Как формируются поисковые запросы в нейросетях после промпта

Промпт и поисковый запрос — разные тексты

Пользователь пишет вопрос разговорным языком. Поисковая инфраструктура обычно лучше работает с короткими и конкретными запросами.

Поэтому AI-сервис может сначала понять задачу пользователя, а затем сформировать один или несколько поисковых запросов для веб-поиска. Именно эти переписанные запросы определяют, какие страницы попадут в кандидатный набор источников.

Если страница отвечает на исходный промпт, но не соответствует переписанному запросу, нейросеть может не найти эту страницу на этапе поиска.

Как ChatGPT переписывает промпт

OpenAI прямо описывает этот шаг. Когда ChatGPT обращается к поисковым партнёрам, сервис обычно переписывает вопрос пользователя в один или несколько целевых запросов и отправляет их дальше.

Пример из документации OpenAI:

Промпт длинный и разговорный. Поисковый запрос короче, содержит сущность CCR8, тему иммунотерапии и год.

После просмотра первых результатов ChatGPT может отправить дополнительные, более конкретные запросы. В том же примере следующий запрос может выглядеть как «CHS-114 conference 2025».

Это означает, что один промпт может породить цепочку поисков: сначала широкий целевой запрос, затем уточнения по найденным сущностям, событиям или названиям.

Что ChatGPT может добавить в поисковый запрос

Переписанный запрос не обязан копировать слова пользователя. ChatGPT может добавить информацию, которой нет в самом промпте.

Локация

Если пользователь пишет «рестораны рядом», ChatGPT может оценить примерный город по IP-адресу и переписать запрос в «top restaurants San Francisco».

OpenAI указывает, что ChatGPT может передавать поисковым партнёрам общий регион, но не передаёт сам IP-адрес и данные аккаунта ChatGPT для выполнения поиска.

Сохранённые сведения о пользователе

Если в ChatGPT включена Memory, сервис может использовать сохранённые сведения при переписывании запроса. Пример из документации OpenAI: пользователь просит рестораны рядом и ранее указал, что он вегетарианец и живёт в Сан-Франциско. Тогда поисковый запрос может стать «good vegan restaurants San Francisco».

Для владельца сайта это означает, что один и тот же промпт у разных пользователей может привести к разным поисковым запросам и разным наборам источников.

Google AI Mode запускает несколько связанных поисков

Google описывает похожий механизм для AI Mode и AI Overviews. Компания называет его query fan-out: система запускает несколько связанных поисков по подтемам и источникам данных, а затем собирает результаты в один ответ.

В блоге Google приводится пример сравнения функций отслеживания сна у умного кольца, часов и коврика. Система может составить план, провести несколько поисков и скорректировать план по найденным данным.

Google Search Central также отмечает, что AI Overviews и AI Mode могут выпускать несколько связанных поисков по подтемам. Пока формируется ответ, модели могут находить дополнительные поддерживающие страницы и показывать более широкий набор ссылок, чем классическая выдача по одному запросу.

Для сайта это меняет точку сравнения. Попадание в ответ может зависеть не от одной фразы пользователя, а от набора связанных запросов, которые система сформировала сама.

Почему страница может не попасть в ответ

Команда может оптимизировать страницу под точную формулировку промпта. Нейросеть при этом ищет по переписанному запросу.

Типичные расхождения:

• пользователь пишет разговорный вопрос, а поиск идёт по сущности, году и категории
• пользователь не указывает город, а система добавляет локацию
• пользователь спрашивает «какой сервис выбрать», а поиск идёт по сравнению функций, цене или интеграциям
• первая порция результатов порождает новый запрос с названием конкретной конференции, продукта или компании

Страница может хорошо отвечать на исходный промпт и при этом не попадать в выдачу по переписанному запросу. Тогда нейросеть даже не сравнивает эту страницу с другими источниками.

Что делать команде

Начинайте с текста промпта и с того, какие поисковые формулировки может породить этот промпт.

Для каждого важного вопроса клиента соберите:

1. исходный промпт пользователя
2. сущности: продукт, категория, компания, закон, показатель
3. уточнения: год, город, аудитория, ограничения
4. возможные сравнения и подтемы
5. страницы сайта, которые должны отвечать на эти подтемы

Дальше проверьте страницы по переписанным формулировкам и по исходной фразе. Если промпт звучит как «какой сервис выбрать для мониторинга видимости в нейросетях», страница должна явно закрывать связанные темы: какие нейросети поддерживаются, какие метрики сравниваются, чем отличается разовая проверка от подписки, какие ограничения есть у продукта.

Не пытайтесь угадать внутренний алгоритм каждого AI-сервиса. Полезнее сделать страницу, которая прямо отвечает на задачу, называет сущности и содержит проверяемые факты. Такие страницы легче сопоставить и с исходным промптом, и с переписанными поисковыми запросами.

Как проверять результат

Проверка по одному промпту недостаточна. Один и тот же вопрос может запускать разные поиски из-за локации, памяти, даты и уточняющих запросов после первых результатов.

При замере фиксируйте:

• текст промпта
• дату и нейросеть
• упоминание бренда и позицию
• ссылки на источники
• формулировки, которые встречаются в источниках ответа

Если бренд не появляется, откройте процитированные страницы конкурентов. Посмотрите, на какие сущности, сравнения и уточнения опирается ответ. Затем проверьте, есть ли эти же сведения на ваших страницах в явном виде.

Автоматический переписывающий слой означает, что видимость в нейросетях нельзя сводить к совпадению с текстом промпта. Сайт должен отвечать на задачу пользователя так, чтобы страница оставалась полезной и после того, как AI-сервис превратит промпт в один или несколько поисковых запросов.

Источники

• OpenAI: Searching the web with ChatGPT
• Google: Expanding AI Overviews and introducing AI Mode
• Google Search Central: AI Features and Your Website
• Google: AI Mode in Search updates