Openai выпустил самое большое исследование на сегодняшний день о том, как пользователи действительно используют CHATGPT. Я кропотливо синтезировал те, которые вы и вам следует обратить внимание, поэтому вам не нужно проходить через множество полезных и бессмысленных идей.

TL; Доктор

1. LLM не заменяют поиск. Но они меняют то, как люди получают доступ и потребляют информацию.
2. Запрашивая (49%) и выполнение (40%) запросов доминируют на рынке и увеличиваются в качестве.
3. Три лучших вариантов использования — практическое руководство, поиск информации и написание — составляют 80% всех разговоров.
4. Издатели должны создавать связанные активы, которые добавляют ценность. Это больше не может быть просто преследовать трафик из статей.

Чатбот 101

Чатбот — это статистическая модель, обученная генерировать текстовый ответ с учетом некоторого текстового ввода. Обезьяна видит, обезьяна делает.

Более продвинутые чат-боты имеют двух или более стадий процесс обучения. В Первый этап (Менее раз в разговорной речи известно как «предварительное обучение»), LLM обучаются предсказать следующее слово в строке.

Как и лучший бухгалтер в мире, они оба предсказуемы и скучны. И это не обязательно плохо. Я хочу, чтобы мои шеф -повара толстые, мои пилоты трезвые, и мои деньги, настолько скучные, они следующие в очереди, чтобы возглавить партию зеленых.

Стадия второй где все становится немного причудливым. На фазе «после тренировки» модели обучаются генерировать «качественные» ответы на подсказку. Они точно настроены на различные стратегии, такие как обучение подкреплению, чтобы помочь оценивать ответы.

Со временем LLM, как и собака Павлова, либо вознаграждены, либо выговор на основе качества их ответов.

На первом этапе модель «понимает» (определенно в перевернутых запятых) скрытое представление мира. На втором этапе его знания оттачиваются, чтобы генерировать наилучший качественный отклик.

Без настроек температуры LLMS будет генерировать точно одинаковое время от времени за разом, если процесс обучения одинаково.

Более высокие температуры (ближе к 1,0) увеличивают случайность и креативность. Более низкие температуры (ближе к 0) делают модель (ы) гораздо более прогнозирующей и точной.

Таким образом, ваш вариант использования определяет соответствующие настройки температуры. Кодирование должно быть установлено ближе к нулю. Творческие, более ориентированные на контент задачи должны быть ближе к одному.

Я уже говорил об этом в своей статье о Как построить бренд Post AIПолем Но я настоятельно рекомендую прочитать это Очень хорошее руководство о том, как работают масштабы температуры с LLMS и как они влияют на базу пользователей.

Что нам говорят данные?

Что LLM не являются прямой заменой для поиска. Даже не так близко ИМО. Это исследование Semrush Подчеркнул, что Super пользователей LLM повысился количество традиционных поисков, которые они делали. Теория расширения, кажется, верна.

Но они принесли фундаментальный сдвиг в том, как люди получают доступ и взаимодействуют с информацией. Разговорные интерфейсы имеют невероятную ценность. Особенно в формате рабочего места.

Кто знал, что мы были такими ленивыми?

1. Руководство, поиск информации и написание доминируют

Эти три лучших варианта использования составляют 80% всех разговоров с человеком-роботом. Практическое руководство, поиск информации и, пожалуйста, помогите мне написать что -то мягкое и не хватает какой -либо страсти или понимания, чудесного робота.

Я признаю, что большинство письменных запросов предназначены для редактирования существующей работы. Все еще. Если я прочитаю что -то написанное ИИ, я буду чувствовать себя обманутым. И обман — это не привлекательное качество.

2. Не связанное с работой использование увеличивается

• Сообщения, не связанные с работой, выросли с 53% от всего использования до более 70% к июлю 2025 года.
• LLM стали привычными. Особенно, когда дело доходит до того, как помогать нам принимать правильные решения. Как в работе, так и вне работы.

3. Написание — самое распространенное приложение на рабочем месте

• Написание является наиболее распространенным вариантом использования работы, учитывая 40% сообщений, связанных с работой, в среднем в июне 2025 года.
• О две трети всех письменных сообщений Запросы для изменения существующего пользовательского текста, а не создавать новый текст с нуля.

Я знаю достаточно людей, которые просто используют LLMS, чтобы помочь им написать лучшие электронные письма. Мне почти жаль технических братьев, что основным вариантам использования этих инструментов настолько не хватает творчества.

4. менее кодирование

• Компьютерное кодирование Запросы являются относительно небольшой долю, только в 4,2% всех сообщений.*
• Это кажется очень нелогичным, но специализированными ботами, как Клод или инструменты, как Милый лучшие альтернативы.
• Это примечание. Использование специалиста LLM будет расти и, вероятно, будет доминировать в конкретных отраслях, потому что они смогут разработать более качественные результаты. Специализированная тренировка в стиле второй стадии делает для гораздо превосходного продукта.

*По сравнению с 33% связанных с работой разговоров ClaudeПолем

Важно отметить, что в других исследованиях есть некоторые совершенно разные взгляды на то, для чего люди используют LLMS. Так что это не так порезано и сухо, как мы думаем. Я уверен, что все будет продолжать меняться.

5. Мужчины больше не доминируют

• Ранние последователи были непропорционально мужчинами (вокруг 80% с типично мужскими именами).
• Это число отказалось 48% К июню 2025 года, когда активные пользователи теперь немного чаще имеют женские имена.

Конечно, у нас, мужчин, есть наши недостатки. На протяжении всей истории, возможно, мы были немного быстро сражаться и немного доминировать. Но приятно видеть паритет.

• 89% всех запросов спрашивают и занимаются связанными.
• 49% спрашивают и 40% делают только 11% для выражения.
• Запросы сообщения выросли быстрее, чем выполнение сообщений за последний год, и оцениваются более высокое качество.

7. Отношения и личные размышления не являются заметными

• Был проведен ряд исследований, в которых говорится, что LLM стали личными терапевтами для людей (см. Выше).
• Тем не менее, отношения и личные размышления составляют только 1,9% от общего количества сообщений в соответствии с OpenAI.

8. Кровавая молодость (*встряхивает кулак*)

Вынос

Я не думаю, что LLMS — катастрофа для издателей. Конечно, они не отправляют реферальный трафик и начали удалять цитаты вне платных пользователей (классика). Но ни один из этих технологий не даст нам ничего.

Это гонка на Луну, и мы собака, которую они отправили на испытательный рейс.

Но если вы издатель с мнением, аудиторией и — надеюсь — некоторая глубина бренда и активы, с которыми все будет в порядке. Хотя Их ползание выходит из -под контроляПолем

Одним из наиболее практических результатов, которые мы, издатели, можем извлечь из этих данных, является очевидное изменение в намерениях. Для Eons мы были забиты на навигационных, информационных, коммерческих и транзакционных.

Теперь у нас есть. Или генерирование. И это огромно.

SEO не мертв для издателей. Но нам нужно делать больше, чем просто продолжать публиковать контент. Есть много чего можно сказать для поддержания ценностей ИИ, сохраняя при этом его на длине руки.

Думать Би -би -си проверьтеПолем Контент, который не может быть синтезирован машинами, потому что он добавляет столько значений. Инструменты и связанные активы. Реальные мнения экспертов выдвинулись на первый план.

Но сложно масштабировать это качество. Программный SEO может привести к удивительной ценности. Как и инструменты. Инструменты, которые отвечают пользователям «выполнять» запросы время раз за разом. Мы должны создавать вещи, которые добавляют ценность за пределами существующего корпуса.

И если ваша аудитория, как правило, моложе и более доверяет, вам придется больше опираться на это.

Больше ресурсов:

---

Этот пост был первоначально опубликован Лидерство в SEOПолем

---

Показанное изображение: Roman Samborskyi/Shutterstock