Как изменился ChatGPT после анализа 1827 реальных запросов пользователей

Недавний глубокий анализ пользовательского поведения в ChatGPT раскрыл кардинальные изменения в подходе к поиску информации. Исследование, основанное на 1827 реальных запросах, извлеченных из Google и Archive.org, демонстрирует переход от простых поисковых фраз к сложным диалогам с искусственным интеллектом.

Методология исследования включала поиск по запросу "site:chatgpt.com Temporary Chat" в Google и проверку похожих URL в Archive.org. После декодирования параметров q= была получена база данных подлинных пользовательских запросов.

Хотя выборка составляет незначительную долю от миллиарда ежедневных взаимодействий ChatGPT, полученные данные выявляют фундаментальный сдвиг в поведении пользователей. Рассказываем, к каким выводам пришли эксперты и как оптимизировать контент через ИИ-агентов в 2025 году.

Ключевые открытия: от поиска к выполнению задач

Доминирование технических запросов

Анализ показал, что 40% всех целевых запросов связаны с программированием и разработкой. Пользователи активно применяют ИИ как инструмент для:

• Отладки кода
• Обучения новым технологиям
• Повышения производительности
• Решения сложных технических задач

Появление гиперлокального коммерческого поиска

Данные выявили тренд на высокоспецифичные локальные запросы. Вместо общих фраз типа "промышленные фильтры" пользователи формулируют точные задачи: "высокотемпературные фильтры от поставщика в [конкретном городе]".

Этот паттерн создает огромные возможности для 95% веб-сайтов, которые пока не оптимизированы под локальные B2B-запросы.

Эволюция промпт-инженерии

Растет популярность сложных промптов с использованием ролевых моделей. Пользователи инструктируют ИИ "действовать как эксперт" для получения специализированных ответов. Это означает критическую важность определения персонажа бренда для ИИ-взаимодействий.

Стратегии оптимизации для агентивного поиска в 2025 году

Создание ИИ-ориентированного контента

Структурированные пошаговые руководства

Разработка контента с четкими этапами, которые ИИ может отслеживать и проверять:

• Дискретные проверяемые шаги
• Логическая последовательность действий
• Возможность валидации результатов

Интерактивные инструменты

Создание веб-решений, которые ИИ может использовать для выполнения вычислений и генерации результатов.

API-документация нового поколения

Переход от статичных документов к интерактивным исследователям, позволяющим ИИ тестировать функциональность в реальном времени.

Подготовка к мультимодальным взаимодействиям

Визуальная оптимизация

• Описательный alt-текст для всех изображений
• Подписи и контекстная информация
• Семантическая разметка визуального контента

Аудио-готовый контент

Структурирование материалов для голосового воспроизведения с учетом особенностей аудиовосприятия.

Построение ИИ-дружественной архитектуры

Семантическая структура

• Логичная иерархическая категоризация
• Описательные URL с ключевыми словами
• Комплексная система внутренних ссылок
• Динамические карты сайта с метаданными

Новые метрики успеха в эпоху ИИ

Ключевые показатели для отслеживания:

• Частота цитирования ИИ: количество ссылок на контент в ответах ИИ-систем
• Коэффициент завершения задач: процент успешно выполненных пользовательских задач
• Семантическое покрытие: полнота освещения связанных концепций
• Глубина решения запросов: среднее количество страниц для полного ответа
• Точность представления бренда: соответствие голоса и ценностей в ответах ИИ

Инструменты мониторинга

• Анализ логов ИИ-запросов
• Синтетический мониторинг ответов
• Конкурентная разведка представления брендов
• Системы обратной связи пользователей

Будущее агентивного поиска: готовность к переменам

Исследование подтверждает радикальную трансформацию онлайн-взаимодействий. Граница между поиском, созданием контента и автоматизацией задач размывается.

Факторы успеха в новой парадигме

1. Структурирование данных для эффективного потребления ИИ
2. Создание практического контента, способствующего выполнению задач
3. Построение систем реального времени с контекстной информацией
4. Разработка персонажей брендов для ИИ-взаимодействий
5. Измерение и оптимизация новых паттернов вовлеченности

Анализ 1827 запросов демонстрирует переход от предоставления ответов к выполнению задач. Победителями станут компании, адаптирующие стратегии под агентивный поиск и готовые помочь ИИ не просто найти информацию, а достичь конкретных результатов.

Будущее поиска требует от бизнеса активного участия в выполнении пользовательских задач, а не только предоставления информации. Компании, внедрившие описанные стратегии, получат значительное конкурентное преимущество в новой цифровой экосистеме.


Алексей Радкевич
Директор Студии ЯЛ