Анализ 1827 публично проиндексированных пользовательских...

160

Анализ 1827 публично проиндексированных пользовательских запросов к ChatGPT, полученных из Google и Archive.org, показывает, что поведение пользователей смещается в сторону модели «агентного поиска» (Agentic Search), в которой ИИ даются команды для выполнения задач, а не просто запросы на получение информации.

Этот набор данных, обнаруженный благодаря тому, что ChatGPT продолжает индексировать некоторые публичные чаты, не является полностью репрезентативным, но выявляет ключевые тенденции.

Данные показывают, что 75% запросов являются командами.

Длина промптов также значительно больше, чем в традиционном поиске: 11–25 слов в запросе (в отличие от 2–7 слов в Google).

Ключевые паттерны поведения пользователей

— ИИ как второй пилот для разработчика: Промпты, связанные с кодом, составляют 40% от всех запросов, ориентированных на выполнение задач.

Пользователи просят ИИ отладить код, объяснить функции, конвертировать код с одного языка на другой (например, с Bash на Fish) и настроить такие инструменты, как Neovim и Docker.

— Высокоинтентные, гиперлокальные запросы: Пользователи используют ИИ для конкретных коммерческих запросов, которые объединяют потребности в продукте с географическим положением, например, "Shanghai high-temperature resistant high-efficiency filter".

Это указывает на возможность, к которой, по оценкам, не оптимизировано 95% сайтов.

— Продвинутый промпт-инжиниринг: Заметной тенденцией является использование «персональных» промптов, в которых пользователи поручают ИИ «действовать как» эксперт — например, как ресторанный критик или рекрутер — чтобы задать рамки для ответа.

Это сигнализирует о необходимости для брендов проактивно определять свою собственную ИИ-персону.

Практические стратегии по оптимизации для AI-систем (AEO)

Для специалистов по техническому SEO и Developer Relations:

— Структурируйте код в чистые, хорошо прокомментированные блоки, чтобы он служил авторитетным источником для запросов типа "fix" и "explain".

— Создавайте контент, который напрямую решает задачи конвертации кода между языками и фреймворками.

— Разработайте базу знаний, нацеленную на конкретные коды ошибок программного обеспечения и их решения.

— Публикуйте руководства по настройке и шпаргалки для популярных инструментов разработки.

Для контент-стратегов и маркетологов:

— Разрабатывайте и публикуйте общедоступные руководства по составлению промптов для ИИ, которые определяют голос вашего бренда и ключевые сообщения.

— Оптимизируйте контент для саммаризации с помощью ИИ, используя четкие заголовки и краткие резюме.

— Создавайте контент, который помогает пользователям автоматизировать многоэтапные рабочие процессы с помощью ИИ.

— Подавайте контент в виде экспертных руководств, чтобы таргетироваться на запросы типа "act as an expert".

Для специалистов по E-commerce и локальному SEO:

— Относитесь к данным о товарах как к API, обеспечивая, чтобы все характеристики были в машиночитаемых форматах.

— Создавайте выделенные страницы для конкретных локаций, на которых перечислены определенные товары и услуги, доступные в данном городе.

— Публикуйте подробные страницы со сравнениями "Продукт А vs. Продукт Б".

— Убедитесь, что страницы содержат высокоинтентные ключевые слова, такие как "price", "supplier" и "manufacturer".

Чтобы адаптироваться, необходимо сосредоточиться на продвинутых стратегиях.

Это включает в себя создание AI-first контента, такого как структурированные руководства и интерактивные инструменты; оптимизацию под мультимодальные запросы с использованием alt-текстов для изображений и транскриптов для видео; и построение дружественной к ИИ архитектуры сайта с четкими таксономиями и семантическими URL.

Для успеха потребуется отслеживать новые метрики, такие как AI Citation Rate, Task Completion Rate и Brand Persona Accuracy.

https://metehan.ai/blog/i-analyzed-1827-real-user-prompts-from-chatgpt-here-what-ive-found-agentic-search/

@MikeBlazerX