Откуда ChatGPT берет свои ответы и как туда попасть: SEO-оптимизация нового поколения

Как устроен ChatGPT и откуда он берет информацию

Языковые модели не «знают» фактов в традиционном понимании. Они не хранят информацию в виде базы данных, где по запросу «столица Франции» выдается «Париж». Вместо этого они понимают статистические закономерности в языке: после слов «столица Франции» в текстах чаще всего следует слово «Париж».

ChatGPT обучался на колоссальном массиве текстов, собранных в интернете до определенной даты. Это примерно середина 2023 года для GPT-4, март 2025 года для Claude 4 и июль 2024 года для DeepSeek. В этот корпус вошли статьи из Википедии на десятках языков, научные публикации, новостные сайты и блоги, книги и литература в открытом доступе и техническая документация. После первоначального этапа модель дорабатывали с помощью обучения с подкреплением от человека (RLHF).

Когда ChatGPT отвечает на вопрос о конкретной технологии, он не «вспоминает» статью, которую прочитал во время обучения. Вместо этого он генерирует ответ на основе паттернов, извлеченных из всех текстов на эту тему. Если сотни источников описывали одну и ту же технологию похожим образом, модель «усвоила» эту информацию как достоверную.

Этот принцип объясняет, почему ChatGPT может дать точный ответ о широко освещенной теме, но ошибиться в деталях малоизвестного события. Качество ответа напрямую зависит от того, насколько хорошо тема была представлена в корпусе обучения.

Пользователи все чаще воспринимают ChatGPT не просто как инструмент для решения конкретных задач, а как основной интерфейс для поиска информации, предпочитая его традиционным «Яндексу» и Google. Вместо того чтобы вводить ключевые слова и просматривать результаты, они задают вопросы естественным языком и получают структурированные ответы.

Для бизнеса это означает новую реальность: недостаточно просто попасть в топ Google. Теперь важно, чтобы ваш контент был частью того массива знаний, на котором базируются ответы ИИ. Это не замена традиционному SEO, а его логическое продолжение в эпоху искусственного интеллекта.

Как попасть в ответы

Попасть в ответы ChatGPT можно несколькими способами. Во-первых, можно стать частью данных, на которых обучалась модель. Это означает, что ваш контент должен быть общедоступным в интернете, индексируемым поисковыми системами и опубликованным до момента сбора данных для следующего этапа обучения.

Однако есть важный нюанс: даже если ваш контент был включен в корпус обучения, это не гарантирует, что он будет использован в ответах. Модель синтезирует информацию из множества источников, и ваши данные могут быть лишь одним из элементов этой сложной системы.

Более быстрый путь — оптимизация под browsing-функции современных моделей. Такие надстройки позволяют ChatGPT, DeepSeek и другим моделям обращаться к интернету в режиме реального времени. Это открывает возможности для SEO-оптимизации в привычном понимании: снова становятся важными позиции в поиске, структура сайта, скорость загрузки. Обучающие данные влияют на знания модели, но не на то, что она выдаст, если запрос требует свежей информации.

Помимо этого, API и плагины создают прямые каналы связи между ИИ и источниками данных. Компании могут предоставлять свои базы знаний напрямую, минуя традиционные поисковые системы. По такой схеме, например, в рамках специальных соглашений Reddit делится своим контентом с OpenAI и Google.

На что обратить внимание бизнесу

Структурированность контента приобретает новое значение. Четкая иерархия информации, логические связи между разделами, использование заголовков и подзаголовков помогают модели лучше понимать и воспроизводить контент. Нейросети особенно чувствительны к противоречиям и неточностям — контент, который противоречит устоявшимся фактам, может быть проигнорирован или использован с меньшим весом.

Анализ того, как ChatGPT формирует ответы, показывает несколько четких закономерностей. Авторитетность источника играет решающую роль: контент с сайтов с высокой репутацией цитируется значительно чаще. Это включает не только доменную авторитетность, но и экспертность автора, наличие ссылок на первоисточники, упоминания в других авторитетных публикациях.

Полнота раскрытия темы — еще один ключевой критерий. Поверхностные статьи систематически проигрывают глубоким исследованиям. ИИ отдает предпочтение источникам, которые рассматривают вопрос всесторонне, предоставляют контекст и раскрывают нюансы. Как и в традиционном SEO, читабельность имеет значение: хорошо структурированный текст с четкими абзацами, подзаголовками и логичными переходами лучше воспринимается моделью.

Создание справочного контента показывает высокую эффективность. Статьи формата «полное руководство», FAQ, глоссарии имеют максимальные шансы попасть в ответы ИИ. Они структурированы, информативны и отвечают на конкретные вопросы, которые пользователи задают нейросетям.

Для оценки эффективности оптимизации под LLM бизнес может использовать привычные инструменты. Как подчеркивает Елизавета Малышева, когда ChatGPT и Perplexity выдают ответ в виде ссылок, на них проставляются UTM-метки. Переходы в таком случае отображаются как отдельный источник в Google Analytics и «Яндекс Метрике».