OpenAI тестирует товарные карточки с лейблами в выдаче ChatGPT

В ChatGPT заметили любопытную штуку: органические товарные результаты стали подсвечивать цветными лейблами. Зелёный достаётся «лучшему универсальному» варианту, серые расходятся по остальным критериям — «лучший для новичков», «лучшая амортизация» и так далее. Плашки нарочно выбиваются из текстового потока и явно сделаны ради роста кликабельности. Первым это поймал SEO-специалист Brodie Clark через сервис мониторинга выдачи и выложил скриншот в X (Search Engine Roundtable, 2026). Это расширение более раннего эксперимента — тогда лейблы были скромнее, без плашек.

Занятно: товарная выдача с превосходными рекомендациями прямо в окне диалога языковой модели. Я бы даже сказал, что это похоже на грядущую революцию — не в GEO как наборе приёмов, а в GEO как услуге.

Новая плашка

OpenAI аккуратно делает то, что Google пытался встроить годами, — торговый слой внутри поиска. Только у Google был рекламный баннер, который все давно научились обходить боковым зрением. А здесь зелёная плашка «лучший универсальный» стоит в теле ответа, который человек именно читает, а не сканирует. Разница принципиальная. И это уже не просто «есть такие товары», а полноценная рекомендация с конкретными превосходными характеристиками: лучший для того-то, лучше для этого. Вот вам ярчайший пример того, как GEO (продвижение в нейровыдаче) перестаёт быть абстракцией и становится конкретной полкой в конкретном окне.

Что теперь придётся делать бизнесу

Для компаний, которые собираются попадать в эти позиции, вывод простой: придётся проделать некоторую работу по продвижению до конкретного продукта. Уже не получится позиционировать в духе «наши кроссовки самые кроссовчатые, самые качественные, вообще классно». Придётся раскрыть превосходные свойства, превосходящие конкурентов, и раскрыть их структурно — с доказательствами: публикации, исследования где возможно, разные рейтинги, отзывы ваших клиентов.

Потому что если вы пишете, что у вас самая лёгкая обувь или самая прочная, а в отзывах клиенты продолжают писать, что ботинки развалились в первый же сезон, — то GEO вам не видать. Логика железная: модель собирает картину из структурированных данных и из того, что о вас говорят живые люди, и несоответствие между обещанием и отзывом она считывает мгновенно.

Работа простая для тех, кто уже привык работать со своим продуктом и раскрывать его ценность. Есть продукт — значит, можно сравнить его с конкурентами, провести какой-то краш-тест, взвесить, затестировать на ту же износостойкость, если это свойство должно превосходить конкурентов. И выложить видео, какой-нибудь видеообзор или текстовый разбор. Это же не так сложно, если подумать. И это же копейки по сравнению с маркетинговыми расходами — просто мало кто, скажем так, выделял на это средства за последние годы. Потому что мало кто верил в GEO как новый инструмент лидогенерации, новый инструмент такого пера в digital-маркетинге. А сейчас, когда аудитория растёт всё быстрее — и благодаря подобным инструментам будет расти ещё быстрее, — ставки меняются.

Зачем это пользователям

Потому что потребитель такие штуки любит. Он хочет приходить в нейронку ради того, чтобы не тратить 40 часов на выбор пары кроссовок, перебирая десятки и сотни вариантов на десятках разных сайтов интернет-магазинов. Он хочет зайти в одном месте, спросить и там же получить ответ. Вы только представьте — это же невероятно: будущее наступило, и теперь, чтобы купить себе пару кроссовок, не обязательно становиться мировым признанным экспертом в кроссовках. Достаточно сформулировать запрос, уточнить его в процессе диалога с языковой моделью — и вот вы получаете на выходе свои рекомендации, ровно так, как человеку в принципе всегда и хотелось их получать.

И здесь важно не перепутать причину со следствием. Маркетинг не создаёт эту потребность — он идёт за ней. Желание получить готовый ответ вместо десяти ссылок было у людей всегда, просто раньше его нечем было закрыть по-человечески. Это как с навигатором: никто не ездит по бумажной карте, если в телефоне есть маршрут. Пользователь, один раз получивший готовый ответ вместо десяти ссылок, назад к ручному перебору уже не вернётся.

Почему классический поиск так не умеет

Поисковая система по запросу «кроссовки для бега» делать этого по большому счёту не может. По тому же запросу в Яндексе или Google вы попадёте на страницу каталога с фасетом «кроссовки для бега» и сможете там повыбирать. Но что именно окажется внутри этого фасета — мягко говоря, этим управляет просто вебмастер данного интернет-магазина. И очень часто каждый из нас с таким сталкивался: смотришь каталог «для бега», а там предлагается обувь, в которой бегать в принципе нельзя по медицинским показаниям примерно никому. Это неудобство для потребителя. Это нехватка, пустота, которая у него остаётся незакрытой. А нейронка предлагает закрыть её сразу: хочешь для бега — вот пожалуйста; хочешь для повседневной носки — вот лучшее решение; а то сейчас как раз поздняя осень, вы выбираете кроссовки и, возможно, планируете бегать зимой — вот вам подходящие модели.

Прятаться от нейровыдачи больше не выйдет

На сегодня приличная часть компаний всё ещё игнорирует продвижение — делает вид, что если GEO как бы не существует, то оно само исчезнет, как-то рассосётся. Конечно, не работает: наоборот, инструмент набирает обороты, и уже от этого сложно скрыться. Теперь уже компании не смогут игнорировать нейропродвижение — ни ответы в чатах, ни рекомендации в AI Overviews, где такие же трафареты, я вас уверяю, появятся очень быстро, если приглянутся пользователям в том же ChatGPT. А они, повторюсь, скорее всего приглянутся: потребитель любит, когда ему предлагают очень релевантный ответ на его потребность.

Поисковики подхватывают такие инструменты очень быстро, потому что не могут игнорировать то, что нравится пользователям. Если будут игнорировать — начнут терять аудиторию, а она уйдёт в обычные диалоговые модели ещё быстрее, чем уходит сейчас. Поэтому и Яндекс, и Google просто обязаны подхватывать всё это с огромной скоростью — с большой долей вероятности что-то такое они уже себе внедряют.

Одна оговорка, которую я повторяю из материала в материал: всё это живёт на чужом поле. Вы работаете на чужой платформе, они её монетизируют как хотят, и для вас это чёрный ящик. За 15 лет в SEO я видел, как менялись все алгоритмы — не счесть; ссылочная SEO 2010-го, которая казалось будет вечной, сократилась в сто с лишним раз. Поэтому GEO стоит воспринимать не как тактику, а как стратегический инструмент, многолетнюю стратегию маркетинга. Как устроено это продвижение в нейровыдаче, я по полкам разложил в отдельном разборе про эпоху GEO — читается как продолжение этой заметки.

Не только в товарах

А самое интересное — когда инструмент приживётся и начнёт активно применяться, нет никакой проблемы масштабировать его за пределы товарной выдачи. С товарами это проще всего — там больше всего структурированных данных, характеристик, разных свойств, есть что сравнивать. Но в принципе то же самое можно проводить и для всех прочих видов продуктов. Например, сервисы: какую CRM выбрать для бизнеса, который занимается тем-то и имеет отдел продаж с таким-то процессом. У каждой своё превосходное свойство — и под ваш конкретный запрос вы получаете конкретную рекомендацию.

Что делать сейчас

И тут всплывает главный фильтр новой эпохи: ИИ отсеивает тех, кому нечего сказать. Он ранжирует по точности попадания в потребность — а точность как раз конёк малого бизнеса. Крупные попадают по своим интентам (быстро, много, дёшево), но «маленькие» интенты — экспертный разбор, персональный подход — остаются свободными.

Поэтому задайте себе один неудобный вопрос: по какому одному критерию ChatGPT назовёт лучшими именно вас? Если внятного ответа нет — значит, позиционирование пока размытое, и алгоритм почувствует это раньше, чем вы. А дальше — раскрывать ценность продукта структурно: сравнения, замеры, краш-тесты, честные отзывы. Работа простая для тех, кто уже привык работать со своим продуктом. И стоит она копейки по сравнению с тем, что бизнес привык тратить на рекламу.