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_source

В 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 потока

Теперь 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