惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Vercel News
Vercel News
博客园 - 【当耐特】
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
小众软件
小众软件
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
WordPress大学
WordPress大学
G
Google Developers Blog
博客园 - 叶小钗
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
P
Proofpoint News Feed
J
Java Code Geeks
U
Unit 42
云风的 BLOG
云风的 BLOG
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
N
Netflix TechBlog - Medium
宝玉的分享
宝玉的分享
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
D
Docker
V
Visual Studio Blog
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
H
Help Net Security
V
V2EX
T
Tailwind CSS Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Почему в эпоху GPT, бизнесу важно конкурировать в поисков...
kuzmenkodima · 2026-05-19 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение2 мин

Охват и читатели22

Мнение

Привет, дорогой читатель! Меня зовут Дмитрий, и я более 12 лет занимаюсь веб-разработкой. Так уж получилось, что за это время у меня набралась база клиентов, которые иногда обращаются с той или иной проблемой. Поскольку мой опыт довольно обширный, был среди них один клиент, которого я консультировал по SEO-продвижению сайта.

На днях он обратился ко мне с очень интересным вопросом: «Дмитрий, помогите, пожалуйста. Хочу, чтобы любой GPT-чат при запросе “топ-10 компаний, валяющих валенки” (реальный запрос я заменил) выдавал нашу компанию в первой пятёрке».

На всякий случай я сказал, что прямого механизма для этого, скорее всего, нет, но мне стало очень интересно: если есть задача, значит, должно быть и решение 🙂

Откуда эта информация берётся у GPT-чатов

Я начал разбираться, какие усреднённые механики используют модели, чтобы выдать нам заветный список компаний, валяющих валенки. Выяснил, что модель обучена на публичных данных. К ним относятся: Avito, сервисы с отзывами, картографические сервисы, новостные порталы, форумы, статьи и так далее. Но просто присутствовать в выдаче недостаточно. Вот основополагающие факторы, позволяющие попасть в топ выдачи LLM:

  • Тональность упоминаний. Цитирование в духе «Компания „Валяй валенки“ проиграла в суде» и «Компания „Валяй валенки“ признана лучшей компанией мира» дадут очень разный эффект, когда LLM будет составлять вашему потенциальному клиенту список. Негативные отзывы также снижают общую тональность.

  • Принцип свежести и релевантности. Если компания цитировалась часто и положительно, но в 2012 году, эффект тональности перестаёт играть роль.

  • Агрегация и кластеризация. Модель считает более значимыми те компании, которые повторяются на разных ресурсах. Например, компания А есть на порталах Б, В, Г и Д. Порталы при этом обладают в глазах модели достаточно выраженным трастом (они, короче, мощные и большие) и попадают в тематику запроса, на который нужно сгенерировать ответ. Скорее всего, приоритет будет отдан именно компаниям, присутствующим на большем количестве таких ресурсов.

  • Место в выдаче. В современных чатах есть функция поиска, которая предсказуемо берёт данные из поисковой выдачи. Не думаю, что она отдаёт предпочтение какому-то одному поисковику; скорее, агрегирует выдачу из разных систем и берёт что-то среднее, накладывая описанные выше факторы.

Какая связь с поисковиками?

Поисковик — это кладезь публичных данных и чёткий цифровой след компании. В эпоху GPT-чатов следить за репутацией в интернете стало особенно важно, если вы ведёте бизнес. Раньше пользователь мог не прочитать отзывы, не заметить новости о вашей компании, не увидеть гневный пост, а сейчас GPT становится аналитиком публичных данных и ничего не упустит из виду, будь то негативный отзыв или положительная цитируемость.

Казалось бы, все уйдут в чаты, и поисковики отойдут на второй план. Но я считаю, что поисковики — это основание для GPT-моделей, и если мы хотим влиять на их выдачу в свою пользу на локальных рынках, нам стоит уделить внимание присутствию своей компании в веб-пространстве.

P.S. Все что я описал это результаты моих наблюдений и анализа выдачи разных популярных LLM, я точно не знаю алгоритмы выдачи, но то что прослеживается я постарался описать в данной статье