RESONEO провели масштабне дослідження ChatGPT Retrieval, щоб зрозуміти, які сторінки потрапляють у AI-відповіді, які фрагменти контенту бачить модель і як працює пошук джерел.
Дослідники проаналізували 27 000 сторінок, 58 000 витягнутих URL і 1 249 реальних відповідей ChatGPT, зібраних у липні 2026 року. Результати дають цікаве уявлення про те, що відбувається зі сторінкою між її індексацією та появою посилання у відповіді ChatGPT.
Що відбувається зі сторінкою в ChatGPT
Одна з головних особливостей дослідження полягає в тому, що знайдена ChatGPT сторінка далеко не завжди відкривається моделлю повністю.
З 58 000 витягнутих URL подальший шлях пройшли лише деякі сторінки.
| Етап | Кількість |
|---|---|
| Витягнуто URL | 58 000 |
| Підвищено до потенційних джерел | 7 600 |
| Процитовано у відповідях | 5 000 |
| Фактично відкрито і прочитано | 760 |
Виходить важливий момент для GEO: потрапляння сторінки в retrieval не означає, що ChatGPT обов’язково відкриє і прочитає весь документ.
На ранньому етапі система може приймати рішення на підставі значно меншого обсягу інформації.
Що саме бачить ChatGPT при retrieval
У типовому результаті retrieval сторінка представлена приблизно трьома основними елементами:
Title + URL + короткий текстовий snippet.
Для власного пошукового індексу OpenAI дослідження показує такі характеристики сніпета:
- максимальна довжина становить близько 202 символів;
- у 83,6% випадків сніпет містить H1;
- у 77% випадків H1 починається прямо з першого символу сніпета;
- після H1 залишається приблизно 146 символів для основного тексту;
- Meta Description не використовується для формування цього сніпета.
Таким чином, значна частина інформації про сторінку може бути представлена буквально кількома реченнями.
Чому перші символи сторінки важливі
Саме тому для GEO важлива не лише глибина матеріалу, а й інформаційна щільність перших фрагментів сторінки.
Навіть зображення можуть впливати на retrieval
Дослідження виявило ще одну цікаву деталь.
alt зображення може займати близько 50 символів обмеженого простору сніпета. Якщо перед основним текстом знаходиться зображення з довгим alt, частина доступного простору може бути зайнята описом зображення.В умовах обмеження приблизно в 202 символи це вже суттєво.
Як різні режими ChatGPT використовують пошук
Тут важливо розуміти різницю між режимами.
Free Think — режим Thinking у безкоштовній версії ChatGPT, у якому модель додатково аналізує запит і виконує пошук.
Paid Thinking — аналогічний режим для платних користувачів, що використовує ширший набір можливостей пошуку та моделей.
RESONEO порівняли, звідки ChatGPT отримує знайдені веб-сторінки в цих режимах. Під URL тут розуміються знайдені веб-сторінки, які система розглядає як потенційні джерела для відповіді. Це не означає, що кожна з них буде відкрита або процитована.
Free Think
У середньому система знаходила 35,3 URL на розмову.
| Джерело | Частка |
|---|---|
| Власний індекс OpenAI | 74,7% |
| 3,1% | |
| Oxylabs | 22,2% |
Paid Thinking
У середньому система знаходила 35,1 URL на розмову.
| Джерело | Частка |
|---|---|
| Власний індекс OpenAI | 24,7% |
| 75,3% |
Різниця виходить дуже суттєвою.
У дослідженні Free Think в основному спирався на власний індекс OpenAI, тоді як Paid Thinking значно сильніше використовував Google. Тому один і той самий користувацький запит у різних режимах ChatGPT потенційно може формувати відповідь на основі різних наборів веб-сторінок.
Thinking знаходить більше сторінок
Є ще одне цікаве порівняння:
| Режим | Середня кількість URL |
|---|---|
| Free Instant | 15,1 |
| Free Think | 35,3 |
Таким чином, режим Thinking у дослідженні знаходив більш ніж удвічі більше потенційних джерел, ніж Free Instant. Це важливо враховувати при аналізі GEO: результати присутності сайту в ChatGPT можуть залежати не лише від самого запиту, а й від режиму, в якому користувач його задає.
Search Index і Read Cache — це не одне і те саме
Ще один важливий висновок дослідження пов’язаний з тим, як OpenAI зберігає знайдені сторінки.
| Механізм | Що зберігається |
|---|---|
| Search index | Короткий сніпет сторінки для retrieval |
| Read cache | Повна сторінка, перетворена в Markdown |
Це означає, що після зміни сторінки ChatGPT не обов’язково одразу побачить нову версію її сніпета.
Read cache також може бути довгоживучим
Повна версія сторінки в read cache може зберігатися кілька тижнів або навіть місяців. Причому після того, як сторінка була відкрита одним користувачем, її збережена версія потенційно може використовуватися для іншого користувача без нового звернення до вихідного сайту.
Виходить, що зміни на сайті не обов’язково моментально відображаються у всіх шарах системи.
Що це означає для GEO
Дослідження показує, що традиційний підхід «написати велику статтю і оптимізувати її під ключові слова» стає недостатнім.
Для AI-пошуку необхідно враховувати кілька рівнів:
- Indexing — чи потрапила сторінка в індекс.
- Retrieval — який фрагмент сторінки був витягнутий.
- Extraction — яку інформацію модель отримала зі знайденого документа.
- Citation — чи була сторінка в підсумку використана як джерело відповіді.
Тому GEO варто розглядати не лише як оптимізацію сторінки під пошукове ранжування. Це ще й оптимізація контенту для витягування AI-системою.
Які елементи сторінки особливо важливі
Виходячи з даних дослідження, особливу увагу варто приділяти:
- Title — повинен чітко описувати зміст сторінки;
- H1 — повинен однозначно позначати основну тему;
- першим 100–150 символам після H1 — саме тут може знаходитися значна частина інформації, доступної на етапі retrieval;
- структурі сторінки — контент повинен бути зрозумілим без необхідності читати весь документ;
- alt-текстам зображень — вони можуть займати частину обмеженого простору сніпета.
Головна ідея тут досить проста:
Необхідно оптимізувати не лише всю сторінку, а й той невеликий фрагмент, який AI-система побачить першою.
Головний висновок
Дослідження RESONEO добре показує відмінність між класичним SEO і GEO. У SEO ми звикли думати про сторінку як про цілий документ: її зміст, посилання, технічні фактори, авторитетність і позиції.
В AI-пошуку з’являється додаткове питання:
«Який саме фрагмент цієї сторінки побачить модель і чи зможе вона зрозуміти його без відкриття всього документа?»
Саме тому GEO поступово зміщується від простої оптимізації під ranking до оптимізації всього ланцюжка:
retrieval → extraction → citation
Чим точніше сторінка представлена на кожному з цих етапів, тим вища ймовірність, що її інформація буде використана в підсумковій AI-відповіді.
Джерело:
дослідження RESONEO “ChatGPT Retrieval”
