ChatGPT vs ChatGPT Search – którego Twoi klienci faktycznie używają i jak powinniśmy optymalizować inaczej?

To naprawdę istotna różnica, którą większość marketerów pomija. Pozwól, że to rozłożę:

Podstawowa różnica:

Kluczowa wskazówka dla marketerów:

Dla zwykłego ChatGPT – Twoje treści muszą być na tyle widoczne, by trafić do danych treningowych I być powiązane z odpowiednimi tematami i bytami. To działanie wsteczne i w dużej mierze poza Twoją kontrolą.

Dla ChatGPT Search – Twoje treści muszą po prostu zajmować pozycje/wyniki w wyszukiwarce Bing. To możesz aktywnie optymalizować, stosując klasyczne SEO + strukturę przyjazną AI.

Strategiczne implikacje:

Skup się na optymalizacji pod ChatGPT Search, bo:

1. To na nią masz realny wpływ tu i teraz
2. Daje mierzalny ruch przez cytowania
3. Zyskuje na znaczeniu wraz z rosnącą liczbą użytkowników domyślnie korzystających z wyszukiwania

Oto moja lista kontrolna do optymalizacji pod oba warianty ChatGPT:

Lista kontrolna optymalizacji treści, która działa dla obu:

Struktura (pomaga obu):

• Jasne nagłówki H2/H3 odpowiadające potencjalnym pytaniom
• Akapity z odpowiedzią na początku (nie chowaj sedna)
• Listy punktowane dla łatwego wyodrębniania
• Kompleksowe omówienie w przejrzystych sekcjach

Świeżość (kluczowa dla ChatGPT Search):

• Regularne aktualizacje treści z widocznymi datami
• Usuwanie nieaktualnych informacji
• Dodawanie dat “Ostatnia aktualizacja”
• Aktualne statystyki i przykłady

Autorytet (pomaga obu, inne mechanizmy):

• Dla danych treningowych: wzmianki zewnętrzne, obecność w Wikipedii, cytowania branżowe
• Dla wyszukiwania na żywo: autorytet domeny, linki zwrotne, sygnały E-E-A-T

Dokładność (zmniejsza ryzyko halucynacji):

• Jasno sformułowane fakty
• Konkretne dane z podanymi źródłami
• Unikanie niejednoznaczności

Praktyczna rzeczywistość:

Większość działań podejmowanych pod ChatGPT Search pomaga też w zwykłym ChatGPT (treści mogą trafić do przyszłych danych treningowych). Ale w ChatGPT Search efekty widać szybciej, bo zmiany wpływają na widoczność w ciągu dni, nie cykli aktualizacji modelu.

Dorzucam perspektywę danych z monitorowania tysięcy cytowań ChatGPT:

Wzorce cytowań zaobserwowane w ChatGPT Search:

1. Koncentracja wydawców – Kilka źródeł dominuje. W naszych pomiarach Reddit, Wikipedia, TechRadar, Forbes i LinkedIn zgarniają ponad 20% cytowań dla wielu typów zapytań.

2. Zmienność – Wzorce cytowań zmieniają się gwałtownie. Reddit miał 60% cytowań, a po zmianie algorytmu ChatGPT spadł poniżej 10% w kilka tygodni.

3. Przewaga świeżych treści – W zapytaniach na czasie, nowo opublikowane materiały wygrywają z evergreenami.

Wnioski dla strategii:

• Nie traktuj optymalizacji pod ChatGPT Search jako statycznej. Monitoruj na bieżąco.
• Bądź obecny na platformach często cytowanych (dyskusje na Reddit, LinkedIn itp.)
• Świeżość jest ważniejsza niż w klasycznym SEO

Monitorowanie w praktyce:

Używaj Am I Cited lub podobnych narzędzi, aby śledzić cytowania. Cytowania ChatGPT Search są mierzalne – widzisz, kiedy i na jakie zapytania jesteś cytowany. Zwykłe wzmianki ChatGPT trudniej wyłapać, ale pojawiają się już pierwsze narzędzia.

Oto praktyczne pytanie, nad którym się głowię:

Która wersja ChatGPT ma większe znaczenie w B2B?

Nasza hipoteza:

• Kupujący B2B szukający produktów często zadają złożone, aktualne pytania
• Te zapytania częściej uruchamiają ChatGPT Search
• “Jaki najlepszy system do zarządzania projektami dla rozproszonego zespołu z integracją Jira?” wymaga aktualnych danych

Nasze testy:

Zadaliśmy 50 typowych pytań kupujących i sprawdziliśmy, której wersji użył ChatGPT.

Wyniki:

• Porównania produktów: 85% uruchomiło Search
• Pytania “jak”: 60% uruchomiło Search
• Pytania pojęciowe: 30% uruchomiło Search
• Kreatywne/burza mózgów: 10% uruchomiło Search

Wniosek:

W B2B, gdzie kupujący pytają o porównania i oceny, ChatGPT Search prawdopodobnie jest ważniejszy niż zwykły ChatGPT. To oznacza, że nasze fundamenty SEO (pozycje w Bingu, świeżość treści, jasne informacje o produkcie) są kluczowe.

Perspektywa technicznego autora treści na temat struktury:

Różnica w halucynacjach jest realna i ma znaczenie dla Twoich treści:

Zwykły ChatGPT: 12% halucynacji oznacza, że często wymyśla fakty. Twoje treści mogą być „wspomniane”, nawet jeśli ChatGPT coś o Tobie zmyśli.

ChatGPT Search: 76% dokładności, bo odpowiedzi są oparte na rzeczywistych źródłach. Jeśli jesteś cytowany, to z Twoich faktycznych treści.

Co to oznacza:

Dla ChatGPT Search dokładność Twoich treści ma większe znaczenie. Jeśli masz błędne informacje na stronie, ChatGPT Search może je zacytować, rozprzestrzeniając błąd z Twoją marką.

Lista kontrolna higieny treści:

• Audyt pod kątem nieaktualnych cen, funkcji, statystyk
• Usuwaj stare ogłoszenia/wiadomości, które mogą wprowadzać w błąd
• Upewnij się, że sekcja “O nas” jest aktualna
• Regularnie aktualizuj dokumentację produktów

Im czystsze treści, tym chętniej ChatGPT Search Cię cytuje I tym dokładniejsze są te cytaty.

Odpowiem na pytanie o pomiar:

Jak śledzić ruch z ChatGPT Search:

ChatGPT Search przekazuje informacje o referrerze, więc MOŻESZ to śledzić w analityce (w przeciwieństwie do zwykłego ChatGPT, który wpływa tylko na wyszukiwania brandowe).

W GA4 szukaj:

• ruchu z chatgpt.com jako referral
• Segmentuj po stronie docelowej, by zobaczyć, które treści są cytowane

Czego się dowiedzieliśmy z naszych danych:

• Ruch z ChatGPT Search konwertuje lepiej niż z organicznych wyników (użytkownicy mają większą intencję)
• Średni czas sesji jest dłuższy (szukają kompleksowych informacji)
• Ruch pojawia się falami (kiedy Twoje treści są podchwytywane przez trendy)

Wyzwanie atrybucji:

Wpływ zwykłego ChatGPT jest niewidoczny w analityce. Ktoś robi research w ChatGPT, potem googluje Twoją markę. To wygląda jak brandowy ruch organiczny, a nie ChatGPT.

ChatGPT Search jest bardziej przejrzysty – widać bezpośredni referral.

Rekomendacje pomiarowe:

Śledź oba:

1. Bezpośredni ruch z ChatGPT (mierzalny)
2. Trendy wyszukiwań brandowych, które mogą wskazywać na wpływ zwykłego ChatGPT (w sposób pośredni)

Perspektywa enterprise na alokację zasobów:

Nasze podejście:

Podzieliliśmy optymalizację AI na dwa strumienie zadań:

Strumień 1: ChatGPT Search (SEO+)

• Zespół: obecny zespół SEO przeszkolony w AI
• Skupienie: optymalizacja pod Bing, struktura treści, świeżość
• Pomiar: ruch z ChatGPT, śledzenie cytowań
• Budżet: 70% inwestycji w wyszukiwanie AI

Strumień 2: Wpływ na dane treningowe (Brand/PR)

• Zespół: PR i brand
• Skupienie: wzmianki w autorytatywnych źródłach, Wikipedia, branżowe publikacje
• Pomiar: audyty share of voice AI, trendy wyszukiwań brandowych
• Budżet: 30% inwestycji w wyszukiwanie AI

Dlaczego stawiamy na ChatGPT Search:

• Bardziej kontrolowalne efekty
• Szybsza informacja zwrotna
• Jaśniejsza atrybucja
• Rosnąca liczba użytkowników

Ograniczenie danych treningowych:

Nie możemy już wejść do danych GPT-4. Ale MOŻEMY wpływać na przyszłe dane, budując autorytet już teraz. Dlatego działania PR/brand są istotne długofalowo, nawet jeśli krótko-terminowo trudne do zmierzenia.

To było niesamowicie pomocne. Podsumowanie:

Kluczowe rozróżnienia, które zabieram:

1. Zwykły ChatGPT = zależny od danych treningowych, działanie wsteczne, trudno teraz wpływać
2. ChatGPT Search = wyszukiwanie na żywo, kontrolowalne, mierzalne

Praktyczne implikacje:

1. Dla natychmiastowych efektów – Skup się na optymalizacji pod ChatGPT Search (SEO + struktura przyjazna AI)
2. Dla długofalowej pozycji – Buduj sygnały autorytetu pod przyszłe dane treningowe
3. Dla pomiaru – Śledź bezpośredni ruch z ChatGPT, używaj wskaźników pośrednich dla wpływu na dane treningowe

Co wdrażam:

1. Audyt struktury treści – wszystkie kluczowe strony muszą być „przyjazne syntezie”
2. Program świeżości – regularne aktualizacje z widocznymi datami
3. SEO w Bing – byliśmy skupieni na Google; czas na parytet z Bing
4. Monitorowanie ruchu z ChatGPT – segmenty GA4 dla referral chatgpt.com
5. Monitoring Am I Cited – śledzenie cytowań w obu wersjach ChatGPT

Wniosek strategiczny:

Traktowaliśmy „optymalizację pod ChatGPT” jako jedno zadanie. To w rzeczywistości dwa różne cele optymalizacyjne z różnymi taktykami, czasem i podejściem do pomiaru.

Czas przestać je mylić i optymalizować każde osobno.