ChatGPT Search-ის ფარული ხარვეზი: რატომ გადადის სისტემა ინგლისურ ენაზე არაინგლისურენოვანი მოთხოვნების დამუშავებისას?

AI ძიების ანალიტიკურმა ფირმა Peec AI-მ გამოაქვეყნა ანგარიში, რომელიც ChatGPT-ის მიერ გენერირებულ ფონურ საძიებო მოთხოვნებს აანალიზებს. კვლევის თანახმად, ChatGPT-ის ფონური ძიებების (ე.წ. fan-outs) 43% ინგლისურ ენაზე სრულდება, მიუხედავად იმისა, თუ რა ენაზეა დასმული თავდაპირველი კითხვა.

მონაცემები აჩვენებს, რომ არაინგლისურენოვანი მოთხოვნების თითქმის 78% მოიცავდა მინიმუმ ერთ ინგლისურენოვან ფონურ ქვემოთხოვნას. Peec AI-მ 10 მილიონზე მეტი ChatGPT მოთხოვნა და 20 მილიონი ფონური ძიება შეისწავლა, რის შედეგადაც დადგინდა, რომ სისტემა პასუხების ფორმირებისას ხშირად მიმართავს ინგლისურენოვან წყაროებს, რაც გავლენას ახდენს საბოლოო ინფორმაციის სიზუსტესა და ლოკალურ რელევანტურობაზე.

რა არის Fan-Out მოთხოვნები?

OpenAI-ის ChatGPT Search-ის დოკუმენტაცია განმარტავს ფონური მოთხოვნების მუშაობის პრინციპს. როდესაც მომხმარებელი სვამს კითხვას, ChatGPT Search მას გარდაქმნის ერთ ან რამდენიმე მიზნობრივ ქვემოთხოვნად და მათ საძიებო პარტნიორებს უგზავნის. საწყისი შედეგების განხილვის შემდეგ, სისტემამ შესაძლოა დამატებითი, უფრო სპეციფიკური მოთხოვნებიც გაგზავნოს ინფორმაციის დასაზუსტებლად.

Peec AI ამ გადაწერილ ქვემოთხოვნებს "fan-outs"-ს უწოდებს. კომპანიის ანგარიშმა აჩვენა, თუ რომელ ენებს იყენებს ChatGPT ამ პროცესში. აღსანიშნავია, რომ OpenAI-ის ოფიციალური დოკუმენტაცია არ აკონკრეტებს, თუ რა კრიტერიუმით ხდება ენის შერჩევა ამ ქვემოთხოვნებისთვის.

Peec AI-ის კვლევის ძირითადი მიგნებები

ანალიზისთვის Peec AI-მ გაფილტრა მონაცემები და დატოვა მხოლოდ ის შემთხვევები, სადაც მომხმარებლის IP მისამართის ლოკაცია და მოთხოვნის ენა ერთმანეთს ემთხვეოდა. მაგალითად, პოლონურენოვანი მოთხოვნები პოლონური IP მისამართებიდან, გერმანული მოთხოვნები გერმანიიდან და ა.შ. შერეული სიგნალები, როგორიცაა გერმანულენოვანი მოთხოვნა გაერთიანებული სამეფოს IP-დან, კვლევაში არ შესულა.

გაფილტრულმა მონაცემებმა აჩვენა შემდეგი სურათი:

• არაინგლისურენოვანი მოთხოვნების 78% შეიცავდა მინიმუმ ერთ ინგლისურენოვან ფონურ ქვემოთხოვნას.
• თურქულენოვანი მოთხოვნების შემთხვევაში ინგლისურენოვანი fan-out-ების წილი ყველაზე მაღალი იყო და 94% შეადგინა.
• ესპანურენოვანი მოთხოვნებისას ეს მაჩვენებელი ყველაზე დაბალი იყო, თუმცა მაინც საგრძნობი — 66%.
• არცერთი არაინგლისური ენის მაჩვენებელი 60%-ზე დაბლა არ ჩამოსულა.

მონაცემები აჩვენებს თანმიმდევრულ პატერნს: ChatGPT ძიებას მომხმარებლის ენაზე იწყებს, შემდეგ კი პასუხის ფორმირების პროცესში ინგლისურენოვან ქვემოთხოვნებს ამატებს.

პრაქტიკული მაგალითები ანგარიშიდან

Peec AI-ის ანგარიშში მოყვანილია რამდენიმე კონკრეტული მაგალითი, თუ როგორ აისახება ეს ტენდენცია პასუხების ხარისხზე:

• პოლონეთი: როდესაც მომხმარებელმა პოლონური IP-დან იკითხა საუკეთესო სააუქციონო პორტალების შესახებ, ChatGPT-მ საერთოდ გამოტოვა ან მეორეხარისხოვან პოზიციაზე გადაიტანა Allegro.pl (პოლონეთის წამყვანი ელექტრონული კომერციის პლატფორმა) და უპირატესობა eBay-სა და სხვა გლობალურ პლატფორმებს მიანიჭა.
• გერმანია: გერმანული პროგრამული უზრუნველყოფის კომპანიების შესახებ კითხვაზე პასუხისას, სისტემამ სიაში არცერთი გერმანული კომპანია არ შეიყვანა.
• ესპანეთი: კოსმეტიკური ბრენდების შესახებ კითხვისას, ChatGPT-მ პირველი ქვემოთხოვნა ინგლისურად გაუშვა. მეორე მოთხოვნა მართალია ესპანურად იყო, მაგრამ სისტემამ მას დაამატა სიტყვა "globales" (გლობალური), რაც თავდაპირველ მოთხოვნაში არ ფიგურირებდა.

ეს მაგალითები მიუთითებს იმაზე, რომ სისტემა ხშირად ინტერპრეტირებს ლოკალურ მოთხოვნას, როგორც გლობალური ინფორმაციის ძიების მცდელობას.

რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი SEO-სთვის?

SEO და კონტენტ-მარკეტინგის გუნდები, რომლებიც არაინგლისურენოვან ბაზრებზე მუშაობენ, შესაძლოა არახელსაყრელ პირობებში აღმოჩნდნენ. Peec AI-ის მაგალითებში ინგლისურენოვანმა ქვემოთხოვნებმა წინა პლანზე წამოსწია ინგლისურენოვანი წყაროები, რამაც გლობალურ ბრენდებს ადგილობრივ კონკურენტებთან შედარებით უპირატესობა მიანიჭა.

ადრეული კვლევები ფოკუსირებული იყო იმაზე, თუ რომელი სიგნალები განაპირობებს წყაროს ციტირებას. Peec AI-ის მონაცემები კი მიუთითებს, რომ ფონური მოთხოვნის ენა შესაძლოა ფილტრავდეს წყაროებს მანამ, სანამ ციტირების სხვა სიგნალები საერთოდ ამოქმედდება.

მეთოდოლოგიური შენიშვნები

Peec AI მონაცემებს აგროვებს ბრაუზერის ავტომატიზაციის მეშვეობით, რაც ნიშნავს, რომ სისტემა AI პლატფორმებთან ურთიერთქმედებს ვებ-ინტერფეისის და არა API-ს საშუალებით. ანგარიშში გამოყენებული 10 მილიონი მოთხოვნა კომპანიის საკუთარი პლატფორმიდანაა აღებული და არა მომხმარებელთა შემთხვევითი სესიებიდან.

ანგარიშის ავტორი, ტომეკ რუდსკი (Tomek Rudzki), ტექნიკური SEO-ს ცნობილი ექსპერტია, რომელიც რეგულარულად გამოდის ისეთ კონფერენციებზე, როგორიცაა BrightonSEO და SMX Munich.

სამომავლო პერსპექტივები

ჯერჯერობით გაურკვეველია, ინგლისურენოვანი ქვემოთხოვნების გამოყენება სისტემის განზრახული დიზაინია თუ მისი მუშაობის თავისებურება (emergent behavior). ეს ანგარიში მნიშვნელოვან კითხვას ბადებს: გახდება თუ არა ინგლისურენოვანი კონტენტის შექმნა AI ძიების ოპტიმიზაციის (GEO) აუცილებელი სტრატეგია ყველა ბაზრისთვის, თუ AI პლატფორმები დახვეწენ წყაროების შერჩევის მექანიზმს ლოკალური ბაზრების უკეთ ასასახად?