ChatGPT Октябрь 2025: Как Нейросеть Ищет, Думает, и Что Значит для SEO

ChatGPT: Нейросеть как «реальный» пользователь и развитие её «памяти»

В октябре 2025 года, когда ИИ полностью вплетается в цифровую жизнь, аналитика освещает, как ведущие языковые модели, в частности ChatGPT, обрабатывают сведения и взаимодействуют с ними. Новое исследование NectivDigital демонстрирует, что подход ChatGPT к поиску данных удивительно схож с поведением человека-пользователя, что несёт далеко идущие последствия для стратегий контент-маркетинга и SEO.

Человекоподобные запросы ChatGPT: Глубже, чем кажется

Исследование NectivDigital выявило ряд ключевых особенностей запросов, генерируемых ChatGPT:

• Средняя длина запроса составляет 5,48 слова, что на 60 % больше, чем у традиционных поисковых запросов Google (3,4 слова по данным Semrush).
• 77 % запросов включают пять и более слов, свидетельствуя о стремлении ИИ к большей детализации и точности.
• В среднем, на каждый запрос ChatGPT приходится 2,17 поиска, что иллюстрирует его «веерный» подход к сбору информации, похожий на метод Google AI Overview, но с меньшим числом параллельных запросов.
• Примечательно, что 59 % запросов относятся к локальным темам, подчёркивая растущую роль ИИ в предоставлении контекстуально релевантных данных.
• Ключевое слово «2025» постоянно встречается во всех наборах данных, проанализированных Nectiv, что может указывать на активный фокус модели на самой актуальной информации.

Крис Лонг, соучредитель Nectiv, отмечает, что их «AI Tracker» смог эффективно извлекать поисковые запросы ChatGPT, что стало прорывом в понимании его внутренней логики. Это подтверждает, что модель не просто генерирует ответы, но и активно «исследует» веб, используя запросы, часто достигающие 10 + слов.

Эволюция «контекстной длины»: Модель с улучшенной памятью

Способность языковых моделей обрабатывать и сопоставлять объёмные сведения определяется так называемой «контекстной длиной» или «окном контекста». ChatGPT-4 показал заметный скачок в этом параметре.

• Первоначально анонсированные версии ChatGPT-4 имели окна контекста в 8 192 токена (8K) и 32 768 токенов (32K).
• Более новые модели, такие как GPT-4 Turbo, достигли 128 000 токенов (128K), позволяя работать с текстами объёмом до 100 000 слов - это примерно размер средней книги.
• Для сравнения, прежние версии, к примеру GPT-3 (text-davinci-003), поддерживали максимум 2048 токенов (2K), а ChatGPT-3.5 GPT-3.5-turbo - 4096 токенов (4K) с последующим расширением до 16 384 токенов (16K).

Увеличение контекстной длины существенно расширяет возможности модели в таких задачах, как разработка и отладка кода, поддержание длительных диалогов, контент-маркетинг (анализ крупных наборов данных, создание лонгридов) и персонализированное обучение. Однако эксперты подчёркивают, что это также повышает вычислительные затраты и время отклика.

Вызовы и рекомендации для контент-стратегов

Влияние ChatGPT на цифровой ландшафт несомненно. По данным DemandSage, ChatGPT обрабатывает более 2 млрд запросов в день и имеет 800 млн еженедельных активных пользователей к октябрю 2025 года. Тем не менее, попасть в ответы ИИ не гарантировано даже для сайтов, удерживающих первые позиции в обычной поисковой выдаче.

Для оптимизации контента под требования нейросетей, включая ChatGPT, рекомендуется следующее:

• Оригинальность контента: Высокая уникальность (от 80 %) критична, поскольку ИИ отдаёт предпочтение оригинальным источникам.
• Точная техническая оптимизация: Правильное использование title, description и структурированных заголовков H1, H2.
• Короткие абзацы: Тексты следует делить на небольшие смысловые блоки (3-7 строк) для облегчения семантического анализа.
• Простота и ясность языка: Избегание сложных терминов, профессионального жаргона и клише, чтобы обеспечить быстрый и прямой ответ, который часто ожидают пользователи ИИ (по данным 1ps.ru).
• Польза важнее объёма: Не столько длина статьи, сколько её полезность. В ответы нейросети могут попадать короткие материалы в 1500 символов и длинные лонгриды в 50 000 символов.
• Текстовое описание визуального контента: Несмотря на рост мультимодальности, описание инфографики и изображений повышает шанс их интерпретации ИИ.
• Стратегический аудит контента: Приоритетом следует сделать страницы с высоким трафиком и низкой конверсией, топ-статьи традиционного поиска и материалы по ключевым коммерческим темам.
• Анализ конкурентных преимуществ: Необходимо, чтобы ИИ рекомендовал ваши товары/услуги в сравнительных запросах, включая структурированные описания, блоки «вопрос-ответ» и реальные отзывы клиентов.

Проблемы цитирования и будущее ИИ-поиска

Исследование Nectiv также показало, что ChatGPT заметно чаще, чем Google Search, направляет пользователей на страницы с ошибкой 404. Конкретно, 1,01 % кликабельных ссылок и 2,38 % всех цитируемых ссылок ведут на 404-страницы, что в 2,87 раза превышает показатель Google. Это подчёркивает проблему «галлюцинаций» ИИ и необходимость внедрения 301-перенаправлений для часто «галлюцинируемых» URL.

Кроме того, меняются предпочтения ИИ-моделей относительно источников. Если Google AI Overviews по-прежнему активно используют Reddit, Quora, LinkedIn и YouTube, то ChatGPT практически полностью исключил ссылки на Reddit и сократил цитирование Wikipedia. Perplexity, в свою очередь, отдаёт предпочтение академическим и журналистским ресурсам. Это свидетельствует о том, что «видимость ИИ» меняется быстрее, чем традиционное SEO, и требует постоянного мониторинга.

В итоге, ChatGPT, активно развивая и приспосабливаясь к потребностям пользователей, превращается в сложный, но предсказуемый «информационный агент». Понимание его поведения и адаптация контента под его специфические требования становятся критически важными для всех, кто стремится к заметности в эпоху господства искусственного интеллекта.