Коротко
- Поиск в интернете во время ответа и обучение модели устроены по-разному и управляются разными роботами.
- Ссылка в ответе подтверждает, что источник показан, но не каждое утверждение рядом с ней.
- Один ответ ничего не говорит о весах ранжирования.
- Каждую цитату проверяют по журналу с утверждением, URL, временем и итогом.
- Работать имеет смысл с доступом роботов, фактами и полнотой страниц.
Различаем обучение модели и поиск в интернете
Вопрос, как ИИ выбирает компании, обычно смешивает два процесса. Поиск получает актуальные страницы под конкретный вопрос пользователя. Обучение собирает данные для модели заранее, и правка на сайте не обновит знания модели сразу.
У OpenAI это разные роботы. В документации OpenAI о роботах OAI-SearchBot отвечает за показ сайтов в поиске ChatGPT, GPTBot собирает данные для обучения моделей, а ChatGPT-User открывает страницы по действию пользователя, и правила robots.txt к нему могут не применяться. Perplexity в своей документации о роботах пишет, что PerplexityBot нужен для показа сайтов в поиске и не собирает данные для обучения моделей, а Perplexity-User по запросу пользователя обычно игнорирует robots.txt.
Отсюда первая проверка. Если в robots.txt закрыт OAI-SearchBot или PerplexityBot, ссылок на сайт в поиске этих сервисов ждать нечего. По скриншоту правильного ответа нельзя доказать, что модель обучалась на вашем URL.
Проверяем режим и запрос
Один и тот же вопрос в разных режимах проходит разный путь, поэтому режим записывают раньше, чем смотрят на ссылки.
Как работает поиск в ChatGPT и Google
Справка OpenAI о поиске в ChatGPT описывает автоматический и ручной запуск поиска. ChatGPT переписывает вопрос в один или несколько запросов к поисковым партнерам, может учитывать примерное местоположение по IP и сохраненную память. Ответ с поиском может содержать цитаты и кнопку Sources. Google в документации об AI-функциях пишет, что AI Overviews и AI Mode могут отправлять несколько связанных поисковых запросов по подтемам. Для ссылки в таком ответе страница должна быть в индексе и подходить для сниппета.
Что записать о запуске
Записывают платформу, режим, включен ли поиск, дату, страну, язык и контекст диалога. Вопрос в интерфейсе и запрос через API дают разные условия. Без этих полей два ответа нельзя сравнивать.
Идентифицируем компанию и факты
Сначала убедитесь, что в ответе речь о вашей компании, а не об одноименной. Затем разбейте ответ на отдельные утверждения. Адрес, страна обслуживания, цена, гарантия, сроки проверяются по одному.
Учебный пример. В ответе написано, что компания обслуживает Германию и дает трехлетнюю гарантию, рядом ссылка на ее инструкцию по настройке оборудования. Инструкция не говорит ни о Германии, ни о гарантии. Ссылка настоящая, но утверждения она не подтверждает.
Сравниваем найденные источники
Ошибочный факт может прийти с вашего сайта, из каталога партнера или из старого обзора. Найдите, где он записан, и исправьте там, где у вас есть полномочия. Если источник не нашелся, отметьте это отдельно и не выбирайте удобный фрагмент.
Гипотеза полезна для выбора эксперимента. Ошибка начинается, когда ее превращают в формулу вроде "таблицы дают 30% веса" без замеров и первичного источника.
Подтверждаем примеры цитирования
Каждую цитату заносят в журнал отдельной строкой.
Сохраненная копия страницы помогает повторить проверку, если сайт потом изменится. Хеш файла подтверждает, что ваш снимок не менялся, но не истинность содержимого.
Если цитата ведет на недоступную страницу
Запишите недоступность и оставьте поддержку утверждения неизвестной. Засчитывать факт как проверенный нельзя.
Если в ответе нет ссылок
Отсутствие ссылок не доказывает, что ваша страница не использовалась, и не доказывает обратного. Фиксируйте это как отдельный статус.
Чего нельзя заключить из одного ответа
Робот смог открыть страницу, но это еще не значит, что ее выберут. Если страницу выбрали источником, компанию при этом могли и не рекомендовать. А рекомендация в одном диалоге ничего не говорит о том, что будет в следующем.
Свою гипотезу проверяют так. Сохраните исходные ответы, внесите одну правку на выбранной странице, повторите тот же набор вопросов и запишите все остальные изменения. На малой выборке честнее говорить о признаке, чем о доказанной причине. Знаменатели для таких замеров описаны в статье о метриках AI-видимости.
Комментарий Q2 AgencyКогда нас просят назвать "главный фактор", по которому нейросеть выбирает источник, мы его не называем, потому что видим только ответ, а не алгоритм. Зато по журналу почти всегда находится конкретная правка, с которой можно начать, например устаревшая цена в каталоге партнера или страница, закрытая от OAI-SearchBot.
Подготовка сайта к ChatGPT разобрана в материале о попадании в ответы ChatGPT, а проверка цитат в Perplexity в статье про Perplexity. Если ответы о вашей компании расходятся с реальностью, начните с GEO-оптимизации сайта.
Частые вопросы
Источники
Основатель Q2 Agency, бывший директор по маркетингу: работал в Яндексе, Xsolla, Cheelee и Allen Carr’s Easyway. Специализация - нейромаркетинг, воронки продаж и сквозная аналитика.
