Внутри конфиденциального отчета ChatGPT о метриках видимости [Часть 1]

Недавно мне посчастливилось ознакомиться с конфиденциальным отчётом от OpenAI, предназначенным для его партнёров. Эти отчёты обычно распространяются только среди ограниченного числа издателей.

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)

Этот отчёт предоставляет беспрецедентный доступ к подробным данным о том, как работает ChatGPT, информация, которая ранее делилась только с ограниченным числом партнёров OpenAI.

Это не крупная утечка данных, а редкий взгляд на то, как работает платформа. То, что мы видим, вероятно, сформирует будущее поисковой оптимизации (SEO) и то, как контент создается с использованием искусственного интеллекта (AI) в течение следующих десяти лет.

Эти данные показывают значительную тенденцию: хотя искусственный интеллект становится все более заметным, объем веб-трафика, который он генерирует, на самом деле уменьшается. Это влияние намного больше, чем любые конкретные дебаты, касающиеся самих данных.

Это заставляет всех, кто участвует в онлайн-контенте – от издателей до SEO-экспертов и брендов – переосмыслить то, как вещи видят в сети.

1. Что показывают данные отчёта: Видимость без трафика

Этот отчет предоставляет издателю медиа подробный обзор того, как их URL-адреса работают в ChatGPT в течение одного месяца. Он показывает, как часто появляется ссылка, где она отображается в интерфейсе, как часто пользователи на нее нажимают, в скольких беседах она участвует и коэффициент кликабельности для различных мест размещения.

Отображение URL и взаимодействие с пользователем в ChaGPT

Наиболее успешная ссылка в наборе данных появилась в 185 000 уникальных беседах ChatGPT.

Мы зафиксировали 3800 кликов с наших первоначальных показов, что дало нам коэффициент кликабельности (CTR) в 2% на уровне конверсии. Когда мы учитываем, что одна и та же конверсия отображалась несколько раз, общее количество показов возрастает до 518 000, а общее количество кликов увеличивается до 4400. Это снижает общий CTR до 0.80%.

Это впечатляющий уровень охвата. Однако, это не впечатляющий уровень трафика.

Большинство других URL-адресов показали значительно худшие результаты:

0.5% CTR (считается «хорошим» в данном контексте).
0.1% CTR (typical).
0.01% CTR (common).
0% CTR (чрезвычайно распространено, особенно для нишевого контента).

Мы уже сталкивались с этим явлением, но никогда в таких масштабах. Эра zero-click от Google была предвестником. ChatGPT – это ускорение. Однако есть существенное различие: Featured Snippets от Google были разработаны для предоставления быстрых ответов, при этом всё ещё побуждая пользователей переходить по ссылке для получения дополнительной информации. В отличие от этого, ответы ChatGPT разработаны для полного удовлетворения намерения пользователя, делая клики ненужными, а не просто необязательными.

2. Поверхностный парадокс: Где OpenAI показывает больше всего, пользователи кликают меньше.

Этот отчёт анализирует, как пользователи взаимодействуют с результатами поиска, выделяя удивительную тенденцию в современном поиске. Основной блок ответов, где AI модели отображают почти всю свою информацию, получает огромное количество просмотров – часто в 100 раз больше, чем другие части страницы. Однако люди очень редко нажимают на эти ответы, при этом показатели кликабельности варьируются от 0.01% до 1.6%. Интересно, что ответы с *более низким* показателем кликабельности на самом деле, как правило, более высокого качества.

Взаимосвязь между размещением контента, созданного LLM, и CTR

Это современная версия пребывания на вершине результатов поиска – но это выходит за рамки простого отсутствия необходимости кликать. Речь идет о том, что пользователи даже *не хотят* кликать. В отличие от традиционных результатов Google, когда ChatGPT дает полный ответ, люди воспринимают клик как признак недоверия к ИИ. Они могут подумать, что ИИ неправ, или что он не может предоставить достаточно информации, или они перепроверяют ответ, как для школьного проекта – но последняя причина встречается редко. По сути, ИИ уже ответил на вопрос пользователя.

Боковая панель демонстрирует иное поведение пользователей. Хотя она получает меньше просмотров в целом, люди, *которые* её видят, очень склонны на неё нажимать – от 6% до 10% времени. Это более высокий коэффициент кликов, чем для органических результатов поиска, появляющихся в позициях 4–10 в Google. Люди, нажимающие на боковую панель, не обязательно проверяют основной ответ; они обычно просматривают связанные темы. Это признак того, что они исследуют, а не проверяют. Они, похоже, доверяют основному ответу и просто заинтересованы в том, чтобы узнать больше.

Функция поиска ChatGPT используется не очень часто, как правило, только тогда, когда ей нужна актуальная информация. Когда она появляется, это иногда приводит к небольшому увеличению количества кликов – от 2,5% до 4%. Прямо сейчас, однако, недостаточное количество людей видит эти результаты, чтобы это оказало значительное влияние на большинство веб-сайтов, хотя клики, которые она *действительно* генерирует, исходят от высоко вовлеченных пользователей.

Кажется нелогичным, но чем чаще OpenAI показывает ваш контент, тем меньше людей на него нажимают. Удивительно, но показ его реже приводит к большему количеству кликов. Это существенное изменение по сравнению с тем, как работают традиционные поисковые системы – в течение 25 лет большая видимость означала больше трафика. Но с поиском на основе искусственного интеллекта высокая видимость часто означает, что OpenAI *использует* вашу информацию для ответа на вопросы, а не отправляет людей *на* ваш веб-сайт.

«‘Основной ответ’ ChatGPT — это механизм видимости, а не механизм трафика.»

3. Почему CTR падает: ChatGPT — это конечная точка, а не входной портал.

Люди, комментирующие это в LinkedIn, казалось, соглашались с одним ключевым моментом: пользователи выбирают ChatGPT вместо Google, потому что он дает им ответ немедленно. С Google вы нажимаете на ссылку и находите ответ сами, но ChatGPT предоставляет его напрямую, сразу же решая проблему пользователя.

Это значит:

Довольные пользователи не кликают (они получили то, что им было нужно).
Любопытные пользователи иногда нажимают (они хотят изучить глубже).
Скептически настроенные пользователи редко нажимают (они либо доверяют ИИ, либо не доверяют всему процессу).
Очень мало пользователей чувствуют необходимость покидать интерфейс.

Как заметил один опытный SEO-специалист:

«Трафик перестал быть метрикой для оптимизации. Теперь мы оптимизируем для передачи доверия.»

Ещё один аналитик написал:

Если ChatGPT позиционирует мой бренд как надёжный источник, я, по сути, завоевываю доверие пользователя ещё до того, как он перейдёт на мой веб-сайт. Сам клик затем становится почти автоматическим.

Сдвиг в потреблении информации

4. Авторитет над ключевыми словами: Новая логика поиска ИИ

Традиционная поисковая оптимизация (SEO) фокусируется на том, как поисковые системы каталогизируют и сопоставляют ключевые слова. Большие языковые модели (LLMs) работают совсем по-другому. Они в основном используют информацию, которую они уже усвоили из огромного количества текста, на котором они были обучены – собранного из веб-сканирований, лицензионных источников и коллабораций. LLMs обращаются к внешней информации только тогда, когда это необходимо, например, если их существующие знания неполны, устарели или требуют подтверждения.

Это приводит к глубокому сдвигу:

Сила сущностей становится важнее, чем охват ключевыми словами.
Авторитет бренда превосходит традиционное наращивание ссылок.
Последовательность и структурированное содержание имеют большее значение, чем объем контента.
Доверие к модели становится самым важным фактором ранжирования.
Фактическая точность в течение длительных периодов создает кумулятивное преимущество.

«Вы больше не соревнуетесь в индексе. Вы соревнуетесь в графе уверенности модели.»

Способ поиска и использования информации меняется с развитием ИИ. Вместо множества веб-сайтов, конкурирующих за позиции в рейтинге, один сильный, заслуживающий доверия источник может стать основным справочником по целой предметной области. Традиционная поисковая оптимизация (SEO), ориентированная на конкретные ключевые слова, может стать менее важной, поскольку ИИ будет сосредоточен на понимании и обобщении информации. Сейчас самое главное — восприниматься как ведущий эксперт в какой-либо теме, потому что одно упоминание в ИИ, таком как ChatGPT, может повлиять на миллионы ответов, которые получают люди.

5. Новые KPI: «Доля модели» и влияние в ответах.

С падением коэффициентов кликабельности (CTR), брендам необходимо сосредоточиться на новых способах измерения их видимости в эпоху ИИ. Один из ключевых показателей – ‘доля присутствия в модели’ – по сути, как часто ваш бренд или веб-сайт появляется, когда ИИ генерирует ответы, даже если люди не кликают по результатам. Это аналогично тому, как ‘доля голоса’ (share of voice) использовалась для измерения охвата рекламы, но вместо отслеживания платной рекламы, она отслеживает, как часто ваш бренд учитывается самим ИИ.

Иерархия принятия решений LLM

Как измерить:

Отслеживайте упоминания бренда в ответах ИИ на основных платформах (ChatGPT, Claude, Perplexity, Google AI Overviews).
Мониторинг распознавания сущностей в контенте, сгенерированном искусственным интеллектом.
Проанализируйте частоту цитирования в ответах ИИ по вашей тематике.

Большие языковые модели теперь часто делают заявления, которые звучат официально, часто ссылаясь на конкретные источники, такие как издатели, бренды или лидеры отрасли, чтобы подтвердить свои утверждения.

В конечном счете, большие языковые модели (LLMs) определяют достоверность, анализируя ваше общее присутствие в сети и последовательность информации. Это включает в себя обеспечение того, чтобы все ваши веб-страницы представляли единое сообщение, использовали четкие и структурированные данные, которые могут быть поняты компьютерами, и были точно представлены в широко используемых источниках знаний, таких как Wikidata и Wikipedia. LLMs также проверяют, ссылаются ли другие заслуживающие доверия веб-сайты на вас и упоминают ли вас последовательно, и что ваша установленная авторитетность остается неизменной с течением времени.

Вместо того, чтобы фокусироваться на отдельных страницах, эта SEO-стратегия направлена на создание вашего общего онлайн-присутствия как единственного, надежного источника. Стандартные SEO-измерения бесполезны для этого нового подхода. Чтобы не отстать, издателям понадобятся обновленные инструменты для мониторинга того, как ИИ использует их контент – такие вещи, как отслеживание цитирований, измерение их доли информации на платформах ИИ и выяснение того, как получить признание за влияние, даже когда люди не переходят напрямую по их ссылкам. Им также понадобятся новые способы оценки их влияния помимо простого трафика веб-сайта.

6. Почему нам нужна «Консоль поиска на основе ИИ»

Многие SEO-специалисты сразу же увидели одно и то же в наборе данных:

«Это выглядит как ранняя схема для Консоли Поиска OpenAI.»

На данный момент издатели не могут:

Посмотрите, сколько показов они получают в ChatGPT.
Измерьте их показатель включения для различных типов запросов.
Понимайте, как часто их бренд упоминается по сравнению с простым упоминанием.
Определите, на каких поверхностях пользовательского интерфейса они появляются наиболее часто.
Сопоставьте видимость ChatGPT с последующими доходами или показателями бренда.
Отслеживайте влияние на уровне сущностей во всем графе знаний.
Измеряйте, как часто LLM запрашивают данные в режиме реального времени у них.
Поймите, почему они были выбраны (или не выбраны) для конкретных запросов.
Сравните их видимость по сравнению с конкурентами.

Google когда-то скрывал данные ключевых слов с помощью ‘Not Provided’. Теперь платформы искусственного интеллекта могут пойти ещё дальше с ‘Not Even Observable’, полностью скрывая, как они принимают решения. Это представляет собой значительные трудности. Издатели не могут улучшить свой контент, если не видят, что работает, платформы искусственного интеллекта лишены прозрачности, и эти платформы получают несправедливое преимущество. В более широком смысле это препятствует прогрессу в контент-стратегии, дает слишком много контроля компаниям, разрабатывающим искусственный интеллект, и затрудняет выявление и исправление проблем, таких как предвзятость или ошибки в системах искусственного интеллекта.

Полезная ‘AI Search Console’ — основанная на доступных данных и потребностях индустрии — предоставила бы ключевые показатели эффективности, такие как частота появления вашего контента в результатах поиска, с разбивкой по страницам, предмету и теме. Она также показала бы коэффициенты кликабельности и то, как пользователи взаимодействуют с вашим контентом. Помимо этого, она отслеживала бы уникальные разговоры и показывала тенденции с течением времени. Что крайне важно, она бы раскрыла, где ваш контент цитируется напрямую или используется в качестве вдохновения, какие веб-сайты ранжируются вместе с вашим, типы поисковых запросов, по которым вы появляетесь чаще всего, и оценку, указывающую, насколько надежной AI считает вашу информацию.

Наши инструменты покажут вам, почему определенные веб-страницы были выбраны или исключены, какие сигналы ИИ использовал для оценки их качества, насколько хорошо мы идентифицировали ключевые сущности, насколько связаны ваши данные в нашем графе знаний и является ли ваша структурированная информация действительной. Мы также дадим вам советы о том, как укрепить ваше онлайн-присутствие, заполнить пробелы в ваших данных, повысить свой авторитет в определенных областях и получить преимущество над конкурентами.

Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, такие как OpenAI, вероятно, должны будут делиться данными о том, как используются их платформы. Это связано с тем, что правительства, такие как ЕС, разрабатывают правила, требующие прозрачности алгоритмов. Новостные организации также захотят видеть метрики в рамках соглашений об использовании AI-платформ. Кроме того, здоровая онлайн-среда и долгосрочная финансовая стабильность зависят от возможности анализировать и улучшать производительность. Наконец, AI-платформа, которая первой предоставит подробные данные и аналитику, будет более привлекательна для издателей и получит конкурентное преимущество.

Эти данные могут быть первым взглядом на системы и инструменты, которые станут широко использоваться в будущем.

AI Search Console

7. Влияние на индустрию: Медиа, Монетизация и Регулирование

Отзывы выявили как проблемы, так и потенциальные преимущества для новостных организаций. Google и OpenAI работают по совершенно разным бизнес-моделям. Google в настоящее время поддерживает финансирование СМИ посредством платежей за использование контента в Европе и других странах, продолжает направлять трафик на новостные сайты (хотя это и уменьшается), и имеет существующие финансовые связи с издателями. Кроме того, рекламные сети Google помогают финансировать создание новостного контента.

В отличие от традиционных поисковых систем, OpenAI и другие AI-платформы в настоящее время выплачивают деньги лишь ограниченному числу новостных организаций в рамках индивидуальных соглашений. Они отправляют очень мало реферального трафика – менее 1% пользователей переходят по ссылкам к оригинальным статьям – и извлекают огромную выгоду из использования новостного контента, предлагая издателям очень мало взамен. Они также не создают никаких возможностей для издателей, чтобы зарабатывать на рекламных доходах.

Обзоры на основе искусственного интеллекта уже сейчас приводят к тому, что меньше людей переходят по традиционным результатам поиска. ChatGPT и подобные инструменты могут в принципе полностью устранить этот трафик. Вероятно, это потребует от бизнеса полностью пересмотреть свою работу и вызовет важные дискуссии. Например, должны ли компании, разрабатывающие ИИ, компенсировать создателям контента так же, как это делают поисковые системы? Нужно ли правительствам вмешаться, чтобы обеспечить справедливое использование контента? Начнут ли издатели работать напрямую с компаниями, разрабатывающими ИИ, или мы увидим новые системы лицензирования данных, используемых для обучения и работы этих ИИ-инструментов? И как мы определяем ценность контента, который люди видят, но по которому не переходят?

Мы начинаем видеть несколько различных идей о том, как онлайн-платформы могли бы платить создателям контента. Один из подходов заключается в том, чтобы вознаграждать их в зависимости от того, как часто их работы упоминаются или используются другими – немного похоже на то, как музыканты получают роялти от стриминговых сервисов. Однако важно, чтобы способ измерения этого использования был понятным и открытым для всеобщего обозрения.

Издатели начинают лицензировать свой контент напрямую компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, при этом цены варьируются в зависимости от того, насколько достоверна и актуальна информация. Мы уже видим это на примере новостных организаций, таких как Associated Press, Axel Springer и Financial Times. Чтобы справедливо компенсировать издателям, новая система будет отслеживать, как часто цитируется контент, сколько людей его видит и сколько кликают по нему. Эти факторы, наряду с важностью поиска и тем, что ищет пользователь, будут использоваться для создания стандартного способа оплаты контента.

Как человек, который уже много лет занимается созданием веб-сайтов и работой с контентом, я начинаю видеть реальную возможность того, что правительства заставят компании, занимающиеся искусственным интеллектом (AI), делиться частью своих доходов с людьми, которые фактически *создают* контент, на котором обучается AI. Это похоже на то, как музыкальные издатели и новостные агентства уже получают компенсацию за свою работу при использовании в интернете – это основано на существующих законах о ‘смежных правах’. И если возникнет разногласие относительно того, сколько является справедливым, это может быть решено независимым арбитром – по сути, нейтральной третьей стороной.

Это изменение может стать самым значительным для финансов цифровых медиа с момента появления Google Ads. Платформы, которые справедливо решат эту проблему, будут способствовать развитию процветающих долгосрочных сред. Те, которые этого не сделают, рискуют столкнуться с государственным регулированием и негативной реакцией издателей.

8. Что издатели и бренды должны делать сейчас

Данные и отзывы экспертов указывают на чёткий путь для издателей. Самое важное — сосредоточиться на предоставлении ценной, достоверной информации, а не просто на увеличении количества кликов. Это означает создание глубокого, точного контента, который ИИ может легко использовать, приоритет чётким фактам над тактиками привлечения внимания, организацию информации для лёгкого доступа и становление ведущим источником по конкретным темам вместо фокусировки на отдельных поисковых запросах.

Также важно чётко определить, что собой представляют ваш бренд, авторы, продукты и идеи в сети, в форме, понятной компьютерам. Издателям следует убедиться, что информация об этих ‘entities’ представлена на таких платформах, как Wikidata и Wikipedia, и что ключевые детали – такие как название, адрес и номер телефона – соответствуют друг другу везде. Использование schema markup, создание knowledge graphs, формирование хорошо организованных списков продуктов и чёткое связывание связанных вещей (например, компании с её сотрудниками, продуктами или релевантными темами) – все это важные шаги.

При поиске информации большие языковые модели (LLM) предпочитают контент, который хорошо организован, легко понимается и поступает из надежных источников. Чтобы помочь LLM находить наилучшую информацию, важно выделять эти «сигналы доверия», такие как:

Прозрачность авторства, с четкими биографиями авторов, их квалификацией и опытом.
Редакционные стандарты, охватывающие проверку фактов, политику исправлений и источники.
Авторитет домена, построенный благодаря возрасту, профилю обратных ссылок и признанию в отрасли.
Структурированные данные, посредством реализации схемы и расширенных сниппетов.
Фактическая согласованность, поддержание точности с течением времени без противоречий.
Экспертная проверка, посредством сторонних рекомендаций и цитирований.

Издателям не следует полностью прекращать попытки улучшить количество кликов. Им следует сосредоточиться на подсказках, которые по-прежнему дают хороший процент отклика – около 2%–4% кликов – поскольку одного ИИ недостаточно для удовлетворения намерения пользователя.

Примеры высокочастотных запросов:

Как настроить [конкретную техническую настройку] (требуются визуальные материалы или код).
Сравнение характеристик [Product A] vs [Product B] (требуются таблицы, подробные сравнения).
Последние новости о [breaking event] (требуется актуальность).
Где купить [specific product] (транзакционный запрос).
«Карьера в [Company]» (требуется доступ к порталу вакансий).

Сосредоточьтесь на небольшой части вашего веб-сайта (около 10-20%), где ИИ испытывает трудности с предоставлением пользователям того, что они ищут. Улучшите эти конкретные страницы, чтобы привлечь больше кликов.

Мы меняем нашу основную цель. Вместо того, чтобы просто стремиться к тому, чтобы миллион людей посещали нас каждый месяц, мы теперь стремимся повлиять на десять миллионов решений, принимаемых с помощью ИИ.

Издателям необходимо найти новые способы заработка, помимо простой зависимости от трафика веб-сайтов. Это может включать в себя прямое взаимодействие со своей аудиторией посредством таких инструментов, как email-рассылки и программы членства, взимание платы за специальный контент по подписке или через платные стены, продажу продуктов или получение комиссионных через партнерские отношения, сотрудничество с предприятиями для предоставления контент-решений или получение прямых платежей от AI-компаний за использование их работы.

Издатели, которые напрямую взаимодействуют со своими читателями, вместо того чтобы полагаться на другие компании, будут наиболее успешными.

Парадокс Сверххищника

Многие люди не осознают основной принцип искусственного интеллекта: ИИ не создаёт вещи самостоятельно. Он полностью основан на работе бесчисленного количества людей – журналистов, исследователей, писателей и других. Именно поэтому OpenAI так сосредоточена на заключении сделок с издателями; дело не в щедрости, а в выживании. Модели ИИ, обученные только на старых данных, быстро устаревают, не могут сообщать о текущих событиях или самостоятельно изучать новую информацию. Они не могут просто ‘придумывать’ факты – им нужен постоянный доступ к свежему контенту, созданному людьми.

Это приводит к тому, что я называю «парадоксом сверххищника». Если технология OpenAI кардинально изменит способ, которым люди находят информацию в сети, потенциально нанося ущерб издателям и сокращая создание свежего, ценного контента, данные, используемые для обучения модели, устареют. Это ослабит её понимание текущих событий, и пользователи, вероятно, заметят, что её ответы больше не соответствуют действительности или неактуальны. По сути, технология – как мощный хищник – может уничтожить ту самую среду, которая необходима ей для выживания, оставив её без информации.

Мы сталкиваемся с критическим выбором, который определит будущее как создания контента, так и искусственного интеллекта. Если OpenAI продолжит рассматривать издателей как препятствия, а не как партнеров, вся система создания контента может рухнуть, в конечном итоге навредив искусственному интеллекту, который на нее полагается. Однако, если OpenAI выберет поделиться доходами с издателями посредством справедливых планов оплаты, надлежащего признания их работы и прочных партнерских отношений, создатели могут продолжать процветать. Ключ не в технологическом прорыве — инструменты для устойчивой системы уже существуют. Речь идет о том, чтобы иметь дальновидность, чтобы понять, что искусственный интеллект, если он стремится стать основным способом доступа к информации, должен поддерживать источники, из которых он учится, а не уничтожать их ради быстрой прибыли. Следующие десять лет определятся не самым мощным искусственным интеллектом, а самым устойчивым — тем, кто сможет решить эту задачу до того, как она приведет к краху как мира контента, так и систем искусственного интеллекта, которые от него зависят.

Смотрите также

2025-12-08 15:45