ChatGPT сам вирішує, за якими критеріями рекомендувати товар

Цікаве дослідження Rankscale: вони проаналізували 7 313 відповідей ChatGPT на 765 buying prompts у США, Великій Британії та Німеччині.

І виявилося, що в 79.4% випадків перед рекомендацією ChatGPT показує follow-up form — невелику анкету, яка уточнює, що саме потрібно користувачу.

Але найцікавіше — ChatGPT часто сам заповнює цю анкету за користувача.

86.5% форм приходять уже повністю заповненими.

99.4% окремих питань мають pre-selected answer.

Тобто AI не просто питає користувача про критерії покупки — він формує default buyer profile.

Що ChatGPT питає найчастіше

Budget → 87.1%

Category-specific criteria → 53.8%

Use case → 40.2%

А от:

Brand → лише 0.4%

Це дуже показово.

ChatGPT фактично говорить:

«Скажи мені бюджет, задачу та контекст — бренд я оберу сам».

Наприклад, для running shoes він уточнює:

budget → terrain → experience → priority

Для laptop:

budget → use case → OS / current setup

Для data governance software:

budget → company size → goal

І саме ці параметри потім перетворюються на новий refined prompt для пошуку рекомендацій.

Ще цікавіше — ціна.

У 89.7% budget questions ChatGPT автоматично вибирає середній price tier.

Наприклад, для smartphone:

US → $500–800

UK → £200–400

Germany → €300–500

Це фактично AI-generated price anchor.

Якщо користувач просто натискає Find my best options, рекомендації будуються вже всередині цього діапазону.

Що це означає для GEO / e-commerce

Product page повинна відповідати не тільки на:

що це за продукт?

а й на ті критерії, за якими AI його класифікує:

для кого

для якого use case

для якого бюджету

для якого розміру компанії / сім'ї

для яких умов

І бажано використовувати ту саму лексику, яку ChatGPT використовує у своїх options.

Ще один важливий момент: після форми ChatGPT у 70.1% випадків просить current prices, а в 40.1% — purchase links.

Тобто GEO для commercial queries — це вже не тільки контент.

Це ще й:

`structured product data + visible pricing + availability + merchant listings`.

І не варто тестувати один prompt один раз.

Однаковий набір follow-up questions повторювався лише у 37.2% запусків.

Тому правильний підхід:

track repeatedly → знаходити стабільні criteria → оптимізувати під них контент і product data.

Джерело:

https://rankscale.ai/blog/chatgpt-follow-up-form-study