Как разные модели ИИ ищут информацию — и что это значит для арбитражника

Вы когда-нибудь замечали, что один и тот же вопрос в ChatGPT, Perplexity и Google AI Mode даёт совершенно разные ответы? Не просто разные формулировки — разные источники, разный контент, разные сайты в цитатах. И это не баг. Это архитектура.

Для арбитражника это означает одно: если вы хотите, чтобы ваш контент или бренд попал в ИИ-выдачу — нужно понимать, по каким правилам играет каждая модель. Потому что правила разные.

Почему это вообще важно для арбитражника

Пользовательское поведение меняется быстрее, чем обновляются рекламные стратегии. Аудитория в гемблинге, беттинге и нутре всё чаще начинает путь не с Google-запроса, а с вопроса в ChatGPT или Perplexity: «какой казино лучше», «безопасно ли это приложение», «реальные отзывы о [продукт]».

Если ваш контент, ваш оффер или ваш бренд попадает в такие ответы — вы получаете трафик без баннеров, без аккаунтов под риском бана и без CPM. Если не попадает — аудитория уходит к конкурентам, которые разобрались в правилах игры раньше.

Разберём, как именно ищут крупнейшие модели — и как под каждую из них выстроить стратегию.

ChatGPT: два режима, два разных мира

Режим без поиска (встроенные знания)

Базовая версия ChatGPT работает на данных обучения — срез интернета до определённой даты. Для GPT-4o это конец 2023 года. Модель не «вспоминает» конкретную статью — она генерирует ответ на основе статистических паттернов из миллионов текстов.

Что попало в обучающий корпус? Открытые сайты, Wikipedia, научные публикации, новостные ресурсы, форумы, техническая документация. Особенно хорошо представлены ресурсы из Common Crawl, Google Scholar и часто цитируемые источники.

Важный нюанс: даже если ваш контент попал в обучение, это не гарантирует появление в ответах. Модель синтезирует информацию из сотен источников. Выигрывают те, кто описывал тему последовательно, авторитетно и с разных сторон — именно такие паттерны модель «усваивает» как достоверные.

Режим с поиском

С февраля 2025 года ChatGPT получил постоянный доступ к интернету — но не как обычный поисковик. Система использует комбинацию Bing, Google, DuckDuckGo и собственных сканеров OpenAI. Модель решает сама, нужен ли поиск для ответа на конкретный вопрос.

Когда включён веб-поиск, ChatGPT ведёт себя как строгий редактор: ищет авторитетные источники с чётко структурированным, актуальным контентом. Накрутка поведенческих факторов не работает — ИИ оценивает смысловую релевантность и свежесть информации напрямую.

Трафик из этого режима отслеживается в Google Analytics по utm_source=chatgpt.com. Если видите этот источник в отчётах — значит, контент уже работает.

Perplexity: поисковик реального времени

Perplexity — это принципиально другая модель поведения. Система обращается к живым источникам при каждом запросе, постоянно обновляя индекс. Используются модели Anthropic и OpenAI поверх собственного поискового движка.

Perplexity наиболее требователен к структуре контента. Хорошо ранжируются материалы с чёткими заголовками, списками, конкретными данными и ссылками на источники. Это платформа, которая буквально «собирает» ответ из структурированных блоков текста — поэтому ваш контент должен быть организован именно так.

Для вертикалей арбитража (гемблинг, беттинг, крипта) это особенно важно: Perplexity активно используется аудиторией, которая проверяет информацию перед принятием решений. Попасть в выдачу Perplexity — значит оказаться в точке принятия решения.

Google AI Mode и AI Overviews: механика RAG

Google использует Retrieval-Augmented Generation (RAG): система сначала сканирует веб в реальном времени, затем модель Gemini ранжирует результаты по E-E-A-T и соответствию намерению запроса, синтезирует фрагменты и добавляет ссылки.

Ключевое отличие от классической выдачи: Google AI не показывает «лучшую страницу» — он показывает «лучшую комбинацию фактов из разных источников». Релевантность оценивается на уровне смысловых сущностей, а не ключевых слов.

Это меняет стратегию. Страница с высоким DA, но размытым содержанием, проигрывает странице с конкретными, проверяемыми данными и чёткой структурой — даже если у неё меньше обратных ссылок.

DeepSeek и Claude: специфика поведения

DeepSeek

DeepSeek работает на обучающих данных с отсечкой около июля 2024. При включённом интернет-доступе также использует Bing/Google. Модель особенно придирчива к структуре и стилю контента — плохо структурированные материалы игнорируются даже при релевантной теме.

Claude

Claude (Anthropic) хорошо работает с объёмными, экспертными материалами. Дата отсечки обучения — март 2025. Модель часто используется для анализа больших текстов, аудита контента и создания экспертных статей — что делает её аудиторию особенно ценной для вертикалей с высоким чеком.

Практически: как попасть в ИИ-выдачу

1. Контент должен быть индексируемым и открытым

Базовое требование для всех моделей: ваш материал должен быть доступен поисковым ботам, опубликован до момента сбора данных для обучения следующей модели и правильно проиндексирован.

2. Структура решает больше, чем объём

ИИ-модели ищут «извлекаемые факты» — конкретные утверждения, которые можно встроить в ответ. Используйте чёткие заголовки H1-H3, списки, конкретные цифры и данные, короткие абзацы с одной мыслью.

3. Присутствие бренда важнее ссылочного профиля

Для ИИ-цитирования важно, чтобы бренд упоминался в авторитетных источниках: тематических форумах (Хабр, VC, Reddit), отраслевых медиа, тематических сообществах. Тип ссылки (follow/nofollow/sponsored) для нейросетей не имеет значения — важен сам факт упоминания.

4. Проверяйте, где вас цитируют

Задайте в ChatGPT и Perplexity запросы по вашей нише с включённым поиском. Посмотрите, какие источники модели используют в ответах — это и есть ваши приоритетные площадки для размещения и аутрича.

Что это значит для арбитражников на AffTraff

AffTraff — это площадка, где арбитражники находят рейтинги CPA-сетей, рекламных сетей и сервисов. Но принципы ИИ-поиска работают и здесь: когда пользователь спрашивает у ChatGPT «лучшие гемблинг CPA-сети» или «топ пуш-сетей для нутры» — модель обращается к структурированным источникам с актуальными рейтингами.

Для медиабаинговых команд это означает несколько вещей. Во-первых, контент с чёткими рейтингами, конкретными цифрами и сравнениями форматов имеет больше шансов попасть в ИИ-ответы, чем общие обзоры. Во-вторых, присутствие вашего бренда или оффера в авторитетных обзорах на AffTraff и аналогичных площадках — это сигнал для ИИ-моделей. В-третьих, аудитория, пришедшая через ИИ-поиск, уже «прогрета»: она получила рекомендацию, а не просто увидела баннер.

Итог

ИИ-поиск — это не замена классическому SEO и платному трафику. Это дополнительный канал с другой механикой, который уже сейчас формирует пользовательские решения в ваших вертикалях. Разные модели играют по разным правилам, но их объединяет одно: они ищут структурированный, авторитетный, конкретный контент.

Команды, которые разберутся в этих правилах раньше, получат трафик раньше. Остальные будут догонять.

Следите за актуальными рейтингами CPA-сетей, рекламных сетей и инструментов для арбитража на AffTraff.io.