Вводный урок модуля по гео-продвижению. Разбираю на примере ChatGPT, как устроен поиск: от решения «нужен ли поиск» до fan-out, выбора URL и финального ответа. Показываю, как смотреть запросы нейросети через расширение ChatGPT Path, почему выдача меняется от модели к модели, как собирать «агентскую» семантику и чем скрейпинг чатов отличается от API. Урок пригодится тем, кто строит стратегию GEO и AEO и хочет понимать, на какие точки процесса можно влиять.
0:00–2:14 Схема поиска: система решает, нужен ли поиск по базе URL, или отвечает из весов. Если поиск нужен, модель делает fan-out (расширение запроса), по каждому подзапросу ищутся релевантные URL, чаще всего через сниппеты и заголовки, затем идёт ранжирование по релевантности. 2:14–3:35 Пул источников из всех подзапросов смешивается и переранжируется,…
🔒
Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ,
чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.
