За що хвалять і критикують GPT-6 Astra? Дослідження YouScan

На початку вересня 2026 року OpenAI випустила GPT-6 Astra. Ми запитали в Insights Copilot, ШІ-агента YouScan для моніторингу соцмереж:

Щоб відповісти, Insights Copilot проаналізував понад 90 000 згадок ChatGPT за періоди до й після запуску. Ділимося тим, що вдалося з’ясувати з реальних обговорень у мережі. 👇

Головні висновки

• Тональність обговорень ChatGPT стала негативнішою. Позитивних згадок поменшало швидше, ніж негативних. Частково це пояснюється тим, що популярні історії, які раніше викликали позитивні реакції, поступово втрачали увагу аудиторії.

• Користувачі хвалили Astra за створення ігор і зображень. Скаржилися переважно на ненадійні результати та ліміти використання.

• Перехід з ChatGPT на Gemini майже перестали згадувати. Кількість таких згадок скоротилася з 2137 до 14. Водночас користувачі почали більше порівнювати Astra з Claude.

• Найактивніше Astra обговорювали на YouTube. На цю платформу припало близько двох третин зібраних згадок. Друге місце посів Substack.

Чому тональність обговорень стала негативнішою

Кількість позитивних згадок ChatGPT скоротилася з 4997 до 3069, а негативних із 4940 до 4271. Позитивних публікацій поменшало значно сильніше, тому критика стала займати більшу частку обговорень. Через це загальний показник тональності погіршився.

Щоб зрозуміти причини, ми подивилися, які теми викликали позитивні реакції до запуску. Одна з них виявилася пов’язаною з побаченнями. 💞

До виходу Astra в мережі активно поширювали історію про використання ChatGPT через iMessage для спілкування на побаченнях. Вона зібрала 773 згадки з виразно позитивною тональністю. 

Протягом наступних двох тижнів цю історію вже не згадували, тож вона більше не додавала позитивних публікацій до загальної статистики.

Переклад:

«почав використовувати конектор ChatGPT для iMessage на побаченнях із Hinge. поки все йде добре»

Майкл: Привіт! Це Майкл із Hinge

Софі: Привіт, Майкле! Не можу дочекатися завтрашнього побачення :)

Майкл: Я теж, Софі. І чесно? Це не просто побачення — це можливість для справжнього зв'язку.

Софі, наступного дня: слухай, мені дуже шкода, але в мене з'явилися справи на роботі, і…

Це допомагає пояснити, як тональність обговорень могла погіршитися навіть зі зменшенням кількості негативних згадок. Раніше на неї впливали позитивні історії, які широко розходилися мережею. Коли інтерес до них згас, частка критики зросла.

Маркетинговій команді варто враховувати цей контекст, коли вона презентує результати запуску. Так можна пояснити, чому позитивних обговорень поменшало, і показати, які саме історії вплинули на зміну показників.

Ці дані також можуть підказати ідеї для контенту. Для цього варто з’ясувати, чим ці історії зацікавили людей.

Наприклад, історія про побачення привернула позитивну увагу до конкретного способу використання ChatGPT у повсякденному житті. Досліджуючи схожі обговорення, команда може знайти цікаві історії клієнтів, якими варто поділитися.

Під час аналізу власного запуску запитайте:

Конкретні приклади допоможуть пояснити результати й визначити, які теми варто дослідити далі.

Що сподобалося користувачам і на що вони скаржилися

Користувачам подобалося, як Astra працює в різних програмах, зокрема Blender і Photoshop. Основні скарги стосувалися ненадійних результатів і лімітів використання.

Люди із захопленням розповідали, як за текстовими запитами створювали графіку та ігри, які вже можна було запускати. Ці публікації показали, які можливості Astra зацікавили користувачів і спонукали їх ділитися результатами.

Переклад:

Текст на обкладинці: «GPT-6 ТЕПЕР ВМІЄ ТАКЕ?!»

Назва: «GPT-6 Astra + Higgsfield Supercomputer: найкращий ШІ-пайплайн»

Опис: «GPT-6 Astra змінює все для 3D-креаторів і ШІ-кінематографістів. У цьому випуску я показую, як використовував GPT-6 Astra, підключену напряму через Higgsfield Supercomputer. Якщо хочете побачити, як креатори поєднують агентний ШІ з роботою в 3D, подивіться цей розбір GPT-6 Astra в Blender, який…»

В інших відгуках ішлося про повільні відповіді та результати, які доводилося допрацьовувати вручну. Користувачі також скаржилися, що надто швидко вичерпують доступні ліміти.

Переклад:

«Astra, мабуть, найгірша модель. Оформив підписку 20x, потестив два дні й повернув гроші за цю фігню»

Такі відгуки допомагають команді зрозуміти, які можливості продукту варто демонструвати та що потрібно вдосконалити.

Позитивні реакції підказують маркетологам, що вже цікавить аудиторію. Наприклад, з огляду на інтерес до створення ігор команда могла б підготувати покрокову демонстрацію цього процесу. Вона також допомогла б потенційним користувачам зрозуміти, чого очікувати, коли вони спробують створити гру самостійно.

Продуктовій команді скарги підказують, що варто дослідити:

• У яких завданнях користувачам доводиться виправляти результати роботи Astra?

• Що вони намагаються зробити, коли вичерпують ліміт?

Відповідь на останнє запитання допомагає визначити, як розв’язати проблему. Якщо людина неправильно зрозуміла обмеження свого тарифу, їй може вистачити зрозумілішого пояснення умов. 

Якщо вона знає про ліміт і регулярно вичерпує його під час виконання потрібних їй завдань, варто перевірити, наскільки тариф підходить для такої роботи.

Такий аналіз допомагає визначити, які переваги продукту підкреслити та які труднощі користувачів потребують уваги. Також він допомагає уникнути ситуації, коли у відповідь на скарги про щоденні незручності люди бачать чергову ефектну демонстрацію функцій.

Перехід на Gemini майже перестали згадувати

Після запуску Astra кількість згадок популярної історії про перехід із ChatGPT Plus на Google Gemini скоротилася з 2137 до лише 14. Раніше саме ця історія зібрала найбільше згадок серед усіх обговорень у звіті.

Водночас у 690 згадках Astra користувачі порівнювали її з Claude Fable 5.1 від Anthropic. Вони розповідали, яка модель краще справляється з конкретними завданнями, і пояснювали свій вибір.

Astra обирали за швидкість і здатність автоматизувати завдання. Claude цінували за стабільніші результати в роботі з кодом або за те, як модель пише творчі тексти. Такі порівняння показали, що важливо для користувачів і в яких ситуаціях вони віддають перевагу певному продукту.

Ці пояснення можуть підказати маркетологам, на чому зосередитися в наступних матеріалах і демонстраціях.

Наприклад, якщо люди хвалять ваш продукт за швидке виконання завдання, покажіть, як це працює. Така демонстрація може дати потенційним клієнтам конкретну причину зацікавитися продуктом. Якщо користувачі обирають конкурента через стабільніші результати, продуктовій команді варто дослідити, у яких завданнях вони помічають цю перевагу.

Спад обговорень про перехід на Gemini показав, що раніше популярна історія про конкурента втратила увагу аудиторії. Порівняння з Claude допомогли зрозуміти, що саме в роботі з моделями впливало на вибір користувачів.

Під час наступного аналізу запуску зверніть увагу на обидва аспекти: які історії про конкурентів люди обговорюють активніше або рідше та чому віддають перевагу кожному з продуктів. Це підкаже команді, що варто висвітлити на сторінці з порівнянням продуктів або показати в наступній демонстрації.

Де обговорювали Astra

Близько двох третин зібраних згадок Astra припало на YouTube. Другим за кількістю згадок став Substack. У X і TikTok Astra згадували рідше.

Для порівняння платформ ми використали 2435 згадок, зібраних із 1 серпня до 16 вересня 2026 року. Якби команда стежила за запуском лише в X, вона пропустила б більшість обговорень, які потрапили до цього аналізу.

Ці дані допомагають маркетологам вирішити, де зосередити роботу з контентом і де шукати авторів для співпраці.

У випадку Astra варто почати з YouTube і з’ясувати:

• Які відео викликали обговорення?

• На що реагували користувачі: демонстрації роботи продукту чи порівняння з іншими моделями?

Відповіді можуть підказати тему для наступного відео. Наприклад, якщо після демонстрації люди раз у раз запитують про певну функцію, можна записати окрему відеоінструкцію про те, як нею користуватися.

Переглядаючи ці обговорення, можна також знайти авторів для співпраці. Зверніть увагу, хто вже розповідає про продукт і які способи його використання обговорює аудиторія цих авторів. Чи збігаються вони з тими, які ви хочете просувати?

Оскільки Substack посів друге місце, варто переглянути й публікації його авторів. Тих, хто вже пише про вашу категорію продуктів, можна запросити на презентацію або запропонувати їм співпрацю. Їхні матеріали допоможуть оцінити, наскільки ваш продукт відповідає їхнім інтересам.

Під час аналізу власного запуску розподіл згадок за платформами підкаже, де насамперед досліджувати реакцію аудиторії. Самі обговорення допоможуть обрати теми для контенту й зрозуміти, чиїй аудиторії він може бути корисним.

Що запитати в Insights Copilot про ваш запуск

Можна почати із запитання, схожого на те, яке ми поставили в цьому дослідженні:

Відповідь підкаже, що варто уточнити. Наприклад, якщо ви помітили скарги на певну функцію, запитайте:

Це допоможе продуктовій команді зрозуміти, яку проблему варто дослідити й коли користувачі почали про неї говорити.

Позитивні реакції можна досліджувати так само. Запитайте, які функції люди вважають корисними, і перегляньте, як вони описують свій досвід. Їхні розповіді можуть підказати, на чому зробити акцент у наступній кампанії.

Продумувати всі запитання заздалегідь не потрібно. З Insights Copilot ви можете порівнювати різні періоди й переглядати публікації, на яких ґрунтуються висновки. Якщо щось приверне вашу увагу, ви зможете легко поставити уточнювальне запитання в чаті.

У результаті ви отримаєте конкретні рекомендації, які команда може втілити, та приклади обговорень, що допоможуть обґрунтувати їх.

Замовте демо YouScan, щоб побачити, як Insights Copilot може проаналізувати реакцію аудиторії на ваш наступний запуск.