სიახლეები და ანალიზი
ნეიროქსელებმა 53 მასალიდან ხუთი დაიმოწმა: რა გავაკეთე kononov.dev-ზე AI-ასისტენტებისთვის
Zvonko სააგენტოს გაზომვა, Marie Haynes-ის გათვლა ChatGPT-დან ტრაფიკის წილზე და Pew-ს გამოკითხვა. რა ღირს აქედან მცირე კომპანიისთვის და რა გავაკეთე საკუთარ საიტზე.
სააგენტომ ხუთ კვირაში 53 მასალა გამოუშვა, რომ ნეიროქსელების პასუხებში მოხვედრილიყო, და ერთი თვის შემდეგ წყაროებში მხოლოდ ხუთი დათვალა. იმავე კვირაში გამოვიდა გათვლა, რომლის მიხედვითაც ChatGPT საიტებზე Google-ის ტრაფიკის 1%-ზე ნაკლებს მოჰყავს, და Pew-ს გამოკითხვა, სადაც ამერიკელების მხოლოდ 8%-მა ჰკითხა ჩატ-ბოტებს არჩევნების შესახებ. ბიზნესის მფლობელისთვის, რომელსაც სააგენტო „ნეიროქსელებში პრომოუშენს“ სთავაზობს, ეს სამი ციფრი ნებისმიერ პრეზენტაციაზე მეტად გამოადგება. მოგიყვებით, რა გამოვიტანე აქედან და რა გავაკეთე საკუთარ საიტზე.
გაზომვა: დომენებით მესამედი, მასალებით ხუთი
Cossa-მ 23 ოქტომბერს გამოაქვეყნა დიმიტრი ზიმინის კვლევა Zvonko სააგენტოდან. 2026 წლის 2 ივლისიდან 8 აგვისტომდე მათ რვა პლატფორმაზე 53 მასალა გამოუშვეს და მერე გაზომვა ჩაატარეს: ნიშის 20 კითხვა, ექვსი AI-არხი ჩართული ძიებით, თითო კითხვაზე სამი გამეორება, სულ 1887 ბმული წყაროებზე ერთ გაშვებაზე. პირველი დათვლა დომენებით გააკეთეს და გაიხარეს: 1887-დან 559 ბმული იმ პლატფორმებზე მიდიოდა, სადაც ქვეყნდებოდნენ. მაგრამ მოდელი კონკრეტულ გვერდს ციტირებს და მასალის იდენტიფიკატორით დათვლისას 14 ბმული და ხუთი მასალა დარჩა. ხუთივე ერთ თვეზე ახალგაზრდა იყო, 12-დან 26 დღემდე; 30 დღეზე ძველი 28 მასალა არც ერთხელ არ დაუმოწმებიათ. ბმულების ნახევარი ერთმა ტექსტმა მოიტანა, რომლის სათაური კითხვის ფორმულირებას ემთხვეოდა.
ორი დღით ადრე Cossa-მ 21 ოქტომბერს გამოაქვეყნა Pressfeed-ის ტექსტი GEO-პრომოუშენზე, სადაც სწორედ ეს მოლოდინებია აღწერილი: კომპანია რამდენიმე საექსპერტო სტატიას ათავსებს, ერთი თვის შემდეგ მოთხოვნებს ChatGPT-ში ან Alice AI-ში ამოწმებს და თავის ბრენდს ვერ ხედავს. ნეიროქსელს პუბლიკაციების მრიცხველი არ აქვს, რომლის შემდეგაც ბრენდი რეკომენდაციებში ხვდება; საძიებო AI-სისტემები იმას იღებენ, რასაც კომპანიის საიტზე და მედიაში პოულობენ. ეს იმ სერვისის ტექსტია, რომელიც მედიაში პუბლიკაციებს ყიდის, და მე მას ამ შესწორებით ვკითხულობ.
რამდენ ტრაფიკს იძლევა ეს და როგორ დავთვალოთ
MarTech-მა 22 ოქტომბერს გადმოსცა Marie Haynes-ის ანალიზი 100 საიტზე 12 თვის განმავლობაში და GA4-ში 145 მილიონზე მეტ სესიაზე: ChatGPT-მ Google-ის ორგანული ძიების სესიების რაოდენობის 0,62% გამოგზავნა, ყველა LLM-მა ერთად 0,73%. 55 საიტს შორის, სადაც კონვერსიებს ითვლიდნენ, ChatGPT-დან მოსული ვიზიტორები 13,8% შემთხვევაში კონვერტირდებოდნენ Google-ის 3,02%-ის წინააღმდეგ, მაგრამ კონვერსიების რაოდენობით Google-მა მაინც 27-ჯერ მეტი მისცა, ვიდრე ყველა LLM-მა ერთად. ChatGPT-დან გადასვლების ზრდა, მისი მონაცემებით, 2025 წლის აგვისტოში შეჩერდა. MarTech-მა 23 ოქტომბერს მეორე მხარე დაამატა: ორგანული ტრაფიკი შეიძლება ეცემოდეს, შემოსავალი კი იკავებდეს, რადგან პასუხები დაწკაპუნების გარეშე საინფორმაციო ვიზიტებს იღებს, მყიდველი კი მერე პირდაპირი შესვლით ან კომპანიის სახელით მოდის. ავტორი გვირჩევს, შემოსავალსა და ბრენდულ მოთხოვნებს ვუყუროთ და არა სესიების საერთო რაოდენობას.
Pew Research-მა 23 ოქტომბერს 12-დან 18 ოქტომბრამდე 5273 ზრდასრული ამერიკელი გამოკითხა: დაახლოებით ნახევარი ჩატ-ბოტებს იყენებს, მაგრამ 2026 წლის არჩევნების შესახებ ინფორმაცია მათში 8%-მა მოიძია; 50 წლამდე ადამიანებს შორის 11%, 50-ზე უფროსებში 4%. ეს ბიზნესზე არ არის, სამაგიეროდ იშვიათი გაზომვაა იმისა, რამდენად ხშირად ეკითხებიან ადამიანები ბოტებს საერთოდ.
HubSpot-მა 23 ოქტომბერს გაშალა, რით განსხვავდება ხილვადობა AI-ში SEO-სგან: ბრენდის ხსენება პასუხში და ბმული თქვენს საიტზე წყაროდ ორი სხვადასხვა მოვლენაა და მათი დათვლა ცალ-ცალკე სჭირდება. იმავე დღეს HubSpot-მა რვა ინსტრუმენტი შეადარა, რომლებიც განრიგით ერთსა და იმავე კითხვებს ChatGPT-სა და Perplexity-ში ატარებენ, რადგან ერთი კითხვა სხვადასხვა დღეს სხვადასხვა პასუხს იძლევა.
რისთვის სჭირდება ეს მცირე კომპანიის მფლობელს
ავიღოთ აღჭურვილობის გაქირავების კომპანია სამასი ათასიანი მოსახლეობის ქალაქში. მას სთავაზობენ ათი სტატიის პაკეტს გარე პლატფორმებზე, რომ „ChatGPT-ში მოხვდეს“. Zvonko-ს გაზომვით 53 სტატიიდან ხუთმა იმუშავა და ისინიც ერთ თვეში პასუხებიდან ამოვარდა; Haynes-ის მონაცემებით მთელი ტრაფიკი LLM-ებიდან Google-ის ერთ პროცენტზე ნაკლებია. დასკვნა: ჯერ გაიგეთ, მოდიან თუ არა თქვენთან კლიენტები ასისტენტებიდან საერთოდ, და მხოლოდ მერე გადაიხადეთ სტატიებში.
რა გავაკეთე ჩემთან
kononov.dev-ზე 2026 წლის ოქტომბერში დავამატე llms.txt, ფაქტების ცალკე გვერდი AI-ასისტენტებისთვის და გვერდების Markdown-ვერსიები. ასისტენტი ძიებით გვერდს ტექსტად კითხულობს და მისთვის უფრო ადვილია ფაქტები იქიდან აიღოს, სადაც ისინი გაფორმების გარეშეა შეკრებილი. საიტზე ბრიფში კი დავამატე ველი „საიდან გაიგეთ“ ვარიანტით „AI-ასისტენტი“. ეფექტის ციფრები არ მაქვს და მათ მოგონებას არ ვაპირებ.
იმაზე, როგორ კითხულობენ პროგრამები საიტებს, მეორე მხრიდან ვიცი. 2023 წელს ლონდონის საკონსულტაციო კომპანიისთვის Scraper Hub გავაკეთე, სერვისი, რომელიც სიახლეებსა და მასალებს 120 წყაროდან აგროვებდა, ძირითადად ჩვეულებრივი ვებგვერდებიდან და არა XML-არხებიდან. შეგროვების ლოგიკას Python-ზე ვწერდი, სერვერულ ნაწილს Node.js-ზე, შეგროვების მიმდინარეობა ინტერფეისში WebSockets-ით ჩანდა. იმ სამუშაოდან მახსოვს, რომ პროგრამას უფრო ადვილად ეხერხება გვერდები, სადაც ტექსტი და თარიღი გასაგებ სტრუქტურაში დევს.
რას გავაკეთებდი
დაამატეთ განაცხადის ფორმაში ველი „საიდან გაიგეთ“ ვარიანტით „AI-ასისტენტი“ და ამას ტელეფონითაც ჰკითხეთ. ეს უფასოა და ერთ თვეში პირველ ციფრს იძლევა.
შეამოწმეთ, რომ სერვისებისა და ქეისების გვერდები ტექსტად იკითხება: ფაქტების გარეშე სურათებში და ციფრების გარეშე, რომლებიც მხოლოდ დაწკაპუნების შემდეგ ჩნდება. თუ ასისტენტი რამეს აიღებს, აქედან აიღებს.
თუ დათვლას გადაწყვეტთ, გვერდით დათვალეთ და არა დომენით, და ერთი და იგივე კითხვები რამდენიმე კვირა გაიმეორეთ. ერთი გაშვება არაფერს აჩვენებს.
ხარჯები შემოსავალს შეადარეთ და არა ხსენებებს. Haynes-ის მონაცემებით ChatGPT-დან მოსული ვიზიტორები უფრო ხშირად კონვერტირდებიან, მაგრამ ცოტანი არიან; ათი სტატია ერთი თვის ხუთი ციტირებისთვის ძნელად თუ გაამართლებს.
Scraper Hub-ზე: სიახლეების შეგროვება 120 წყაროდან ლონდონური კომპანიისთვის და მიმოხილვა ბოტები, რომლებიც საიტებს კითხულობენ. იმაზე, როგორ ვკითხულობ სხვის პროცენტებს: ციფრები ვენდორების ქეისებიდან. ადრე ვწერდი ბრენდის რეკომენდაციების გაზომვაზე AI-ში. მიმართულების მიხედვით: ბიზნესი როგორც ერთიანი სისტემა; ნიშნების შესახებ, როდის აღარ ყოფნის განაცხადების ცხრილი: როდის სჭირდება ბიზნესს სისტემა ცხრილების ნაცვლად. თუ გინდათ გაიგოთ, საიდან მოდიან თქვენთან კლიენტები, და ეს ერთ ადგილას შეკრიბოთ: ამოცანის განხილვა.