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

9 февраля 2026 года компания OpenAI начала тестирование 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» 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 увидеть 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 введите название объявления, его описание, конечный URL-адрес и долю показов (Search Engine Land, «Что данные о рекламе в ChatGPT раскрывают о ваших конкурентах», 2026 г.).
• По 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 промт-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 прогонов в данных 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 появлению рекламных объявлений. Этот этап выявления и называется «составлением карты запросов». О более широкой программе мониторинга, на которую опирается данный подход, см. осуществлять мониторинг рекламы ChatGPT в широком масштабе.

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 приведено 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 совпадением 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 рассылки». Каждый из них представляет собой отдельный запрос со своим 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 повторяемость 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 подходящих сессиях, а результаты фиксируются. Поскольку общедоступного каталога объявлений не существует, а сопоставление объявлений происходит в рамках отдельных частных 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 каждый 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 прослеживаться 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 говорят 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 как основу 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 говорят о ваших конкурентах», 2026 г.).

Отсортируйте 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 основу для измерения, а уже потом приступать к измерению. 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. Что касается показателя, 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 генерировать 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, исходного HTML-кода 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 с точками, обозначающими географически распределенные точки доступа в жилых районах — поисковые запросы: «узлы глобальной сети», «карта мира с распределенными устройствами»]

Итог

Реклама на основе 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.