Арбитраж трафика 🔥 Связки | Кейсы | Профит | Партнерки | Монетизация трафика
Криптовалюты · 23 октября 2026 г.
🤖 Пришла мысль: наверняка люди уже чаще что-то спрашивают у AI, чем ищут в Google. А ч...
🤖 Пришла мысль: наверняка люди уже чаще что-то спрашивают у AI, чем ищут в Google. А что, если спросить AI: «Кто консультирует по запуску спортсбука?» В четырех ответах AI на вопрос «кто в индустрии консультирует по запуску спортсбука» прозвучало двадцать разных имен. Одно из них встретилось во всех четырех ответах (естественно, для полноты эксперимента автор спрашивал у нескольких), остальные, в основном, по одному разу. Его среди них нет. Проверял так. ChatGPT, Сlaude, Perplexity, без входа в аккаунт, чтобы память о прошлых запросах не подсказывала ответ. Одна и та же формулировка, каждый раз в новом чате, по два раза на сервис. Это не исследование, выборка маленькая. Это скорее небольшой эксперимент Удивило меня не мое отсутствие, а то, как мало совпадают сами списки. Одна консалтинговая компания, попала в каждый ответ. Остальные имена то появляются, то нет. Даже два прогона в одном сервисе давали разные наборы. Людей по имени мало. В основном компании и поставщики платформ. Второй вопрос: «кто из экспертов объясняет экономику спортбука простым языком». Здесь совпадений нет вообще. Четыре ответа, четыре разных набора людей. Один сервис понял слово «спортсбук» неправильно и посоветовал профессора экономики спорта, который объясняет стоимость спортсменов и строительство стадионов 😁 Почти у каждого названного эксперта к имени была привязана конкретная статья, выпуск подкаста или курс, где тема разобрана по шагам. Не должность и не опыт, а материал, на который можно сослаться. Модель называет того, у кого есть страница с ответом на ее вопрос. Когда я спросил про себя по имени, нашли два сервиса. Perplexity собрал биографию почти целиком: от должности в GG. BET до нынешней независимой консультации. Но почти все факты были привязаны к одному источнику, LinkedIn. ChatGPT нашел LinkedIn, Telegram и Substack, не назвал мою должность в GG. BET и написал, что я около 17 лет строил BetVictor 😐. Я там не работал. Мое объяснение пока остается гипотезой. На вопрос «кто консультирует» модель собирает ответ из страниц, где услуга названа и описана, то есть в основном из сайтов компаний. Отдельный человек выглядит как профиль, а не как предложение. Возможно, поэтому по имени я есть, а по категории нет. Проверка для своего бренда занимает около часа. Берете вопросы, которые клиент задает перед покупкой. Два сервиса, новый чат без входа в аккаунт, каждый вопрос минимум три раза. Записываете, кого назвали, в каком порядке, на какие страницы сослались и где ошиблись в описании вашей компании. Один ответ ничего не доказывает. Повторяемость в серии запросов и во времени уже дает сигнал. Если вам продают «позицию в ответах AI», попросите не один удачный скриншот, а методику: фиксированный набор вопросов, серию прогонов, исходные ответы и динамику за несколько недель. Работать можно над вероятностью попасть в ответ. Добросовестные продают эту работу. Недобросовестные называют ее местом. Взято из личного блога Ex-CSO GG. BET Дмитрия Скакунова в LinkedIn. 🟪 LuckyCards — надежные виртуальные карты для рекламы. Промо "PARTNERKIN" на 50 бесплатных карт Все каналы Партнеркина | #инсайты