На прошлой неделе Peec AI вытащили retrieval-конфигурацию ChatGPT
Внутри нашли 69 именованных поисковых движков
Там Labrador, собственный индекс OpenAI, отдельные вертикали для web, PDF, YouTube, news, local, shopping и других типов контента
Плюс Bing, SerpAPI, Bright Data, Oxylabs и другие внешние источники
На этом месте очень хочется написать:
«Ну всё, забудьте про Bing, ChatGPT ищет через 69 систем»
Но нет :)
Конфигурация еще не говорит, что реально используется при конкретном запросе
И тут есть другое интересное исследование от RESONEO
Они успели разобрать 1 249 реальных ответов ChatGPT, пока OpenAI еще отдавал техническое поле
result_sourceВ реальных ответах там встречались всего четыре значения:
labrador
bright
oxylabs
serp
Причем часть внешней выдачи оказалась очень похожа именно на Google
У Bright примерно каждый третий URL находился в верхней части Google и только примерно каждый двадцатый в Bing
Самое интересное дальше
режим ChatGPT тоже меняет картину
В исследовании RESONEO бесплатный Instant на стабильных информационных запросах почти полностью работал через Labrador
А платный Thinking гораздо чаще использовал Google через внешний retrieval
Один и тот же вопрос в разных режимах может собираться буквально из разных корпусов документов
А 21 июля OpenAI вообще убрал
result_source из потокаТеперь напрямую посмотреть, кто принес конкретную страницу, уже нельзя
Поэтому я бы сейчас очень осторожно относился к советам уровня:
«Чтобы попасть в ChatGPT, надо хорошо ранжироваться в Bing»
или даже:
«Чтобы попасть в ChatGPT, надо быть в Google»
Иногда да
Иногда нет
Зависит от запроса, режима, типа контента и того, какой retrieval включился в этот момент
А вот с Алисой AI у нас сейчас картина намного прозрачнее
Сам Яндекс описывает механику примерно так:
вопрос пользователя
по нему формируются дополнительные запросы
они идут в обычный Поиск
из найденных страниц Алиса выбирает источники
потом собирает ответ
И по этой механике уже накопились российские данные
«Ашманов и партнеры» весной получили, что больше 80% источников Алисы находятся в топ-10 Яндекса, около половины в топ-5
У Звонко совсем свежая выборка: 1 221 вопрос из 84 наборов
В 79% ответов был хотя бы один источник из топ-10 Яндекса
Причем первая позиция стала источником 534 раза, десятая 143 раза
Но и тут я бы не превращал это в формулу "топ Яндекса = топ Алисы"
В той же выборке Звонко среди источников регулярно встречаются:
ВКонтакте 20% ответов
Дзен 17%
Яндекс Карты 9%
vc.ru 9%
2ГИС 5%
И есть еще забавный момент
У Звонко только 30% всех URL-источников совпали с топ-10 по точной формулировке исходного вопроса
Хотя в 79% ответов хотя бы одно такое совпадение было
Противоречие?
Нет
Просто разные знаменатели и Алиса сама делает дополнительные поисковые запросы
Кстати, отличный пример того, почему в GEO опасно смотреть на одну красивую цифру без методологии
Для меня из всех этих исследований вывод сейчас довольно практичный
У ChatGPT и Алисы уже нельзя искать одну универсальную кнопку продвижения
Надо брать реальные вопросы покупателей и смотреть для каждого кластера:
какие дополнительные запросы возникают
какие сайты постоянно появляются в источниках
какие типы площадок используются
где находится конкурент
и где во всей этой карте находится ваш бренд
Потому что для промышленного оборудования это будет одна информационная среда
Для клиники другая
Для SaaS третья
Для локального бизнеса четвертая
И вот это мне сейчас кажется намного интереснее обычного замера SOV
Не только сколько раз тебя показали, а из какой информационной среды нейросеть вообще собирает решение о твоем бренде
Если хотите, киньте мне в личку сайт + нишу
Возьму несколько нормальных коммерческих вопросов и посмотрю, из чего по ним сейчас собирают ответы ChatGPT и Алиса
@Mr_MaxFomin
