесь также имеет значение время: важно учитывать, как и когда ChatGPT выпускает новые модели, а также какие модели и уровни чаще всего используются большинством его пользователей. ChatGPT 5.6 поставляется в нескольких вариантах: Sol — стандартная версия, а более дешевая версия “Luna” Вариант — это то, что было представлено примерно в начале августа в качестве новой модели по умолчанию для пользователей Free and Go. Это различие важно, когда вы читаете приведенные ниже исследования, поскольку не все они измеряют одну и ту же модель или животное. А согласно анализу Оливье де Сегонзака в Search Engine Land, более 90% еженедельных пользователей ChatGPT пользуются бесплатным планом. Так что что бы ни делала бесплатная версия по умолчанию при поиске, теперь, скорее всего, именно это и получает подавляющее большинство пользователей ChatGPT.

Часть 1: Что показывают отраслевые исследования в настоящее время

Что я увидел в ходе собственного исследования

На раннем этапе, еще до того, как я начал просматривать чьи-либо данные, мне бросилось в глаза несколько закономерностей:

<ул>

Лучшие модели ищут больше и опираются на сайт: больше. В моем тестировании ChatGPT 5.4 Thinking запускал более 10 поисковых запросов по одному запросу, включая несколько запросов site:, в то время как 5.3 Instant часто выполнял только два-три разветвления.

Тип сайта: поиск зависит от запроса.Для получения мнений и обзоров продуктов он в значительной степени опирается на Reddit, включая запросы к конкретным субреддитам. Для вопросов в стиле YMYL он, похоже, предпочитает авторитетные источники, часто домены .gov или иногда .org. В одной группе из примерно 20 запросов в юридической сфере каждый возвращал цитирования только из доменов .gov. На скриншоте ниже из плагина Resoneo показан этот процесс в работе:

Скриншот из плагина Resoneo, показывающий, как появляется запрос «Расскажите мне о юридических льготах для ветеранов-инвалидов». генерирует разветвленные запросы ChatGPT, все они ограничены конкретными сайтами .gov (Изображение предоставлено: Lily Ray)

<ул>

Что касается характеристик и цены, модель соответствует бренду. Поисковые запросы типа site:sephora.com или site:costco.com появлялись регулярно. А если вы спрашиваете о продукте или услуге, ChatGPT часто выполняет поиск по сайту: по наиболее известным брендам в этой области, , даже если вы не назвали их в подсказке. Он также часто называет конкретные продукты и выполняет поиск на сайте: ищет отдельные страницы продуктов бренда по разветвленным запросам.

Конечным эффектом, по крайней мере, в том, на что я смотрел, является повышение видимости ChatGPT для авторитетных сайтов и проверенных брендов и меньшее цитирование для всех остальных.

<стр>Ниже я расскажу о нескольких недавних исследованиях по этой теме и о том, что они обнаружили.

Полезные выводы из SEO &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp; Эксперты индустрии искусственного интеллекта об отзывах фанатов ChatGPT <п>Несколько замечательных людей из нашей сферы измеряли это независимо, используя разные инструменты и разные методы сбора данных. Дэвид Коницны из Peec AI подсчитал цифры в тот день, когда ChatGPT 5.6 стал стандартом по умолчанию: доля подсказок с одним разветвленным запросом упала с 94,0% до 43,5%, среднее число извлекаемых источников увеличилось примерно вдвое с примерно 12 до 24, количество подсказок, требующих второй разветвленной итерации, снизилось с примерно 5% до 33,5%, а сайт: оператор перестал появляться примерно в 0,3% разветвлений примерно до 23%. По сути, ChatGPT становится более точным и надежным в процессе поиска.

Дэвид также обнаружил, что страницы продуктов теперь составляют 16,39% извлекаемых страниц, опережая списки, что согласуется с тем, что я видел по неофициальным данным: ChatGPT 5.6 , похоже, напрямую обращается к брендам и производителям за техническими характеристиками и ценами, а не направляет все через обзорные статьи и другие списки, что может быть корыстным и склонным к манипуляция. Типы страниц, теряющие долю поисковых запросов (в частности, списки, практические руководства и страницы сравнения) также являются форматами, наиболее активно рассылаемыми спамом по ГЕО за последний год или два. В своих выступлениях в течение этого года я рассказывал, как именно эти типы страниц вызывают проблемы с поиском SEO и AI.

Ниже приведен отрывок из недавней статьи Сугантана, опубликованной с разрешения:

Изображение предоставлено: Лили Рэй

Настоящая цель — быть брендом, упомянутым в первом запросе: <сильный>бренды, названные в разветвлении, упоминались в 68,9% случаев, в то время как страницы, которые были только загружены, цитировались в 2,1% случаев, и только 110 из 3554 извлеченных страниц, около 3,1%, вообще превратились в ответ. Сугантан также объяснил логику маршрутизации ChatGPT в разветвленных запросах: факты направляются на официальные страницы, а мнения направляются в обзоры и Reddit. Таким образом, ChatGPT будет просматривать различные типы сайтов и отдельные страницы на них, в зависимости от того, какая информация помогает лучше всего ответить на вопрос пользователя.

<п>Как и во всех исследованиях, полезно ознакомиться с его методологией наряду с теми цифрами, которые он сам называет: одна учетная запись, базирующаяся в Дубае, выборка в июле 2026 года, взвешенная по программному обеспечению и инструментам искусственного интеллекта, с шаблоном внедрения бренда, измеренным по 27 первоначальным запросам. Это относительно небольшой размер выборки, но на него стоит обратить внимание, поскольку направление также совпадает с тем, что показывают более крупные наборы данных, и с тем, что я вижу в своем собственном тестировании.

Консенсус между недавними исследованиями разветвленных запросов ChatGPT

Хотя вышеупомянутые исследователи использовали разные инструменты, разные модели и разные методы сбора данных, их результаты по-прежнему совпадают с четырьмя общими закономерностями:

<ол>

ChatGPT работает значительно больше поисковых запросов на одно приглашение, чем год назад, включая бесплатные и более дешевые уровни.

Значительно большая часть этих поисковых запросов теперь ограничена сайтом:operator.

<ли>Домены, которые он может искажать высокоавторитетный: официальные страницы и страницы производителей, признанные платформы обзора (G2, Clutch, Capterra, Consumer Reports, Wirecutter), Википедия, .gov и нормативные источники, крупные розничные торговцы и Reddit.

Поиск растет, а количество цитируемых уникальных доменов снижается.

Наклон наблюдается в сторону более качественных, узнаваемых сайтов, и эта тенденция продолжается с новыми моделями ChatGPT.

<х2>Часть 2: Моя теория об одной причине, почему это происходит

Я нахожу все это интересным, потому что оно тесно связано с одним из компонентов поисковых систем ранжирования Google, изучению которых я уделил больше всего времени: E-E-A-T (опыт, знания, авторитетность и надежность). Я думаю, что OpenAI может использовать разветвленные запросы как метод, обеспечивающий получение пользователями высококачественной, достоверной и авторитетной информации, одновременно подавляя спам и статьи, подвергаемые тщательному манипулированию (такие как списки саморекламы и другие типы корыстного контента).

Я думаю, что оператор сайта функционирует (по крайней мере частично) как спам-фильтр.

<п>Некоторое время ChatGPT часто извлекал и цитировал именно тот спам, корыстный и манипулятивный контент, с которым мы уже хорошо знакомы в мире SEO. Оценивать качество случайной открытой веб-страницы в режиме реального времени действительно сложно и дорого, а при объеме ChatGPT вам придется делать это сотни миллионов раз в день. Сужение разветвленных запросов до доменов .gov, устоявшихся платформ обзора, крупных узнаваемых брендов и официальных источников, по-видимому, является гораздо более дешевым способом получить практически тот же результат. Вместо того, чтобы судить о том, заслуживает ли неизвестная страница доверия, модель, похоже, полностью обходит проблему, ища информацию только в тех местах, которым она уже доверяет.

Google потратил годы на создание систем, позволяющих ответить на вопрос “достаточно ли авторитетен этот источник для этого запроса?” и то, что делает OpenAI, — это очищенная версия того же процесса, в значительной степени полагающаяся на оператор site: и другие ключевые слова, которые влияют на то, какие источники извлекаются. Например: чистые факты попадают в сферу деятельности бренда. Вопросы, связанные со здоровьем и юридическими вопросами, можно найти на сайтах .gov. Мнения отправляются на Reddit и на признанные платформы обзора. В то время как Google использует сложные алгоритмы ранжирования для поиска высококачественных, заслуживающих доверия и авторитетных страниц, ChatGPT может уточнить свои разветвленные запросы, чтобы гарантировать получение результатов поиска из этих надежных источников.

<п>Добавление “.gov” на определенные запросы (YMYL, возможно, ?) — это то, что я нахожу интригующим, потому что это напоминает мне о том, как Google повышает рейтинг сайтов .gov (и других авторитетных) в своих результатах по определенным запросам или во время кризиса. Например, во времена Covid я поделился множеством исследований, показывающих, как Google повысил статус официальных сайтов FDA, CDC и других авторитетных и правительственных сайтов в результатах поиска по запросам, связанным со здоровьем:

<п>

Исследование из моей презентации на MozCon 2022 года (Изображение предоставлено: Lily Ray)

<п>Шаблон «Только .gov» в этом наборе юридических запросов (показанный ниже) кажется большим изменением со стороны ChatGPT, поскольку он отделяет самые “популярные” или “оптимизированный” страницы в Интернете с официальных авторитетных сайтов. Практически по любой потребительской юридической теме популярные страницы, занимающие первые места в результатах поиска, приходят из блогов юридических фирм, а не государственных учреждений. В сочетании с тем, что типы страниц теряют долю поиска, это кажется мне способом ChatGPT избавиться от шума и вместо этого повысить официальную информацию.

Изображение предоставлено: Лили Рэй

<п>Уточнение также, похоже, распространяется вниз по всем ценовым уровням. Модель мышления 5.4 уже делала такую ​​версию: множество разветвленных запросов, операторы сайта нацелены на доверенные домены, явное предпочтение официальным и авторитетным источникам. Поскольку версия 5.6 стала бесплатной по умолчанию, такое поведение при поиске, похоже, распространилось и на пользователей бесплатного уровня, а не только на пользователей, платящих за модель рассуждения.

Использование слова “Официальный” В разветвленных запросах

<п>Мне показалось очень интересным, что частота слова “официальный” количество разветвленных запросов, похоже, растет, и в данных Криса оно отображается как верхняя униграмма рядом с site: и gov. Аналогичное исследование Conductor, представленное ниже, также показывает рост количества поисковых запросов на сайте и поисковых запросов, включая “официальный” Похоже, ChatGPT активно пытается найти официальный источник бренда или продукта, а это именно то, чего и следовало ожидать, если цель состоит в том, чтобы избежать цитирования непроверяемых сторонних страниц.

Изображение предоставлено: Лили Рэй

<п>Это может стать веской причиной вернуться к вопросу о том, является ли “Официальный” или “Официальный сайт” принадлежит тегу заголовка или мета-описанию вашей домашней страницы, особенно для компаний, которые имеют одно и то же имя с другими брендами или организациями, или где результаты поиска могут в противном случае вводить в заблуждение. Хотя это уже долгое время является довольно стандартной рекомендацией по SEO, я думаю, что есть случаи, когда четкое указание этого языка может избежать путаницы. А учитывая, насколько часто ChatGPT сейчас ищет официальную информацию в результатах поиска, это потенциально может помочь модели определить, какой бренд вы на самом деле представляете или какой домен официально принадлежит вам.

<х3>Риски, связанные с использованием сайта: поисковые запросы

Интенсивное использование сайта: поиск по разветвленным запросам может работать хорошо, если модель знает, с каких сайтов брать данные. Но в статьях Malte Landwehr и Netcraft было обнаружено, что если возникает путаница относительно правильного домена для данного бренда, ChatGPT, похоже, угадывает домен, а иногда и ошибается.

<п>Исследование Netcraft, проведенное в 2025 году, также показало, что примерно треть ссылок для входа в бренд, созданных LLM, указывают на домены, которыми бренд не владеет, и около 29% указывают на незарегистрированные, неактивные или припаркованные домены, при этом более мелкие бренды наиболее подвержены риску.

Как обсуждал Малте в своей статье, когда модель ошибочно идентифицирует доверенный сайт менее известного бренда, кто-то может купить этот припаркованный домен, разместить на нем контент, соответствующий тому, что ищет ChatGPT, и незаметно указать ему неправильную цену или поддельный номер поддержки. Это может быть проблематично для брендов, официальный домен которых еще не строго закодирован или где какая-либо другая причина не позволяет ChatGPT определить правильное доменное имя.

Стоит признать, что это сужение может быть связано как с ценой и задержкой, так и с качеством.Проверка короткого списка известных доменов обходится дешевле и быстрее, чем оценка открытой сети в объеме ChatGPT, а со стороны это будет выглядеть идентично тщательно продуманному фильтру качества. Результаты Мальте также показывают, что еще есть куда совершенствоваться: модель, которая действительно оценивает надежность и авторитетность источника, с меньшей вероятностью будет указывать при поиске на припаркованный домен. Таким образом, может быть несколько причин, по которым OpenAI совершенствует методы построения разветвленных запросов.

Сайт: поисковые запросы, отображаемые в консоли поиска Google

<п>Один сайт: запрос на сайте ниже привел к примерно 197 000 показов и ровно одному клику. Это не единственный пример: когда я просмотрел site: поиск по нескольким крупным брендам в Google Search Console, я обнаружил тысячи показов по site: запросам практически с нулевым количеством кликов, и объем этих запросов, как правило, со временем увеличивается. Показатель кликабельности, близкий к нулю, трудно объяснить с точки зрения людей, и вместо этого он указывает на ботов (LLM, инструменты отслеживания, парсеры и т. д.). Вы можете увидеть похожий сайт: шаблоны поиска в Bing Webmaster Tools’ Отчеты о поисковых запросах AI.

Изображение предоставлено: Лили Рэй

<п>Это заставило меня задуматься: ChatGPT выполняет гораздо больше поисковых запросов по сайтам, чем когда-либо, и если он (или партнеры, которых он использует для очистки поисковых систем для RAG) все еще опирается на основной поисковый индекс, кажется правдоподобным, что по крайней мере некоторые из этих поисковых запросов всплывут в наших отчетах о запросах. Официальной “ChatGPT Search Console” нет. так что это предположение, основанное на просмотре различных учетных записей в инструментах консоли поиска Google и Bing, и у Google были свои собственные проблемы с данными, связанными с показами в консоли поиска, которые запутывали именно этот тип данных, поэтому трудно получить окончательный ответ относительно того, откуда берутся эти поисковые запросы.

Практический совет: проверьте запросы на сайт как в Google Search Console, так и в Bing Webmaster Tools: поисковые запросы и другие повторяющиеся шаблоны. В Search Console используйте отчет «Эффективность» и отфильтруйте запрос по “Запросам, содержащим” сайт: (или регулярное выражение). В Инструментах Bing для веб-мастеров используйте отчет «Эффективность поиска» и найдите в таблице запросов сайт: strings.

<п>Хотя поиск ChatGPT исторически выполнялся на Bing (партнерство OpenAI-Microsoft), независимое тестирование, проведенное в прошлом году, показало, что он также извлекается из индекса Google, возможно, с помощью сторонних парсеров, поэтому на самом деле неясно, какая система зарегистрировала данный запрос. Эта информация также постоянно обновляется, особенно с учетом иска Google против SerpApi, который, как считалось, был поставщиком очищенных данных Google для OpenAI. ChatGPT также, похоже, все активнее создает и использует собственный индекс, который даст OpenAI больше контроля над актуальностью и охватом без зависимости от своего крупнейшего конкурента.

<п>Bing упростил мониторинг эффективности поиска с использованием ИИ: в феврале 2026 года компания запустила отчет о производительности ИИ в Инструментах для веб-мастеров, который отделяет цитирования ИИ от традиционного поиска и отображает «обоснованные запросы»; какие темы получены на основе поисковых фраз, которые Copilot генерирует внутри себя для получения контента. Это была большая новость: поисковая система решила сообщать о разветвленных подзапросах как об отдельной категории, что говорит о том, что все это поведение достаточно реально, и Microsoft теперь строит отчеты вокруг него (в то время как Google продолжает скрывать это от нас).

Что бы я на самом деле с этим сделал

Я во многом рассматриваю это как признак того, что SEO важнее, чем когда-либо. Поскольку ChatGPT, похоже, опирается на основные поисковые индексы (напрямую или через партнеров RAG), <сильный>хороший рейтинг в поиске по-прежнему является тем, что питает разветвление, а также гарантирует, что ваш бренд имеет правильную информацию при прямом поиске по его страницам. Вот несколько вещей, которые, по моему мнению, стоит сделать:

<ол> <ли><сильный>Развивайте свой бренд до такой степени, что ChatGPT будет думать о нем в первую очередь. Хотя это кажется довольно очевидным, именно здесь собраны все данные: вы хотите, чтобы ваш бренд был синонимом своей категории и чтобы его, естественно, рекомендовали достаточно, чтобы включить в данные обучения как один из самых надежных и известных брендов в отрасли. Без хорошего брендинга вполне вероятно, что ваш бренд даже не вступит в разговор. Это также невозможно добиться в долгосрочной перспективе с помощью тактики манипулятивной оптимизации.

Поместите ключевые факты в простой, доступный для сканирования HTML-код на вашем собственном домене. Такая информация, как цены, характеристики, номера моделей и сведения о поддержке, должна быть читаема для модели. Если ChatGPT использует сайт: yourbrand.com, который ищет их, их необходимо включить в виде текста, который он действительно сможет прочитать, не заблокированный внутри изображения или содержимого, обработанного JavaScript на стороне клиента.

Определите, какой домен является “официальным” Рассмотрите возможность использования “Официального сайта” (или аналогичные) в тегах заголовков или метаописаниях, где они читаются естественно и помогают пользователям (не рассылайте спам), а также убедитесь, что ваш реальный домен постоянно укрепляется в сети, особенно если вы представляете небольшой бренд или используете одно и то же имя с другими организациями. Это единственная лучшая защита от проблемы неправильного домена.

Не играйте в “ударь крота”, пытаясь нацелиться на отдельные разветвленные запросы.Они длинные, малообъемные и различаются в зависимости от подсказок и пользователей. Создание множества страниц, ориентированных на «длинный хвост», — это хороший способ попасть в масштабную спам-ловушку Google, связанную со злоупотреблением контентом. Полезнее агрегировать запросы, которые обрабатывает модель, и находить основные темы, которым она последовательно отдает приоритет. Я считаю, что именно это делает Microsoft в отчете о поисковых запросах Bing Webmaster Tools AI. Я также думаю, что агрегирование разветвленных запросов и их разделение на основные ключевые слова для использования в традиционном SEO-отслеживании рейтинга по-прежнему является хорошим методом аппроксимации эффективности поиска ИИ: если вы имеете хороший рейтинг по темам, которые обычно задаются в разветвленных запросах (в идеале отслеживаются как в Google, так и в Bing), у вас больше шансов в конечном итоге стать частью ответа ИИ.

Проверьте, участвуете ли вы вообще в запросе. Тест Сугантана хорош: запустите интересующие вас подсказки пять раз и посмотрите на появляется ли ваш бренд в первоначальных поисковых запросах ChatGPT, а не только в ответах. Если этого не произойдет, вам, вероятно, придется поработать над созданием известности вашего бренда в своей нише, и это достигается с помощью обзоров, сравнений, цифрового пиара и освещения в СМИ в течение длительного периода времени, а не только с помощью технических исправлений. Если ваш бренд все-таки появляется, цель состоит в том, чтобы преобразовать поисковые запросы в цитирования и повлиять на реакцию ИИ, и именно здесь может иметь значение оптимизация на странице: четко и в самом начале страницы изложите претензии и убедитесь, что важные цифры и бизнес-детали могут быть извлечены для LLM.

Относитесь к Reddit серьезно.Если модель собирает мнения из определенных субреддитов, это теперь часть видимости вашего бренда, нравится вам обсуждение или нет. Но поиск и цитирование здесь расходятся: Дэн Петрович обнаружил, что ChatGPT отбрасывает страницы Reddit, которые он извлекает примерно в 99% случаев. Этот факт выделялся для меня рядом с тем, что Reddit возглавил Ahrefs’ список наиболее цитируемых доменов, и оба они верны одновременно: Reddit извлекается настолько неустанно, что даже показатель выживаемости ~1% дает больше цитирований, чем почти кто-либо другой в абсолютном выражении. Это тот же феномен, что и общий показатель цитируемости Сугантана, составляющий 3,1%, если смотреть с точки зрения одной области. Поэтому относитесь к Reddit как к чему-то, что формирует понимание вашей категории моделью, а не как к надежному пути цитирования. И не используйте ничего из этого как предлог для спама Reddit искусственными рекомендациями вашего бренда: Reddit недавно расправился с именно этим типом гео-спама, используя свои собственные LLM, чтобы отмечать около 25 000 спам-сообщений и комментариев в день, а игра с огнем может привести к блокировке вашей учетной записи.

Следите за своим сайтом: показы как в Search Console, так и в инструментах Bing для веб-мастеров. Это еще один пример активности ботов, влияющих на наши данные Search Console, в дополнение к недавним обсуждениям вокруг Google Search Console, показывающим диалоговые подсказки из режима AI в виде отдельных запросов в GSC. Это следует учитывать, чтобы шум не искажал ваши отчеты, и он мог потенциально содержать некоторую информацию о том, как ChatGPT (и, возможно, другие LLM) получают информацию о вашем бренде, предполагая, что это именно то, что показывают данные GSC.

Я считаю, что во многом это является ответом на явные недостатки ChatGPT за последний год, такие как ссылки на предвзятый и рекламный контент, например, списки и сравнения, которые рекомендуют один и тот же бренд, написавший статью. Эти изменения, судя по всему, приводят к прямо противоположному результату: они сильно сужают домены .gov, крупные бренды, Reddit и официальные источники и расширяют этот подход от моделей премиум-класса до бесплатных моделей по умолчанию, которые использует большая часть мира. Хотя я не считаю, что это настолько сложно, как механизмы Google для достижения аналогичных целей, это показывает, что OpenAI внедряет инновации в направлении более качественных результатов и работает над решением проблемы манипулируемого контента, появляющегося в его ответах.

Этот пост был первоначально опубликован на Lily Ray NYC Substack.

Рекомендуемое изображение: CineVI/Shutterstock