Что важнее в AI-подсказке? Намерение или ключевые слова?

от

Какие запросы мне следует приоритизировать для отслеживания видимости ИИ?

Изменяет ли точная формулировка, какие бренды рекомендуют ИИ-движки?

Нужно ли отслеживать каждый способ, которым кто-то может сформулировать запрос в AI поиске?

Маркетологи часто беспокоятся о бесчисленных способах, которыми люди могут задавать вопросы AI. Однако, новое исследование от Peec AI показывает, что эти вопросы на самом деле довольно предсказуемы.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Как формулировка запроса влияет на видимость бренда в ИИ?

  • Вариативность ограничена, а не хаотична: пользователи формулируют вещи по-разному. Но более 90% этих вариаций имеют очень похожий смысл.
  • Значение имеет не формулировка, а намерение: вам не нужно беспокоиться об точно используемых словах. Упоминания бренда остаются стабильными, пока сохраняется основное намерение.
  • Стиль имеет такое же значение, как и смысл: лаконичные ключевые слова или запросы в формате «списка» побудили ИИ выдавать до 20% больше брендов в своих ответах по сравнению с открытыми подсказками.
  • Изменение Формулировок Наиболее Сильно Влияет на Среднюю Часть Воронки: запросы верхней и нижней частей воронки относительно стабильны при изменении формулировок. Небрендированные, коммерческие запросы средней части воронки – менее. Поскольку изменение формулировок определяет победителей здесь, для точного отражения реальности требуется абсолютная точность формулировок и, возможно, большая доля объема отслеживания.

Два человека могут задать ИИ один и тот же коммерческий вопрос, используя совершенно разные слова.

Люди задают один и тот же вопрос разными способами. Например, кто-то может искать «лучшие наушники с шумоподавлением до 200 долларов», в то время как другой спрашивает, какие доступные полноразмерные наушники обеспечивают хорошее шумоподавление. Хотя точная формулировка варьируется, то, что они действительно ищут, обычно одинаково.

Понимание этой разницы является ключевым для того, насколько хорошо бренды с поддержкой ИИ отображаются в результатах поиска. Хотя пользователи могут задавать вопросы по-разному, эти вопросы часто имеют схожее значение. Однако даже незначительные изменения в формулировках могут заставить ИИ предложить совершенно другую группу брендов.

Peec AI определил границы возможностей ответов ИИ, изучив более 1750 запросов и 37 800 ответов, сгенерированных ИИ. Этот анализ охватил пять различных отраслей и 18 конкретных областей в этих отраслях, используя такие платформы, как ChatGPT, Gemini, Perplexity и инструменты ИИ от Google.

Методология: Как мы тестировали это

Как цифровой маркетолог, я часто задаюсь вопросом, означает ли ранжирование по ключевому слову в наших инструментах отслеживания реальную видимость. Просто потому, что мы *появляемся* в результатах поиска, не означает, что пользователь, ищущий то же самое, действительно увидит нас, особенно если он сформулирует свой запрос немного иначе. Чтобы получить более четкое представление об этом ‘оттоке’ – разнице между сообщаемыми позициями и фактической видимостью – моя команда и я провели два исследования, проводимые одновременно.

  • Исследование А: 288 запросов, написанных людьми из числа подписчиков Рэнда Фишкина для двух различных намерений, в результате чего было получено более 17 тысяч чатов. Авторы благодарят Рэнда за предоставление этого набора данных в наше распоряжение.
  • Исследование B: 54 базовых запроса из 18 различных вертикалей. Для каждого мы сгенерировали десятки вариаций с небольшими шагами косинусного сходства, в результате чего получили более 1k общих запросов и 20k+ чатов.

Исследование А показывает, насколько сильно люди отличаются при даче инструкций. И Исследование Б помогает нам увидеть, как даже небольшие корректировки этих инструкций могут иметь значение.

В нашем первом исследовании мы сравнили, как разные подсказки работали для одной и той же задачи. Во втором исследовании мы изучили, как изменения, вносимые небольшими шагами, влияют на результаты, учитывая как конкретную отрасль, так и общую цель.

Чтобы обеспечить надёжность наших результатов, мы тестировали каждый запрос несколько раз, поскольку большие языковые модели не всегда дают абсолютно одинаковый ответ.

Почему отслеживание ключевых слов упускает из виду, как люди на самом деле задают запросы.

При поиске с использованием ИИ простое сопоставление ключевых слов не имеет большого значения. Например, кто-то ищет ‘CRM software’, а другой человек ищет ‘customer relationship management tool’ – по сути, они спрашивают об одном и том же, даже если в фразах мало общих букв.

Чтобы определить, насколько похожи запросы, мы преобразовали каждый из них в числовое представление его значения. Затем мы использовали метод, называемый косинусным сходством, чтобы измерить расстояние между этими значениями, сосредотачиваясь на том, что передавали запросы, а не просто на их длине. Это дало нам точный показатель схожести для запросов, написанных людьми, в диапазоне от 0 до 1.

Вместо того чтобы гадать, насколько различны два запроса, мы можем количественно оценить семантическое расстояние.

Инсайт 1: Человеческие подсказки выглядят иначе только поверхностно (в основном).

Мы протестировали две модели встраивания (all-MiniLM-L6-v2 и all-mpnet-base-v2), используя набор из 288 запросов, написанных людьми. Обе модели показали схожий результат: большинство запросов с одинаковым смыслом были очень близки друг к другу, даже если формулировка была разной. Удивительно, но менее 10% вариаций продемонстрировали значительные различия в их скрытом намерении – то есть люди обычно выражали одни и те же идеи похожими способами.

  • Примерно от 88% до 92% пар запросов от людей имели косинусное сходство выше 0.50.
  • ~95% sat above 0.40.

По сути, люди описывают свои потребности разными способами, но если разобраться, то эти потребности часто оказываются довольно схожими в своей основе.

Инсайт 2: Изменения в формулировках влияют только на упоминания бренда после достижения определенного порога.

В Исследовании A мы собрали все бренды, идентифицированные при использовании нашего первоначального запроса. Затем мы тщательно отслеживали, как среднее количество появлений этих брендов в результатах поиска менялось по мере внесения небольших корректировок в запрос.

В среднем, бренды упоминались в 4,9% наших данных по сравнению с очень похожей группой. Но когда запросы стали менее связаны с исходной темой (сходство между 0,35 и 0,39), количество упоминаний брендов уменьшилось на 2,4 процентных пункта – почти на 50%.

Это значительное падение, но обратите внимание, где оно находится: полностью в левом хвосте.

Видимость бренда оставалась стабильной, пока запросы были разумно похожи на предыдущие – обычно требуя оценку схожести от 0.50 до 0.60 в зависимости от используемой ИИ-системы. Хотя ответы ИИ всегда будут немного различаться, значительное падение видимости происходило только тогда, когда основная идея запроса заметно менялась. Поскольку люди обычно пишут запросы, которые довольно похожи на те, что использовались ранее, риск больших потерь видимости на самом деле ниже, чем вы можете подумать.

Как SEO-эксперт, я обнаружил действительно устойчивую закономерность: когда люди задают похожие вопросы или выражают одни и те же потребности в своих запросах, бренды, которые упоминаются, обычно одинаковы, и их упоминают примерно с той же частотой. По сути, последовательные запросы приводят к последовательным упоминаниям брендов — это ключевое понимание поведения при поиске.

Остерегайтесь семантической слепой зоны!

Тот факт, что два запроса выглядят похоже, не означает, что у людей одинаковая цель при их выполнении. Например, ‘car rental Charleston’ и ‘car rental Charlestown’ очень похожи, но человек, ищущий один, ищет другое местоположение, чем человек, ищущий другой. Если ключевая деталь, такая как местоположение, тип продукта, целевая аудитория или бренд, меняется в запросе, рассматривайте это как совершенно новый запрос.

Для более крупных наборов запросов используйте LLM в качестве судьи для автоматической проверки этих изменений.

Инсайт 3: Стиль запроса влияет на видимость бренда

Слова, которые вы используете при обращении к ИИ, важны, но *как* вы их формулируете – ваш стиль письма – оказывает большое влияние на ответ ИИ. Дело не только в *том*, что вы спрашиваете, но и в *том, как* вы это делаете.

  • Формат имеет значение. Запрос на сравнение, таблицу, список или рейтинг последовательно демонстрирует больше брендов, чем открытые вопросы. Ранжирующий запрос приводит к значительно большему количеству упоминаний брендов в ответе (+20% средняя видимость).
  • Ключевые слова побеждают разговоры. Несмотря на разговорный интерфейс ИИ, лаконичные запросы в стиле ключевых слов (например, «best CRM small business 2026«) приводят к большему количеству упоминаний бренда (в среднем до +25% видимости). Запросы с использованием ключевых слов сохраняют четкий коммерческий якорь поиска, тогда как запросы, разработанные на основе персонажа («You are an IT consultant…«) часто расширяют запрос в образовательные пути, которые менее насыщенны брендами.
  • Ответные движки по-разному реагируют на ограничения. Добавление бюджетных или функциональных ограничений приводит к разным результатам в зависимости от модели. В ChatGPT и Perplexity ограничения уменьшают количество показанных брендов. В Gemini и Google AI Overviews ограничения фактически увеличили количество брендов, потенциально за счет запуска дополнительных запросов fanout.
  • Длина не имеет значения. Набор большего количества слов-заполнителей или разговорных слов практически не влияет на то, какие бренды отображаются в ответе.

Главный вывод: Если вы смешиваете эти стили в вашем отслеживании запросов, вам следует пометить их по формату.

Инсайт 4: Промпты для средней воронки продаж – это место, где формулировки действительно определяют победителей.

То, как вы формулируете свои запросы, не всегда важно на каждом этапе взаимодействия с клиентом. Сосредоточение внимания на *том*, какие запросы вы отслеживаете, на самом деле более важно, чем конкретные слова, используемые в этих запросах.

  • Верхняя воронка (Низкая чувствительность): Широкие вопросы по категориям, такие как «Что такое CRM?«, обладают высокой стабильностью. Небольшие различия в формулировках редко меняют бренды, которые отображаются.
  • Середина воронки (Высокая чувствительность): Небрендовые коммерческие запросы («лучшие CRM для небольшой удаленной команды«) очень чувствительны к небольшим деталям. Мы можем наблюдать значительные изменения упомянутых брендов уже в диапазоне схожести от 0.60 до 0.65.
  • Нижняя часть воронки (Ложная стабильность): BOFU запросы часто брендированы. Их стабильность в отношении изменений формулировок, вероятно, является результатом того, что все привязано к названию бренда или продукта(ов).

Чтобы получить полное представление о том, как работают ваши запросы, сосредоточьте свои усилия по отслеживанию на запросах среднего этапа воронки (MOFU). Вероятно, вы сможете отслеживать меньше запросов для верхнего этапа воронки (TOFU) и нижнего этапа воронки (BOFU). Хорошей отправной точкой может быть отслеживание 25% TOFU запросов, 50% MOFU запросов и 25% BOFU запросов.

Инсайт 5: Ответные движки ведут себя не одинаково.

В то время как направление эффекта формулировки одинаково во всех движках, его серьезность различается:

  • Gemini: Эффект затухает быстрее всего, концентрируясь в группах с наименьшим сходством.
  • Обзоры ИИ от Google: Проявляют наибольшую устойчивую чувствительность в середине воронки продаж. Небольшие изменения в формулировках оказывают гораздо большее влияние на видимость, чем в любой другой поисковой системе.
  • ChatGPT, Perplexity, & Google AI Mode: Штрафы за видимость охватывают более широкий спектр вариаций. В ChatGPT потеря бренда на среднем этапе воронки продаж запускается в момент, когда формулировки опускаются ниже диапазона 0.60–0.64.

Главный вывод: Будьте осторожны при агрегировании данных между моделями.

Итог: 6-шаговый план измерений

  1. Сегментируйте по этапам воронки продаж на ранних стадиях. Top-of-funnel запросы обеспечивают стабильную базовую линию для узнаваемости категории, а bottom-of-funnel подсказки отслеживают брендовые поисковые среды. Однако, поскольку вариативность формулировок активно определяет победителей в коммерческой середине воронки продаж, фиксация реальности там требует абсолютной точности формулировок и большей доли вашего объема отслеживания.
  2. Опирайтесь на фактическую формулировку вашего покупателя. Не существует универсально «идеального» базового запроса. Правильный якорь соответствует вашему целевому намерению и персоне. Проведите быструю проверку реальности: спросите нескольких коллег, как бы они естественно ввели этот конкретный запрос. Если их ответы рискуют опуститься ниже критического порога схожести 0.50, ваша формулировка слишком узкая, и вам необходимо отслеживать дополнительный якорь.
  3. Не смешивайте стили запросов. Формат, архетип и уровни ограничений каждый раз сдвигают базовую линию – список запросов и открытый запрос не имеют одной и той же отправной точки. Помечайте свои запросы по формату, чтобы можно было сравнивать сопоставимые вещи.
  4. Следите за деталями ограничений на среднем этапе воронки продаж. Без брендового якоря, незначительные изменения в ограничениях – добавление интеграции, размера команды или лимита бюджета – могут полностью изменить, какие бренды отображаются. Отслеживайте несколько подсказок, которые улавливают эти нюансы в рамках одной персоны.
  5. Не отслеживайте левый хвост. Естественные кластеры вариаций пользователей, и видимость резко падает только тогда, когда запросы отклоняются в диапазон схожести от 0.40 до 0.50. Сосредоточьте свой бюджет отслеживания на плотной семантической середине, где большинство реальных покупателей фактически вводят запросы.
  6. Сообщайте о каждом AI-движке отдельно. Получите картину по каждому движку, прежде чем создавать какие-либо сводные представления. Так вы поймете, является ли изменение видимости широким рыночным сдвигом или особенностью алгоритма в одной системе.

Что это исследование не доказывает.

Эти закономерности были последовательны в 37 804 ответах ИИ. Но имейте в виду следующие оговорки:

  • Тенденции не гарантированы. Эти проценты отражают сильные закономерности, которые мы наблюдали. Это не статические правила для каждого запроса.
  • Регулируемые отрасли могут различаться. Мы протестировали 18 подвертикалей. Возможно, что регулируемые категории, такие как здравоохранение, ведут себя иначе из-за более строгих мер безопасности ИИ.
  • Движки постоянно меняются. Точные проценты будут меняться по мере развития моделей или изменения систем заземления. Останутся неизменными только основные механики (порог формулировок, чувствительность середины воронки и базовые стили).

Как отслеживать AI-подсказки, не преследуя каждую вариацию.

Если вы беспокоитесь о отслеживании запросов, потому что каждый из них кажется другим и вы не уверены, как люди на самом деле формулируют свои запросы, вам не стоит беспокоиться. Хотя запросы и различаются, они не являются совершенно случайными — в том, как люди что-то спрашивают, есть закономерность.

Как цифровой маркетолог, я усвоил, что не нужно отслеживать *каждое* ключевое слово или фразу – это просто изнурительно! Важно понимать, что люди *имеют в виду*, когда говорят о вашем бренде, и в каких ситуациях происходят эти разговоры. Я сосредотачиваюсь на выявлении скрытых намерений за запросами и комментариями, отбрасывая стилистические различия, а затем сегментирую всё в зависимости от того, на каком этапе пути находится клиент. Наконец, я внимательно изучаю, как различные AI-инструменты интерпретируют всё это, чтобы убедиться, что ничего важного не упускается.

Try Peec AI

Кредиты изображения

Изображения в публикациях: Изображения от Peec AI Использованы с разрешения.

Смотрите также

2026-06-15 19:43