Смотреть урок

Дополнительные файлы из урока

В этом уроке я завершаю теоретический модуль по продвижению в ChatGPT и собираю его выводы в одну схему. Я напоминаю, откуда ChatGPT берёт URL, как индексироваться и отслеживать индексацию, как формируется SERP-слой и какие факторы влияют на вероятность цитирования. Отдельно разбираю, что относится к слою поиска, а что к весам модели, и как это связано с силой бренда и домена. В конце показываю мостик к практике: что именно мы будем собирать и анализировать с помощью агента. Урок подойдёт тем, кто пропустил часть модуля или хочет закрепить общую картину.

Оглавление с таймкодами:

0:00–2:25 Зачем мы берём ChatGPT: им пользуется 80% пользователей. При ответе на основе веб-поиска у него два слоя: поиск URL и отбор кандидатов для цитирования. Третий, самый первый глобальный слой мы не видим, поэтому рассматриваем два. Показываю зависимость вероятности попасть в оба слоя от позиции в Google, особенно заметную на коммерческих запросах, и пример запроса «как бесплатно выучить python», где выдача ChatGPT и Google пересеклась на 9 из 10.

2:25–4:17 Эксперимент на сайте Resultup: я переименовал раздел Block в Article, закрыл его от ChatGPT и оставил открытым только для Google. Google проиндексировал 6 страниц, которые я отправил на переиндексацию, и ChatGPT при веб-поиске нашёл ровно эти же страницы. Это одно из доказательств, что ChatGPT использует выдачу Google. Он также может искать по отдельным крупным или нишевым сайтам, которые хорошо знает.

4:17–5:54 Схема источников по моим наблюдениям: около 50% составляют SERP-провайдеры (Google, Bing), около 30% обращения в YouTube, Reddit, Википедию и другие сайты, около 20% собственный кэш или…