Как изкуственият интелект променя търсенето и сърфирането в интернет

AI технологиите бързо променят начина, по който намираме информация онлайн. От основите на SEO до възхода на AI чатботове и мултимодално търсене, цялата екосистема на търсене се развива. Този доклад предлага изчерпателен преглед на тези промени, организиран по основни теми:

1. SEO в Eрата на AI

Оптимизацията за търсачки (SEO) се адаптира към свят, в който AI играе централна роля в резултатите от търсенето. Традиционният SEO беше фокусиран върху ключови думи и обратни връзки, но съвременните AI-задвижвани алгоритми за търсене приоритизират разбирането на намерението на потребителя и предоставянето на директни отговори. Например, използването на AI модели от Google позволява търсачката да разбира контекста на заявките и да ги съпоставя със смислени резултати, а не просто с ключови думи blog.google. На практика това позволява на потребителите да търсят с по-естествен език и все пак да получават релевантни отговори – Google отбелязва, че BERT (модел за обработка на естествен език) е помогнал за по-доброто интерпретиране на приблизително 1 на 10 английски заявки, особено по-дълги и разговорни въпроси blog.google blog.google.

Една от основните промени е възходът на „търсения без клик“ и AI-генерирани отговори в началото на резултатите от търсенето. Както Google, така и Bing сега често показват AI-генерирано обобщение (с използване на множество уебсайтове като източници) преди списъка с традиционни линкове. Тези AI Прегледи значително променят SEO стратегията. Скорошно проучване показа, че до май 2025 г. почти половината от всички търсения в Google (49%) съдържат AI Преглед най-отгоре, спрямо само 25% в края на 2024 г. xponent21.com xponent21.com. Тези обобщения обикновено включват кратък отговор с няколко линка към източници, като заемат изключително видимо място. В резултат на това „класиране #1“ в стария смисъл вече не е гаранция за видимост – съдържание, което не е избрано в AI-прегледа, може да бъде напълно пропуснато xponent21.com. Накратко, „успехът при AI търсене зависи от това доколко добре съдържанието ви съвпада с начина, по който AI моделите разбират релевантността, потребителското намерение и авторитета“ xponent21.com.

Промени в SEO стратегията: За да останат видими, собствениците на уебсайтове променят своите тактики. Акцентът вече е върху създаването на качествено, авторитетно съдържание, което AI алгоритмите считат за надеждно beepartners.vc. Маркетолозите използват структурирани данни (schema markup) и оптимизират за featured snippets, тъй като AI често избира такова съдържание за своите обобщения beepartners.vc beepartners.vc. Те също така се фокусират върху E-E-A-T (Опит, Експертност, Авторитетност, Надеждност), за да гарантират, че AI възприема съдържанието им като достоверно beepartners.vc. Друга тактика е писането във кратък формат въпрос-отговор – практически правейки съдържанието „приятелско за snippets“, за да може AI прегледът да го включи beepartners.vc. Тези стъпки съответстват на насоките на Google, че „съдържанието трябва да се харесва както на AI алгоритмите, така и на реалните читатели, като балансира техническата оптимизация с автентично ангажиране“ seoteric.com seoteric.com.

Влияние на AI върху кликванията: AI отговорите дават на потребителите това, от което се нуждаят веднага, което означава по-малко кликвания към уебсайтове. В началото на 2025 г. един анализ установи, че когато AI преглед се появи в Google, честотата на клик върху първия органичен резултат пада с около 34.5%, а 77% от тези заявки завършват без потребителски клик върху който и да е резултат adweek.com. Това е сериозна промяна спрямо миналото, когато повечето търсения водеха до клик на линк. Вече SEO стратегиите трябва да отчитат видимостта на бранда в рамките на AI отговора и да намират нови начини да привличат трафик (като по-ангажиращо съдържание или алтернативни канали).

Накратко, AI тласка SEO към по-холистичен и качествено ориентиран подход. Старата стратегия просто да се класира страница отстъпва на подхода на класиране в рамките на AI-куриран отговор. Марките, които се адаптират, като предоставят наистина полезно и добре структурирано съдържание, имат най-голям шанс да бъдат включени от AI – и така да бъдат откривани от потребителите xponent21.com xponent21.com.

2. Инструменти и платформи за търсене управлявани от AI

Успоредно с промените в традиционните търсачки, се появиха AI-задвижвани инструменти за търсене, които позволяват на потребителите да задават въпроси по нови начини. Забележителни примери са ChatGPT, Perplexity, Google Gemini/Bard и Microsoft Copilot/Bing Chat. Всеки от тях предлага различен вид AI-асистирано търсене:

ChatGPT (OpenAI): Първоначално създаден като генеративен AI за разговори, ChatGPT доби възможност да сърфира в уеба и да използва плъгини за извличане на информация в реално време. Много потребители вече го използват като асистент за търсене, задавайки въпроси на естествен език и получавайки един синтезиран отговор. ChatGPT може да се разглежда като алтернатива на търсачка за сложни заявки или проучвания, въпреки че по принцип не цитира източници освен при използване на специални плъгини. Популярността му нарасна рязко – посещенията на ChatGPT се увеличиха с над 180% в началото на 2024 г., което показва, че милиони хора се обръщат към него за търсене на информация adweek.com. Все пак, през 2024 г. то обработваше само малка част от общия обем търсене (от порядъка на 2-3% от търсенията на Google) onelittleweb.com, поради огромния мащаб на традиционните търсачки.
Perplexity Ask: Perplexity.ai е пример за нова AI-родена търсачка. Тя използва голям езиков модел за отговаряне на въпроси, но най-съществено дава цитати към източниците от уеба за всяка част от отговора. Perplexity ефективно комбинира уеб търсене с AI-обобщение, което може да увеличи доверието на потребителите. Използването ѝ също се увеличи паралелно с възхода на ChatGPT adweek.com. Методът на Perplexity да предоставя отговори с източници под линия е повлиял как установените търсачки представят AI резултати (например, Bing и AI обобщенията на Google също вече линкват към източници).
Google Search (Bard и Gemini): Google въведе генеративен AI в търсенето си чрез това, което нарича Search Generative Experience. Неговият Bard чатбот (задвижван първоначално от модела PaLM 2 и очаквано – от още по-напредналия Gemini) е достъпен като самостоятелен инструмент и ще бъде интегриран с Google Assistant analyticsvidhya.com. По-видимо са AI Прегледите, които се появяват в резултатите – това са AI-генерирани обобщения, които „комбинират информация от множество надеждни уебсайтове“ и дават обединен отговор beepartners.vc. Gemini LLM на Google задвижва тези обобщения beepartners.vc. Google също представи „AI Режим“ в търсенето – специализиран интерфейс за разговорно търсене. В AI Режим потребителите могат да задават допълнителни въпроси, да получават мултимодални резултати (например, да качат изображение и да питат за него) и по принцип да имат интерактивен диалог с търсачката на Google xponent21.com blog.google. Това по същество трансформира търсенето от дейност „пишеш и кликваш“ към богата конверсация. Google съобщава, че заявките в AI Режим са два пъти по-дълги от традиционните, тъй като хората задават по-подробни въпроси blog.google.
Bing (Microsoft Copilot): Bing на Microsoft е обогатен с модела GPT-4 на OpenAI, брандиран като Bing Chat Copilot. Този AI е интегриран в браузъра Edge и Windows 11, изпълнявайки ролята на „копилот за уеба“. В интерфейса на Bing Copilot може да генерира лесен за преглед отговор най-отгоре в резултатите, с цитирани източници, така че потребителите да не се налага да разглеждат множество страници microsoft.com. Поддържа и интерактивен чат – потребителите могат да доуточнят търсенето си с допълнителни въпроси на естествен език, а AI помни контекста. Microsoft разширява концепцията за копилот във всичките си продукти (Windows, Office и др.), което показва, че уеб търсенето и личните задачи ще се преплитат чрез AI асистенция.

За обобщение, AI инструментите за търсене правят търсенето по-разговорно и интуитивно. Те позволяват на потребителите да задават въпроси на обикновен език и често предоставят единен, консолидиран отговор (вместо списък с линкове), с контекст и понякога с източници. Следващата таблица сравнява няколко от тези AI платформи за търсене и техните ключови характеристики:

AI инструмент за търсене	Доставчик	Характеристики и подход
ChatGPT (с браузване)	OpenAI	Универсален LLM чатбот, използван за въпроси и отговори. С плъгина за браузване може да търси в интернет и да обобщава резултатите. Обаче, отговорите не са автоматично с цитирани източници. Често се използва за сложни въпроси или брейнсторминг.
Perplexity Ask	Perplexity AI	Търсачка, задвижвана от изкуствен интелект, която предоставя директни отговори с цитати. Използва LLM за интерпретиране на заявките и резултати в реално време от уеба, за да генерира кратък и подкрепен с източници отговор adweek.com. Акцентира върху надеждността чрез линкове към подкрепящи сайтове.
Google (Bard & AI Search)	Google	Интегрира генеративен AI в Търсачката. Bard е чатботът на Google (подобен на ChatGPT) за разговорни заявки. В Search, AI Overviews на Google използва LLM Gemini, за да компилира отговори от няколко сайта beepartners.vc. Новият AI режим на Google предлага напълно разговорно търсене (с последващи въпроси и дори заявка по изображение) и дава синтезирани отговори най-горе на страницата xponent21.com.
Bing Chat (Copilot)	Microsoft	Търсачката на Bing, подсилена с GPT-4 (OpenAI). Bing Copilot отговаря на заявки в чат интерфейс до резултатите от търсенето, често представяйки обобщение с препратки. Позволява интерактивно уточняване на заявките и е интегриран в браузъра Edge. Microsoft го рекламира като AI асистент, който дава „ясни отговори най-горе в резултатите“ microsoft.com, като съчетава уеб търсене с полезен диалог.

Влияние върху потребителите: Тези инструменти предоставят повече избор как да се търси. Вместо формулиране на идеална ключова дума, човек може да зададе пълен въпрос и да получи незабавно обяснение. Това е особено полезно за изследователски заявки (напр. планиране на пътуване или научаване на концепция), при които интерактивният диалог уточнява нуждите. Показателно е, че Google установи, че потребители, пробвали AI обобщения/разговорно търсене, са склонни да задават повече допълнителни въпроси и да изследват по-задълбочено, увеличавайки общото си ангажиране с търсенето business.google.com business.google.com. Същевременно наличието на директни въпроси и отговори от ChatGPT и други леко е ерозирало монопола на класическите търсачки – за първи път съществен дял от информативните заявки се случват извън Google. (Този дял все още е малък; например, от април 2024 до март 2025, топ 10 AI чатбота са отчели ~55 милиарда посещения срещу 1.86 трилиона за топ 10 търсачки onelittleweb.com. Или иначе казано, чатботовете представляват около 1/34 от обема на търсене – бързо растящи, но още не заменящи търсачките onelittleweb.com onelittleweb.com.)

3. Търсене и обработка на заявки на естествен език

Един от най-дълбоките ефекти на AI върху търсенето е възможността потребителите да търсят на естествен, разговорен език – и системата наистина да разбере намерението им. Исторически, често е било необходимо да се използват кратки заявки с ключови думи (понякога на шега наричани „keyword-ese“), за да се получат добри резултати blog.google. Това се променя. Модерните търсачки използват напреднали модели за Обработка на естествен език (NLP) – като BERT и MUM на Google и различни трансформър-базирани модели – за разбиране на заявките в контекст. Това означава, че търсачката разглежда цялата фраза, а не само отделни думи, за да разбере какво наистина искате.

Например, Google илюстрира как BERT й помага да разбере заявката „2019 brazil traveler to usa need a visa.“ Преди AI, Google може да пропусне значението на думата “to” и да върне резултати за американци, пътуващи до Бразилия. С контекстуалното разбиране на BERT, Google правилно разбра, че става дума за бразилец, пътуващ до САЩ, и върна релевантната информация blog.google. Като цяло, AI моделите вече отчитат стоп думи и предлози (“to”, “for” и др.), които преди се игнорираха, но често променят значението blog.google. Това води до далеч по-точни резултати при по-дълги и разговорни заявки.

От гледна точка на потребителя търсенето все повече прилича на разговор с компетентен асистент. Може да се формулират цели въпроси или описания на проблеми. Търсачката, задвижвана от NLP, разбира нюансите. От 2020 г. насам Google използва AI езикови модели при практически всяка заявка на английски, за да схване по-добре намерението reddit.com. Това е и причината функции като гласово търсене (да питаш с глас) да са възможни – AI може да разбере зададения устно, естествен въпрос и да го обработи като написан.

Разговорни заявки: AI също така прави възможни многократни разговори като начин на търсене. С инструменти като Bing Chat или AI режим на Google, можеш да зададеш въпрос, да получиш отговор и после да попиташ „А следващия уикенд?“ или „Обясни по-просто“, като системата помни контекста. Това е сериозна промяна в обработката на заявки. AI поддържа нещо като състояние на диалога – нещо, което старите търсачки не можеха. Например Bing Copilot на Microsoft насърчава последващи въпроси и дори предлага подсказки за продължаване на търсенето microsoft.com microsoft.com. Резултатът е, че търсенето вече не е еднократна заявка – а може да бъде итеративен процес, подобен на разговор с експерт. Както го описва Microsoft: „Copilot Search се адаптира към вашите нужди… давайки възможност за по-разговорен стил, подобен на диалог с експерт.“ microsoft.com.

Ползи от търсенето на естествен език: Тази промяна силно намалява бариерите пред намирането на информация. Не е нужно потребителите да знаят специални оператори или точни ключови думи. Могат да попитат „Как да оправя течаща чешма, която не спира да капе?“ или „Кои са добрите ресторанти с 3 звезди Мишлен в Париж и с какво са уникални?“ – комплексни въпроси, които AI може да разбие и разбере. Вътрешно търсачката може да изпълнява множество заявки вместо потребителя (например AI режимът на Google използва техника „query fan-out“, за да пуска много под-заявки blog.google), но от гледна точка на потребителя това е един плавен въпрос.

Възможността за естествен език е свързана и с гласово търсене и виртуални асистенти, за които ще говорим по-късно. Идеята е същата: когато питаш твоя смарт говорител, очакваш той да разбере въпроса и да даде полезен отговор. Благодарение на подобренията в NLP, отговорите на гласови заявки са много по-точни отпреди няколко години, което подкрепя разпространението на тези услуги (около 20% от интернет потребителите в света използват гласово търсене през 2023–2024, процент, който се стабилизира след първоначалния ръст yaguara.co).

В резюме, AI-задвижваният NLP направи търсачките много по-добри в разбирането на семантиката на заявките. Потребителите могат да търсят по-естествено и да получават резултати, отразяващи истинското намерение, а не просто съвпадение по ключови думи. Това превърна търсенето в по-разговорно и интуитивно преживяване и подготви основата за гласови и чат-интеракции, които стават все по-разпространени.

4. Визуално, гласово и мултимодално търсене

Отвъд текста, изкуственият интелект позволява търсене чрез изображения, аудио и други модалности. Съвременното търсене не е ограничено до класическото текстово поле – можете да търсите, като насочите камерата си към нещо или зададете въпрос на глас. Тези мултимодални технологии за търсене се развиват с бързи темпове:

Визуално търсене: Откриването на изображения, задвижвано от изкуствен интелект, позволява търсене чрез изображения или вход от камера. Инструменти като Google Lens и Bing Visual Search дават възможност на потребителите да разпознават обекти, превеждат текстове в изображения, откриват продукти и други – само с една снимка. Визуалното търсене превръща камерата ви в заявка за търсене. Под капака, моделите за компютърно зрение анализират изображението, за да засекат обекти, текст или забележителности, а след това системата търси съвпадения или свързана информация онлайн. Това става изключително популярно – Google Lens се използва за над 20 милиарда визуални търсения на месец business.google.com. Хората го ползват за всичко – от разпознаване на растение или насекомо, през сканиране на ресторантско меню за ревюта, до пазаруване (например снимате яке, което харесвате, и търсите къде се продава). Google отбелязва, че 1 от 4 Lens търсения е свързано с пазаруване, което показва търговската важност на визуалното търсене business.google.com. Подобренията в ИИ позволяват на Lens не само да разпознае отделен обект, но и да разбере цялата сцена. През 2025 г. Google обяви мултимодално търсене с ИИ в своя AI Mode: можете да качите изображение и да зададете въпроси за него – на практика обединявайки компютърно зрение и езиково разбиране. ИИ (с модел Gemini) може да разбере „цялата сцена, включително връзките между обектите, материали и форми“ и да отговаря на въпроси, като предоставя подробни линкове за повече информация blog.google blog.google. Например, можете да покажете снимка на шахматна дъска и да попитате: „Това добре ли е като откриване?“ и да получите информиран отговор, анализиращ изображението.
Гласово търсене: Гласово активираното търсене стана масово благодарение на способностите на ИИ за разпознаване на реч и разбиране на естествен език. Смартфон асистенти (Google Assistant, Siri) и смарт говорители (Amazon Echo/Alexa и др.) позволяват на потребителите да търсят с глас. Към 2024 г. около 20–21% от хората ползват гласово търсене редовно (поне веднъж седмично) yaguara.co yaguara.co, а този дял е още по-висок при мобилните устройства (над една четвърт от мобилните потребители използват гласово търсене). Хората често използват гласово търсене за бързи, мобилни заявки – например питат за посоки, прогноза за времето или прости въпроси – и за локални търсения („Намери кафе наблизо“). ИИ играе двойна роля: първо при превръщането на речта в текст (чрез усъвършенствани модели на разпознаване на говор), и второ при обработката на езика на заявката както обсъдихме по-рано. Влиянието на гласа е, че заявките обикновено са по-дълги и по-разговорни (Google отчита, че „80% от гласовите търсения са разговорни по природа“, т.е. звучат като пълни въпроси или команди). Това предизвиква търсачките да отговарят подобаващо – често чрез прочитане на отговора. Например, ако питате гласовия асистент „Коя е столицата на Бразилия?“, той използва ИИ, за да извлече отговора, а след това гласово ИИ, за да каже: „Столицата на Бразилия е Бразилия.“ Гласовото търсене доведе до оформяне на резултатите в директни отговори (често през featured snippet/knowledge graph). Според едно изследване featured snippets (препоръчани откъси) са около 41% от гласовите търсения – защото асистентът предпочита да прочете кратък и ясен отговор yaguara.co. ИИ също подобрява качеството на гласовите интеракции – асистентите стават по-добри в последващ контекст (например, можете да попитате „Кой режисира Inception?“ и после „Какви други филми е режисирал той?“ и асистентът да знае, че той е Кристофър Нолан).
Мултимодално и амбиентно търсене: Вече навлизаме в ера, където търсенето може да приема смесени входове – текст, глас и изображения – и да дава резултати, които също могат да бъдат мултимодални. Функцията на Google „multisearch“, въведена през 2022, позволява на потребителя да съчетава изображение и текст в една заявка (например снимате рокля и добавяте „в червен цвят“, за да намерите такава рокля в червено) econsultancy.com. Това е възможно благодарение на ИИ, който свързва визуалните данни с езика. По-широко, концепцията за амбиентно търсене набира скорост: тук търсенето е интегрирано неусетно в нашата среда или рутина, понякога дори предугаждайки какво бихме искали. Пример: с AR очила може да ви се появява информация за забележителностите, които гледате, или телефонът да показва автоматично релевантна информация за календара, пътуването или наблизо направо, без да търсите явно. Това е разширение на мултимодалните възможности, комбинирани със съзнание за контекст. Визията на Google, формулирана от един от техните вицепрезиденти, е търсенето да стане амбиентно – „достъпно винаги и навсякъде без явен въпрос“, като всезнаещ приятел, който винаги е до вас 1950.ai. Виждаме и първите признаци: функциите Live и Lens на Google вече ви позволяват да разговаряте в реално време относно това, което вижда камерата ви (да задавате въпроси за жива сцена) blog.google, а асистентите могат да използват контекст като локация или имейлите ви (ако позволите) за персонализирани отговори (например да предложат какво да правите на пътуване според email за полет blog.google).

Крайният ефект от визуалното, гласовото и мултимодалното търсене е по-интуитивно потребителско изживяване. Вече не сте ограничени до въвеждане на думи. Ако видите нещо – можете да го потърсите. Ако сте заети или шофирате, можете просто да попитате на глас. Ако ви трябва информация от снимка или видео, ИИ може да я извлече. Това намалява бариерите и отваря търсенето за много ситуации, в които въвеждането на текст не е удобно (затова гласовото и търсенето с камера се ползват усилено на мобилни устройства). Бизнесите се адаптират, като се грижат съдържанието им да е приятелско към мултимедия – например използват описателен alt текст за изображения (за да може ИИ да ги интерпретира) и се уверяват, че информацията им присъства в knowledge graph-ове, така че гласовите асистенти да я намират.

5. Персонализация и препоръчителни системи, задвижвани от ИИ

Търсенето и откриването са все по-персонализирани благодарение на ИИ, който анализира огромни количества потребителски данни, за да адаптира резултати и препоръки. Персонализацията тук означава, че двама души може да видят различни резултати при една и съща заявка, или да им бъдат препоръчани различни материали според интереси, локация, минало поведение и други фактори. ИИ е двигателят, който взема тези решения, учейки се от модели в данните.

Персонализирано търсене: Google от години прилага слаба персонализация (например дава приоритет на локални резултати или използва историята ви за предложения). ИИ води това на съвсем ново ниво. Например, бъдещите подобрения на AI search ще позволят на потребителите да изберат персонален контекст, където ИИ може да включва данни от минали търсения, и дори други приложения (като Gmail, с разрешение), за да даде персонализирани отговори blog.google. Ако потърсите „събития този уикенд“ и сте дали достъп до имейл и локация, ИИ може да върне много персонализирани предложения: напр. „Има музикален фестивал на 8 км, а ресторант в който сте резервирали преди, е наблизо и има концерт на открито в събота.“ Това беше дадено като пример от Google: „AI Mode може да показва ресторанти с външни места според досегашните ви резервации и търсения, и да препоръчва събития наблизо до мястото ви за настаняване (от вашите потвърждения за полет и хотел).“ blog.google. Всичко това се случва поверително във вашия акаунт и Google подчертава, че е под контрола на потребителя (трябва вие да изберете, и може да прекъснете връзката по всяко време) blog.google blog.google.

Дори и без такава дълбока интеграция, ИИ постоянно настройва това, което виждате. Препоръчителните системи в платформите (например препоръчителните видеа в YouTube, препоръките за филми в Netflix или статиите в новинарския ви поток в Google Discover) са класически пример. Те използват модели за машинно обучение, за да прогнозират с какъв материал даден потребител вероятно ще взаимодейства следващия път. Анализират предишното ви поведение (гледани видеа, кликнати линкове, време прекарано и др.) и го сравняват с модели от милиони други, за да покажат съдържание, което ще ви е интересно. ИИ позволява тези системи да откриват фини закономерности – например може да научи, че хора, които четат статии A и B, често харесват и C, и затова препоръчва C на някой, който е чел A и B. Този тип съвместна филтрация в огромен мащаб не би била възможна без ИИ, който подрежда данните.

Ползи: Персонализацията означава, че често получавате по-релевантни резултати за вас. Ако винаги търсите вегетариански рецепти, търсачка, захранвана от изкуствен интелект, може да класира по-високо вегетарианското съдържание, като се учи от вашето предпочитание. Ако обикновено кликвате върху определен източник на новини, препоръчващият механизъм може да ви показва повече съдържание от този източник. Електронната търговия широко използва AI препоръчителни системи: предложенията на Amazon „Може би ще ви хареса още“ или „Често купувани заедно“ са движени от изкуствен интелект, както и редът, по който ви се показват продуктите. Всъщност, компании като Amazon вече използват генеративен AI, за да персонализират продуктовите описания и препоръките в реално време (например, като подчертават различни характеристики на продукта в зависимост от това каква е преценката на AI за желанията на даден потребителски сегмент) aboutamazon.com.

Рискове и съображения: Докато персонализацията може да подобри потребителското изживяване, тя крие и притеснения. Един от тях е ефектът на „филтърния балон“ – ако AI постоянно ви показва съдържание, сходно на това, което вече консумирате, може да не бъдете изложени на различни гледни точки или нова информация. Например, персонализираната новинарска емисия може неволно да засили политическите пристрастия на някого, показвайки основно статии, с които той или тя вече е съгласен. Платформите са наясно с този проблем и се опитват да балансират между релевантността и разнообразието, но това остава етично предизвикателство. Друго притеснение е личната неприкосновеност – персонализацията разчита на събиране и анализ на лични данни. Потребители и регулатори задават въпроси като: Какви данни се използват? Дава ли се съгласие? Колко сигурно се съхраняват? Ще засегнем повече по темата за неприкосновеността в следващата секция.

От бизнес гледна точка персонализацията е мощен инструмент. Тя увеличава ангажираността (хората е по-вероятно да кликнат неща, съобразени с тях), а също така може да подобри процента на конверсия (при пазаруване, препоръчването на „правилния“ продукт може да доведе до покупка). Съществува цяла индустрия от AI препоръчителни услуги (например, Google Cloud предлага Recommendation AI услуга за търговци на дребно). Тези AI модели непрекъснато усъвършенстват своите предложения, използвайки техники като подсилващо обучение – те “се учат” дали сте кликнали дадена препоръка или сте я игнорирали, ставайки по-добри с времето.

Персонализация в реално време и предиктивна персонализация: Нова тенденция е AI да се опитва да предвижда нуждите дори преди да сте направили заявка. Например, вашият телефон може да ви показва „прогнозно време за прибиране до вкъщи“ около 17:00 ч., без да сте питали, тъй като знае, че обикновено се прибирате у дома по това време – това е елементарна форма на ехоперсонализация. Или Google Discover може да ви показва теми, свързани с нещо, което наскоро сте търсили, като предполага, че ви е интересно. Тези предиктивни функции размиват границата между търсене и препоръка: AI всъщност търси от ваше име въз основа на личния контекст.

В обобщение, персонализацията, движена от AI, означава, че уеб изживяването става все по-уникално за всеки потребител. Резултатите от търсенето, препоръките и емисиите със съдържание се филтрират от AI модели, които се учат от нашето поведение. Целта е да се направи откриването на информация по-ефективно – прекарвате по-малко време в пресяване на нерелевантна информация и повече време в нещата, които ви интересуват. Недостатъкът е осигуряването на прозрачност и справедливост в този процес, без да се компрометира личната неприкосновеност или създаване на ехо стаи – предизвикателства, с които обществото активно се сблъсква.

6. Изкуствен интелект във филтрирането, класирането и тълкуването на уеб резултатите

Изкуственият интелект играе критична роля зад кулисите в това как търсачките филтрират спама, класират най-добрите резултати и дори тълкуват какво означават тези резултати за потребителите. Тези функции са по-малко видими за потребителите, но са от съществено значение за предоставянето на качествени резултати от търсенето.

Филтриране и намаляване на спама: Съвременните търсачки използват AI-базирани системи за откриване на нискокачествено или злонамерено съдържание и предотвратяване на неговото класиране. Собствената система на Google SpamBrain е AI система, създадена да разпознава спам сайтове, измамно съдържание и друг „боклук“, който потребителите не трябва да виждат developers.google.com. Тя използва машинно обучение, за да разпознава схеми на спам (например линк ферми или автоматично генериран неразбираем текст) много по-успешно от ръчните правила. Според Google, напредъкът на SpamBrain е помогнал да се поддържат над 99% от търсенията в Google без спам developers.google.com. Само през 2022 година SpamBrain е засичал 200 пъти повече спам сайтове, отколкото през 2018, когато системата беше въведена seroundtable.com. Това означава, че когато търсите, AI вероятно вече е филтрирал огромен брой нежелани резултати, като гарантира, че това, което получавате, идва от легитимни и уместни сайтове. По същия начин AI помага за филтриране на неподходящо съдържание (като насилие, омраза или съдържание за възрастни) от предложения за търсене или резултати, прилагайки политики и местно законодателство.

Класиращи алгоритми: Да се реши кои резултати да се покажат първи е комплексна задача, подходяща за AI. Класиращият алгоритъм на Google, например, включва машинни обучения – като RankBrain, въведен през 2015 г., който използва AI, за да коригира класирането според това как потребителите взаимодействат с резултатите (учи се кои резултати удовлетворяват потребителите) и по-добре съвпада резултатите с неясни заявки. По-късно са интегрирани Neural Matching и BERT, за да помогнат на машината да свързва концептуално сродни термини и да разбира контекст. До 2020 г. Google заяви, че BERT се използва почти за всяка заявка на английски език, за да помогне за класиране и релевантност reddit.com. Това означава, че когато търсите, AI не просто намира страници с точните ключови думи, които сте написали, а и страници, които семантично отговарят на въпроса ви. Например, ако търсите „най-бързият начин да се науча на китара“, сред тези думи никъде не фигурира „упражнявай гами всеки ден“, но AI-базираната търсачка знае, че страница, която казва „упражнявай гами всеки ден“, може да е добър резултат, защото разбира, че това е съвет за бързо научаване на китара.

Използването на невронни мрежи при класирането също помага за разбиране на синоними или общата тема на дадена страница. Ако страницата не съдържа точната ключова дума, но явно отговаря на намерението на заявката, AI може да я издигне в класацията. Това води до по-полезни резултати от търсенето.

Тълкуване и обобщаване на резултатите: Нова роля на AI е не само да намира и класира резултатите, но и да ги тълкува за потребителя. Това се вижда в генерирането на разширени откъси или директни отговори. Например, ако потърсите фактически въпрос, Google може да покаже откъс, който директно го отговаря. Традиционно този откъс е бил точно извадка от уеб страница. Сега, с генеративния AI, търсачката може да създаде синтезиран отговор (както беше обсъдено, AI Overviews). Така тя тълкува множество резултати и обединява информацията им.

Все пак това тълкуване носи предизвикателства. Големите езикови модели (LLMs) са склонни към халюцинации – понякога те генерират информация, която звучи правдоподобно, но всъщност е невярна или не е директно подкрепена от източници. В контекста на търсенето това може да доведе до AI обобщения, които случайно включват грешки или изкривявания. Проучване на изследователи от Центъра за информирано общество към Университета във Вашингтон дава ярък пример: когато се зададе въпрос към генеративна търсачка за измислено понятие („Теорията за социалните ехо ефекти на Jevin“), AI връща подробно обяснение с цитати – но както обяснението, така и цитатите са измислени cip.uw.edu. Системата буквално „сънува“ отговор, защото езиковият модел не иска да признае, че не е намерил нищо. Както един AI експерт Анджей Карпати шеговито казва: „Езиков модел (LLM) е 100% в сън и има проблем с халюцинациите. Търсачката е 0% в сън и има проблем с креативността.“ cip.uw.edu. С други думи, традиционната търсачка не изобретява информация (тя просто показва каквото съществува), но й липсва способността на AI да дава еднозначен готов отговор; докато AI може да произведе хубав отговор, но може да измисли факти, ако не е здраво „закотвен“ към реалността.

За да се предотврати това, търсачките използват хибридни подходи като генерация с подсилено извличане (Retrieval-Augmented Generation, RAG). При RAG, преди AI да се опита да даде отговор, той извършва невронно търсене на релевантни документи и след това задължава езиковия модел да базира отговора си на тези документи (често дори ги цитира). Този подход се използва в чата на Bing и SGE на Google, за да се гарантира, че отговорите се основават на реално съдържание. Това значително намалява халюцинациите, но не ги елиминира напълно. Както отбелязват изследователите от CIP, дори и с извлечени документи, AI може да де-контекстуализира информация – например, да цитира нещо извън контекста му или погрешно да слее факти cip.uw.edu cip.uw.edu. Финото нагласяване на AI за точно обобщаване и правилно цитиране е постоянна област на развитие.

AI се използва и за тълкуване на намеренията на потребителя отвъд просто думите на заявката. Например, системите на Google се опитват да преценят дали търсенето ви е свързано с покупка (търговско намерение), дали е локално (искате наблизо резултати), дали е новинарска заявка и други, и след това да персонализират подредбата на резултатите (показвайки препратки към магазини, карта, новинарски статии и т.н.). Тази класификация се извършва чрез AI модели, които взимат предвид както заявката, така и по-широкия потребителски контекст.

В обобщение, ролята на AI при филтрирането, подреждането и интерпретирането на резултатите може да се разглежда като мозъка на търсачката:

Той пречиства входящата информация (филтрира спам и вредно съдържание),
подрежда изходите интелигентно (класира най-полезната и надеждна информация по-високо),
и все по-често обяснява или обобщава тези изходи (прави резултатите от търсенето по-непосредствено полезни чрез откъси или AI отговори).

За потребителите това означава по-добри резултати с по-малко усилие – но това изисква и доверие, че AI обработва информацията правилно. Поддържането на това доверие е причината компаниите да са предпазливи: например, Google постепенно въвежда своите генеративни резюмета и подчертава, че те са експериментални, именно заради тези предизвикателства с интерпретацията. Прозрачността (например чрез предоставяне на източници) е едно решение, което дава възможност на потребителите да проверят отговорите, генерирани от AI microsoft.com microsoft.com. Докато AI продължава да се подобрява, можем да очакваме още по-умно филтриране (например идентифициране на дезинформация или противоречива информация), по-нюансирано подреждане (може би персонализирани класации, съобразени с това, което всеки потребител намира за полезно) и по-богата интерпретация (може би AI ще обобщава цели теми или ще предоставя множество гледни точки една до друга).

7. Влияние на AI върху дигиталната реклама и създаването на съдържание за откриваемост

Появата на търсене, задвижвано от AI, разтърсва икономиката на уеба – особено дигиталната реклама (индустрия за над 200 милиарда долара, изградена главно върху трафик от търсачки) и начина, по който се създава съдържание за привличане на аудитория.

Рекламиране в свят на AI търсене: Търсачки като Google традиционно печелят пари, показвайки реклами до резултатите от търсенето. Ако потребителите кликнат върху тези реклами, Google получава приходи. Но какво се случва, ако AI ви даде директния отговор? По-малко кликвания по резултатите може да значи и по-малко показвания и кликове на реклами. Всъщност, ранните данни алармират рекламодателите: с появата на AI отговорите на върха на страницата, органичните кликове са спаднали значително и много търсения приключват без потребител да щракне върху какъвто и да е резултат (както бе споменато, до 77% без клик при запитвания с AI-отговори adweek.com). Ако потребителите са доволни от AI-обобщението, може въобще да не стигнат до рекламите или органичните линкове.

Google е много наясно с това и активно експериментира с интеграцията на реклами в AI изживяването. Сундар Пичай (изпълнителният директор на Google) увери инвеститорите, че имат „добри идеи за нативни рекламни концепции“ в AI чат резултатите adweek.com. В настоящия Search Generative Experience, Google включва реклами – обикновено няколко спонсорирани линка или шопинг резултати – вътре или непосредствено под AI прегледа, обозначени като реклами. Те се опитват да направят тези реклами по-естествени, така че дори ако потребителят не кликне стандартен син линк, той може да види релевантно спонсорирано предложение. Например, ако обобщението е за най-добрите бюджетни смартфони, може да се появи спонсориран резултат за конкретна оферта на телефон в този контекст.

Въпреки това, балансът е деликатен. Задачата на AI е да даде на потребителя това, което иска; прекалено натрапливата реклама би могла да влоши изживяването. Изпълнителни директори на Google изразиха увереност, че ако предоставят правилно потребителско изживяване с AI, с времето ще измислят и рекламната част adweek.com – което означава, че първо идва потребителското приемане, после монетизацията. Една интересна възможност е, че AI-търсенето би могло да позволи по-таргетирани реклами. Ако AI разбира нюанса на запитването по-добре, може да покаже реклама, която е изключително подходяща за реалната нужда на потребителя. Например, при AI разговор за планиране на преход, реклама за специфична екипировка може да се появи тъкмо в момента, когато потребителят го обмисля. Това е форма на контекстуална реклама, подобрена от AI разбирането за разговора.

Някои експерти дори смятат, че традиционният начин за купуване на реклами на база ключови думи ще намалее. Ако потребителите не въвеждат ключови думи, а задават въпроси, как рекламодателите ще се включат? Бивш ръководител в Google реклами прогнозира, „за първи път от 20 години наистина вярвам, че ключовите думи са мъртви“ adweek.com – предполагайки, че индустрията може да премине към таргетиране по теми или намерение, които AI може да разпознае, а не според конкретни ключови думи.

Засега рекламният бизнес на Google остава огромен, но чувства натиск. Конкуренти като Amazon отнемат дял от рекламата (особено при продуктово търсене), а ако AI намали общия обем лесно монетизируеми търсения, доминацията на Google може да отслабне. Проучване, цитирано от Adweek, предвижда делът на Google от приходите от реклами в търсачките в САЩ да падне от 64% преди десетилетие до около 51.5% до 2027 г. adweek.com, заради тези промени и конкуренцията. В същото време, ако AI-търсене донесе повече ангажираност (повече въпроси от хората), може да има нова възможност да се показват реклами в рамките на по-дълга сесия, дори ако всяко запитване носи по-малко кликове. Bing например също поставя реклами в чат интерфейса си и докладва добри резултати, когато те са релевантни.

Създаване на съдържание и откриваемост: От другата страна на уравнението са създателите на съдържание – новинарски сайтове, блогъри, фирми с уебсайтове – които традиционно разчитат търсачките да им изпращат трафик (чрез SEO или реклами). AI-търсенето ги разстройва по два начина:

По-нисък трафик за издатели: Ако отговорите се дават директно на страницата за търсене, потребителите може да не кликнат върху източника. Издателите се страхуват от загуба на трафик и приходи. Вече видяхме, че zero-click търсенията са били над 65% през 2023 и се очаква да надхвърлят 70% скоро 1950.ai. Някои издатели сравняват AI-откъсите с въпроса за „featured snippets“ в умножен вариант – AI може да взема съдържание от много сайтове, за да отговори на въпроса, и потребителите получават отговора си без изобщо да посетят тези сайтове. Това предизвиква традиционния баланс в уеб екосистемата, при който търсачките водят посетители към сайтовете, които от своя страна печелят чрез реклами или абонаменти. Ако AI стане основен интерфейс, създателите на съдържание може да не получават нито признание, нито кликове. Обсъждат се нови модели – например, някои предлагат AI-отговорите задължително да включват ясни цитати или дори компенсации за оригиналните създатели на съдържание (разширение на дебатите от епохата на Google News snippets). Регулатори вече наблюдават темата: ЕС и други проверяват дали използването на съдържание на издатели в AI резултати може да нарушава авторски права или да изисква споделяне на приходи 1950.ai.
Наводнение от AI-създадено съдържание: Самото създаване на съдържание също е трансформирано от AI. Маркетолози и писатели вече имат инструменти като GPT-4, за да създават блогове, описания на продукти, постове в социални мрежи и др. в голям мащаб. Това може да е позитивно за продуктивността – малък бизнес може да качва фирмения сайт без голям екип от автори. Но води и до наситеност на съдържание. Ако всеки може да генерира десетки AI-текстове, уебът може да се напълни с повтарящо се или нискокачествено съдържание. Търсачките трябва да станат още по-добри във филтрацията (както се вижда чрез helpful content update, насочен към „контент за хора“). Google заявява, че AI-създаденото съдържание само по себе си не е в нарушение на насоките, но съдържание, създадено основно за манипулиране на класирането (спам) ще бъде наказвано, независимо дали е създадено от човек или AI seo.ai. Затова сега се търси качество пред количество. Всъщност повишава летвата за създателите: средното ниво на стандартно съдържание може да се вдигне (защото AI прави „приличен“ текст лесно), така че ако иска да изпъкне, човек трябва да вложи експертност, оригиналност, опит, личен почерк. В SEO общностите вече твърдят, че E-E-A-T става по-важно във века на AI – например, ако имате личен опит или оригинално проучване, съдържанието ви има по-голям шанс да бъде оценено, отколкото AI-преразказ на вече налична информация beepartners.vc.

От друга страна, AI може да помага на създателите да оптимизират съдържанието си. Той може да анализира данните от търсенето и да предлага теми за писане, или дори да оптимизира съдържанието за включване в откъси (напр. като структурира текста във формат въпрос-отговор, тъй като AI и гласовите асистенти предпочитат кратки Q&A). Алгоритмите за препоръчване на съдържание (като тези на YouTube или TikTok) също използват AI, за да покажат творбите на създателите на потенциална нова аудитория. Това може да е полезно, ако AI правилно съчетае съдържанието с интересите на потребителя. Вече има ново поле – „AI-ера SEO“, където създателите мислят не просто „Как да се класирам в Google?“, а „Как да стана източник, от който AI асистентите взимат цитати или линкове?“. Това включва техники като гарантиране на фактологична коректност (за да станете доверен източник), използване на schema metadata (за да може AI лесно да прочете съдържанието) и изграждане на бранд авторитет (ако AI знае, че сайтът ви е авторитетен, по-вероятно е да използва информация от него).

Създаване на рекламно съдържание: Самите рекламодатели използват изкуствен интелект за създаване на съдържание – например, генерират множество варианти на рекламни текстове и позволяват на AI на платформата да избере кой се представя най-добре. Google Ads започна да внедрява AI инструменти, които могат да генерират рекламни заглавия и описания въз основа на съдържанието на уебсайт. Така AI оптимизира създаването на реклами и потенциално прави рекламирането по-ефективно. Също така може автоматично да персонализира рекламите за различни аудитории (динамична персонализация, като например показване на различни изображения на различни демографски групи). В рекламата в социалните медии AI помага с таргетиране и креативни оптимизации (като алгоритмите на Facebook, които учат кои реклами предизвикват най-голямо ангажиране при кои потребители).

В заключение, AI пренаписва стимулите и методите в дигиталната реклама и съдържание. Рекламодателите трябва да се адаптират към новите формати (като например да вкарват посланията си в AI чат отговор или да гарантират, че присъстват, когато AI прави препоръки). Издателите и създателите на съдържание търсят нови стратегии за поддържане на видимост и приходи – дали ще е оптимизация, за да са източник, цитиран от AI, диверсифициране на източниците на трафик, или използване на AI за създаване на отличаващо се съдържание. Това е бързо развиваща се област и индустрията следи отблизо какъв ще бъде балансът между отговори, предоставяни от AI, и реферален трафик. Възможно е да видим нови партньорства или модели за компенсация (например, през 2023 г. OpenAI пусна plug-in за браузър, който реално взима съдържание от сайтове и го показва на потребителя, потенциално с рекламите на сайта – един начин да се даде стойност на издателите, докато все още се използва AI). Единственото сигурно е, че ръководствата за дигитален маркетинг се пренаписват.

8. Етични и поверителностни въпроси при сърфирането с помощта на AI

Интеграцията на AI в търсенето и сърфирането носи не само подобрения, но и етични и поверителностни предизвикателства, които изискват внимателно разглеждане:

Дезинформация и пристрастия: Както бе обсъдено, AI системите понякога могат да предоставят невярна информация с голяма увереност. Това повдига етични въпроси – потребителите могат да бъдат подведени от много авторитетно звучащ AI отговор, който всъщност е грешен. Например, ако медицински или юридически въпрос бъде отговорен погрешно от AI, последствията могат да бъдат сериозни. Етичното задължение на доставчиците на AI търсене е да минимизират тези „халюцинации“ и ясно да съобщават за несигурност. Виждаме усилия в тази посока: интерфейсите за AI търсене често съдържат предупреждения (например „Генеративният AI е експериментален и може да не е точен“) blog.google и насърчават потребителите да проверяват цитираните източници. Съществува и въпросът за пристрастията в AI. Тези модели се учат от интернет данни, които могат да включват обществени пристрастия или изкривени гледни точки. Без ограничаване, AI може например да отразява полови или расови пристрастия в отговорите си (като асоциира определени професии с определен пол) или да дава неоправдано голямо значение на мнението на мнозинството при подценяване на други гледни точки. Компаниите работят върху подравняване – техники за правене на AI отговорите по-справедливи и фактически точни – но това е продължаващо предизвикателство, изискващо прозрачност и разнообразна оценка.

Прозрачност: Когато AI предоставя отговор, трябва ли да разкрие как е достигнал до него? Много хора смятат, че да. Затова източниците са важни – потребителите имат право да знаят “Според кого?” този отговор е верен. Всъщност една от критиките към ранните затворени AI системи беше липсата на прозрачност (проблемът с „черната кутия“). Чрез предоставяне на източници или поне известно обяснение (като „Намерих тази информация в Wikipedia и Britannica“), AI търсачките могат да бъдат по-прозрачни и да позволят на потребителите да проверяват информация microsoft.com microsoft.com. Има и тенденция за системите с AI да поемат несигурността, вместо да измислят отговори. Традиционната търсачка може да каже „няма намерени резултати“ при много рядко срещана заявка. AI обикновено иска да отговори на всичко, дори и да трябва да си го измисли. Етично погледнато, по-добре би било AI понякога да отговаря, „Не съм сигурен“ или „Не намерих информация за това“. В момента много AI чатботове са „настроени“ да отказват да отговарят на определени неща или да изразяват несигурност (например ChatGPT може да каже „Нямам информация по този въпрос“, ако наистина не разполага с нея). Това поведение е за предпочитане пред това да подвежда потребителя, въпреки че може да изглежда по-малко удовлетворяващо.

Поверителност на потребителите: Сърфирането с помощта на AI често означава, че се обработват повече потребителски данни за персонализиране и подобряване на резултатите. Това поставя въпроси за поверителността: как се съхраняват тези данни? кой има достъп до тях? възможно ли е те да изтекат или да бъдат злоупотребени? Забележителен инцидент се случи в началото на 2023 г., когато италианският регулатор по защита на личните данни временно забрани ChatGPT поради опасения за поверителността reuters.com. Регулаторът посочи, че OpenAI няма правно основание за събиране на масивните обеми лични данни, използвани за трениране на модела, и че потребителите не са били правилно информирани за начина, по който техните данни (включително разговори) могат да бъдат съхранявани и използвани reuters.com reuters.com. В отговор OpenAI въведе мерки: по-голяма прозрачност в политиката по поверителност, инструмент за проверка на възрастта (тъй като данните на непълнолетни бяха проблем), и възможност за потребителите да се „отпишат“ от това чат логовете им да бъдат използвани за трениране reuters.com. Този епизод подчертава, че инструментите с AI трябва да спазват законите за защита на данните. Общият регламент за защита на личните данни на ЕС (GDPR) и подобни закони изискват посочване на целите за събиране на данни и позволяват на потребителите да поискат изтриване или отказ. Услуги като ChatGPT вече предоставят настройки, с които потребителите могат да изключат историята на чата (което означава, че разговорите не се използват допълнително за трениране на AI).

Освен това, когато AI търсещи агенти сърфират из интернет от ваше име, възниква въпросът колко от вашия контекст се предава. Например, ако AI ви помага да резервирате полет, може да използва вашето местоположение или други лични детайли. Гарантирането, че тези детайли няма да бъдат неволно разкрити на трети страни, е важно. Често дизайнерите на AI разработват защитни механизми: както за да не се разкриват чувствителни данни в резултатите, така и за защита на бекенда. Като прост пример, ако попитате AI „Къде се намирам в момента?“, вероятно ще откаже да ви отговори поради причини за поверителността (и действително, много асистенти няма да предоставят такава информация, освен ако това не стане с изрично разрешение от потребителя).

Сигурност на данните: С увеличаването на данните, обработвани от AI, тяхната сигурност става от първостепенно значение. Самите AI модели могат неволно да запомнят информация от обучаващите данни, включително лични данни. Имаше случай, когато хора откриха, че по-стара версия на GPT-2 понякога възпроизвежда цели пасажи от своите обучаващи данни (като части от авторски статии или код). Този риск е една от причините компаниите да се опитват да филтрират лични идентификационни данни (PII) от обучаващите данни и защо използването на потребителски разговори за обучение е спорно. Корпоративните потребители са особено предпазливи – много компании забраниха на служителите си да въвеждат поверителна информация в ChatGPT, страхувайки се от изтичане (например, някои служители на Samsung съобщават, че са копирали чувствителен код в ChatGPT, който е станал част от обучението на OpenAI и е предизвикал възможно изтичане на информация). В отговор корпоративните версии на тези AI услуги предлагат гаранции, че данните няма да се използват за обучение на модели и предоставят криптиране и одит логове за задоволяване на изискванията на корпоративната сигурност.

Етично използване на съдържанието: Още един етичен аспект е от гледна точка на създателите на съдържание – честно ли е AI да използва цялото уеб съдържание за генериране на отговори? Някои твърдят, че това е трансформативна употреба и носи ползи за обществото чрез синтез на знание. Други (като някои художници и писатели) смятат, че AI ползва създаденото от тях без кредит или компенсация. Това води до дебати и дори съдебни дела (например, някои автори съдят OpenAI, че са използвали техни книги за обучаващи данни без разрешение). Изходът от тези казуси може да оформи бъдещи политики за източниците на обучаващи данни. Вече проектозаконът за AI на ЕС може да наложи разкриване на използваното авторскоправно съдържание при генеративните AI reuters.com. Възможно е да видим търсачките да позволят на издателите да се „отпишат“ (например със специален таг „да не се включва съдържанието ми в AI обобщения“), подобно на това както те могат да се отпишат от индексиране чрез robots.txt. Всъщност, Google намекна за meta tag „NoAI“, който сайтовете могат да използват, за да указват на роботите й да не използват съдържанието за AI обучение или откъси – идея, която вероятно скоро ще се развива.

Автономия и зависимост на потребителя: Етично погледнато, стои въпросът и как AI може да формира поведението и мненията на потребителя. Ако AI асистентите станат основни „пазители“ на информация, няма ли потребителите да станат твърде зависими от един източник? Това би могло да улесни злонамерените да контролират AI и така да заблудят милиони. Това дава голяма сила в ръцете на онзи, който контролира AI модела. Обществото вероятно ще настоява за надзор и отчетност – може би чрез външни проверки за справедливост и точност на AI системите. От друга страна AI може да демократизира достъпа до информация за хора, които се затрудняват с традиционните интерфейси – например, хора с ниска грамотност или с увреждания могат вече да задават въпроси с глас и да получават отговори, които им се прочитат. Това е етично предимство: повишаване на приобщаването и достъпа до знание.

Компромисът между поверителност и персонализация: Както беше споменато в секция 5, силно персонализираните AI услуги могат да предложат голяма полза, но изискват използване на лични данни. Ключът е да се намери правилният баланс. Вероятен подход е да се даде контрол на потребителите – нека сами избират дали да се включат в персонализацията и ясно да бъдат информирани какви данни ще се използват (както Google направиха, позволявайки интеграция на Gmail в AI търсенето, но само ако потребителят даде съгласие blog.google). Освен това, изграждането на стабилна анонимизация – използване на данни в обобщен вид или обработка на устройството – може да помогне за защитата на поверителността (например, някои AI функции може да работят локално на вашето устройство, така че суровите данни никога не напускат него).

В обобщение, етичният и поверителният пейзаж на изкуствения интелект в браузването се върти около доверието. Потребителите трябва да вярват, че изкуственият интелект им предоставя точна, безпристрастна информация и пази личните им данни. Това изисква постоянни подобрения в прозрачността на AI (показване на източници, признаване на несигурност, позволяване на одити), практиките за данни (спазване на закони за поверителност, даване контрол на потребителите върху техните данни) и етиката на съдържанието (уважение към интелектуалната собственост и труда на създателите на съдържание). Компаниите, които внедряват AI в търсенето, са под прожекторите, за да постигнат точния баланс. Вероятно ще видим постоянно обновяване на поведението на AI (например по-малко халюцинации с напредването на моделите), нови функции за поверителност (като по-фини опции за отказ от използване на данни и контрол върху тяхното съхранение), и евентуално регулаторни рамки (правителствата ще изготвят правила за AI услуги, така както преди за защита на данни и онлайн съдържание).

9. Бъдещи прогнози: AI агенти, околно търсене и виртуални асистенти

В бъдеще границата между „търсачка“, „браузър“ и „асистент“ ще продължи да се размива. AI агенти, които могат самостоятелно да изпълняват задачи онлайн, вече се задават на хоризонта, а търсенето ще стане още по-интегрирано в ежедневния контекст (ambient computing). Ето някои ключови прогнози и тенденции за бъдещето на браузването и търсенето:

Автономни AI агенти за задачи: Вместо просто да събират информация, бъдещите AI системи ще могат да предприемат действия от името на потребителите. Вече виждаме първи примери във функционалности като „агентните възможности“ на Google AI в Search. Google показа AI, който, когато бъде помолен да намери билети за концерт, може да търси в множество сайтове за билети, да сравнява опции и дори да започне да попълва формуляри за покупка – като оставя последния избор на потребителя blog.google. С други думи, AI не само търси информация („какви билети са налични“), но и изпълнява части от процеса („въвежда брой билети, проверява цени в различни сайтове“). Това е насочено към бъдещето, в което AI може да бъде ваш универсален консултант. Представете си: „AI, резервирай ми едноседмична почивка на плажен курорт с бюджет до $2,000” – и AI търси полети, хотели, чете отзиви, после представя план или директно резервира след вашето одобрение. Microsoft също върви натам с визията си за „copilots“, които не само ви намират информация, а и вършат неща (Windows Copilot вече може да променя настройки или да обобщава документи; в бъдеще може автоматично да управлява календара или имейлите ви). Тези агенти ще разчитат на уеб търсене и интегрирани услуги и API. Всъщност те третират уеб пространството като база данни не само за информация, а и за действия. Например AI агент може да ползва OpenTable API, за да резервира ресторант, или техники за scrape-ване, за да попълни форма в по-неструктуриран сайт. Това повдига въпроси: Ще се наложи ли сайтовете да внедряват AI-приятелски интерфейси (API или структурирани данни), за да бъдат използвани от агенти? Вероятно да. Вече услуги като Google Duplex (която може да звъни в ресторанти за резервация) подсказват за това „агентно“ бъдеще. В SEO и маркетинга вече се говори за „AI фунии“ – където не оптимизирате само за човешко преживяване, а и за AI агенти, които избират продукти или съдържание за потребителя. Важно е, ако AI агенти избират от кой бранд да купят за потребителя, компаниите ще трябва да се уверят, че AI ще ги препоръчва. Това може да предизвика нов вид оптимизация: AI agent optimization, аналогично на SEO оптимизацията. Както казва един SEO експерт: „AI системите ще избират кои брандове да препоръчат, а вашата задача е да се уверите, че ще изберат именно вас.“ xponent21.com. Това може да включва отлични метаданни за продукта, добри цени и доверен бранд – защото една AI система, действаща за потребителя, вероятно ще е обучена да максимизира неговото удовлетворение (напр. може да предпочете марки с по-добри отзиви или гаранция). Така че бизнесите може да се наложи да „спечелят“ първо AI оценителите, не само директно човешките клиенти.
Околно търсене и непрекъсната помощ: Концепцията за околно търсене означава, че търсенето тече във фонов режим на живота ни, готово да предоставя информация проактивно. Вече се движим към всеприсъщ компютинг – умни устройства навсякъде около нас. В бъдеще вашите AR очила може постоянно да разпознават какво гледате и да ви показват информация (етикети, упътвания, преводи) без да попитате изрично. Това е вид търсене, инициирано имплицитно от контекста. Например, вървите по улицата и AR очилата ви показват оценки за ресторантите, покрай които минавате – това е околно търсене, комбиниращо локация, зрение и AI. Друг пример: гласови асистенти, осъзнаващи контекста и слушащи за подсказки. Ако водите разговор (и се съгласите с това), асистентът ви може тихо да извлича факти, свързани с темата, и да ги предостави при нужда. Или асистентът в колата ви проактивно ще каже: „Бензинът ви е на свършване и има евтина бензиностанция на 2 мили“ – всъщност търси цени и позиции, защото е разпознал нужда. Околният компютинг често включва предиктивен AI: предвижда нуждите ви. Вицепрезидентът на Google Search, Елизабет Рийд, описва целта като да направи питането към Google толкова лесно, все едно питате „всезнаещ приятел“, естествено интегриран в средата ви 1950.ai. На практика може да стигнем до момент, в който рядко пишете заявки; комбинацията от сензори (зрение, локация, здраве и др.) и AI ще знае кога да предложи подходяща информация. Поверителността ще бъде решаваща – околното търсене трябва да е напълно контролирано от потребителя (никой не иска страховит асистент, който подслушва или показва вашите данни на други без съгласие). Вероятно бъдещите устройства ще имат режими за активиране/деактивиране на околна помощ, подобно на включване/изключване на „Hey Siri“ или „OK Google“.
Следващо поколение виртуални асистенти: Дигитални асистенти като Siri, Google Assistant, Alexa и др., ще станат много по-мощни чрез интеграция на големи езикови модели. Google вече обявиха Assistant with Bard, на практика обединявайки гласовия асистент с възможностите на Bard (техния голям езиков модел) analyticsvidhya.com. Това означава, че вместо предварително зададени отговори, асистентът ще може да генерира богати, разговорни отговори и да изпълнява по-сложни задачи. Очаквайте асистенти, които обработват многоетапни заявки свободно (напр. „Асистент, помогни ми да организирам събиране: намери локация, пиши на всички да попиташ за удобни дати, и състави програма“). Вероятно ще имат повече личност и ще поддържат дълги разговори (може би най-сетне ще сбъднат фантастичната идея за истински разговорен цифров помощник). Съвсем възможно е след няколко години да имате „AI секретар“ – агент, който управлява деня ви (чете и обобщава имейлите ви, планира срещи, напомня ви задачи и т.н.). Microsoft 365 Copilot вече върви натам за офис работа, а за личен живот ще има аналогични агенти.
Интеграция с IoT и други източници на данни: Бъдещото търсене може да се обвърже с личните ви информационни потоци – например търсене във вашия личен лог. Ако имате умни устройства, които следят вашето здраве, може да попитате „Кога беше последната тренировка, в която съм пробягал над 5 км?“ и AI ще отговори с помощта на данни от смартчасовника ви. Или „Намери рецептата, която готвих миналия месец с гъби“ – и ще търси в лога на умната ви фурна или личните ви бележки. По същество търсенето ще се разшири отвъд публичния уеб – и към лични и сензорни данни, като AI интегрира всичко. Това е мощно, но и чувствително (отново поверителност!), така че изпълнението ще бъде много внимателно.
Неврални интерфейси и нови модалности: По-нататък някои технологични компании експериментират с директни интерфейси мозък-компютър. Ако това стане реалност, „търсенето“ може да се случва толкова бързо, колкото мисълта ви. Това е спекулативно, но показва тенденцията за намаляване на препятствията. В по-близък план мултимодални AI модели (като следващите версии на GPT и Google Gemini) ще обработват безпроблемно текст, изображения, аудио и дори видео. Може да имате AI, който гледа видео вместо вас и отговаря на въпроси за него. Например: „AI, прегледай този 1-часов запис от среща и ми кажи ключовите решения.“ Това е като търсене в аудиовидео съдържание. Или реалновременен превод и контекст – слушалки, които не само превеждат реч, а изкарват релевантна информация за казаното (например ако някой спомене компания, нашепват последните новини за нея).
Социални и бизнес промени: С нарастващата роля на AI агенти в търсенето и браузването, някои професии може да се променят или дори изчезнат. Например ролята на човешки туристически агент или служител по поддръжката на клиенти може да се трансформира в контролираща работата на AI агенти. Индустрията по дигитален маркетинг и SEO също ще се трансформира в нещо ново (някои казват, че ще стане повече като Answer Engine Optimization, или ще се стреми информацията/услугите ви да бъдат интегрирани в асистенти). Бизнесът може да се наложи да предоставя данни на тези екосистеми (чрез API, фийдове), за да остане видим. Вероятно ще има нови партньорства – например фирми директно ще доставят съдържание на AI платформи, за да гарантират присъствие (някои медии вече водят преговори за предоставяне на съдържание на Bing AI, например).

От страна на потребителя, ако AI стане супер-интегриран, дигиталната грамотност ще трябва да включва познания за AI: например как да се задават правилни въпроси (prompting умения), както и как да се проверяват отговорите на AI. Образователните системи вероятно ще включат използване на AI като инструмент, но също и обучение в критично мислене, за да не се приема изходната информация от AI за чиста истина.

В същността си бъдещето на браузването и търсенето се движи към AI-медиирано изживяване, при което намерението на потребителя може да бъде изпълнено с минимално триене, възможно дори без традиционни уебсайтове в целия процес за много задачи. Търсенето ще стане по-ориентирано към действие (не просто да намериш информация, а да свършиш нещо) и контекстуално осъзнато. Традиционното сърфиране в уеб може да остане нишова дейност – когато човек иска да прави задълбочени изследвания или да се наслаждава на ръчното проучване – докато много ежедневни заявки („намери това, купи онова, покажи ми как, кажи ми сега“) ще бъдат обработвани от AI чрез гласови или други интерфейси.

Последиците са огромни: информацията става по-достъпна, но също така по-силно посредничена от AI. Компаниите, които управляват тези AI посредници (като Google, Microsoft, OpenAI, Apple, Amazon), могат да получат още по-голямо влияние, което подчертава значението на конкуренцията и отворените екосистеми. Има и оптимистичен аспект: AI агентите могат да помогнат за преодоляване на пропуски в достъпността (за онези, които преди не са могли ефективно да използват интернет), а също така могат да поемат скучните задачи, освобождавайки хората за по-креативни занимания.

В обобщение, вървим към ера на амбите, агентно и конверзационно компютърно взаимодействие. Това е все едно да имаш супер-умен спътник, който може да навигира дигиталния свят вместо теб. Основните принципи на търсенето – да намериш най-добрата информация – остават, но как тази информация ще бъде извличана и предоставяна ще се промени драматично, като ще стане дълбоко интегрирана в нашия живот чрез AI.

10. Технически основи: LLMs, невронно търсене и векторни бази данни

AI трансформациите в търсенето се задвижват от напредък в ключовите технологии. Разбирането на тези основи предоставя прозрение в това как работи AI търсенето:

Големи езикови модели (LLMs): Това са огромни модели на невронни мрежи (като GPT-4, PaLM или Google Gemini), тренирани върху масивни корпуси от текст. LLMs са мозъкът на конверзационното и генеративното търсене – те генерират човешки подобни отговори и могат да разбират сложни езикови входове. Технически, LLM е дълбок трансформаторен модел, който е научил статистическите модели на езика, „прочитайки“ милиарди изречения. Той не извлича факти от база данни по традиционния начин; вместо това имплицитно е кодирал много знание в своите параметри. Когато го попитате нещо, той по същество предсказва вероятен отговор въз основа на модели, които е видял по време на обучението cip.uw.edu. Например, той е научил от много документи, че „столицата на Франция е Париж“ често следва израза „столица на Франция“, затова може да отговори така. LLMs са много добри в езикови задачи (обобщаване, превод, езиково разсъждение и др.), което ги прави централни за интерпретиране на заявки и генериране на отговори. Въпреки това, тъй като LLMs не са бази данни, те нямат гарантирана фактологична точност или актуално знание, освен ако не са свързани с такава. Голяма част от скорошната работа по AI търсене е да накара LLMs да работят в тандем с индекси за търсене – така получавате езиковата течност на LLM плюс базата от факти на база данни/уеб.
Невронно търсене и векторни представяния: Традиционните търсачки използват инвертирани индекси и съвпадение по ключови думи. За разлика от това, невронното търсене представя думи и документи като вектори (масиви от числа) в пространство с висока размерност. Това се постига чрез невронни мрежи, които създават ембединги – числови представяния на текст (или изображения, аудио и т.н.), така че подобното съдържание се картографира до близки точки в това пространство. Например думите „куче“ и „пале“ може да имат близки вектори, дори да са различни думи, защото се срещат в сходни контексти. Това позволява семантично търсене: ако потърсите „съвети за обучение на пале“, невронна търсачка може да намери статия със заглавие „Как да обучим новото си куче“ дори ако не съдържа думата „пале“, защото „куче“ е семантично близко до „пале“. Тези ембединги се генерират от невронни модели (често базирани на трансформери) и са гръбнакът на AI търсенето. Google използва модели като BERT, за да ембедва заявки и документи, подобрявайки съвпадането. Bing прави същото. Когато използвате AI чат търсене, зад кулисите системата често прави векторно търсене: тя ембедва вашия въпрос и намира най-близките векторни представяния на документи от векторен индекс. Това надхвърля точните ключови думи и търси концептуална близост infoworld.com. Векторни бази данни: За да се осъществи невронно търсене в голям мащаб, са създадени специализирани бази данни за ефективно съхранение и извличане на вектори. Векторна база данни (като Pinecone, Milvus или FAISS библиотеката на Facebook) може да съхранява милиони или милиарди ембединг вектори и бързо да върне най-близките до подадения вектор на заявка infoworld.com infoworld.com. Това е ключово за AI търсенето – така AI извлича релевантно знание, за да обоснове отговорите си. Например, когато питате Bing AI „Какви са ползите от рециклирането на пластмаса?“, системата ще ембедва тази заявка, ще търси в индекса на уеб страниците със сходно съдържание (например страници, дискутиращи плюсове и минуси на рециклирането на пластмаса), ще извлече най-релевантните пасажи и ще ги подаде на LLM, за да синтезира отговор. Векторното търсене е особено добро в обработката на неструктурирани данни и естественоезикови заявки, както и мултимодални данни. Не е ограничено до текст: изображения могат да се ембедват като вектори (чрез компютърно-зрителни модели), което позволява „търсене по изображение“ чрез векторна прилика. Аудиото и видеото също могат да се векторизират. На практика, векторните бази и търсене отключиха способността да търсиш по смисъл – по човешки, а не само с буквално съвпадение на низове infoworld.com. Това прави резултатите по-релевантни и е една от причините съвременното търсене да изглежда „по-умно“.
Извличане-обогатено генериране (RAG): Комбинирането на LLMs и векторно търсене води до подхода RAG, който споменахме. Технически, RAG системата има два основни компонента: извличател (обикновено векторна търсачка, която извлича N най-релевантни документа за заявка) и генератор (LLM, който поема тези документи + заявката и генерира финалния отговор). Така системата компенсира липсата на актуално или детайлно знание у LLM, като привлича действителните източници cip.uw.edu. Резултатът е отговор, който е едновременно плавен и (надяваме се) обоснован в реална информация. Този подход задвижва Bing Chat, Google SGE и множество AI асистенти, които се нуждаят от актуална информация. Технически RAG разчита на добри ембединги (за да намери правилната информация) и „prompt engineering“ (как да се подаде извлеченият текст на LLM най-ефективно). Често извлеченият текст се обединява с указание като: „Използвай следната информация, за да отговориш на въпроса…“ и после самият въпрос на потребителя. LLM вплита отговора, използвайки тази информация.
Невронно класиране и обучение с подсилване: Освен извличането, AI се използва за класиране и подобряване на резултатите. Търсачките използват машинно обучение (алгоритми „learning-to-rank“) отдавна, тренирайки модели върху данни за кликвания, за да прогнозират кои резултати трябва да са по-високо. Сега за това се използват дълбоки модели (като Google RankBrain или обучени трансформъри). Освен статично класиране, платформи като Bing chat използват итеративен подход: може да генерират няколко потенциални отговора или да използват обучение с подсилване с човешка обратна връзка за донастройка на стила на отговаряне. (OpenAI са известни с използването на „reinforcement learning from human feedback – RLHF“, за да направят ChatGPT по-полезен и подравнен.) Допълнително, понеже AI генерира отговорите, трябва да се осигури, че те спазват определени стандарти (без омраза, и пр.). Това изисква AI модели за модериране – класификатори, които проверяват съдържанието на AI изхода и могат да филтрират или модифицират нарушаващи политиките отговори. Това е друг основен компонент: винаги, когато питате AI нещо, обикновено има успореден модел за безопасност, който оценява заявката и отговора.
Инфраструктура (изчисления и латентност): Технически осигуряването на AI търсене в мащаб е предизвикателно в инфраструктурно отношение. LLMs изискват голям ресурс – едно изпълнение на GPT-4 струва многократно повече CPU/GPU усилие, отколкото обикновеното търсене по ключова дума. Подобно, векторното търсене в огромни индекси изисква специализиран хардуер (GPU или TPU ускорители, много RAM, или „approximate nearest neighbor“ алгоритми) за бързина. Компаниите инвестират в оптимизация. Google например внедрява TPU чипове в своите центрове специално за бърза обработка на BERT за търсене blog.google. Microsoft има т.нар. „Orchestrator“ за Bing, който решава кога да вика големия GPT модел и как да кешира резултати и др., за да управлява цената и скоростта. Латентността е голям проблем: хората очакват отговори за 1-2 секунди. LLM обикновено изисква няколко секунди за генерирането. Много инженерни усилия се влагат за плавен user experience (например, стрийминг на отговора токен по токен, за да изглежда, че започва да отговаря на момента, дори завършването да отнема повече време). В бъдеще ще виждаме по-ефективни модели (дистилирани, квантизирани), които работят по-бързо, дори и частично на устройството – за персонализация или офлайн употреба.
Графи на знанието и хибридни системи: Макар LLMs и векторите да са модерните инструменти, търсенето все още използва традиционни структурирани данни в много случаи. Графът на знанието на Google – база с факти за обекти (хора, места, неща и връзките им) – се използва за отговор на много фактологични заявки с бърза информационна карта. AI не е изместил това; напротив, може да го допълва (например, ако графът има информацията, AI ще я приоритизира за повече точност). Много резултати съчетават няколко системи: панел със знание (структурирани данни), няколко класически сини връзки и вече AI обобщение отгоре. Това е хибриден подход за най-добър резултат от всички видове.
Отворен код и собствени модели: Трябва да се отбележи, че не всяко AI търсене ще бъде захранвано от няколкото големи компании. Има отворени LLM модели и векторни бази данни, които организациите могат да използват за изграждане на специализирани решения – например, компании, които прилагат AI търсене върху вътрешните си документи. Векторни бази като FAISS или Weaviate могат да се внедрят локално, а по-малки LLM (или по-големи през API) да дават Q&A. Тази демократизация означава, че техническите основи, които обсъждаме, вече не са заключени в Big Tech – те стават стандартни инструменти за всеки разработчик. Това ще доведе до специализирани търсачки – напр. за медицински изследвания, с LLM фино настроен по медицински публикации и векторен индекс на най-новите статии, за да даде на лекарите синтез на доказателствата по въпрос. Или фирмено търсене, което обхожда всички документи и отговаря на служител: „Имаме ли политика по даден въпрос?“

В обобщение, техническата основа на AI-задвижваното търсене обединява невронни мрежи за език и разбиране (LLMs, трансформъри) с невронни представяния на данни (ембединги и векторно търсене). Първите дават мозъка за разбиране и генериране на език; вторите – паметта за ефикасно съхранение и извличане на информация infoworld.com infoworld.com. Заедно и с подходи като RAG cip.uw.edu, те позволяват интелигентните търсачки, които обсъждахме. С напредъка на проучванията можем да очакваме моделите да стават все по-способни (напр. мултимодални модели, които разбират текст+изображение едновременно) и по-ефективни. Непрекъснатите подобрения в алгоритмите (по-добри методи за намиране на сходство, по-добро обучение срещу халюцинции и др.) ще правят AI търсенето все по-бързо, по-точно и по-надеждно.

11. Бизнес и обществени последици от доминираното от изкуствен интелект уеб търсене

Възходът на изкуствения интелект в търсенето не променя само технологията – той има широки последици за бизнеса, обществото и глобалния информационен пейзаж:

Бизнес последици:

Преустройство на трафика и баланса на силите: Уебсайтове, които някога процъфтяваха благодарение на трафика от търсачки, може да наблюдават спадове, тъй като отговорите, генерирани от изкуствен интелект, отклоняват кликванията. Онлайн издатели (новинарски сайтове, how-to сайтове и др.) изразяват притеснения, че тяхното съдържание се използва за отговори, без посетителите да влизат на сайта им (и без показвания на реклами или приходи за тях). Това може да наложи промяна в бизнес моделите на уеба. Някои възможности: издателите може да търсят компенсационни сделки (подобно на битката на новинарски издатели с Google News в някои държави), или да оптимизират съдържанието си, за да бъдат избраният източник в AI обобщенията, или да се диверсифицират и да не разчитат само на трафик от търсачки (използвайки нюзлетъри, социални мрежи и др. за директно достигане до аудиторията). Данните показват спад на органичния трафик – с прогнози, че до 2025 г. топ сайтовете могат да получават значително по-малко трафик от търсене в сравнение с предишни години 1950.ai. Това поставя финансов натиск върху издателите да се адаптират или консолидарат. Може да видим повече платени стени или абонаментни модели, ако рекламните приходи намалеят.
Възможности за нови играчи: Промяната на статуквото в търсенето отваря врати. До скоро „търсенето с Google“ беше практически синоним на намиране на информация. Сега се появява възможност за нови играчи (OpenAI, Neeva преди да затвори, Brave’s Summarizer, множество стартъпи за търсещи асистенти), които да привлекат потребители, търсещи преживявания, базирани на изкуствен интелект. Действително, алтернативи като ChatGPT и Perplexity отбелязаха огромен ръст в употребата си, макар и от малка база adweek.com. Докато Google все още доминира, впечатляващо е, че през април 2023 г. глобалният трафик на Google търсенето леко спадна (1% надолу на годишна база), докато посещенията на ChatGPT и Perplexity скочиха с 180% adweek.com. Това подсказва, че някои потребители частично преминават към такива платформи за определени търсения. Ако Google не беше отговорил със свой AI, рискуваше да бъде изоставен в новата парадигма. Сега имаме технологическо състезание: Google, Microsoft (с OpenAI) и други (възможно и Meta, Amazon, Apple с техни AI планове) се конкурират за определяне на следващото поколение търсене. Последиците за бизнеса са значими: която компания предложи най-доброто AI търсене, може да спечели огромен пазарен дял. Дългогодишният монопол на Google не е гарантиран в един свят, доминиран от AI (въпреки че мащабът и данните на компанията ѝ дават предимство за обучение на AI и поддържане на пазарно присъствие).
Монетизация и нови рекламни модели: Споменахме, че рекламата е засегната. Това ще изисква иновации в рекламните модели. Може да видим разговорни реклами, където асистент с изкуствен интелект казва, например: „Мога да ви открия продукт за това – ето спонсорирано предложение.“ Или брандирани AI помощници (представете си, че питате AI агент на онлайн магазин за помощ и той дискретно промотира продуктите на търговеца). Рекламите в търсачките могат да се прехвърлят от наддаване за ключови думи към наддаване за намерения или теми на запитвания, или дори за позиции в AI отговорите (например да бъдеш един от източниците, цитирани в AI обобщение, може да стане ценно – нещо като SEO, но потенциално нещо, за което да се плаща по някаква форма, макар това да носи риск за доверието, ако не е ясно оповестено). Дългосрочният въпрос е: ако AI търсенето намали общия брой кликвания и така намали рекламния инвентар, ще се повиши ли цената на останалите позиции? Възможно е – оскъдността може да тласне нагоре цената на рекламното място (някои анализатори смятат, че по-малко, но по-таргетирани реклами може да носят същите или по-големи приходи). Или ако на компаниите им е по-трудно да рекламират ефективно, може да изместят бюджета си към други канали (като инфлуенсър маркетинг или платформи като Amazon, които са и търговец, и рекламна платформа).
Нови услуги и пазари: Търсенето чрез изкуствен интелект може да създаде изцяло нови индустрии. Например лични AI асистенти като услуга – може би един ден всеки от нас ще има облачен AI, персонализиран за него, а компаниите ще продават премиум AI с определени умения (напр. AI, специализиран във финансови съвети). Или вертикални AI търсачки, които монетизират чрез абонамент – например AI инструмент за юридически изследвания, за който адвокатски кантори плащат. Границите между търсене и други сектори (образование, здравеопазване, обслужване на клиенти) ще се размиват, тъй като AI става универсален интерфейс. Бизнесите трябва да се готвят за „икономика на AI агентите“: да осигурят, че информацията и услугите им са достъпни за AI (чрез API и др.) и евентуално да използват собствен изкуствен интелект за интерфейс с клиентите си.
Заетост и умения: Секторът на търсенето и маркетинга ще види еволюция на професиите. SEO специалистите може да се превърнат по-скоро в контент стратези и AI трейнъри, като се фокусират върху създаване на авторитетно съдържание и метаданни, които алгоритмите на AI предпочитат. От друга страна, нискоквалифицираното „чарнене“ на съдържание (писане на много основни статии за SEO) ще намалее, тъй като AI вече го умее; акцентът ще се измести към качествено съдържание и уникална експертиза. В обслужването на клиенти, тъй като AI поема повече запитвания (включително уеб чат и гласови обаждания), естеството на тези работни места се променя – по-малко фронтлайн оператори, повече агенти за сложни казуси или такива, които надзирават AI. Като цяло изкуственият интелект може да направи някои професии по-ефективни, но и ще изисква нови умения (например как се подава ефективно запитване на AI, как се проверяват изходите му и др.).

Обществени последици:

Достъп до информация: Ако AI търсенето изпълни обещанията си, то може да бъде голям уравнител по отношение на достъпа до информация. Хора, които трудни се справят с търсенето (заради езикови бариери, грамотност и пр.) ще могат да питат естествено и да получават отговори. То може също да обобщава сложна информация на по-прост език, като помага да се запълнят пропуски в знанието. Например пациент може да използва AI, който да му разясни медицински доклад на разбираем език. Това овластяване е позитивно. Но също означава централизация на информационните потоци. Ако всички започнат да разчитат на малко на брой AI системи, тези системи стават „пазачи“ на знание. Това буди притеснения относно кой контролира AI и какви пристрастия формират отговорите. Вероятно обществото ще има нужда от механизми (регулация, независим одит или плурализъм на AI източници), за да гарантира, че чрез AI не се наложи неволно една гледна точка или дневен ред.
Критическо мислене и образование: Лесните отговори имат двустранен ефект. От една страна, бързите фактически отговори ни освобождават за по-дълбоко мислене – не е нужно да запомняме дребни факти, щом AI ги предоставя. От друга страна, ако потребителите спрат да изследват източници и приемат изхода на AI безкритично, може да се пропуснат нюанси или да се заблудят, ако AI греши. Образователните системи вероятно ще се преориентират към медийна грамотност и умения за проверка на фактите („AI каза това – как го потвърждаваме?“). Може също да видим ръст на инструменти за верификация на AI информация – например браузерни добавки, които автоматично подчертават произхода на фактите, предоставени от AI.
Информационно разнообразие: Традиционното търсене показва множество резултати и потребителите могат да изберат кой линк да отворят, потенциално да видят различни гледни точки от различни източници. Един AI може да кондензира всичко в един наратив. Ще е разнообразен и представителен ли този наратив? По спорни въпроси, идеално е AI да представя множество гледни точки („По този въпрос някои експерти казват X, а други Y“). Работи се по такива нюансирани отговори. Но има риск от монокултура на знанието, ако не се управлява добре. От друга страна, AI може да помогне за преодоляване на филтър балоните, като дава отговор, обединяващ широк спектър източници, докато потребителят би избрал само предпочитан линк. Реалният резултат за разнообразието на информацията ще зависи от решенията при проектирането на AI алгоритмите.
Пристрастия и справедливост: Обществото се тревожи, че AI може да засили пристрастията, присъстващи в тренировъчните му данни. Ако не се управлява правилно, AI търсенето може например да отразява социални предразсъдъци или недостатъчно представяне на малцинствени гледни точки. Това може да формира общественото мнение или да маргинализира групи. Осигуряването на справедливост в AI отговорите – чрез балансирани източници и внимание към чувствителни атрибути – е тема на активни изследвания и дебати. Например на въпрос „Защо хора от група X са като Y?“, AI трябва внимателно да реагира, за да не изложи стереотип или обидна генерализация от тренировъчните си данни – дори да коригира предпоставката или представи факти, които противодействат на пристрастията.
Регулация и управление: С оглед на централната роля на AI, правителствата започват да обръщат внимание. Споменахме италианското действие спрямо ChatGPT. Законът за AI на ЕС, който вероятно ще влезе в сила след няколко години, ще въведе задължения за „AI системи с висок риск“ – вероятно включително тези, които влияят на общественото мнение (търсенето може да попада тук). Това може да наложи повече прозрачност как AI отговорите се генерират, или дори алгоритмичен надзор. Има и антимонополни аспекти: ако малко компании доминират AI, възникват ли конкуретни проблеми? Вече се отбелязва концентрацията на експертиза за изкуствен интелект в големите фирми. Отвореният код може да противодейства на това, а регулаторите може да насърчат отворени екосистеми (като изискване за съвместимост – например да позволят на външни услуги да се интегрират с AI асистенти, както всеки сайт можеше да се появи в Google търсенето).
Социално взаимодействие и поведение: Ако виртуалните асистенти станат изключително компетентни, могат да настъпят социологически ефекти – хората могат по-често да се обръщат към AI за информация или дори за компания, отколкото към експерти или приятели. Например, вместо да попитате приятел или учител, може винаги да питате AI. Това може да промени начина, по който знанието се споделя между хората. Може също да доведе до изолация, ако няма баланс – макар че AI може да помогне на определени групи (като хора от аутистичния спектър или социално тревожни) да упражняват комуникация в нискорискова среда. Общият обществен ефект е труден за прогнозиране, но с разпространението на AI асистенти ще се оформят и нови норми (например: учтиво ли е да ползваш AR асистент за информация по време на жив разговор? Ще разберем, както стана със смартфоните).
Глобално равенство: Един положителен аспект е, че AI моделите могат да са многоезични и да помагат за онлайн включването на повече части на света. Вече Bing и Google AI поддържат много езици. Човек в селски район с ограничено образование, но с базов смартфон, може да получи знания чрез гласови запитвания на родния си език и да чува отговорите – нещо, което уеб търсенето на английски би възпрепятствало по-рано. Това може да ускори развитието и образованието. Има инициативи от различни компании за трениране на модели за повече и по-рядко срещани езици. Но важно е и съдържанието на тези езици да е качествено, а не само превод на една гледна точка.

Като цяло, бизнес и обществените последици от търсенето, доминирано от изкуствен интелект, са дълбоки. По същество променяме начина, по който хората се свързват с цялото записано знание. Бизнесът ще трябва да се адаптира към нови начини за откриване и конкуренция, вероятно да работи повече с AI платформи или да развива собствени AI възможности. Обществото ще трябва да адаптира нормите, образованието и вероятно регулациите, за да гарантира, че новата парадигма носи полза за всички и ограничава вредите. Това е едно вълнуващо бъдеще – напомнящо прехода във времето, когато самият интернет излезе на преден план, но сега посредникът е изкуствен интелект.

Заключение:

Бъдещето на интернет търсенето и сърфирането, задвижвано от изкуствен интелект, обещава по-лично, разговорно и интегрирано изживяване. SEO стратегиите се пренасочват към съответствие с разбирането на ИИ; появяват се нови инструменти с изкуствен интелект, които директно отговарят на нашите въпроси; търсенето с естествен език и мултимодалното търсене се превръщат в норма; а нашите дигитални асистенти стават все по-способни и проактивни. В основата на всичко това стоят големите езикови модели и невронното търсене с вектори – технологиите, които правят тази промяна възможна.

Макар ползите по отношение на удобство и достъпност да са огромни, тези развития ни принуждават да преосмислим бизнес моделите, етичните стандарти и начина, по който ценим информацията. Мрежата, каквато я познаваме, се развива – от статичен индекс на страници към динамична, курирана от изкуствен интелект платформа за знания и изпълнение на задачи. В този преход, поддържането на здравословна и отворена мрежа – където информацията е достоверна, разнообразна и създателите са възнаградени – ще бъде основно предизвикателство.

Стоим в началото на тази трансформация на търсенето, задвижвана от ИИ. През идните години вероятно ще станем свидетели както на иновации, които едва можем да си представим, така и на изводи от ранни грешки. Като запазим фокуса върху нуждите на потребителите, справедливостта и сътрудничеството между всички заинтересовани – технологични компании, издатели, регулатори, потребители – бъдещето на търсенето може да бъде такова, при което изкуственият интелект дава възможност на всеки да намира точно това, от което има нужда – с увереност и лекота.

Източници:

Search Engine Land (2025), Как изкуственият интелект преобразява SEO seoteric.com seoteric.com
Xponent21 (2025), ИИ Обобщенията доминират резултатите от търсенето xponent21.com xponent21.com xponent21.com xponent21.com
Microsoft Bing Blog (2023), Въвеждане на Copilot Search microsoft.com microsoft.com
Google Blog (2019), По-добро разбиране на търсенията от всякога blog.google blog.google
Bee Partners (2025), Оптимизиране на SEO за ИИ Обобщения beepartners.vc beepartners.vc
Adweek (2025), Ерата на ИИ търсенето в Google adweek.com adweek.com adweek.com adweek.com
Onelittleweb Study (2025), Чатботове с ИИ срещу търсачки onelittleweb.com onelittleweb.com
Yaguara (2025), Статистика за гласовото търсене yaguara.co yaguara.co
Think with Google (2024), Колко добре познавате търсенето в Google? business.google.com
Google Product Blog (2025), Въвеждане на мултимодално търсене в AI Mode blog.google blog.google
CIP, UW (2024), Надеждност на генеративното ИИ търсене cip.uw.edu cip.uw.edu cip.uw.edu
Google Developers Blog (2023), Доклад за уеб спам 2022 developers.google.com
InfoWorld (2023), Векторни бази данни при търсенето infoworld.com infoworld.com
1950.ai (2023), ИИ Обобщения и „Ambient Internet“ 1950.ai 1950.ai 1950.ai
Reuters (2023), Италия възстановява ChatGPT след забрана reuters.com reuters.com