Появление функций поиска в чат-ботах изменило принципы работы с поисковой оптимизацией. В отличие от традиционных поисковых систем, ИИ-модели при ответе на запрос пользователя часто генерируют собственные уточняющие поисковые фразы, которые не всегда совпадают с исходным намерением человека. Инструмент QueryFan позволяет отслеживать эти скрытые запросы, которые ChatGPT и Gemini отправляют в поисковики для сбора данных.
Анализ таких «внутренних» запросов дает маркетологам возможность понять, как именно алгоритмы интерпретируют контент и какие источники информации они считают приоритетными. Это позволяет адаптировать стратегию продвижения под логику работы ИИ-агентов, а не только под классические ключевые слова. Понимание того, что именно ИИ «гуглит» для формирования ответа, становится новым стандартом в работе над видимостью бренда в эпоху генеративного поиска.
Использование подобных данных помогает выявить пробелы в контенте, которые мешают моделям корректно цитировать компанию или продукт. Вместо того чтобы ориентироваться на догадки, специалисты получают доступ к фактическим данным о том, какие темы и вопросы ИИ считает релевантными для конкретной ниши. Это открывает путь к более точной настройке SEO-стратегий, ориентированных на ответы, которые пользователи получают от нейросетей.