Сопоставление запросов: новый подход к подбору ключевых слов для рекламы на базе ИИ

9 февраля 2026 года компания OpenAI приступила к тестированию рекламы в ChatGPT для взрослых пользователей из США, авторизовавшихся в системе и пользующихся тарифными планами «Free» и «Go», при этом тарифные планы «Pro», «Business» и «Enterprise» по-прежнему остаются без рекламы (OpenAI, «Тестирование рекламных объявлений в ChatGPT»; TechCrunch, «ChatGPT запускает рекламу», 2026 г.). Это изменение переносит основу таргетинга рекламы с ключевых слов на подсказки. Сопоставление рекламных объявлений ChatGPT с подсказками — это новый подход к подбору ключевых слов: вы систематически выявляете, какие диалоговые подсказки приводят к появлению спонсируемых объявлений, а затем группируете их по этапам пути покупателя.

Основные выводы

• Таргетинг рекламы в ChatGPT осуществляется на основе контекста с учетом темы разговора, истории чата и предыдущих взаимодействий с рекламой, а не по ключевым словам с точным совпадением (StackAdapt, «Как разместить рекламу в ChatGPT»).
• Публичного каталога рекламных запросов не существует, поэтому единственный способ выявить триггерные запросы — запустить множество разнообразных запросов в подходящих сессиях и зафиксировать результаты (Search Engine Journal, «Как узнать, размещают ли конкуренты рекламу в ответах ChatGPT», 2026 г.).
• В соответствии с инструкцией укажите заголовок объявления, его описание, конечный URL-адрес и долю показов (Search Engine Land, «Что данные о рекламе в ChatGPT раскрывают о ваших конкурентах», 2026 г.).
• Согласно имеющимся данным, стоимость клика (CPC) в ChatGPT составляет примерно от 2,50 до 8,00 долларов, что превышает показатели Google Search, где она составляет примерно от 1 до 3 долларов (Мацей Турек, «Реклама ChatGPT 2026»).

Что такое промпт-мэппинг?

Составление карты промптов — это метод, заключающийся в определении того, какие диалоговые промпты запускают спонсируемые рекламные объявления в ChatGPT, а затем в группировке этих промптов по этапам пути покупателя. Этот подход аналогичен исследованию ключевых слов, однако изменяется единица анализа. OpenAI подбирает рекламные объявления с учетом темы разговора, истории чата и предыдущих взаимодействий с рекламой, поэтому в качестве целевого объекта вы выбираете именно промпт и окружающий его контекст (StackAdapt, «Как разместить рекламу в ChatGPT»).

Представьте себе карту запросов как электронную таблицу, в которой каждая строка представляет собой реальный вопрос покупателя. Вы фиксируете текст запроса, этап покупательского пути, к которому он относится, а также информацию о том, вызвал ли он показ какой-либо рекламы, какие рекламодатели показывали свои объявления и с какой частотой. После достаточного количества циклов прослеживаются определенные закономерности. Некоторые запросы надежно приводят к появлению спонсируемых ответов. Другие — никогда.

Почему это важно именно сейчас? Потому что прежняя стратегия основывалась на ставках по ключевым словам в рамках аукциона, который можно было проанализировать. В диалоговой рекламе этот аукцион скрыт в закрытых потоках. Чтобы спланировать расходы или проанализировать присутствие конкурента, сначала необходимо выяснить, какие именно запросы приводят к показу рекламы. Этот этап выявления и называется «сопоставлением запросов». О более широкой программе мониторинга, на которую опирается данный подход, см. осуществлять мониторинг рекламы ChatGPT в широких масштабах.

Краткое изложение: По состоянию на начало 2026 года таргетинг рекламы в ChatGPT осуществляется не по ключевым словам, а на основе контекста, с учетом темы разговора, истории чата и предыдущих взаимодействий с рекламой (StackAdapt, «Как разместить рекламу в ChatGPT»). Каталог сопоставления подсказок, в котором указано, какие подсказки инициируют определенные действия, а также приведена их сортировка по этапам вовлеченности покупателя.

Почему ключевые слова не работают в рекламе ChatGPT?

Ключевые слова не работают, поскольку рекламодатели не могут приобретать ключевые слова с точным соответствием в ChatGPT. Они указывают рекламным группам «контекстные подсказки», то есть темы и направления разговоров, однако эти подсказки не гарантируют размещение рекламы. OpenAI принимает решение о показе рекламы на основе релевантности (StackAdapt, «Как разместить рекламу в ChatGPT»). Рычагом является контекст, а не заявка, записанная в строке.

Это различие кардинально меняет подход к исследованиям. Такое ключевое слово, как «лучшая CRM», соответствует одному поисковому запросу. В чате один и тот же поисковый запрос может быть сформулирован десятками различных способов: «какую CRM следует использовать агентству из 10 человек», «стоит ли HubSpot для небольшой команды», «самая дешевая CRM с автоматизацией электронной почты». Каждый из них представляет собой отдельный запрос со своим собственным контекстом, и для каждого из них может отображаться реклама или нет.

[ИЗОБРАЖЕНИЕ: Сравнение одного поискового ключевого слова с разветвлённым деревом диалоговых подсказок — поисковые запросы «схема дерева диалога», «блок-схема разветвлённого диалога»]

Есть ещё один нюанс. При таргетировании также учитываются история чата и предыдущие взаимодействия с рекламой, поэтому один и тот же запрос может по-разному работать в разных сессиях и для разных пользователей (StackAdapt, «Как разместить рекламу в ChatGPT»). Вы не анализируете аукцион с фиксированными ставками. Вы проводите выборку из вероятностной системы, именно поэтому объем и частота повторений имеют столь большое значение. Чтобы увидеть, как это различие отражается в самом тексте ответа, сравните органическое продвижение и платное продвижение.

Как создать карту подсказок?

Создание карты подсказок начинается с реальных вопросов покупателей, которые массово задаются в соответствующих сессиях, при этом результаты фиксируются. Поскольку общедоступного каталога объявлений не существует, а сопоставление объявлений происходит в рамках отдельных цепочек, запуск множества разнообразных подсказок и фиксация отображаемых результатов является единственным практичным способом выявить триггеры (Search Engine Journal, «Как узнать, размещают ли конкуренты рекламу в ответах ChatGPT», 2026 г.; cloro.dev, «Как отслеживать рекламу ChatGPT», 2026 г.).

Вот метод, который хорошо себя зарекомендовал на практике.

Шаг 1: Составьте наборы подсказок на основе реальных вопросов покупателей

Начните с того, как люди на самом деле разговаривают с помощником. Проанализируйте записи о продажах, заявки в службу поддержки и поисковые запросы, а затем переформулируйте каждую из них в виде диалоговой подсказки. Сгруппируйте их по этапам покупательского пути: осведомлённость («что такое X»), рассмотрение вариантов («X против Y») и принятие решения («стоит ли X своей цены»). Стремитесь к 15–30 вариантам формулировок на каждый намерение, чтобы охватить естественные вариации.

Шаг 2: Воспроизведите подсказки на полной громкости в соответствующих сессиях

Тестирование рекламы проводится только на тарифных планах «Free» и «Go» для взрослых пользователей из США, авторизовавшихся в системе, поэтому ваши сеансы должны соответствовать этим критериям (OpenAI, «Тестирование рекламных объявлений в ChatGPT»). Выполняйте каждый запрос многократно, поскольку размещение носит вероятностный характер и зависит от предыдущих результатов. Один прогон мало что покажет. Только после десятков прогонов для каждого запроса начинает вырисовываться стабильный сигнал. Выполнение наборов запросов в таком масштабе представляет собой отдельную инженерную задачу, которая рассматривается в массовое развертывание наборов командных строк.

Шаг 3: Запишите результаты выполнения каждой команды

Для каждого запроса укажите заголовок объявления, его описание, конечный URL-адрес и долю показов, рассчитанную как количество показов, деленное на общее количество показов (Search Engine Land, «Что данные о рекламе в ChatGPT раскрывают о ваших конкурентах», 2026 г.). Показатель охвата — это тот показатель, который позволяет преобразовать отдельные наблюдения в целостную картину. Показатель, согласно которому конкурент появляется 8 раз из 10, является иным сигналом, чем тот, при котором он появляется лишь один раз.

Как правильно интерпретировать готовую карту подсказок?

Готовая карта запросов позволяет узнать три вещи: какие вопросы покупателей запускают рекламные объявления, какие рекламодатели конкурируют за них и насколько сильна позиция каждого из них. Чтобы правильно интерпретировать эти данные, необходимо рассматривать долю показов в качестве основы анализа, поскольку данные подтверждают возможность отслеживания заголовка, описания, конечного URL-адреса и доли показов для каждого конкретного запроса (Search Engine Land, «Что данные о рекламе в ChatGPT раскрывают о ваших конкурентах», 2026 г.).

Сортируйте запросы сначала по этапу, а затем по доле показов. Именно на запросы на этапе принятия решения с высокой долей охвата сосредоточены основные инвестиции. Конкуренция в этой сфере, как правило, наиболее дорогостоящая, что подтверждается данными о ценообразовании: по имеющимся данным, стоимость клика (CPC) в ChatGPT составляет от 2,50 до 8,00 долларов, что превышает показатели Google Search (примерно от 1 до 3 долларов), что отражает высокую степень намерения у пользователей, находящихся в режиме поиска информации (Мацей Турек, «Реклама ChatGPT 2026»).

Вот что упускают из виду большинство команд. При поиске по ключевым словам доля голоса представляет собой кусок известного «пирога», поскольку аукцион и его условия находятся в открытом доступе. В ChatGPT сам «пирог» скрыт, поэтому карта промптов — единственный инструмент, позволяющий оценить его форму. Это переворачивает рабочий процесс с ног на голову: сначала необходимо создать систему измерения, а уже потом приступить к измерениям. Рассматривайте карту запросов как инфраструктуру, а не как разовый отчёт, и запускайте её повторно по расписанию, поскольку таргетинг, учитывающий историю чата, будет меняться по мере обучения системы. Информацию о показателе, который формируется на основе этих данных, см. оценка доли голоса.

Где происходит основная работа?

Сложность заключается в объёме данных и географическом охвате: требуется большое количество быстрых прогонов на основе реалистичных сеансов из разных регионов, поскольку размещение носит вероятностный характер и частично зависит от исторических данных (StackAdapt, «Как разместить рекламу в ChatGPT»). Один ноутбук, на котором ввод данных осуществляется вручную, не способен сгенерировать стабильный сигнал, отражающий долю впечатлений. Это, прежде всего, проблема инфраструктуры, а уже потом — проблема анализа.

Massive представляет собой сеть доступа к устройствам в сочетании со стеком рендеринга, разработанным специально для данного уровня. Его Web Render API /ai Этот интерфейс возвращает варианты ответов от ChatGPT, Gemini, Perplexity и Copilot, полученные с устройств реальных пользователей из любых географических регионов; результаты предоставляются в виде варианта ответа, HTML-кода источников и массива подзапросов — как синхронно, так и асинхронно. Именно через этот уровень команда обрабатывает обширные наборы промптов, охватывающие различные географические регионы. Сеть охватывает более 1 млн проверенных бытовых устройств в более чем 195 странах, полученных с соблюдением этических норм посредством SDK с добровольным участием, с соблюдением требований SOC 2, GDPR и AppEsteem.

[ИЗОБРАЖЕНИЕ: Карта мира, на которой разбросаны узлы, обозначающие географически распределенные точки доступа в жилых районах — поисковые запросы: «узлы глобальной сетевой карты», «карта мира с распределенными устройствами»]

Итог

Реклама на базе диалогового ИИ отказалась от ключевого слова как единицы таргетинга. На смену ему пришла подсказка с соответствующим контекстом. Составление карт запросов — это способ адаптации: создавайте наборы запросов на основе реальных вопросов покупателей, массово запускайте их в подходящих сессиях и фиксируйте, какие запросы запускают рекламу и какие рекламодатели появляются. В результате вы получаете представление о том, на каких этапах покупательского пути сосредоточены спонсируемые ответы и насколько доминирующим является каждый из конкурентов.

Ничто из этого ещё не является окончательным. Реклама в ChatGPT по-прежнему находится на стадии тестирования, таргетинг меняется в зависимости от истории чата, а показатели CPC представляют собой предварительные данные, а не достоверные ориентиры. Рассматривайте свою первую карту запросов как исходную точку, повторно запускайте её по графику и руководствуйтесь при принятии решений динамикой доли показов, а не результатами отдельного запуска. Команды, которые создадут систему аналитики сейчас, смогут более чётко оценивать этот канал по мере его роста.