Дані OpenAI Signals V3.0: кожне п'яте споживче повідомлення в ChatGPT — це пошук інформації

Що сталося

26 жовтня компанія OpenAI оприлюднила оновлений набір даних Signals V3.0, а також опублікувала в блозі звіт про робоче використання ChatGPT. Статистика базується на щомісячній вибірці з 1 мільйона повідомлень від власників акаунтів із задекларованим віком 18+ на споживчих тарифах Free, Go, Plus та Pro. Дані тарифів Enterprise та інструменту Codex до вибірки не включені. Кожне відібране повідомлення розподіляється за тематикою за допомогою автоматизованої системи класифікації.

За даними релізу, у серпні на пошук інформації припадало 20,7% повідомлень на споживчих тарифах ChatGPT, що майже дорівнювало частці написання текстів (20,6%). За весь час спостережень із липня 2024 року це був перший місяць, коли пошук інформації випередив роботу з текстом. У вересні написання текстів знову вийшло вперед із показником 21,4% проти 20,2% у пошуку інформації.

Загальний тренд демонструє поступове скорочення частки текстових завдань на користь інформаційних запитів:

• Частка написання текстів знизилася з 34,1% у липні 2024 року до 21,4% у вересні 2026 року.
• Частка пошуку інформації за цей самий період зросла з 16,7% до 20,2%.
• Найпопулярнішою темою щомісяця з березня 2025 року залишаються практичні поради (practical guidance), куди входять покрокові інструкції (how-to) та репетиторство: у вересні їхня частка склала 28,1%.

Згідно зі словником даних релізу, категорія пошуку інформації охоплює три типи запитів: запити щодо фактів, запитання про товари й послуги для купівлі, а також допомогу з рецептами чи приготуванням їжі.

Окрему увагу у звіті приділено робочим повідомленням, які у вересні склали 32,2% від загального обсягу. Серед них частка запитів на пошук інформації трималася в межах від 10,7% до 12,1% щомісяця з липня 2024 року по липень 2026 року, після чого зросла до 13,9% у серпні та до 15,2% у вересні.

У публікації про робочу активність повідомлення розподілені на 165 видів діяльності за стандартом O*NET (система, що групує спільні для різних професій завдання). Дані подано поквартально з першого кварталу 2025 року (Q1 2025) по третій квартал 2026 року (Q3 2026) майже для 100 країн. У 74 країнах, де є дані за кожен квартал, на 10 найпоширеніших видів робочої діяльності у Q3 2026 припадало в середньому 51,1% класифікованих робочих повідомлень, що менше порівняно з 56,0% у Q1 2025. Автори звіту зазначають, що використання сервісу для роботи стає менш сконцентрованим навколо найпопулярніших завдань. Графік у пості також виділяє активність «Отримання інформації» (Getting information) — одну зі 165 категорій O*NET. У США вона становила 11,6% робочих повідомлень у Q1 2025 та 9,9% у Q3 2026. Оскільки ці показники спираються на окрему систему класифікації та охоплюють лише одну країну (США), вони не вимірюють те саме, що й глобальна категорія пошуку інформації.

Також виявлено розбіжності між Signals V3.0 та науковою роботою дослідників OpenAI і Harvard 2025 року (про яку повідомлялося торік у вересні). У тому дослідженні зазначалося, що за рік після липня 2024 року частка пошуку інформації зросла з 14% до 24% станом на середину 2025 року. Хоча Signals використовує ідентичні промпти класифікатора та об'єднує ті самі три підкатегорії, графіки Signals за той самий період показують 16,7% у липні 2024 року та 18,3% у червні 2025 року (останній місяць, охоплений науковою статтею), що дає різницю майже у 6 відсоткових пунктів. У категорії написання текстів розбіжностей менше: у науковій роботі падіння склало 12 пунктів (із 36% до 24%), а в Signals за той самий період — 8,4 пункту (із 34,1% до 25,7%). Дослідники відбирали приблизно 1,1 мільйона розмов (беручи лише одне повідомлення з кожної розмови) й усереднювали частки за 28-денними періодами, тоді як Signals відбирає 1 мільйон повідомлень на місяць і в поточному релізі скоригував попередні місяці відповідно до цього більшого показника.

Кого це стосується

Оприлюднена статистика безпосередньо важлива для інтернет-маркетологів, SEO-спеціалістів, аналітиків ринку та авторів галузевих звітів:

• Команди з e-commerce та продуктового маркетингу: близько 20% усіх споживчих повідомлень у ChatGPT спрямовані на пошук інформації, що майже зрівнялося з написанням текстів, і ця частка включає запитання про товари та послуги для продажу.
• Аналітики та автори досліджень: під час використання статистики ChatGPT доводиться враховувати суттєві методологічні відмінності між академічними публікаціями та регулярними звітами компанії, а також ретроспективні зміни даних.

Що робити

Технічних змін у роботі сайтів цей звіт не вимагає, але під час роботи з аналітикою та звітуванням варто дотримуватися таких правил:

1. Фіксуйте джерело, часові рамки та версію набору даних: цитуючи відсотки використання ChatGPT у звітах чи презентаціях, обов'язково вказуйте точне джерело, період і номер версії (наприклад, Signals V3.0). Кожне оновлення у списку змін словника даних додає новий квартал і переглядає показники за попередні місяці, тому цифри з версії V3.0 можуть відрізнятися від даних за той самий місяць у наступних релізах.
2. Не змішуйте різні методології: не порівнюйте напряму глобальний показник «seeking information» із показником «Getting information» за класифікацією O*NET для США (9,9% у Q3 2026), оскільки вони базуються на різних системах оцінювання та географічних вибірках.
3. Враховуйте обмеження агрегованих даних: плануйте оцінку попиту з огляду на те, що комерційні запити про товари об'єднані в одну групу з пошуком фактів і рецептів.

Чого поки не відомо

• Частка комерційних і продуктових запитів: оскільки OpenAI об'єднала запити про факти, рецепти й товари в одну категорію пошуку інформації, неможливо визначити, скільки саме повідомлень припадає на кожен окремий напрям.
• Частота звернень до зовнішніх сайтів і цитувань: у даних Signals відстежуються теми повідомлень у ChatGPT, проте немає жодної інформації про те, як часто чат-бот звертався до зовнішніх джерел (вебсайтів) або цитував сайти у своїх відповідях.
• Причини розбіжностей із дослідженням 2025 року: ані в блозі релізу, ані в наданому словнику даних не вказано і не пояснено причину різниці майже у 6 відсоткових пунктів у показниках пошуку інформації між Signals та статтею OpenAI і Harvard.