Аналитики, которые полгода собирали ответы нейросетей в базу, обнаружили, что ChatGPT использует собственный поисковый робот. Они разобрали 1,9 миллиона источников, собранных моделью с февраля по июль 2026 года, и выяснили, что 97% ссылок поступает от внутреннего конвейера labrador, а о каждой странице он хранит лишь заголовок и описание длиной 200 символов.
Механика работы ChatGPT со ссылками выглядит так: когда пользователь задает вопрос, модель решает, нужен ли поиск, и сама формулирует поисковый запрос. Затем она отправляет его во внутренний поиск, который возвращает не страницы, а карточки: адрес, заголовок и короткое описание. На основе этих карточек модель пишет ответ, выбирая, какие ссылки включить в текст. Таким образом, между сайтом и ответом стоит посредник — карточка из 200 символов, и именно по ней модель решает, годится ли страница для ответа.
| Конвейер | Доля карточек | Длина описания | Заголовки длиннее 75 знаков | Знает дату публикации |
|---|---|---|---|---|
| labrador | 97,0% | 202 знака | 32,4% | 56% |
| bright | 2,6% | 159 знаков | 0,6% | 0,7% |
| oxylabs | 0,3% | 155 знаков | 0% | 0% |
| serp | 0,1% | 144 знака | 0% | - |
В ходе анализа использовались два канала: официальный API и браузерный поток, который получает обычный пользователь. В браузерном канале оказались служебные метки, позволяющие точно сопоставить, какие карточки модель использовала в ответе. Выяснилось, что из 23 карточек в среднем используются лишь две, остальные модель просматривает и отбрасывает.
Робот хранит о каждой странице только заголовок и описание на 200 символов, по которым модель решает, использовать ли ссылку.
С середины мая в карточках появилось служебное поле, указывающее на внутренний конвейер. Четыре значения — labrador, bright, oxylabs и serp. Labrador, на который приходится 97% карточек, ведет себя как собственный поисковый робот: он режет описание ровно по 200 знаков, не трогает заголовки и знает дату публикации в 56% случаев. Остальные три конвейера — это покупная выдача: сервисы, которые обходят поисковики и продают результаты по API. Они дают описания около 155 знаков и обрезанные заголовки.
Для владельцев сайтов это означает, что их страницы в ChatGPT представлены лишь фрагментом текста, который робот выбрал для описания. Если этот фрагмент не отражает суть страницы, модель может проигнорировать ее в ответах. При этом официальной документации о том, как формируются эти описания, нет, и у веб-мастеров нет инструментов влиять на выбор фрагмента.
В отрасли параллельно развиваются альтернативные подходы: некоторые компании, например Perplexity, используют собственные индексы, а другие полагаются на открытые поисковые системы. Данные этого исследования показывают, что ChatGPT фактически создал закрытую экосистему поиска, которая может стать новым полем для SEO-оптимизации, но пока остается непрозрачной для внешних наблюдателей.
