ChatGPT стал искать втрое больше: что подзапросы говорят о будущей рекомендации

Что произошло

13 августа Крис Лонг из агентства Nectiv опубликовал обновлённое исследование подзапросов ChatGPT. Команда повторила прошлогоднюю методику: около 4 тысяч тех же промптов из разных отраслей прогнали через GPT 5.6 Sol и выгрузили подзапросы через API. Среднее число подзапросов на промпт выросло с 2,17 до 7,61, самая длинная цепочка — с 4 до 29 поисков, средняя длина подзапроса — с 5,48 до 6,82 слова. Больше всего модель ищет по софту, 10,7 поиска на промпт, меньше всего по путешествиям и кредитным картам — меньше шести.

Главная качественная находка — поиск по авторитетным источникам. Оператор site: есть в 64% подзапросов, слова official и gov вошли в пятёрку самых частых. Модель сужает круг до конкретных вендоров и идёт за информацией на их сайты, а иногда и на государственные ресурсы. Год в запросе, который раньше был самым частым добавленным словом, выпал из пятёрки, зато ChatGPT теперь ищет сразу по двум годам, 2026 и 2025.

Почему это важно для российского рынка

Лили Рэй в обзоре от 17 августа свела несколько независимых замеров, и направление у них одно. По данным Дэвида Коницни из Peec AI, когда ChatGPT 5.6 стал моделью по умолчанию, доля промптов с единственным подзапросом упала с 94% до 43,5%, а доля подзапросов с site: выросла с 0,3% примерно до 23%. Разницу с 64% у Nectiv Рэй объясняет способом сбора: API против интерфейса. Сугантан Моханадасан в 21 из 27 первых подзапросов нашёл имена брендов, которых пользователь не называл, а бренды из подзапросов цитировались в 68,9% случаев против 2,1% у страниц, которые модель просто загрузила. Выборка у него небольшая, и Рэй это оговаривает, но вывод совпадает с большими датасетами.

Вывод неприятный для небольших и новых брендов: короткий список модель составляет до поиска. Если вашего имени нет в её подзапросах, ваш сайт не станет целью точечного поиска по домену. Больше поисков не означает больше шансов для всех: по наблюдениям, которые собрала Рэй, извлечённых страниц становится больше, а уникальных доменов в ответе — меньше.

Для российского рынка это значит, что GEO перестаёт быть борьбой за позиции по ключевым словам и становится борьбой за место в памяти модели. А она формируется публикациями, где ваше имя стоит рядом с лидерами категории.

Экспертный комментарий

Добавлю наблюдение из нашего мониторинга: у Алисы AI механика другая. За последние 30 дней Alice AI сделала около 51 тысячи подзапросов на 5 060 ответов с поиском, в среднем около десяти на ответ. По числу поисков на ответ это одна лига с ChatGPT из исследования Nectiv, хотя методики сбора у нас разные. Но ни в одном подзапросе Алисы не было оператора site:. Названия конкретных компаний, а на локальных запросах даже адреса филиалов она в подзапросы вписывает, однако источники, судя по всему, отбирает ранжированием самого поиска, а не оператором. DeepSeek за тот же период делал в среднем около 3,7 подзапроса на ответ.

Поэтому я скептически отношусь к советам вроде «добавьте слово official на страницы». Для ChatGPT это, возможно, мелкая оптимизация, для Алисы — ничего. Рычаг, который работает везде, — быть в том коротком списке, который модель вписывает в подзапросы сама. Это измеримо, и это стоит мерить отдельно от упоминаний в ответах.

В GEO Scout раздел «Query Fan-Out» показывает реальные подзапросы, которые нейросеть делала перед ответом на ваши промпты, у семи провайдеров: ChatGPT, Perplexity, Поиск с Алисой, Alice AI, Gemini, Claude и DeepSeek. График «Динамика брендов в подзапросах» показывает долю подзапросов, в которые модель сама подставила имя вашего бренда и топ-5 конкурентов, по дням. Метрика «Из памяти» показывает долю ответов, где нейросеть ответила без веб-поиска; для таких ответов можно включить дозапрос за источниками. Подробно — в руководстве по Query Fan-Out, а про саму механику подзапросов мы писали в статье о query fan-out в Google AI Mode.

Что делать на этой неделе

• Откройте подзапросы по 10–20 ключевым небрендовым промптам и отметьте, чьи имена модель вписывает сама. Это и есть её короткий список по вашей теме.
• Проверьте, что на официальном сайте есть страницы с проверяемыми фактами — цены, характеристики, условия. Nectiv и Рэй сходятся в том, что за такими данными ChatGPT всё чаще идёт к бренду напрямую.
• Для Алисы разберите подзапросы с городом и адресами: если модель ищет филиалы конкурентов по адресам, проверьте актуальность карточек своих точек в Яндекс Бизнесе.
• Наращивайте упоминания на внешних площадках рядом с лидерами категории: именно по таким текстам модель узнаёт, кого вписывать в подзапросы.
• Посмотрите долю ответов «из памяти»: там, где она высокая, подзапросов нет вовсе, и решает только то, что модель уже знает о бренде.

Что отслеживать дальше

Первое — поведение бесплатного ChatGPT: по словам Рэй, в начале августа моделью по умолчанию для тарифов Free и Go стал более дешёвый вариант 5.6 Luna, а большинство замеров сделано на Sol. Второе — доля site:-подзапросов в разных исследованиях: разброс от 23% до 64% показывает, насколько метод сбора влияет на выводы. Третье — ваша доля в подзапросах относительно конкурентов: если она растёт, модель начинает включать вас в короткий список ещё до поиска.