研究揭露了ChatGPT搜索的工作算法

法國團隊 RESONEO 進行了一項針對 ChatGPT 索引算法的大規模研究，分析了 1249 個模型回應和 88,000 個搜索結果，時間範圍從 2026 年 7 月到 8 月。結果發現，在標準模式下，未啟用「Think」功能的模型僅在 7% 的情況下實時訪問頁面內容。其餘 93% 的情況下，系統使用的是在最後一次爬蟲時形成的自己的索引。

在使用自己的索引時，模型運作的標題長度最多可達 289 個字符，並且使用靜態的摘要，約 200 個字符。這些數據是基於 H1、元標籤和圖像的 alt 文字形成的。重要的是，這樣的摘要是通用的，不能根據用戶的具體查詢進行適配，這限制了在查詢具體特徵或價格時的答案準確性。

「Think」模式徹底改變了數據獲取的機制。在 ChatGPT 的付費版本中，大約 75% 的 URL 來自 Google 的搜索結果抓取，僅 25% 來自 OpenAI 的內部索引。在免費版本中啟用「Think」模式時，觀察到相反的比例：75% 的來源來自公司自己的索引，儘管使用的 URL 總數相似（每個查詢約 35 個來源）。

獲得的數據使網站開發人員更好地了解內容如何出現在神經網絡的回應中。優化標題和元描述變得至關重要，因為正是這些片段構成了模型在絕大多數不涉及深度頁面分析的搜索會話中的知識基礎。