В больших языковых моделях источники цитируются иначе, чем Google их ранжирует.
Search Atlas, компания-разработчик программного обеспечения для SEO, сравнила цитаты из GPT OpenAI, Gemini от Google и Perplexity с результатами поиска Google.
анализ из 18 377 сопоставленных запросов обнаруживает разрыв между традиционной видимостью поиска и цитируемостью платформы искусственного интеллекта.
Ниже представлен обзор ключевых отличий, обнаруженных Search Atlas.
Содержание
Растерянность ближе всего к поиску
Perplexity выполняет поиск в Интернете в реальном времени, поэтому можно ожидать, что его цитаты будут больше похожи на результаты поиска. Исследование подтверждает это.
По всему набору данных Perplexity показал среднее совпадение доменов с результатами Google примерно на 25–30%. Медианное перекрытие URL-адресов составило около 20%. В общей сложности Perplexity поделилась с Google 18 549 доменами, что составляет около 43% цитируемых им доменов.
ChatGPT и Gemini более избирательны
ChatGPT показал гораздо меньшее совпадение с Google. Его медианное перекрытие доменов оставалось на уровне 10–15%. Модель делила с Google 1503 домена, что составляет около 21% цитируемых доменов. Соответствие URL-адресов обычно оставалось ниже 10%.
Близнецы вели себя менее последовательно. Некоторые ответы почти не пересекались с результатами поиска. Остальные выстроились более тесно. В целом Gemini поделилась с Google всего 160 доменами, что составляет около 4% доменов, появившихся в результатах Google, хотя на эти домены приходилось 28% цитирований Gemini.
Что означают цифры для видимости
Рейтинг в Google не гарантирует цитирование LLM. В этом отчете предполагается, что системы используют Интернет по-разному.
Архитектура Perplexity активно осуществляет поиск в Интернете, а ее шаблоны цитирования более точно отслеживают традиционные поисковые рейтинги. Если ваш сайт уже хорошо ранжируется в Google, вы, скорее всего, увидите аналогичную видимость в ответах на Perplexity.
ChatGPT и Gemini больше полагаются на предварительно подготовленные знания и выборочный поиск. Они цитируют более узкий набор источников и менее привязаны к текущим рейтингам. Совпадения на уровне URL-адресов с Google в обоих случаях низкие.
Ограничения исследования
Набор данных сильно отдавал предпочтение Perplexity. На его долю пришлось 89% сопоставленных запросов, OpenAI — 8% и Gemini — 3%.
Исследователи сопоставляли запросы, используя оценку семантического сходства. Парные запросы выражали схожие информационные потребности, но не были идентичными поисковыми запросами пользователей. Порог составил 82% сходства с использованием модели встраивания OpenAI.
Двухмесячное окно предоставляет только недавний снимок. Потребуются более длительные временные рамки, чтобы увидеть, сохранятся ли одни и те же модели перекрытия с течением времени.
Заглядывая в будущее
Для поисковых систем, таких как Perplexity, традиционные сигналы SEO и общая сила домена, вероятно, будут иметь большее значение для видимости.
Для моделей, ориентированных на рассуждения, таких как ChatGPT и Gemini, эти сигналы могут иметь менее прямое влияние на то, какие источники появляются в ответах.
Рекомендуемое изображение: Асканний/Шаттерсток
