Такой новый формат поиска стал возможен благодаря генеративным поисковым системам. Их особенность в том, что они используют технологии искусственного интеллекта, большие языковые модели (LLM) и машинное обучение. Вместо списка ссылок пользователь получает сгенерированный текстовый ответ, основанный на огромном массиве источников.
Содержание
- Что такое генеративные поисковые системы
- Как они отличаются от классических поисковиков
- Основные технологии, лежащие в основе генеративного поиска
- Google SGE (Search Generative Experience)
- Perplexity AI
- Bing Copilot
- ChatGPT с поисковыми функциями
- Сравнительная таблица систем
- Проблемы и вызовы генеративного поиска
- Что это значит для пользователей и бизнеса
- Выводы
Что такое генеративные поисковые системы
Генеративные поисковые системы (Generative Search Engines) — это сервисы, которые используют нейросети для обработки запросов и формирования готовых ответов. Их задача — не просто найти релевантные документы, а создать связный и понятный текст, который отвечает на вопрос пользователя.
Такие системы анализируют множество источников сразу, понимают естественный язык, могут обобщать и структурировать информацию.
Как они отличаются от классических поисковиков
В традиционном поиске алгоритм индексирует страницы, анализирует ключевые слова и ссылки, а затем строит рейтинг релевантности. Пользователь видит список ссылок и сам решает, на какую из них перейти.
В генеративном поиске система формирует итоговый текстовый блок, в котором уже собрана информация из разных источников. Таким образом, пользователь получает ответ сразу, без необходимости открывать несколько сайтов подряд.
Основные технологии, лежащие в основе генеративного поиска
- Большие языковые модели (LLM) — обученные на огромных массивах текстов алгоритмы, которые способны генерировать новые тексты на основе введенного запроса.
- Обработка естественного языка (NLP) — технологии, которые позволяют системе понимать смысловые запросы, а не только точные ключевые слова.
- Векторный поиск — поиск по смыслу, где учитывается не буквальное совпадение, а контекст.
- Мультимодальность — способность работать с разными форматами: текстами, изображениями, видео и аудио.
- Обновление данных в реальном времени — подключение к интернету для получения актуальных фактов и событий.
Google SGE (Search Generative Experience)
Google SGE — экспериментальная функция в поиске Google, которая использует генеративный ИИ для формирования ответов.
Принцип работы:
- Пользователь вводит запрос.
- Алгоритм Google обрабатывает его с помощью языковой модели (PaLM 2, Gemini).
- В верхней части выдачи формируется блок с кратким ответом, списком ключевых фактов или товарами.
- Дополнительно показываются ссылки на источники.
Особенности:
- Ответы формируются в сжатом виде.
- Сохраняются классические элементы поисковой выдачи.
- Подходит для товарных, справочных и информационных запросов.
Perplexity AI
Perplexity AI — это гибрид поиска и интеллектуального ассистента.
Принцип работы:
- Запрос можно задать в свободной форме.
- Perplexity генерирует структурированный ответ.
- Всегда указывает источники, на которые опирался.
- Пользователь может уточнять вопросы прямо в чате.
Особенности:
- Обязательное цитирование источников.
- Возможность выбирать режимы поиска: новости, исследования, статьи.
- Удобен для работы с аналитикой и образовательными задачами.
Bing Copilot
Bing Copilot (ранее Bing Chat) встроен в поиск Bing и браузер Edge.
Принцип работы:
- Использует GPT-4 от OpenAI.
- Работает в двух режимах: традиционный поиск и чат.
- Формирует ответы с прикрепленными ссылками.
Особенности:
- Интеграция с сервисами Microsoft (Office, Teams).
- Может создавать резюме, списки, планы.
- Подходит для рабочих и повседневных задач.
ChatGPT с поисковыми функциями
ChatGPT — изначально чат-бот, который постепенно получил функции поиска.
Принцип работы:
- Использует базу знаний, а при подключении к интернету — актуальные данные.
- Формирует развернутый ответ в текстовой форме.
- Может предоставлять ссылки на источники.
Особенности:
- Разговорный стиль общения.
- Подходит для объяснений и обучения.
- Может комбинировать поиск с генерацией нового текста.
Сравнительная таблица систем
| Система | Основная особенность | Источники в ответе | Оптимально для |
| Google SGE | Встроен в Google, быстрые ответы | Иногда | Товары, справка |
| Perplexity AI | Обязательное цитирование источников | Всегда | Учёба, исследования |
| Bing Copilot | Ассистент + поиск | Да | Планирование, работа |
| ChatGPT | Разговорный стиль, генерация текста | Иногда | Обучение, объяснения |
Проблемы и вызовы генеративного поиска
- Возможные ошибки и «галлюцинации» нейросетей.
- Недостаточная прозрачность происхождения данных.
- Конкуренция с сайтами, так как пользователи могут не переходить по ссылкам.
- Этические вопросы, связанные с авторскими правами.
Что это значит для пользователей и бизнеса
Пользователи получают быстрые и удобные ответы, экономят время и могут задавать уточняющие вопросы.
Для бизнеса это означает, что традиционное SEO постепенно дополняется новой задачей — адаптацией контента под генеративный поиск. Бренды должны создавать экспертные материалы, которые нейросети будут использовать как достоверные источники.
Выводы
Генеративные поисковые системы меняют привычный подход к поиску информации. Вместо списка ссылок пользователь получает готовый ответ, основанный на анализе множества источников. Google SGE, Perplexity, Bing Copilot и ChatGPT показывают разные модели такого поиска, но объединяет их главное — использование искусственного интеллекта для быстрого, удобного и понятного предоставления информации.
