Как добиться, чтобы ChatGPT цитировал ваш бренд?

OpenAI документирует отдельные user-agent под разные задачи. GPTBot обходит сайты для обучения моделей, OAI-SearchBot строит поисковый индекс, на котором работает браузинг ChatGPT, а ChatGPT-User забирает страницу, когда вопрос пользователя запускает живой поиск.

Блокировка OAI-SearchBot убирает вас из того индекса, по которому ищет ChatGPT, — а именно он и отвечает за цитирования. Команды часто закрывают все три агента, чтобы защитить контент от обучения, а потом удивляются, почему называют конкурентов. Если цель — видимость, поисковому и пользовательскому агентам доступ нужен как минимум.

Поиск получает HTML и извлекает текст. Он не выполняет JavaScript надёжно и не ждёт, пока отрисуется клиентский фреймворк. Контент, который существует только после гидратации, часто читается как пустая страница.

Практическая проверка ничего не стоит: запросите страницу с отключённым JavaScript или посмотрите исходный ответ сервера и убедитесь, что нужное утверждение есть в разметке.

Модель, собирая ответ, берёт фрагменты. Фрагмент, который без трёх предыдущих абзацев теряет смысл, — плохой кандидат; тот, что полностью излагает ответ сам по себе, — хороший.

Надёжная схема: заголовок, сформулированный как реальный вопрос, сразу под ним компактный ответ, который называет предмет прямо, а не «это» или «такой подход», и уже затем детали. Конкретные числа, даты и названные источники делают фрагмент привлекательнее для цитирования, чем то же утверждение в общих словах.

В коммерческих вопросах — какой подрядчик, какое агентство, какой инструмент лучше — ассистенты сильно опираются на сторонние источники: подборки, каталоги, обсуждения в сообществах, площадки с отзывами. Бренду, который существует только на собственном сайте, нечем подкрепить свои заявления.

Это самая медленная часть работы и та, что больше всего определяет, назовут вас или нет. Попадание в релевантные подборки и каталоги и единообразное описание везде, где вы упомянуты, дают больше, чем очередной круг правок на страницах.

Прежде чем рекомендовать, модель должна понять, кто вы. Разметка Organization в JSON-LD, одинаковые название и описание везде и заполненный список sameAs со ссылками на реальные профили снижают неоднозначность.

Массив sameAs, в котором стоит только ваша собственная главная страница, не даёт ничего — смысл в том, чтобы связать сущность с независимыми площадками, где она тоже присутствует.