За год люди в два раза чаще стали покупать в разговоре с ChatGPT. Как это меняет ценности видимости в ответах ИИ

Я измеряю, как нейросети говорят о брендах: задаю моделям одни и те же вопросы и смотрю, кого они называют и на что ссылаются. В таких замерах постоянно всплывает возражение — люди же спрашивают у ChatGPT про рефераты и код, а не про то, у кого заказать услугу. Свежий разбор Profound даёт по этому возражению цифру.

Доля разговоров с коммерческим намерением в ChatGPT выросла за год с 13,9% до 19,2%, а в абсолютных числах — с 243 до 533 миллионов в неделю. Разбор построен на 7,5 миллиона англоязычных диалогов из базы Prompt Volumes и калиброван по ручной разметке.

Диалоги делили на три типа: коммерческие, информационные и генеративные. Коммерческий — это когда человек выбирает: сравнивает варианты, спрашивает, что лучше, ищет, у кого купить.

Больше всего коммерческого намерения в автомобилях — 59,1%, в путешествиях — 56,1%, в телекоме — 47,9%. Меньше всего в образовании (6,2%) и в некоммерческом секторе (6,3%). Отдельно посчитали активность: один пользователь стал заводить на 41% больше коммерческих разговоров в неделю, с 0,38 до 0,54.

Доля выросла с 13,9% до 19,2% — это рост примерно в 1,4 раза. Абсолютное число выросло вдвое, с 243 до 533 миллионов в неделю. Разницу даёт рост аудитории: пользователей стало больше, и каждый из них стал чаще спрашивать про покупку.

Для бренда важнее второе число. Доля описывает, чем в среднем заняты пользователи ChatGPT. Абсолютный объём описывает, сколько раз в неделю кто-то выбирает поставщика в разговоре с моделью, где бренда может не быть вовсе.

Замер сделан на англоязычных диалогах в США. Прямого аналога по русскоязычной аудитории в открытом доступе нет, и подставлять эти проценты в РФ рынок было бы натяжкой.

Но логика то общения с ИИ остаётся — в разговоре с ИИ-моделью человек проходит стадию выбора там, где раньше открывал поисковую выдачу и десяток вкладок. Эту стадию можно измерить на своих вопросах, не дожидаясь исследований.

Когда человек спрашивает, к кому обратиться, модель опирается на чужие подборки, рейтинги и обзоры — а не на сайты самих компаний. Сайт участника рынка попадает в источники заметно реже и обычно ниже.

К тому же в такие подборки можно попасть, и это обычная редакционная работа, а не техническая оптимизация. Рейтинг на площадке, обзор в отраслевом медиа, сравнение в чужой статье — всё это цитируемые страницы, и они цитируются годами.

Соберите десять вопросов, которые ваш клиент задаёт при выборе, — без имени бренда, обычными словами. Задайте их трём-четырём моделям с поиском, по три раза каждой. Сохраните ответы целиком, вместе со списком источников.

Дальше считаются три вещи: в скольких вопросах бренд назван хотя бы раз, на каком месте среди других имён он стоит и какие страницы модель показала как источник. Первое число обычно и есть неприятная новость: у большинства брендов оно ближе к нулю, чем к десяти.

Считать нужно по вопросам, а не по ответам. Три повтора одного вопроса показывают устойчивость канала, но не добавляют бренду веса.

Коммерческих разговоров в ChatGPT за год стало вдвое больше в абсолютном выражении: 533 миллиона в неделю против 243 миллионов. Доля таких разговоров выросла в 1,4 раза, с 13,9% до 19,2%.

Замер англоязычный, и переносить проценты на российский рынок нельзя. Переносится сама логика, паттерн поведения: стадия выбора всё чаще проходит внутри диалога с моделью.

В ответах на вопросы выбора модели опираются на рейтинги и подборки, а не на сайты компаний. Значит, работа над видимостью на этой стадии — это работа с чужими текстами о рынке, а не только со своим сайтом.