Современная цифровая экосистема стремительно меняется под влиянием развития технологии больших языковых моделей (LLM), таких как GPT от OpenAI. Все больше пользователей предпочитают задавать вопросы и получать ответы не через традиционные поисковики, а посредством интерактивных чатов и LLM-инструментов. Эта тенденция оказывает значительное влияние на трафик веб-сайтов и методы аналитики, используемые владельцами ресурсов для понимания аудитории и оптимизации своего контента. Но несмотря на возросший интерес к LLM, OpenAI не создает специализированный инструмент наподобие Google Search Console, который позволял бы анализировать источник и содержание трафика, пришедшего из GPT. В данном материале разберемся, почему так происходит, с какими вызовами сталкиваются компании и каким образом в будущем может развиваться аналитика для LLM-поиска.
Одним из ключевых отличий традиционных поисковиков от LLM является принцип функционирования. Поисковые системы индексируют контент в режиме реального времени, обрабатывают запросы пользователей и выдают страницы из сохраненной базы. Благодаря этому вебмастера могут анализировать детали запроса, позиции сайта в выдаче, клики и другие метрики с помощью инструментов, таких как Google Search Console. В случае с LLM, в том числе ChatGPT, взаимодействие построено на генерации ответов на базе огромного объема данных и моделей машинного обучения, а не на выдаче ссылок из поискового индекса. Пользователи получают развернутые ответы, часто основанные на обобщении или перефразировании информации, и при этом URL-адреса страниц, на которые модель ссылается, не всегда прозрачны или доступны.
Для владельцев сайтов это создает серьезную проблему: определить реальные источники трафика и понять, по каким темам пользователи задают вопросы, становится крайне сложно. Веб-аналитика в традиционном понимании слепа к внутренним данным диалогов в GPT. Собственники ресурса видят, что аудитория приходит с домена chatgpt.com, но не имеют доступа к запросам и контексту, которые привели к переходу. Это существенно усложняет задачи оптимизации контента и маркетинговых стратегий.
Некоторые компании уже начали пытаться восполнить этот пробел, предлагая продукты, которые симулируют пользовательские запросы к LLM для сбора данных о контенте и выявления упоминаний брендов. Однако метод симуляции не может в полной мере заменить данные реального времени и реальных пользователей. Он страдает от искусственности и ограничений по масштабируемости, а также не отражает актуальных трендов и реальных интересов аудитории. Использование реальных данных о разговорах пользователей, сохраненных или агрегированных с согласия пользователя, порождает важные вопросы конфиденциальности и этических норм. Открытое использование пользовательских диалогов может быть воспринято как нарушение приватности, что приведет к потере доверия и уходу клиентов к альтернативным LLM-платформам.
В этом аспекте OpenAI и другие игроки на рынке находятся в непростой ситуации — с одной стороны, важна аналитика для развития сервиса и партнерской экосистемы, с другой — необходима защита данных и прозрачность для пользователей. Некоторые эксперты предлагают альтернативный путь — сбор ключевых слов и фраз из разговоров без записи полного контента. Например, извлечение тематических запросов с помощью инструментов обработки естественного языка, таких как KeyBERT, позволяет сгруппировать и проанализировать ключевые интересы аудитории без компрометации конфиденциальности. Анализ поведения ChatGPT-пользователей с точки зрения посещаемых веб-сайтов и тем обсуждений может предоставить ценную информацию для владельцев ресурсов. Приведенный пример с анализом данных для домена nasa.
gov показал, что из собранных разговоров выделялись ключевые фразы, связанные с современными и будущими межзвёздными миссиями, что отражало реальный интерес к тематике космических путешествий. Аналогично, исследование разговоров по yelp.com выявило тенденции запросов, связанных с посещением пабов в Праге и просмотром футбольных матчей. Если такие данные удастся собрать в масштабах миллионов пользователей, это откроет большие возможности для бизнеса и маркетинга. Несмотря на очевидный потенциал и заинтересованность сообщества, OpenAI официально не выпускает и, возможно, не планирует создавать подобный GPT Search Console.
Причины кроются не только в технических ограничениях, но и в стратегических приоритетах компании. OpenAI фокусируется на развитии основных продуктов и поддержании доверия пользователей. Приоритетом является обеспечение безопасности, этичности и приватности, что накладывает ограничения на «выведение наружу» пользовательских данных, даже в анонимизированном виде. Также нельзя забывать, что развитие экосистемы языковых моделей еще находится в динамичном процессе. Требуется время на выработку отраслевых стандартов, эффективных бизнес-моделей и законодательных норм, регулирующих обработку персональной информации в таких сервисах.
Поиск баланса между инновациями и защитой интересов пользователей занимает центральное место в дискуссиях вокруг будущего LLM-платформ. Вместе с этим, рынок уже показывает признаки появления альтернативных сервисов, которые с разных сторон пытаются заполнить нишу аналитики для LLM. Появляются продукты, которые объединяют и анализируют данные из публичных источников, форумов, социальных сетей, а также симулируют интерактивные запросы. Развитие таких решений может привести к появлению метрик наподобие Google Trends, ориентированных на запросы в LLM. Это позволило бы компаниям понимать актуальные темы, формировать стратегию и оптимизировать контент под новые пользовательские привычки.
Одной из интересных идей является интеграция механизмов выделения ключевых слов и контекстных меток прямо в параметры запросов, что отчасти может напоминать использование UTM-меток в традиционном веб-маркетинге. Такие технологии позволили бы лучше отслеживать эффективность взаимодействия через LLM, если они будут реализованы с должным соблюдением конфиденциальности и прозрачности. Кроме того, использование публичных площадок вроде Reddit, Quora и специализированных форумов для мониторинга реальных вопросов пользователей может стать дополнительным источником данных, позволяющим оценить, какие сайты и темы наиболее востребованы в рамках LLM. Это может быть ценным инструментом для маркетологов и аналитиков, заинтересованных в глубоком понимании запросов аудитории. В целом, можно прогнозировать, что в ближайшие годы появится волна инновационных продуктов и сервисов, расширяющих возможности бизнес-аналитики в эпоху больших языковых моделей.
Рост популярности LLM и формирование новых потребностей пользователей неизбежно приведет к развитию инструментов, которые смогут обеспечить прозрачность трафика, анализ поведения и оптимизацию, ранее доступные только через традиционные поисковые системы. Таким образом, отсутствие у OpenAI собственного GPT Search Console связано с комплексом причин: стремлением защитить приватность пользователей, технической сложностью извлечения полезных данных из диалогов и стратегическими приоритетами компании. Однако потенциал и рыночный спрос на такие инструменты очень высоки. Вероятно, именно в этой нише появятся новые сервисы, которые смогут принести значительную пользу владельцам сайтов и маркетологам, работающим в эпоху искусственного интеллекта и LLM. В заключение хочется отметить, что аналитика в контексте больших языковых моделей — это новый фронтир интернет-маркетинга с уникальными вызовами и огромными возможностями.
Решения, связанные с приватностью, сбором данных и их обработкой должны стать основой построения доверия и успешного взаимодействия между пользователями, разработчиками и бизнесом. В будущем можно ожидать появление отраслевых стандартов и инновационных инструментов, которые сделают рынок более прозрачным и эффективным для всех участников.
