Как искусственный интеллект меняет поиск и просмотр информации в интернете

Технологии искусственного интеллекта стремительно меняют способы поиска информации в интернете. От основ SEO до появления чат-ботов на базе ИИ и мультимодального поиска — вся экосистема поиска эволюционирует. Этот отчёт предоставляет комплексный обзор этих изменений, структурированный по ключевым темам:

1. SEO в эпоху ИИ

Поисковая оптимизация (SEO) адаптируется к миру, где искусственный интеллект играет центральную роль в результатах поиска. Традиционный SEO делал акцент на ключевых словах и обратных ссылках, но современные поисковые алгоритмы на основе ИИ теперь уделяют приоритетное внимание пониманию пользовательского запроса и выдаче прямых ответов. Например, применение ИИ в Google означает, что поиск способен понять контекст запроса и сопоставить его с релевантными результатами, а не просто совпадением по ключевым словам blog.google. На практике это позволяет пользователям использовать более естественный язык и всё равно получать релевантные ответы – Google отметил, что модель BERT (NLP-модель) помогла лучше интерпретировать примерно 1 из 10 англоязычных запросов, особенно длинные диалоговые вопросы blog.google blog.google.

Одним из основных сдвигов стало появление “поиска без клика” и сгенерированных ИИ-ответов в верхней части результатов поиска. И Google, и Bing теперь часто отображают сгенерированное ИИ резюме, которое черпает информацию сразу из нескольких сайтов, до привычного списка ссылок. Эти AI-обзоры значительно меняют стратегию SEO. Недавнее исследование показало, что к маю 2025 года почти половина всех поисковых запросов в Google (49%) содержала AI-обзор в начале страницы, по сравнению с 25% в конце 2024 года xponent21.com xponent21.com. Обычно эти обзоры содержат краткий ответ с несколькими ссылками на источники, занимая лучшие места на экране. В результате попадание на “1-ю позицию” более не гарантирует видимости — контент, который не попадает в AI-обзор, может быть полностью проигнорирован xponent21.com. Короче говоря, “успех в поиске с ИИ зависит от того, насколько ваш контент соответствует тому, как модели ИИ понимают релевантность, пользовательский запрос и авторитетность” xponent21.com.

Изменения в SEO-стратегии: Чтобы оставаться видимыми, владельцы сайтов меняют свои подходы. Теперь упор делается на создание качественного, авторитетного контента, которому доверяют алгоритмы ИИ beepartners.vc. Маркетологи используют структурированные данные (schema markup) и оптимизируют контент для избранных фрагментов, ведь ИИ часто использует такой контент для своих сводок beepartners.vc beepartners.vc. Также акцент делается на сигналы E-E-A-T (Опыт, Экспертность, Авторитет, Надёжность), чтобы убедить ИИ в надёжности контента beepartners.vc. Другой приём — писать лаконично, в формате вопрос-ответ, делая текст максимально “дружелюбным к фрагментам”, чтобы он попал в AI-обзор beepartners.vc. Всё это соответствует рекомендациям Google о том, что “контент должен быть привлекателен и для алгоритмов ИИ, и для реальных людей, сочетая техническую оптимизацию с честной вовлечённостью” seoteric.com seoteric.com.

Влияние ИИ на клики: Ответы ИИ сразу дают пользователям нужную информацию, что приводит к сокращению числа переходов на сайты. К началу 2025 года один из анализов показал, что при наличии AI-обзора Google кликабельность первого органического результата падает примерно на 34,5%, а 77% таких запросов никак не завершаются кликом по какому-либо результату adweek.com. Это огромная перемена по сравнению с прошлым, когда большая часть поисков заканчивалась переходом по ссылке. В стратегии SEO теперь важно учитывать и видимость бренда в рамках AI-ответа, и поиск новых способов привлечения трафика (например, создание более вовлекающего контента или освоение альтернативных каналов).

В итоге ИИ подталкивает SEO к большей целостности и акценту на качество. Старая стратегия простого поднятия страницы в рейтинге уступает место стратегии попадания в AI-курируемый ответ. Бренды, предоставляющие действительно полезный, хорошо структурированный контент, имеют самые высокие шансы быть выбраны ИИ — а значит, замечены пользователями xponent21.com xponent21.com.

2. Поисковые инструменты и платформы на базе ИИ

Параллельно с развитием традиционных поисковых систем появились поисковые инструменты на базе ИИ, которые позволяют пользователям искать информацию новыми способами. К ключевым примерам относятся ChatGPT, Perplexity, Google Gemini/Bard и Microsoft Copilot/Bing Chat. Каждый из них предлагает свой вариант поиска с помощью ИИ:

• ChatGPT (OpenAI): Изначально созданный как разговорный искусственный интеллект общего назначения, ChatGPT получил возможность просматривать интернет и использовать плагины для получения информации в реальном времени. Многие теперь используют его как помощника в поиске, задавая вопросы на естественном языке и получая единый сжатый ответ. ChatGPT становится альтернативой поисковым системам для сложных вопросов или исследований, хотя по умолчанию не ссылается на источники без специальных плагинов. Его популярность резко выросла — посещения ChatGPT увеличились на 180% в начале 2024 года, что свидетельствует о массовом переходе к нему для поиска информации adweek.com. Однако он всё ещё обрабатывал лишь малую долю общего поискового объёма (порядка 2–3% от Google в 2024 году onelittleweb.com), что связано с огромным масштабом традиционных поисковых систем.
• Perplexity Ask: Perplexity.ai — пример поисковой системы, изначально построенной на ИИ. Она использует большую языковую модель для ответов на запросы пользователя, но обязательно указывает источники для каждой части ответа. Perplexity фактически совмещает веб-поиск с ИИ-резюме, что повышает уровень доверия пользователя. Её использование также выросло на фоне роста ChatGPT adweek.com. Подход Perplexity к выдаче ответов с пометками-источниками повлиял и на классические поисковые системы (например, Bing и Google также ссылаются на источники в своих AI-обзорах).
• Google Search (Bard и Gemini): Google внедрил генеративный ИИ в поиск через так называемый поисковый генеративный опыт. Его чат-бот Bard (изначально работал на модели PaLM 2, позднее — на более совершенной модели Gemini) доступен как отдельный инструмент и интегрирован с Google Assistant analyticsvidhya.com. Более заметны AI-обзоры Google — это автоматически сгенерированные сводки “на основе информации с нескольких доверенных сайтов”, представляющие объединённый ответ beepartners.vc. Эти резюме строятся на базе языковой модели Gemini beepartners.vc. Google также запустил “AI Mode” — специальный разговорный режим поиска, позволяющий задавать уточняющие вопросы, получать мультимодальные результаты (например, загружать изображения и узнавать информацию о них) и вести интерактивный диалог с поисковой системой xponent21.com blog.google. Это превращает поиск из “набора текста и клика” в насыщенную беседу. В Google отмечают, что вопросы в AI Mode, как правило, в два раза длиннее стандартных, ведь люди начинают спрашивать намного подробнее blog.google.
• Bing (Microsoft Copilot): Bing от Microsoft интегрировал модель GPT-4 от OpenAI, получив чат-бот под названием Copilot. Этот ИИ встроен в браузер Edge и Windows 11 — как «копилот для интернета». В поисковом интерфейсе Bing Copilot генерирует удобочитаемый ответ вверху результатов с указанием источников, чтобы пользователю не пришлось искать по многим страницам microsoft.com. Также поддерживается интерактивный чат — пользователь может задавать дополнительные вопросы на естественном языке, ИИ запоминает контекст. Microsoft разворачивает концепцию копилота и в других своих продуктах (Windows, Office и т. д.), что означает: веб-поиск и задачи личной продуктивности будут сливаться с AI-помощью.

Подытожим: инструменты поиска на основе ИИ делают поиск более разговорным и интуитивным. Пользователи могут задавать вопросы простым языком и часто получают единый, комплексный ответ (вместо списка ссылок), с дополнительным контекстом и иногда с источниками. В таблице ниже представлены основные различия между несколькими платформами AI-поиска и их ключевые функции:

Инструмент AI-поиска	Провайдер	Особенности и подход
ChatGPT (с возможностью просмотра)	OpenAI	Универсальный чат-бот на основе LLM для вопросов и ответов. С помощью плагина для просмотра способен искать в интернете и резюмировать результаты. Однако ответы не содержат автоматических ссылок на источники. Часто используется для сложных вопросов или мозгового штурма.
Perplexity Ask	Perplexity AI	Поисковая система на базе ИИ, предоставляющая прямые ответы с источниками. Использует LLM для интерпретации запросов и актуальных результатов из интернета, чтобы сформировать лаконичный ответ с ссылкой на источник adweek.com. Ставит акцент на достоверности, предоставляя ссылки на поддерживающие сайты.
Google (Bard и AI Search)	Google	Внедряет генеративный ИИ в поиск. Bard — чат-бот Google (аналог ChatGPT) для диалоговых запросов. В поиске AI Overviews Google используют LLM Gemini для компиляции ответов с нескольких сайтов beepartners.vc. Новый AI Mode от Google предлагает полностью диалоговый опыт поиска (с уточняющими вопросами и даже поиском по картинкам), выводя синтезированные ответы наверху страницы xponent21.com.
Bing Chat (Copilot)	Microsoft	Поиск Bing, усиленный GPT-4 (OpenAI). Bing Copilot способен отвечать на запросы в чате параллельно c поисковой выдачей, часто предоставляя сводку с источниками. Позволяет интерактивно уточнять запросы и встроен в браузер Edge. Microsoft позиционирует его как AI-ассистента, который выдает “четкие ответы прямо наверху результатов” microsoft.com, интегрируя веб-поиск с полезным диалогом.

Влияние на пользователей: Теперь у пользователей больше способов поиска. Не нужно подбирать идеальную комбинацию ключевых слов — можно написать полноценный вопрос и получить мгновенное объяснение. Это особенно удобно для исследовательских запросов (например, планирование путешествия или изучение концепции), когда интерактивный диалог позволяет прояснить детали и потребности. Показывает характерно, что Google отмечает: пользователи, опробовавшие AI overviews/диалоговый поиск, обычно задают больше уточняющих вопросов и изучают тему глубже, повышая вовлеченность в процесс поиска business.google.com business.google.com. В то же время доступность прямых вопросов и ответов от ChatGPT и других немного снизила монополию традиционных поисковых систем — впервые значительная доля информационных запросов осуществляется вне Google. (Эта доля все еще невелика; например, с апреля 2024 по март 2025 все топ-10 AI-чат-ботов вместе получили ~55 млрд визитов против 1,86 триллиона визитов к top-10 поисковикам onelittleweb.com. Иными словами, у чат-ботов объем ~1/34 от поиска — рост быстрый, но заменить поиск они пока не могут onelittleweb.com onelittleweb.com.)

3. Поиск на естественном языке и обработка запросов

Один из главных эффектов AI в поиске — это возможность для пользователей искать на естественном, разговорном языке, при этом система действительно понимает их намерения. Исторически пользователи были вынуждены использовать краткие, “ключевосложенные” запросы (в шутку называемые “ключеводрезд”), чтобы получить хорошие результаты blog.google. Сейчас всё меняется. Современные поисковые системы используют продвинутые модели обработки естественного языка (NLP) — как, например, BERT и MUM от Google и другие трансформерные модели, — чтобы анализировать запросы в контексте. Это значит, что система учитывает всю фразу, а не отдельные слова, чтобы выяснить, что именно вы хотите.

Например, Google показал, как BERT помог интерпретировать запрос: “2019 brazil traveler to usa need a visa.” До AI Google мог упустить значение слова “to” и показать результаты о поездке американцев в Бразилию. Благодаря контекстуальному пониманию BERT система правильно поняла запрос как запрос бразильца, едущего в США, и выдала релевантную информацию blog.google. В целом, AI-модели учитывают стоп-слова и предлоги (“to”, “for” и т.п.), которые раньше игнорировались, но способны кардинально менять смысл blog.google. Это обеспечивает куда более точные результаты для длинных, разговорных запросов.

С точки зрения пользователя, поиск становится похож на общение с грамотным ассистентом. Можно формулировать запросы полноценными вопросами или описаниями проблем. Система поиска на базе NLP распознает нюансы. На самом деле, с 2020 года Google применяет языковые AI-модели практически ко всем англоязычным запросам для лучшего понимания намерения reddit.com. Именно поэтому стали возможны функции вроде голосового поиска — AI способен обработать устный, естественно построенный вопрос и дать ответ так же, как если бы вы его напечатали.

Диалоговые запросы: AI также дал возможность многошаговой беседы как формы поиска. В Bing Chat или Google AI Mode вы можете задать вопрос, получить ответ, потом спросить: “А на следующих выходных?” или “Объясни проще”, — и система помнит контекст. Это огромный сдвиг в обработке запросов. AI поддерживает диалоговое состояние — то, чего не было в классических поисках. Например, Bing Copilot от Microsoft активно побуждает к уточняющим вопросам и даже предлагает варианты для дальнейшего поиска microsoft.com microsoft.com. В результате поиск перестает быть запросом “одного действия” — он становится интерактивным, похожим на консультацию с экспертом. Как говорит Microsoft: «Copilot Search подстраивается под ваши нужды… позволяя вести поиск в формате диалога, как при общении со специалистом» microsoft.com.

Преимущества поиска на естественном языке: Такой подход существенно снижает порог для поиска информации. Не обязательно знать спецоператоры или точные ключевые слова. Можно спросить: «Как починить капающий кран, который все время течет?» или “Какие существуют хорошие 3-звездочные рестораны Michelin в Париже и чем они уникальны?” — AI разберет сложный запрос. Внутри поисковая система может выполнять сразу много поисков (например, AI Mode Google использует технику “query fan-out” — делает множество подзапросов в фоне blog.google), — а пользователь видит лишь единый, плавно обработанный вопрос-ответ.

Возможности естественного языка также тесно связаны с голосовым поиском и виртуальными ассистентами, о которых поговорим ниже. Суть та же: спрашивая “умную” колонку, вы ждете, что она “поймет” запрос и даст толковый ответ. Благодаря развитию NLP-алгоритмов голосовые поисковые запросы сейчас обрабатываются значительно точнее, чем еще несколько лет назад, что способствует их распространению (около 20% интернет-пользователей во всем мире используют голосовой поиск в 2023-2024 гг., показатель немного стабилизировался после периода быстрого роста yaguara.co).

В итоге, NLP на базе AI значительно улучшило понимание смысла запросов поисковыми системами. Теперь люди могут искать более естественно и получать результаты, отражающие именно намерение запроса, а не просто совпадение слов. Это превратило поиск в более разговорный и интуитивный опыт, заложив основу для голосовых и чатовых форм взаимодействия, которые становятся все привычнее.

4. Визуальный, голосовой и мультимодальный поиск

Помимо текста, искусственный интеллект позволяет осуществлять поиск по изображениям, аудио и другим данным. Современный поиск больше не ограничивается классическим текстовым полем — вы можете искать, просто направив камеру на объект или озвучив вопрос вслух. Эти мультимодальные поисковые технологии развиваются стремительно:

• Визуальный поиск: Распознавание изображений на базе ИИ позволило искать с помощью фотографий или снимков с камеры. Такие инструменты, как Google Lens и Bing Visual Search, позволяют пользователям определять объекты, переводить текст на изображениях, находить товары и многое другое — просто делая фото. Визуальный поиск превращает вашу камеру в поисковый запрос. За кулисами модели компьютерного зрения анализируют изображение, чтобы обнаружить объекты, текст или достопримечательности, а затем система ищет совпадения или связанную информацию в интернете. Это стало чрезвычайно популярно — сейчас Google Lens используется для более чем 20 миллиардов визуальных поисков в месяц business.google.com. Люди используют его для всего: от определения растения или насекомого до сканирования ресторанного меню для поиска отзывов и покупок (например, сфотографировать понравившуюся куртку и узнать, где её купить). Google отмечает, что 1 из 4 поисков через Lens связан с покупками, что подчёркивает коммерческую значимость визуального поиска business.google.com. Благодаря ИИ Lens теперь может не только определять отдельные объекты, но и понимать всю сцену целиком. В 2025 году Google объявила о мультимодальном ИИ-поиске в режиме AI Mode: вы можете загрузить изображение и задать вопросы по нему — то есть объединяются понимание текста и визуальной информации. Искусственный интеллект (на базе модели Gemini) способен распознавать “всю сцену, включая отношения между объектами, материалы и формы” и отвечать на вопросы, предоставляя релевантные ссылки для получения дополнительной информации blog.google blog.google. К примеру, вы можете показать фото расстановки фигур на шахматной доске и спросить: “Это хороший дебют?”, и получить аргументированный ответ с анализом изображения.
• Голосовой поиск: Голосовой поиск стал массовым благодаря возможности ИИ распознавать речь и понимать живую человеческую речь. Голосовые помощники на смартфонах (Google Assistant, Siri) и умные колонки (Amazon Echo/Alexa и др.) позволяют задавать запросы голосом. По данным на 2024 год, около 20–21% людей используют голосовой поиск регулярно (не менее раза в неделю) yaguara.co yaguara.co, и эта доля еще выше на мобильных устройствах (более четверти пользователей мобильных телефонов пользуются голосовым поиском). Чаще всего голосом ищут информацию по-быстрому, на ходу – например, спрашивают маршрут, погоду или простые факты, а также делают локальные поиски (“Найди рядом кофейню”). Здесь ИИ играет двойную роль: сначала превращает речь в текст (с помощью сложных моделей распознавания речи), а затем обрабатывает запрос, как было описано ранее. Особенность голосового поиска — в том, что запросы становятся длиннее и разговорнее (Google отмечал, что “80% голосовых запросов носят разговорный характер”, то есть звучат как полноценные вопросы или команды). Это заставляет поисковые системы давать соответствующие ответы — и часто произносить их вслух. Например, если вы спросите у голосового помощника: “Столица Бразилии?”, он с помощью ИИ найдёт нужную информацию, а затем с помощью технологии преобразования текста в речь озвучит: “Столица Бразилии — Бразилиа.” Голосовой поиск вынудил поисковые сервисы выдавать ответы в виде готовых фактов (часто используя блоки с быстрыми ответами/карточки знаний). По оценке одного исследования, примерно 41% голосовых ответов строится на таких быстрых подсказках — так как помощник выбирает лаконичную формулировку yaguara.co. ИИ также улучшает качественную сторону голосовых диалогов – помощники становятся лучше в понимании контекста (например, вы можете спросить “Кто снял ‘Начало’?” затем “Какие еще фильмы он снял?” — и ассистент поймёт, что он — это Кристофер Нолан).
• Мультимодальный и амбиентный поиск: Мы вступаем в эпоху, когда поиск может принимать смешанные входные данные — текст, голос и изображения — и выдавать результаты, которые также могут быть мультимодальными. Новая функция Google “multisearch”, запущенная в 2022 году, даёт возможность комбинировать изображение и текст в одном запросе (например, сфотографировать платье и добавить “красного цвета”, чтобы сразу найти это платье в красном) econsultancy.com. Это стало возможно благодаря ИИ, который может связывать визуальные данные с языком. В более широком смысле развивается концепция амбиментного поиска: поиск становится встроенным в нашу повседневную жизнь, иногда предугадывая, что нам может понадобиться. Например, с помощью AR-очков вы можете видеть подсказки о достопримечательностях, на которые смотрите, или ваш телефон может заранее показывать полезную информацию о поездках, мероприятиях или интересных местах поблизости, даже если вы не задавали прямой запрос. Это — развитие мультимодальных возможностей в связке с распознаванием контекста. Видение Google по этому поводу, озвученное одним из вице-президентов: поиск становится амбиентным — “доступным всегда и везде, без явных команд”, как совет друга, который знает всё 1950.ai. Уже появляются первые примеры: функции Google Live и Lens позволяют разговаривать в реальном времени о том, что “видит” ваша камера (задавайте вопросы о живой сцене) blog.google, а голосовые ассистенты могут использовать такие данные, как ваше местоположение или электронную почту (если это разрешено), чтобы давать еще более персонализированные рекомендации (например, предлагать развлечения в поездке на основе письма с подтверждением бронирования авиабилета blog.google).

Общий эффект от визуального, голосового и мультимодального поиска — это интуитивно понятный пользовательский опыт. Вам больше не нужно ограничиваться набором текста. Если вы видите что-то — легко это найти. Если вы за рулём или заняты, просто спросите вслух. Если нужна информация на фото или видео — ИИ её найдёт. Это снижает трение и позволяет искать в ситуациях, когда печатать неудобно (поэтому голосовой и визуальный поиск особенно популярен на мобильных устройствах). Бизнес подстраивается под это, делая контент удобным для мультимедиа — например, добавляя описательный alt-текст к изображениям (чтобы ИИ мог распознать их) и обеспечивая присутствие информации в картах знаний, чтобы голосовые ассистенты могли её найти.

5. Персонализация и рекомендательные системы на базе ИИ

Поиск и рекомендации становятся всё более персонализированными благодаря тому, что ИИ анализирует огромные массивы пользовательских данных и подбирает наиболее релевантные ответы и предложения. Персонализация в данном контексте означает, что два разных человека могут получить совершенно разные результаты по одному и тому же запросу, или им будут рекомендованы разные материалы — в зависимости от интересов, местоположения, прошлых действий и других факторов. Именно искусственный интеллект стоит за такими решениями, распознавая закономерности в данных.

Персонализация поиска: Уже много лет Google использует умеренную персонализацию (например, приоритет локальных результатов или подсказки на основе истории запроса). ИИ выводит это на принципиально новый уровень. Например, предстоящие доработки AI-поиска от Google позволят включить учет личного контекста, когда ИИ сможет использовать данные из вашей истории поиска и даже других приложений (например, из Gmail — только с вашего согласия), чтобы давать персонализированные ответы blog.google. Если вы ищете “мероприятия на выходных” и предоставили доступ к своим письмам и геолокации, ИИ может предложить очень личные рекомендации: например, “В пяти милях от вас — музыкальный фестиваль, а в ресторане, где вы бывали, в субботу пройдет концерт на открытом воздухе.” Google приводил пример: “AI Mode может показывать рестораны с летними верандами на основе ваших прошлых бронирований и поисков, и предлагать события рядом с местом вашего проживания (по данным из писем с подтверждением рейса и отеля).” blog.google. Всё это работает в рамках вашей учётной записи, и Google подчёркивает, что данные под вашим контролем (необходим явный выбор пользователя, отключить можно в любой момент) blog.google blog.google.

Даже без столь глубокой интеграции искусственный интеллект постоянно корректирует то, что вы видите. Рекомендательные системы на платформах (рекомендации видео на YouTube, подборки фильмов на Netflix или новости Google Discover) — классические примеры. Они используют модели машинного обучения, чтобы предсказать, что пользователь захочет посмотреть дальше. Анализируются ваши прошлые действия (какие видео вы смотрели, по каким ссылкам кликали, сколько времени провели и т.д.), данные сравниваются с паттернами миллионов других пользователей, что позволяет подбирать материал, который вам может быть интересен. Благодаря ИИ такие системы находят скрытые закономерности — например, узнают, что люди, читавшие статьи А и B, часто любят и статью C, и начинают рекомендовать C всем, кто прочёл А и B. Такой коллаборативный фильтринг в масштабах миллиардов пользователей невозможен без ИИ, обрабатывающего огромные массивы данных.

Преимущества: Персонализация означает, что вы часто получаете результаты, которые более релевантны именно вам. Если вы постоянно ищете вегетарианские рецепты, интеллектуальный поиск может ранжировать соответствующий контент выше, изучив ваши предпочтения. Если вы регулярно кликаете по определённому новостному источнику, рекомендательная система может чаще показывать материалы от этого источника. Электронная коммерция активно использует ИИ-рекомендации: предложения Amazon «Вам также может понравиться» или «Часто покупают вместе» формируются на основе ИИ, как и порядок отображения товаров. Более того, компании вроде Amazon сейчас используют генеративный ИИ, чтобы персонализировать описания товаров и рекомендации в реальном времени (например, выделяя разные особенности товара в зависимости от того, на что, по мнению ИИ, обращает внимание конкретный сегмент пользователей) aboutamazon.com.

Риски и особенности: Несмотря на то что персонализация может улучшить пользовательский опыт, она вызывает определённые опасения. Один из них — эффект “информационного пузыря” (filter bubble): если ИИ постоянно подсовывает вам похожий на уже потребляемый контент, вы можете лишиться доступа к множеству точек зрения и новой информации. Например, персонализированная новостная лента может невольно закреплять чью-то политическую предвзятость, показывая в основном статьи, с которыми человек уже согласен. Платформы осознают это и стараются балансировать между релевантностью и разнообразием, но этический вызов остаётся. Другой важный вопрос — конфиденциальность: персонализация основывается на сборе и анализе личных данных. Пользователи и регуляторы задают вопросы: Какие данные используются? Получено ли согласие? Насколько безопасно они хранятся? К теме приватности мы вернёмся в следующем разделе.

С точки зрения бизнеса, персонализация крайне эффективна. Она увеличивает вовлечённость (люди чаще кликают на то, что им подходит) и способствует росту конверсии (в торговле, правильно подобранная рекомендация может привести к покупке). Существует целая индустрия сервисов Recommendations AI (например, Google Cloud предлагает сервис Recommendation AI для ритейлеров). Эти ИИ-модели постоянно совершенствуют свои рекомендации с помощью методов вроде обучения с подкреплением — они “учатся” по результатам того, кликнули ли вы на предложение или проигнорировали его, и со временем становятся точнее.

Персонализация в реальном времени и прогнозная персонализация: Новый тренд — когда ИИ пытается предсказать ваши нужды даже до явного запроса. Например, ваш телефон может показать «расчётное время поездки до дома» около 17:00, потому что знает: вы обычно едете домой в это время — это простой пример фоновой (амбентной) персонализации. Или Google Discover может предложить темы, связанные с тем, что вы недавно искали, предполагая ваш интерес. Такие прогнозные функции размывают границу между поиском и рекомендацией: по сути, ИИ ищет информацию за вас, исходя из вашего личного контекста.

В итоге персонализация на основе ИИ делает работу с вебом всё более уникальной для каждого пользователя. Результаты поиска, рекомендации и ленты контента фильтруются с помощью ИИ-моделей, обучающихся на нашем поведении. Задача — сделать поиск и открытие нового максимально эффективными: меньше времени на просмотр неактуального, больше — на то, что действительно интересно. Обратная сторона — необходимость прозрачности и справедливости без нарушения приватности и создания «эхо-камер», и с этими вызовами сейчас сталкивается всё общество.

6. ИИ в фильтрации, ранжировании и интерпретации веб-результатов

ИИ играет критически важную закулисную роль в том, как поисковые системы фильтруют спам, ранжируют лучшие результаты и даже интерпретируют, что эти результаты значат для пользователя. Эти процессы менее заметны, но принципиально важны для качества поиска.

Фильтрация и борьба со спамом: Современные поисковые системы используют ИИ-алгоритмы для выявления некачественного или вредоносного контента и не допускают его к ранжированию. Проприетарная система Google SpamBrain — это искусственный интеллект, созданный для обнаружения спам-сайтов, мошеннического контента и прочего «мусора», который не должен попадаться людям developers.google.com. Она использует машинное обучение для распознавания паттернов спама (например, “фермы ссылок” или автосгенерированный абсурдный текст) куда эффективнее, чем ручные правила. По данным Google, достижения SpamBrain позволили более чем на 99% обезопасить поисковые результаты от спама developers.google.com. Только за 2022 год SpamBrain обнаружил спам-сайтов в 200 раз больше, чем в момент запуска в 2018-м seroundtable.com. Это значит, что когда вы ищете что-то в Google, ИИ уже отсеял огромный объём мусора, оставив лишь материалы с легитимных и релевантных сайтов. Аналогично, искусственный интеллект помогает фильтровать нежелательный контент (насилие, ненависть, откровенные материалы) из поисковых подсказок и результатов, соблюдая правила и законы страны.

Алгоритмы ранжирования: Определить, какие результаты должны быть показаны первыми — задача высокой сложности, идеально подходящая для ИИ. Алгоритм ранжирования Google, например, включает машинное обучение — например, RankBrain, представленный в 2015 году, использует ИИ, чтобы корректировать позиции в поисковой выдаче на основании взаимодействия пользователя с результатами (он изучает, какие результаты удовлетворяют пользователей) и лучше сопоставлять результаты с неоднозначными запросами. Позже были внедрены Neural Matching и BERT для более тонкой работы с поисковым контекстом и понимания смысловых связей. К 2020 году Google заявлял, что BERT применяется почти к каждому англоязычному запросу для повышения релевантности reddit.com. Иначе говоря, при поиске ИИ находит не только страницы с совпадающими ключевыми словами, но и те, которые смыслово отвечают на ваш вопрос. Например, если вы ищете «лучший способ научиться быстро играть на гитаре», ни одно из этих слов не совпадает с “регулярно упражняйтесь в гаммах”, но для ИИ это подходящий ответ, потому что он понимает: это совет о быстром обучении игре на гитаре.

Использование нейронных сетей в ранжировании также помогает распознавать синонимы и общий тематический смысл страницы. Если страница не содержит в точности ваш запрос, но явно отвечает на намерение, ИИ может её поднять выше. Так результаты становятся полезнее.

Интерпретация и суммирование результатов: Новая роль ИИ — не только находить и ранжировать результаты, но и интерпретировать их для пользователя. Это проявляется в генерации расширенных сниппетов или прямых ответов. Если вы вводите фактический вопрос — Google может показать сниппет с ответом сразу. Раньше это был просто фрагмент с сайта. Сейчас, с генеративным ИИ, поисковик может синтезировать обобщённый ответ (см. выше про AI Overviews). При этом ИИ интерпретирует несколько результатов и объединяет их информацию.

Однако интерпретация несёт и вызовы. Большие языковые модели (LLM) подвержены галлюцинациям: иногда они генерируют правдоподобную, но ложную или неподтверждённую фактами информацию. В поиске это может привести к тому, что AI-сводка случайно включает ошибку или искажает смысл. В исследовании Вашингтонского университета приводится яркий пример: при поиске вымышленной концепции (“теория социальных эхо Дже́вина”) генеративная поисковая система дала развёрнутый ответ с «цитатами», но и объяснение, и ссылки оказались вымышленными cip.uw.edu. Система попросту “придумала” ответ, потому что LLM не захотела признать отсутствие информации. Как метко сказал эксперт по ИИ Андрей Карпаты: «LLM всегда фантазирует и страдает галлюцинациями. Поисковик не фантазирует, но у него недостаточно креативности» cip.uw.edu. Иными словами, классический поиск информацию не выдумывает (он лишь показывает то, что есть), но ему не хватает лаконичности AI-ответов; тогда как ИИ может дать красивую сводку, но иногда придумывает “факты”.

Для снижения подобного риска поисковики внедряют гибридные подходы типа Retrieval-Augmented Generation (RAG). При RAG, прежде чем ИИ начнёт отвечать, происходит нейропоиск релевантных документов, и затем LLM вынужден строить ответ на их основе (часто с прямыми цитатами). Такой подход используют Bing chat и Google SGE, чтобы сохранять связь со “заземлёнными” источниками. Это заметно снижает риск галлюцинаций, но не устраняет их полностью. Как отмечают исследователи CIP, даже с найденными источниками ИИ может деформировать контекст — например, опустить детали или некорректно объединить фрагменты cip.uw.edu cip.uw.edu. Доработка систем, чтобы они верно суммировали и атрибутировали информацию — это задача на стадии активной разработки.

ИИ также анализирует намерение пользователя за пределами ключевых слов в запросе. Например, системы Google стараются понять, относится ли запрос к покупке (коммерческое намерение), к местным услугам (нужны локальные результаты), к новостям и т. д., и на основе этого меняют макет выдачи (например, показывают товары, карту, новости). Такая классификация осуществляется ИИ на основе данных о запросе и широкой пользовательской истории.

В итоге роль ИИ в фильтрации, ранжировании и интерпретации результатов можно рассматривать как мозг поисковой системы:

• Он очищает входные данные (отфильтровывает спам и вредоносный контент),
• интеллектуально сортирует результаты (выше ранжирует наиболее полезную и доверенную информацию),
• и всё чаще объясняет или суммирует эти результаты (делая поисковую выдачу более полезной за счет сниппетов или ответов ИИ).

Для пользователей это означает лучшие результаты с меньшими усилиями — но это также требует доверия к тому, что ИИ правильно обрабатывает информацию. Чтобы сохранить это доверие, компании действуют осторожно: например, Google постепенно внедряет генеративные сводки и подчеркивает, что они экспериментальны, именно из-за этих сложностей интерпретации. Прозрачность (например, предоставление ссылок на источники) — одно из решений, чтобы позволить пользователям проверять ответы на базе ИИ microsoft.com microsoft.com. По мере развития ИИ можно ожидать ещё более умной фильтрации (например, распознавания дезинформации или противоречивых данных), более тонкого ранжирования (возможно, персонализированного под интересы каждого пользователя), а также более богатой интерпретации (например, ИИ сможет суммировать целые темы или предоставлять разные точки зрения рядом друг с другом).

7. Влияние ИИ на цифровую рекламу и создание контента для повышения обнаруживаемости

Появление поисковых систем на базе ИИ переворачивает экономику интернета — особенно цифровую рекламу (индустрию стоимостью более 200 миллиардов долларов, основанную в основном на поисковом трафике) и способы создания контента для привлечения аудитории.

Реклама в мире поиска на базе ИИ: Поисковики вроде Google традиционно зарабатывают, показывая рекламу рядом с результатами поиска. Если пользователь кликает на рекламу — Google получает доход. Но что происходит, когда ИИ сразу выдает ответ? Меньше кликов по результатам — значит, меньше показов и кликов по рекламе. Фактически, первые данные уже тревожат рекламодателей: из-за того, что ИИ-ответ занимает верх страницы, органические клики значительно снизились, и многие поиски заканчиваются без единого клика (как уже обсуждалось, до 77% запросов с ИИ-ответом завершаются без переходов adweek.com). Если пользователя устраивает ответ ИИ в выдаче — он может вообще не прокручивать страницу до рекламы или органических ссылок.

Google прекрасно это понимает и активно экспериментирует со способами интеграции рекламы в ИИ-опыт. Сундар Пичаи (генеральный директор Google) уверял инвесторов, что у компании есть «хорошие идеи для нативных рекламных концепций» в чат-ответах ИИ adweek.com. В текущем Search Generative Experience Google действительно показывает рекламу — обычно несколько спонсорских ссылок или результаты интернет-магазинов — внутри или сразу под окном ИИ, все они помечены как реклама. Они стараются сделать эти объявления органичными: даже если пользователь не кликнет по стандартной синей ссылке, он всё равно может увидеть релевантное спонсорское предложение. Например, если ИИ-ответ о лучших бюджетных смартфонах, там же появится спонсорский результат с акцией на определённую модель.

Однако это хрупкий баланс. Задача ИИ — дать пользователю желаемое; слишком навязчивая реклама может испортить опыт. Руководство Google выражает уверенность, что если удастся сделать пользовательский опыт с ИИ действительно удобным, со временем найдут и подход к монетизации adweek.com — подразумевая, что вначале важно завоевать пользователей, а доход придет потом. Одна из интересных возможностей — более таргетированная реклама. Если ИИ тоньше понимает запрос пользователя, то и реклама может быть куда более релевантной его реальной потребности. Например, если в чате ИИ идет разговор о планировании похода, именно в тот момент может быть показано объявление о подходящем снаряжении. Это форма контекстной рекламы, усиленная пониманием ИИ сути беседы.

Некоторые специалисты по рекламе уже говорят, что традиционный подход — покупка объявлений по ключевым словам — может уйти в прошлое. Если пользователи не вбивают ключевые слова, а формулируют вопросы, то как рекламодателям встроиться в этот процесс? Один бывший топ-менеджер Google по рекламе заметил: «впервые за 20 лет я действительно верю, что ключевые слова мертвы» adweek.com, намекая, что рынок перейдет к таргетингу через темы или намерения, которые может распознать ИИ, а не по конкретным словам запроса.

Пока бизнес поисковой рекламы Google по-прежнему огромен, но чувствует давление. Компании-конкуренты, такие как Amazon, уже отнимают долю рекламы (особенно в товарных поисках), а если ИИ уменьшит общее число легко монетизируемых поисков, доминирование Google может ослабнуть. По прогнозу исследовательской компании, приведённому в Adweek, доля Google на рынке поисковой рекламы США снизится с 64% десять лет назад до примерно 51,5% к 2027 году adweek.com из-за этих изменений и конкуренции. С другой стороны, если ИИ-поиск повысит вовлеченность (люди будут задавать больше вопросов), могут появиться новые возможности показывать рекламу в рамках длительной сессии, даже если на каждый запрос приходится меньше кликов. Bing, например, также размещает рекламу в своём чате и сообщает о неплохой кликабельности релевантных объявлений.

Создание контента и обнаруживаемость: С другой стороны уравнения — создатели контента: новостные сайты, блогеры, бизнесы, имеющие сайты, — которые традиционно получают трафик от поисковиков (через SEO или клики по их рекламе). ИИ-поиск меняет это сразу по двум направлениям:

1. Падение трафика для издателей: Если ответы даются прямо на странице поиска, пользователи могут не переходить к источнику. Издатели опасаются потери трафика и доходов. Ранее было показано, что процент поисков без кликов уже превышал 65% в 2023 году и прогнозируется выше 70% в ближайшем будущем 1950.ai. Некоторые сравнивают ИИ-сниппеты с «расширенными сниппетами» Google, только в ещё более масштабном варианте: ИИ объединяет контент с разных сайтов для ответа на вопрос, и пользователи получают ответ, не заходя на сайт-источник. Это нарушает привычное равновесие веб-экосистемы, в котором поисковики направляли посетителей на сайты, а те монетизировали их за счет рекламы или подписки. Если ИИ станет главным интерфейсом, создатели контента рискуют остаться без кликов и признания. Уже обсуждаются новые модели: например, кто-то предлагает указывать четкие ссылки на источники или даже компенсировать создателям оригинального контента (продолжение давних споров о Google News). За этим внимательно следят регуляторы — ЕС и другие страны рассматривают, не нарушает ли использование материалов издателей в ИИ-ответах авторские права и не требует ли это разделения выручки 1950.ai.
2. Наводнение веба контентом, созданным ИИ: Само создание контента изменилось благодаря ИИ. Маркетологи и авторы используют такие инструменты, как GPT-4, чтобы массово генерировать блоги, описания товаров, посты для соцсетей и многое другое. Для продуктивности это плюс — малый бизнес может создавать больше контента для продвижения сайта без большой команды копирайтеров. Но это ведёт к перенасыщению контентом. Если каждый способен штамповать десятки ИИ-статей, интернет может завалить однотипный и некачественный контент. Поэтому поисковики вынуждены лучше фильтровать (как видно по обновлениям Google Helpful Content, ориентированным на «контент для людей»). Google утверждает, что ИИ-контент сам по себе не нарушает правила, однако контент, сделанный главным образом для манипуляций с ранжированием (спам), будет понижен — неважно, человек или ИИ его написал seo.ai. Так что упор смещается на качество, а не количество. Для создателей планка только выросла: средний уровень статьи «ни о чем» теперь выше (так как ИИ умеет делать сносный текст), и чтобы выделиться и быть замеченным, важно добавлять человеческий опыт, оригинальность, экспертизу. В SEO-сообществе обсуждают, что E-E-A-T теперь важнее — если вы приводите свой опыт, интервью, оригинальные замеры, то страницу ценят выше, чем просто ИИ-пересказ уже существующего материала beepartners.vc.

С другой стороны, ИИ может помочь авторам оптимизировать контент. Он может анализировать поисковые данные и подсказывать, какие темы выбирать, или даже оптимизировать текст для попадания в сниппеты (например, оформлять текст в формате вопрос-ответ, который особенно нравится ИИ и голосовым помощникам). Алгоритмы рекомендаций (в YouTube, TikTok) тоже на базе ИИ показывают работы авторов новым аудиториям. Это помогает, если ИИ правильно находит соответствие между контентом и интересами пользователя. Сейчас появился целый пласт «SEO в эпоху ИИ», где создатели думают не только «Как попасть в топ Google?», но и «Как стать источником, который ИИ-ассистенты считают достойным цитирования или ссылки?». К таким подходам относится обеспечение фактической точности (чтобы стать авторитетным источником), использование schema-метаданных (чтобы ИИ было проще понимать структуру материала) и наращивание узнаваемости бренда (если для ИИ ваш сайт — надежный авторитет, он скорее возьмёт оттуда информацию).

Создание рекламного контента: Рекламодатели сами используют ИИ для создания контента — например, генерируя множество вариантов рекламного текста и позволяя ИИ платформы выбирать наиболее эффективный. Google Ads уже начал внедрять инструменты ИИ, которые могут создавать заголовки и описания рекламы на основе содержимого сайта. Таким образом, ИИ оптимизирует процесс создания рекламы, потенциально делая рекламную деятельность эффективнее. Также он может автоматически адаптировать рекламу под разные аудитории (динамическая персонализация, например, показ различных изображений представителям разных демографических групп). В рекламе в соцсетях ИИ помогает с таргетингом и креативными оптимизациями (например, алгоритмы Facebook учатся, какие креативы получают больше отклика у каких пользователей).

В заключение, ИИ перестраивает стимулы и методы в цифровой рекламе и контенте. Рекламодателям нужно адаптироваться к новым форматам (например, добиваться присутствия своего сообщения в ответах ИИ-чатов или быть там, где ИИ дает рекомендации). Издатели и авторы контента ищут новые стратегии для сохранения видимости и доходов — будь то оптимизация под ссылки из ИИ, диверсификация источников трафика или использование ИИ для создания выдающегося контента самостоятельно. Это быстро меняющаяся сфера, и вся отрасль внимательно наблюдает, как изменится баланс между ответами от ИИ и переходами по ссылкам. Мы можем увидеть новые партнерства или модели компенсаций (например, в 2023 году OpenAI запустил плагин для веб-браузера, который действительно получал контент с сайтов и показывал его пользователю, возможно, вместе с рекламой сайта — таким образом издатели получают ценность даже при использовании ИИ). Единственное, в чем можно быть уверенным — традиционные стратегии цифрового маркетинга переписываются.

8. Этические и конфиденциальные аспекты ИИ-ассистированного веб-сёрфинга

Интеграция ИИ в поиск и просмотр веб-страниц приносит не только улучшения, но и проблемы этики и конфиденциальности, которые требуют тщательного рассмотрения:

Дезинформация и предвзятость: Как уже обсуждалось, ИИ-системы иногда могут предоставлять ошибочную информацию с большой уверенностью. Это вызывает этические вопросы — пользователя может ввести в заблуждение авторитетный, но неверный ответ ИИ. Например, если на медицинский или юридический вопрос ИИ ответил неверно, последствия могут быть серьезными. С этической точки зрения разработчики должны минимизировать такие «галлюцинации» и явно указывать на неопределенность. В этом направлении предпринимаются шаги: например, интерфейсы ИИ-поиска часто включают предупреждения (например, «Генеративный ИИ является экспериментальным и может быть неточным») blog.google и призывают сверять информацию с источниками. Существует и проблема предвзятости: модели обучаются на веб-данных, которые могут содержать общественные предрассудки или искаженные точки зрения. Без исправления ИИ, например, может отражать гендерную или расовую предвзятость (ассоциировать профессии с определенным полом) или давать непропорциональный вес большинству, недооценивая меньшинства. Этические компании добиваются согласованности — подходов, делающих ответы ИИ более честными и объективными, — но это непрерывная задача, требующая прозрачности и разнообразных оценок.

Прозрачность: Должен ли ИИ раскрывать, как именно он пришел к своему ответу? Многие считают, что да. Поэтому ссылки на источники чрезвычайно важны — у пользователя есть право знать, «Кто сказал?» — и почему этот ответ верен. Одна из претензий к ранним закрытым ИИ-системам касалась недостатка прозрачности (эффект «черного ящика»). Предоставляя ссылки на источники или хотя бы короткое пояснение (например, «Я нашел эту информацию в Wikipedia и Britannica»), ИИ-поисковики становятся более прозрачными и позволяют пользователю перепроверить информацию microsoft.com microsoft.com. Также существует тенденция к тому, чтобы ИИ признавал свою неопределенность, а не выдумывал неправильные ответы. Традиционный поисковик просто скажет «нет результатов» на очень редкий запрос. ИИ же стремится отвечать на все, даже если приходится фантазировать. С этической точки зрения, было бы лучше, если бы ИИ иногда отвечал: «Я не уверен» или «Я не смог найти информацию об этом». В настоящее время многие чат-боты на ИИ обучены отказываться отвечать на отдельные темы или выражать неуверенность (например, ChatGPT может сказать «У меня нет информации по этому вопросу», если действительно не располагает ею). Такое поведение предпочтительнее, чем вводить пользователя в заблуждение, даже если оно и менее удовлетворяет.

Конфиденциальность пользователей: ИИ-ассистированный серфинг часто предполагает обработку большего объема пользовательских данных для персонализации и улучшения результатов. Возникают вопросы конфиденциальности: как эти данные хранятся? Кто имеет к ним доступ? Может ли произойти утечка или злоупотребление? Примечательный случай произошел в начале 2023 года, когда итальянский регулятор приостановил работу ChatGPT из-за опасений по поводу конфиденциальности reuters.com. Регулятор указал, что у OpenAI не было законных оснований для сбора огромных объемов личных данных для обучения модели, а пользователи были недостаточно проинформированы о том, как их данные (включая переписку) могут храниться и использоваться reuters.com reuters.com. В ответ OpenAI внедрил меры: повысил прозрачность политики конфиденциальности, добавил инструмент проверки возраста (так как данные несовершеннолетних вызвали опасения) и опцию для пользователей отказаться от использования их чатов в обучении reuters.com. Этот случай подчеркивает, что ИИ-инструменты должны соответствовать законам о защите данных. Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR) и аналогичные законы требуют указывать цели сбора данных и позволяют пользователям требовать удаления или отказаться от сбора. В таких сервисах, как ChatGPT, теперь есть настройка отключения истории чатов (тогда переписка не используется для дальнейшего обучения ИИ).

Кроме того, когда поисковые агенты на базе ИИ просматривают веб на вашем месте, стоит вопрос: сколько вашего контекста может быть раскрыто? Например, если ИИ помогает вам бронировать билет на самолет, он может использовать ваше местоположение или другие личные данные. Необходимо убедиться, что такие детали не будут случайно раскрыты третьим лицам. Разработчики ИИ часто внедряют различные ограничения: чтобы не только предотвратить раскрытие чувствительной информации в ответах, но и защитить ее на серверной стороне. Простой пример: если вы спросите ИИ «Где я сейчас нахожусь?», он скорее всего откажется отвечать по соображениям приватности (и действительно, многие помощники не раскрывают это, если только пользователь сам не предоставил разрешение).

Безопасность данных: Если ИИ обрабатывает больше данных, то их безопасность становится первоочередной задачей. Модели ИИ сами по себе могут случайно запоминать информацию из обучающих данных, включая персональные данные. Был случай, когда в ранней версии GPT-2 иногда встречались дословные фрагменты обучающего датасета (например, части защищённых авторским правом статей или программного кода). Этот риск — одна из причин, почему компании стремятся очищать обучающие данные от персональной информации (PII) и почему использование пользовательских диалогов в обучении является спорным вопросом. Особенно осторожны корпоративные пользователи — многие фирмы запретили сотрудникам вводить конфиденциальные данные в ChatGPT, опасаясь утечки. (Например, сотрудники Samsung скопировали конфиденциальный программный код в ChatGPT, и он попал в обучающие материалы OpenAI, став потенциальной угрозой утечки). В ответ корпоративные версии ИИ-сервисов дают гарантии, что данные не используются для дальнейшего обучения моделей; обеспечивают шифрование и ведение журналов для удовлетворения корпоративных требований к безопасности.

Этичное использование контента: Еще один этический аспект касается авторов контента — справедливо ли, что ИИ может использовать весь веб-контент для генерации ответов? Некоторые считают, что это трансформационное использование приносит пользу обществу, синтезируя знания. Другие (например, отдельные художники и писатели) считают, что ИИ бесконтрольно использует их творчество без заслуг и компенсации. Это вызывает жаркие дискуссии и даже судебные тяжбы (например, некоторые авторы подают в суд на OpenAI за использование их книг в обучении без разрешения). Итог этих процессов может повлиять на политику сбора обучающих данных. Уже сейчас проект закона ЕС по ИИ может обязать раскрывать факт использования защищенных авторским правом материалов для обучения генеративного ИИ reuters.com. Возможно, поисковики будут предоставлять издателям возможность запретить использование их материалов (например, специальный тег «не использовать мой контент для ИИ-суммаризации», аналогично отказу от индексации через robots.txt). Более того, Google уже намекал о появлении мета-тега “NoAI”, с помощью которого сайт может запретить использовать свой контент в обучении или фрагментах для ИИ — эта идея, вероятно, получит развитие в ближайшем будущем.

Автономия пользователя и зависимость: С этической точки зрения, стоит также вопрос о том, как ИИ может формировать поведение и взгляды пользователя. Если ИИ-ассистенты станут основными хранителями информации, не станут ли пользователи слишком зависимы от одного источника? Может ли это облегчить влияние недобросовестных акторов на ИИ с целью ввести в заблуждение миллионы? Это дает огромную власть тому, кто контролирует модель ИИ. Общество, вероятно, будет требовать контроля и отчетности — возможно, независимых аудитов ИИ-систем на предмет честности и точности. С другой стороны, ИИ может демократизировать доступ к информации — тем, кто испытывает трудности с традиционными интерфейсами, например, неграмотным людям или людям с ограниченными возможностями, которые могут задавать вопросы голосом и получать прочитанные ответы. Это этическое преимущество: повышение инклюзивности и доступности знаний.

Компромисс между конфиденциальностью и персонализацией: Как упоминалось в разделе 5, высоко персонализированные AI-сервисы могут быть очень полезны, но требуют использования персональных данных. Найти правильный баланс — ключевой момент. Вероятный подход — дать пользователям контроль — предоставить им возможность самостоятельно выбирать персонализацию и четко информировать, какие данные будут использоваться (как это сделала Google, разрешив интеграцию Gmail в AI-поиск только с согласия пользователя blog.google). Также помогает создание надежных механизмов анонимизации — использование данных в агрегированном виде или обработка непосредственно на устройстве пользователя — для защиты конфиденциальности (например, некоторые AI-функции могут запускаться локально на вашем устройстве, чтобы исходные данные никогда не покидали его).

В итоге, этические вопросы и вопросы конфиденциальности в AI для браузинга вращаются вокруг доверия. Пользователи должны доверять, что AI предоставляет точную, непредвзятую информацию и защищает их личные данные. Для этого необходимо постоянное совершенствование прозрачности AI (показывать источники, признавать неопределённость, позволять аудит), практик работы с данными (соблюдение законов о конфиденциальности, предоставление пользователю контроля над своими данными) и этики контента (уважение к интеллектуальной собственности и труду создателей контента). Компании, внедряющие AI в поиск, находятся под пристальным вниманием и должны сделать всё правильно. Вероятно, мы будем свидетелями постоянных апдейтов поведения AI (например, все меньше «галлюцинаций» по мере улучшения моделей), обновления функций конфиденциальности (более детальные настройки отказа и контроля хранения данных), а также возможного появления нормативных рамок (государства разрабатывают правила для AI-сервисов, как раньше это было с защитой данных и интернет-контентом).

9. Прогнозы на будущее: AI-агенты, амбиентный поиск и виртуальные ассистенты

Если смотреть вперёд, границы между «поисковой системой», «браузером» и «ассистентом» продолжат размываться. AI-агенты, которые смогут автономно выполнять задачи в интернете, вот-вот появятся, а поиск будет интегрироваться во всё большее число повседневных контекстов (амбие́нтные вычисления). Вот ключевые прогнозы и тренды будущего браузинга/поиска:

• Автономные AI-агенты для задач: Вместо простого поиска информации будущие AI-системы смогут совершать действия от имени пользователя. Уже сейчас мы видим первые примеры в виде «агентных возможностей» AI в поиске Google. Google продемонстрировала AI, который, когда его попросили найти билеты на концерт, мог искать на множестве билетных сайтов, сравнивать варианты и даже начинать заполнять формы для покупки — оставляя окончательный выбор пользователю blog.google. Другими словами, AI не только искал информацию («какие билеты доступны»), но и выполнял части транзакции («ввести количество билетов, проверить цены на разных сайтах»). Это указывает на будущее, где AI станет универсальным консьержем. Представьте: «AI, забронируй мне недельный отпуск на пляже с бюджетом до $2000», — и AI ищет рейсы, отели, может даже читает отзывы, затем представляет вам план или оформляет бронирование после вашего одобрения. Microsoft движется в том же направлении, развивая идею копилотов, которые помогают вам не только искать информацию, но и делать что-то (Windows Copilot уже может менять настройки или подытоживать документы за вас; в будущем сможет автоматически управлять календарём и письмами). Такие агенты будут использовать не только веб-поиск, но и интегрированные сервисы, API. Фактически, они будут рассматривать веб как базу данных для действий и информации. Например, AI-агент может воспользоваться API OpenTable для бронирования ресторана или применить метод скрапинга для заполнения формы на менее структурированном сайте. Возникает интересный вопрос: нужно ли сайтам внедрять AI-дружественные интерфейсы (API или структурированные данные), чтобы агенты могли ими пользоваться? Похоже, что да. Уже сегодня сервисы вроде Google Duplex (который может звонить в рестораны для бронирования столиков) намекают на будущее с агентами. В SEO и маркетинге рассуждают о «AI-воронках» — когда вы оптимизируете не только для человека, но и для AI-агентов, выбирающих продукты или контент для пользователя. Причём, если AI-агенты будут выбирать, какой бренд купить пользователю, бизнесу придется убедиться, что AI учитывает их бренд. Может появиться новая отрасль оптимизации: оптимизация под AI-агентов, аналогично SEO. Как заметил один эксперт по SEO: «AI-системы будут выбирать, какие бренды рекомендовать, и ваша задача — чтобы выбрали именно вас.» xponent21.com. Это может потребовать отличных метаданных о продукте, хороших цен и доверенного бренда — ведь AI, действующий от имени пользователя, будет обучен максимизировать удовлетворенность клиента (например, отдавать предпочтение брендам с лучшими отзывами или гарантией). Таким образом, бизнесу придется «завоевывать» не только потребителя напрямую, но и AI-оценщика.
• Амбиентный поиск и непрерывная помощь: Концепция амбие́нтного поиска подразумевает, что поиск происходит на фоне вашей жизни, готов предоставлять информацию проактивно. Уже сегодня мы движемся к повсеместным вычислениям — вокруг нас множество «умных» устройств. В будущем ваши очки дополненной реальности (AR) могут постоянно распознавать объекты и предоставлять информацию (подсказки, маршруты, переводы) без явного запроса с вашей стороны. Это тоже поиск: он инициируется неявно, благодаря контексту. Например, вы гуляете по улице, и очки AR показывают рейтинги ресторанов, мимо которых проходите — такой опыт амбиентного поиска сочетает местоположение, визуальное восприятие и AI. Другой пример: ассистенты с распознаванием контекста, которые слушают подсказки. Если вы ведете беседу (и согласны на это), ваш помощник может тихо подбирать факты по теме обсуждения, чтобы быть готовым помочь при необходимости. Или, скажем, AI в автомобиле — он может заранее предупредить: «Топливо на исходе, ближайшая дешевая заправка — через 2 мили», то есть сам ищет цены и адреса заправок, потому что понял ваш запрос по ситуации. Амбиентные вычисления часто строятся на предиктивном AI: прогнозировании нужд. Вице-президент Google по поиску Элизабет Рид так описала цель: сделать так, чтобы спросить у Google было так же легко, как спросить у всезнающего друга, интегрированного в ваше повседневное окружение 1950.ai. Практически это может привести к тому, что вы почти не будете набирать запросы вручную; вместо этого комбинация сенсоров (зрение, местоположение, здоровье и пр.) и AI будет сама знать, когда вам нужна информация. Конфиденциальность здесь критична — амбиентный поиск должен строго контролироваться пользователем (никто не захочет «шпиона», подслушивающего или показывающего ваши данные без согласия). Скорее всего, будущие устройства будут иметь специальные режимы, которые пользователь сможет включать и отключать по своему желанию — как сейчас можно включить/выключить «Привет, Siri» или «Окей, Google».
• Виртуальные ассистенты нового поколения: Цифровые помощники как Siri, Google Assistant, Alexa и др. станут намного мощнее благодаря интеграции с большими языковыми моделями. Google уже анонсировала Assistant with Bard — фактически объединяя голосовой ассистент с возможностями Bard (LLM) analyticsvidhya.com. Это означает, что вместо предопределённых ответов ассистент сможет генерировать развёрнутые диалоги и выполнять более сложные задачи. Можно ожидать, что ассистенты будут легко справляться с многошаговыми заданиями («Ассистент, помоги организовать встречу выпускников: найди площадку, разошли всем письма с запросом по датам, составь расписание»). Ассистенты также станут более «человечными» и смогут поддерживать длительные беседы (а, возможно, и воплотят фантазию о дружеском разговорном AI). Вполне вероятно, что через несколько лет собственный «AI-секретарь» станет нормой — агент, который управляет вашим днём (читает и резюмирует ваши письма, записывает встречи, напоминает о задачах и т.д.). Copilot от Microsoft 365 уже движется в таком направлении для офисной работы. Для личной жизни появятся схожие агенты.
• Интеграция с IoT и другими источниками данных: Поиск будущего может подключиться к вашим личным потокам данных — например, поиск по «дневнику вашей жизни». Если у вас есть «умные» устройства, отслеживающие здоровье, вы сможете спросить: «Когда у меня последний раз была тренировка с пробегом более 5 км?» — и AI ответит, опираясь на данные вашего смарт-часа. Или: «Найди тот рецепт, который я готовил в прошлом месяце с грибами» — и поиск выполнится по журналу вашего умного духового шкафа или личным заметкам. По сути, поиск выйдет за пределы публичного web в сторону персональных и сенсорных данных, а AI всё это объединит. Это очень функционально, но и очень чувствительно с точки зрения конфиденциальности — внедрение подобных решений будет очень осторожным.
• Нейроинтерфейсы и новые способы взаимодействия: В более отдалённом будущем некоторые технокомпании разрабатывают прямые мозго-компьютерные интерфейсы. Если это станет реальностью, «поиск» будет происходить так же быстро, как мысль. Это пока фантазия, но она демонстрирует тенденцию к снижению трения во взаимодействии. Ближе к реальности: мультимодальные AI-модели (как будущие версии GPT или Google Gemini) будут свободно работать с текстом, изображениями, аудио и даже видео. Например, AI сможет просмотреть видео за вас и ответить на вопросы по нему: «AI, просмотрись часовую запись собрания и расскажи о ключевых принятых решениях». Это своего рода поиск по аудиовизуальному контенту. Или — перевод и контекст в реальном времени: наушники не только переводят речь, но и подсказывают актуальную информацию по теме (например, кто-то назвал компанию — и ассистент тут же шепчет свежие новости об этой компании).
• Социальные и бизнес-сдвиги: По мере того, как AI-агенты берут на себя всё больше поисковых и браузерных задач, часть профессий эволюционирует или сократится. Например, роль традиционного турагента или специалиста поддержки может сместиться к контролю за AI-агентами, выполняющими основную работу. Отрасль маркетинга в поиске (SEO/SEM) трансформируется (её уже называют Answer Engine Optimization — «оптимизация под движки-ответчики»), а также будет попытка встраивания собственных данных/навыков в виртуальных ассистентов. Бизнесу придётся интегрировать свои данные в эти экосистемы (через API, ленты данных), чтобы оставаться на виду. Вероятны новые партнёрства: компании напрямую будут передавать свой контент платформам AI для гарантированного включения (некоторые новостные организации уже обсуждают передачу материалов Bing AI от Microsoft, к примеру).

Со стороны пользователя, если AI будет интегрирован очень глубоко, цифровая грамотность должна будет включать в себя понимание AI: например, умение правильно формулировать вопросы (навыки prompt’инга) и проверять ответы AI. Системы образования, возможно, начнут использовать AI как инструмент, но также будут учить критическому мышлению, чтобы люди не воспринимали продукты AI как истину в последней инстанции.

По сути, будущее браузинга и поиска движется в сторону AI-посредничества, когда намерения пользователя могут быть реализованы с минимальным трением, возможно, даже без участия привычных веб-сайтов для большинства задач. Поиск становится все более ориентированным на действия (не просто найти информацию, а выполнить действие) и контекстно-зависимым. Обычный веб-сёрфинг может стать нишевой активностью для тех случаев, когда человек хочет провести глубокое исследование или насладиться самостоятельным поиском — тогда как большинство повседневных запросов («найди это», «купи то», «покажи как», «скажи сейчас») будут обрабатываться ИИ через голосовые или другие интерфейсы.

Последствия огромны: информация становится более доступной, но также все чаще фильтруется через ИИ. Компании, контролирующие этих AI-посредников (Google, Microsoft, OpenAI, Apple, Amazon), могут получить еще большее влияние, что подчеркивает важность конкуренции и открытых экосистем. Есть и надежда: AI-агенты могут помочь преодолеть барьеры доступности (для тех, кто раньше не мог эффективно пользоваться интернетом) и взять на себя скучные задачи, освобождая человека для более творческой деятельности.

Итак, мы движемся в эпоху природных, агентных и разговорных вычислений. Это как иметь сверхумного спутника, который может ориентироваться в цифровом мире за вас. Основные принципы поиска — найти лучшую информацию — остаются прежними, но то, как эта информация будет получаться и доставляться, изменится радикально, становясь глубоко интегрированной в нашу жизнь благодаря ИИ.

10. Технические основы: LLM, нейронный поиск и векторные базы данных

Трансформации поисковых систем с помощью ИИ происходят благодаря прорывам в ключевых технологиях. Понимание этих основ помогает понять, как работает AI-поиск:

• Большие языковые модели (LLM): Это огромные нейронные сети (например, GPT-4, PaLM или Google Gemini), обученные на колоссальных объемах текста. LLM — это мозг разговорного и генеративного поиска: они генерируют ответы, похожие на человеческие, и способны понимать сложные языковые запросы. С технической точки зрения, LLM — это глубокая модель-трансформер, обученная на статистических паттернах языка при «чтении» миллиардов предложений. Она не извлекает факты из базы данных в привычном смысле; вместо этого она неявно закодировала огромный объем знаний в своих параметрах. Когда вы задаете вопрос, она фактически предсказывает наиболее вероятный ответ по тем паттернам, которые «видела» при обучении cip.uw.edu. Например, из множества документов она узнала, что «The capital of France is Paris» часто следует за фразой «capital of France», поэтому сможет ответить на этот вопрос. LLM очень хорошо справляются с языковыми задачами (резюмирование, перевод, логические рассуждения и пр.), поэтому они незаменимы для интерпретации запросов и генерации ответов. Однако, поскольку LLM — не базы данных, у них нет гарантии фактической точности и актуальности знаний, если только они не подключены к внешним источникам. Большая часть современного AI-поиска посвящена тому, чтобы заставить LLM работать в тандеме с поисковыми индексами — чтобы объединить «гибкость» LLM с фактологической основой баз данных или интернета.
• Нейронный поиск и векторные представления: Традиционные поисковики используют инвертированные индексы и сопоставление по ключевым словам. В отличие от них, нейронный поиск представляет слова и документы в виде векторов (массивов чисел) в многомерном пространстве. Это обеспечивается нейросетями, которые строят эмбеддинги — числовые представления текста (или изображений, аудио и т.д.), где схожий контент находится рядом в этом пространстве. Например, слова «собака» и «щенок» могут получить близкие векторы, даже если это разные слова, потому что встречаются в похожих контекстах. Это позволяет осуществлять семантический поиск: если вы ищете «советы по дрессировке щенка», нейронный поисковик может найти статью «Как дрессировать новую собаку», даже если там нет слова «щенок», потому что «собака» семантически схожа со «щенком». Эти эмбеддинги создаются нейронными моделями (часто тоже на базе трансформеров) и стали основой AI-поиска. Google Search использует такие модели, как BERT, для создания векторных представлений запросов и документов, улучшая их сопоставление. То же делает и Bing. При использовании чат-поиска ИИ система часто выполняет векторный поиск: векторизует ваш запрос и ищет наиболее близкие документные векторы в специальном индексе. Таким образом поиск выходит за пределы буквального ключевого слова и ищет концептуальное сходство infoworld.com. Векторные базы данных: Для масштабирования нейронного поиска были созданы специализированные базы данных для эффективного хранения и поиска векторов. Векторная база данных (например, Pinecone, Milvus или FAISS от Facebook) может хранить миллионы или миллиарды эмбеддингов и быстро возвращать ближайшие к заданному вектору запроса infoworld.com infoworld.com. Это критически важно для AI-поиска — именно так ИИ извлекает релевантные знания для обоснования своих ответов. Например, когда вы спрашиваете у Bing AI: «Каковы преимущества переработки пластика?», система векторизует этот вопрос, ищет по индексу эмбеддингов веб-страниц релевантный контент (например, страницы с обсуждением плюсов/минусов переработки пластика), извлекает топовые отрывки и подаёт их на вход LLM для синтеза ответа. Векторный поиск особенно хорош при работе с неструктурированными данными и запросами на естественном языке, а также — с мультимодальными данными. Это не только текст: изображения тоже можно переводить в вектор (через модели компьютерного зрения), позволяя делать «поиск по картинке» по сходству векторов. Аудио и видео также можно векторизовать. По сути, векторные базы данных и поиск по ним дали возможность искать по смыслу, по-человечески — а не просто по буквальному совпадению строк infoworld.com. Это повышает релевантность выдачи и одна из причин, почему современные поисковые системы кажутся «умнее».
• Генерация с поддержкой поиска (Retrieval-Augmented Generation, RAG): Объединение LLM и векторного поиска приводит к такому подходу, как RAG. Технически, RAG-система включает два основных компонента: извлекатель (обычно это векторный поисковик, который подбирает топ-N релевантных документов по запросу) и генератор (LLM, который принимает эти документы плюс запрос и формирует финальный ответ). Так система компенсирует нехватку у LLM актуальных или глубоких знаний, подключая реальные источники cip.uw.edu. В результате получается ответ, который и свободно сгенерирован, и (надеюсь) основан на реальных данных. Такой подход лежит в основе Bing Chat, Google SGE и многих AI-ассистентов, которым нужны свежие сведения. Технически же, эффективность RAG зависит от качества эмбеддингов (чтобы найти верную инфу) и инженерии промптов (как грамотно подать найденный текст на вход LLM). Как правило, найденные тексты объединяют с подсказкой вроде: «Используй следующую информацию для ответа на вопрос…» плюс сам вопрос пользователя. LLM синтезирует ответ, опираясь на эти данные.
• Нейронный ранжир и обучение с подкреплением: Помимо извлечения, AI используется для ранжирования и доработки выдачи. Компании поисковиков давно используют машинное обучение (алгоритмы learning-to-rank), обучая модели на данных о кликах, чтобы предугадать, какие результаты выдать выше. Теперь этим занимаются глубокие нейросети (например, Google RankBrain или обученные трансформеры). Более того, системы типа Bing Chat используют итеративный подход: могут сгенерировать несколько версий ответа или использовать обучение с подкреплением с обратной связью от человека для оптимизации стиля ответа. (OpenAI прославилась подходом RLHF — обучение с подкреплением с человеческой обратной связью — для выработки у ChatGPT полезных и корректных ответов.) Дополнительно, по мере появления AI-ответов, возникает задача следить за их соблюдением политики (безраждебные сообщения и пр.). Для этого применяются модели AI-модерации — классификаторы, проверяющие сгенерированный контент и способные отфильтровать или изменить ответ, нарушающий правила. Это ещё одно звено: почти всегда рядом с вашим AI-запросом запускается отдельная модель безопасности, оценивающая и сам вопрос, и ответ.
• Инфраструктура (вычисления и задержки): Технически обеспечить AI-поиск в масштабах — сложная задача инфраструктуры. LLM очень ресурсоёмки: выполнение одного запроса к GPT-4 требует куда больше процессорного/графического времени, чем обычный поиск по словам. А векторный поиск по огромным индексам требует спецоборудования (GPU или TPU-ускорители, много RAM, специальные алгоритмы поиска ближайших соседей для ускорения). Компании активно оптимизируют инфраструктуру. Google, например, внедрил TPU-чипы в свои дата-центры специально для быстрого запуска моделей BERT для поиска blog.google. У Microsoft для Bing есть так называемый “Orchestrator”, который решает, когда звать большую модель GPT, как кэшировать результаты и т.п. — для управления затратами и скоростью. Задержка (латентность) — ещё одна серьёзная проблема: пользователи ждут ответа за секунду-две. LLM обычно требуют несколько секунд для генерации ответа. Поэтому огромное внимание уделяется «бесшовности» (например, потоковая выдача токенов, чтобы пользователь увидел начало ответа сразу, даже если генерация всё ещё идёт). Со временем появятся более эффективные модели (дистиллированные, квантизованные), которые смогут работать быстрее, а некоторые даже — на устройстве, что позволит персонализацию и офлайн-режим.
• Графы знаний и гибридные системы: Хотя LLM и векторы сегодня в тренде, во многих случаях поиск всё равно использует традиционно структурированные данные. Google Knowledge Graph — это база данных фактов об объектах (людях, местах, вещах и их связях), позволяющая отвечать на многие запросы мгновенной справкой. AI такую структуру не заменил; наоборот, может её дополнять (например, если граф знаний содержит нужные данные, AI воспользуется им ради корректности). Многие выдачи теперь комбинируют разные системы: панель знаний сбоку (структурированные данные), классические голубые ссылки и AI-резюме сверху. Это гибридный подход, чтобы воспользоваться плюсами всего.
• Open source и кастомные модели: Стоит отметить: не весь AI-поиск будет под контролем крупных компаний. Есть open-source LLM и векторные базы данных, которые позволяют организациям делать поисковые решения под собственные задачи — например, AI-поиск по внутренним документам фирмы. Векторные базы вроде FAISS или Weaviate можно развернуть локально, а меньшие LLM (или большие через API) выполнять Q&A. Эта демократизация означает, что все технические «кирпичики», перечисленные выше, становятся стандартными инструментами разработчика, а не эксклюзивом «Большой четверки». Это породит специализированные поисковые приложения — например, поисковик по медицинским исследованиям на LLM, дообученной на статьях по медицине, и векторном индексе последних публикаций: врачи будут быстро получать синтез доказательств. Или корпоративный поиск по всем внутренним документам компании и ответы на вопросы типа «Есть ли у нас политика по X?».

В итоге техническая основа AI-поиска сочетает нейросетевые языковые модели для понимания и генерации языка (LLM, трансформеры) с нейронными представлениями данных (эмбеддинги и векторный поиск). Первые обеспечивают мозг для понимания и генерации языка, вторые — память для эффективного хранения и извлечения знаний infoworld.com infoworld.com. Вместе с техниками вроде RAG cip.uw.edu они позволяют реализовать умные поисковые сервисы, о которых мы говорили выше. С развитием исследований эти модели станут еще более способными (например, мультимодальные, понимающие текст + изображение одновременно) и эффективными. Улучшение алгоритмов (например, более быстрый поиск по сходству, лучшие методы обучения для борьбы с галлюцинациями и пр.) продолжит совершенствовать AI-поиск — делая его быстрее, точнее и надёжнее со временем.

11. Бизнес- и социальные последствия веб-поиска, доминируемого ИИ

Рост значения искусственного интеллекта в поиске меняет не только технологии — это имеет широкие последствия для бизнеса, общества и всей глобальной информационной среды:

Последствия для бизнеса:

• Изменение трафика и баланса сил: Сайты, которые ранее получали большой поисковый трафик, могут столкнуться со спадом из-за того, что ИИ-ответы уводят часть кликов. Онлайн-издатели (новости, сайты с инструкциями и др.) высказывают обеспокоенность тем, что их контент используется для ответов, но посещения их сайтов (и, соответственно, показов рекламы и дохода) становятся реже. Это может привести к смене бизнес-моделей в интернете. Возможные варианты: издатели могут добиваться компенсации (аналогично тому, как новостные агентства добивались выплат от Google News в некоторых странах), делать ставку на оптимизацию именно под то, чтобы быть выбранным источником в ИИ-сводках, или диверсифицировать источники аудитории (рассылки, соцсети и др., чтобы привлекать людей напрямую). Уже сейчас данные показывают спад органического трафика — по оценкам, к 2025 году ведущие сайты будут получать заметно меньше данных поискового трафика, чем несколькими годами ранее 1950.ai. Это оказывает финансовое давление на издателей — им приходится либо адаптироваться, либо объединяться. Возможно, мы увидим больше платных подписок или “paywall”, если рекламная выручка снизится.
• Возможности для новых игроков: Нарушение устоявшегося порядка в поиске открывает двери для новых компаний. До недавнего времени “поиск” ассоциировался почти исключительно с Google. Теперь появляется окно возможностей для новичков (OpenAI, Neeva до закрытия, Summarizer в браузере Brave, многочисленные стартапы-ассистенты), чтобы привлечь пользователей, ищущих ИИ-опыт. Действительно, альтернативы вроде ChatGPT и Perplexity показали огромный рост по числу пользователей, хоть и с небольшой базы adweek.com. Хотя Google по-прежнему доминирует, примечательно, что в апреле 2023 года мировой поисковый трафик Google немного снизился (на 1 % год к году), а посещения ChatGPT и Perplexity выросли на 180 % adweek.com. Это говорит о том, что часть пользователей постепенно переключается на новые сервисы для определённых запросов. Если бы Google не внедрила свои ИИ-решения, она могла бы оказаться позади в этой смене парадигмы. Сейчас разворачивается технологическая гонка: Google, Microsoft (с OpenAI), а также потенциально Meta, Amazon и Apple со своими ИИ-планами стремятся сформировать будущее поиска. Последствия для бизнеса огромны: та компания, что предоставит лучший ИИ-поиск, может захватить значительную долю рынка. Долгосрочная монополия Google не гарантирована в мире, где приоритет у ИИ (хотя масштаб Google и объёмы данных дают ей конкурентное преимущество для обучения ИИ и сохранения позиций).
• Монетизация и новые рекламные модели: Как уже отмечалось, реклама изменится. Это потребует инноваций в рекламных форматах. Может появиться разговорная реклама, когда ИИ-ассистент будет, например, сообщать: “Могу найти для вас товар — вот спонсируемое предложение”. Или брендированные ИИ-ассистенты (представьте, что вы советуетесь с помощником на сайте магазина, а он рекомендует товары именно этого продавца). Форматы рекламы могут измениться — от ставок по ключевым словам к ставкам по намерениям или темам запроса, или даже за размещение источника внутри ответа ИИ (например, быть упомянутым в ИИ-сводке будет цениться, что похоже на SEO, но, возможно, станет платной опцией; правда, это может подорвать доверие, если не будет явно помечено). Возникает и долгосрочный вопрос: если ИИ-поиск снижает общее число кликов (а значит, и рекламных мест), вырастет ли стоимость оставшихся позиций? Вполне возможно — дефицит может привести к росту цены за клик (некоторые эксперты считают, что меньше, но более целевых объявлений могут принести тот же или даже больший доход). Или, если компаниям станет трудно эффективно рекламироваться, бюджеты уйдут в другие каналы (инфлюенсер-маркетинг, платформы Amazon и др., которые сами совмещают торговлю и рекламу).
• Новые услуги и рынки: Возможности ИИ в поиске могут породить совершенно новые отрасли. Например, персональные ИИ-ассистенты как услуга – возможно, у каждого скоро появится облачный ИИ, индивидуально адаптированный, а компании будут продавать премиум-ассистентов с определёнными навыками (например, ИИ, специализирующийся на финансовых консультациях). Или вертикальные поисковые системы на базе ИИ, за которые платят по подписке — например, ИИ-инструменты для юридических исследований для адвокатских фирм. Грани между поиском и другими сферами (образование, медицина, клиенты) сотрутся, ведь ИИ станет универсальным интерфейсом. Бизнесу стоит готовиться к “экономике ИИ-агентов”: сделать информацию и сервисы доступными для ИИ (через API и др.), возможно, самим внедрять ИИ-ассистентов для общения с клиентами.
• Занятость и компетенции: В поисковых и маркетинговых сферах профессии будут меняться. SEO-специалистам, вероятно, придётся стать контент-стратегами и тренерами ИИ, создавать авторитетный контент и метаданные, которые нравятся ИИ-алгоритмам. С другой стороны, спрос на низкоквалифицированный “контент-гринд” (массовая публикация простых статей для SEO) снизится – этим займётся сам ИИ; акцент сместится на уникальный, экспертный контент высокого качества. В клиентской поддержке, по мере того как ИИ берёт на себя всё больше запросов (включая чаты и звонки), меняется и профиль работы — становится меньше операторов на простые вопросы, больше тех, кто решает сложные кейсы или обучает/контролирует ИИ. В целом, ИИ сделает некоторые профессии эффективнее, но одновременно потребуются новые навыки (работа с подсказками для ИИ, верификация его результатов и др.).

Социальные последствия:

• Доступ к информации: Если ИИ-поиск выполнит своё обещание — это может стать отличным уравнителем возможностей доступа. Люди, которым было сложно искать (из-за языковых барьеров, уровня грамотности и др.), смогут получать ответы в естественной форме. ИИ также способен объяснять сложную информацию простыми словами, что сокращает разрыв знаний. Например, пациент сможет с помощью ИИ расшифровать медицинское заключение доступным языком. Это сильное расширение возможностей. Но одновременно происходит централизация потоков информации: если все будут полагаться на несколько ИИ-систем, те станут “вратарями” знаний. Это вызывает вопросы о том, кто контролирует ИИ и какие предвзятости могут влиять на формируемые ответы. Обществу, скорее всего, понадобятся механизмы (регулирование, независимые аудиты, плюрализм ИИ-источников), чтобы исключить доминирование единых нарративов или скрытой повестки.
• Критическое мышление и образование: Легкодоступные ответы — палка о двух концах. С одной стороны, быстрые факты освобождают время для глубокого анализа — отпадает необходимость заучивать мелочи, если их подскажет ИИ. Но если пользователь перестанет проверять источники и будет слепо верить ИИ, он может упустить нюансы или быть введен в заблуждение в случае ошибки. Образовательные системы, возможно, больше будут делать упор на медиаграмотность и навыки проверки фактов (“ИИ сказал…, а как это проверить?”). Появятся инструменты-википроверки для ИИ — например, расширения для браузеров, подсвечивающие источники фактов, предоставленных ИИ.
• Разнообразие информации: В традиционном поиске показывается несколько ссылок, пользователь сам решает, куда кликнуть, и видит разные точки зрения. ИИ может свести всё к одному нарративу. Будет ли этот нарратив разнообразным и репрезентативным? Для спорных вопросов важно, чтобы ИИ показывал разные позиции (“По этой теме одни эксперты считают X, другие — Y”). Такая работа ведётся — внедряются нюансированные ответы. Но есть риск монокультуры знаний, если это реализовано небрежно. С другой стороны, ИИ может разрушать “информационные пузыри”, если будет собирать ответ из широкого спектра источников (ведь пользователь, возможно, кликнул бы только на один привычный вариант). Итоговое влияние на разнообразие информации будет зависеть от архитектуры ИИ.
• Предвзятость и справедливость: На общественном уровне опасаются, что ИИ может закреплять предвзятости, заложенные в обучающих данных. Если не контролировать этот аспект, ИИ-поиск, например, будет воспроизводить общественные предрассудки или игнорировать мнения меньшинств. Это может формировать общественное мнение или маргинализировать группы. Обеспечение справедливых ИИ-ответов — возможно, через подбор сбалансированных источников и особое внимание к чувствительным темам — предмет активных дискуссий и исследований. Пример: если пользователь задает вопрос вроде “Почему люди группы Х такие-то?”, ИИ должен грамотно скорректировать формулировку или противопоставить факт предвзятости, чтобы не воспроизводить стереотип.
• Регулирование и управление: С возвышением ИИ к решающей роли правительства начинают проявлять интерес. Уже упоминались действия Италии по ChatGPT. Закон об ИИ в ЕС (AI Act), который ожидают через несколько лет, возлагает обязанности на “высокорисковые системы ИИ” — возможно, к таким отнесут и системы, влияющие на общественное мнение (поиск тоже подходит). Это может потребовать большей прозрачности в принципах формирования ответа ИИ или даже алгоритмического надзора. Антимонопольная тематика также возникает: если несколько крупных компаний замкнут рынок ИИ на себе, возникнет ли угроза конкуренции? Уже отмечают, что экспертиза по ИИ сосредоточена у гигантов. Но развитие open-source инициатив способно уравновесить ситуацию, а власти могут стимулировать открытые экосистемы (например, обязать поддерживать совместимость — дать возможность сторонним сервисам интегрировать свои решения в ИИ, как когда-то любой сайт мог попасть в выдачу Google).
• Социальное взаимодействие и поведение: Если виртуальные ассистенты станут очень компетентными, возникнут социологические эффекты — люди будут чаще обращаться к ИИ за советом или даже для общения, а меньше обмениваться знаниями с экспертами или коллегами. Например, вместо того чтобы спросить друга или преподавателя, пользователь всегда будет обращаться к ИИ. Это повлияет на обмен знаниями в обществе. Если не соблюдать баланс, может усилиться изоляция — хотя, наоборот, ИИ способен помочь отдельным группам (например, людям с аутизмом или социальной тревожностью) практиковаться в коммуникации без давления. Общий эффект для общества пока неясен, но по мере того как ИИ-ассистенты станут повсеместны, будут формироваться и поведенческие нормы (например, считается ли вежливым во время диалога доставать AR-ассистента для справки? Мы это узнаем, как узнали со смартфонами).
• Глобальное равенство: Положительный момент в том, что ИИ может быть многоязычным и вовлекать новые страны и регионы в цифровое пространство. Уже сейчас ИИ в Bing и Google поддерживает многие языки. Человек в сельской местности с минимальным образованием и базовым смартфоном может воспользоваться голосовым запросом на родном языке и получить проговорённый ответ — то, что поиск по-английски мог бы сделать недоступным. Это ускорит развитие и обучение. Различные компании работают над обучением моделей на новых языках, в том числе для малочисленных языков. Однако важно, чтобы информация на этих языках была надёжной, а не ограничивалась переводом одной доминирующей точки зрения.

В целом, бизнес- и общественные последствия доминирования ИИ в поиске действительно значимы. Мы, по сути, меняем способ взаимодействия человека с совокупными знаниями человечества. Бизнесу предстоит перестраиваться под новые форматы поиска и конкуренции, скорее всего — активнее сотрудничать с платформами ИИ или развивать свои собственные ИИ-компетенции. Общество должно адаптировать нормы, систему образования и, возможно, регулирование, чтобы новые принципы приносили пользу каждому и минимизировали потенциальный вред. Будущее захватывающее — это напоминает переходную эру, когда интернет стал общедоступным, только теперь посредником становится ИИ.

---

Заключение:

Будущее интернет-поиска и веб-сёрфинга, движимое искусственным интеллектом, обещает более персонализированный, разговорный и интегрированный опыт. SEO-стратегии смещаются в сторону согласования с пониманием ИИ; появляются новые инструменты на базе ИИ, которые напрямую отвечают на наши запросы; естественно-языковой и мультимодальный поиск становятся нормой; а наши цифровые ассистенты становятся всё более способными и проактивными. В основе всех этих изменений лежат большие языковые модели и нейронный векторный поиск — те самые технологии, которые это позволяют.

Хотя преимущества в удобстве и доступности огромны, эти изменения также заставляют пересмотреть бизнес-модели, этические нормы и наше отношение к ценности информации. Веб, который мы знали, эволюционирует от статичного индекса страниц к динамичной платформе для получения знаний и выполнения задач, курируемой ИИ. В этом переходе сохранение открытого интернета — такого, где информация достоверна, разнообразна, а создатели поощряются — станет одной из ключевых задач.

Мы стоим у истоков этой трансформации поиска под влиянием ИИ. В ближайшие годы нас, вероятно, ждут инновации, которые сегодня сложно предсказать, а также уроки, полученные на ранних ошибках. Сохраняя фокус на потребностях пользователя, справедливости и сотрудничестве всех заинтересованных сторон (технологических компаний, издателей, регуляторов, пользователей), будущее поиска может стать таким, где ИИ помогает каждому находить именно то, что нужно, — легко и с уверенностью.

Источники:

• Search Engine Land (2025), Как ИИ меняет SEO seoteric.com seoteric.com
• Xponent21 (2025), AI Overviews захватывают результаты поиска xponent21.com xponent21.com xponent21.com xponent21.com
• Microsoft Bing Blog (2023), Введение Copilot Search microsoft.com microsoft.com
• Google Blog (2019), Понимание поисковых запросов лучше, чем когда-либо blog.google blog.google
• Bee Partners (2025), Оптимизация SEO под AI Overviews beepartners.vc beepartners.vc
• Adweek (2025), Эра AI-поиска Google adweek.com adweek.com adweek.com adweek.com
• Onelittleweb Исследование (2025), Чатботы ИИ против поисковых систем onelittleweb.com onelittleweb.com
• Yaguara (2025), Статистика по голосовому поиску yaguara.co yaguara.co
• Think with Google (2024), Насколько хорошо вы знаете Google Поиск? business.google.com
• Google Product Blog (2025), Мультимодальный поиск в AI Mode blog.google blog.google
• CIP, UW (2024), Надёжность поиска на базе генеративного ИИ cip.uw.edu cip.uw.edu cip.uw.edu
• Google Developers Blog (2023), Отчёт о веб-спаме 2022 developers.google.com
• InfoWorld (2023), Векторные базы данных в поиске infoworld.com infoworld.com
• 1950.ai (2023), AI Overviews и «Атмосферный интернет» 1950.ai 1950.ai 1950.ai
• Reuters (2023), ChatGPT снова доступен в Италии после бана reuters.com reuters.com