Як штучний інтелект змінює пошук та перегляд в Інтернеті

Технології штучного інтелекту стрімко змінюють спосіб, у який ми шукаємо інформацію в Інтернеті. Від основ SEO до появи AI-чатботів і мультимодального пошуку — вся екосистема пошуку перебуває в стані еволюції. У цьому звіті подано комплексний огляд цих змін, згрупований за основними темами:

1. SEO в епоху штучного інтелекту

Пошукова оптимізація (SEO) адаптується до світу, де штучний інтелект відіграє центральну роль у результатах пошуку. Традиційне SEO фокусувалося на ключових словах і зворотних посиланнях, але сучасні AI-алгоритми пошуку надають перевагу розумінню намірів користувача і наданню прямих відповідей. Наприклад, використання штучного інтелекту в Google означає, що пошук може враховувати контекст запитів і зіставляти їх із дійсно значущими результатами, а не просто з ключовими словами blog.google. На практиці це дозволяє користувачам шукати природною мовою і все одно отримувати релевантні відповіді — Google відзначає, що BERT (модель обробки природної мови) допоміг краще інтерпретувати приблизно 1 з 10 англомовних запитів, особливо довші та розмовні питання blog.google blog.google.

Однією з основних змін стала поява “нуль-кліків” та AI-відповідей у верхній частині результатів пошуку. Як Google, так і Bing часто показують AI-узагальнення (створені на основі декількох вебсайтів) перед традиційним списком посилань. Ці AI-огляди суттєво змінюють стратегію SEO. Недавнє дослідження показало, що до травня 2025 року майже половина всіх пошуків у Google (49%) містила AI-огляд на початку сторінки, у порівнянні з лише 25% наприкінці 2024 року xponent21.com xponent21.com. Ці огляди зазвичай містять стислу відповідь з кількома посиланнями на джерела й займають найпрестижніші позиції на екрані. Через це перебування “№1” у класичному розумінні вже не гарантує видимості — контент, який не потрапив до AI-огляду, може бути взагалі пропущено xponent21.com. Коротко кажучи, “успіх у пошуку з AI залежить від того, наскільки ваш контент відповідає способу, яким моделі штучного інтелекту розуміють релевантність, наміри користувача та авторитетність” xponent21.com.

Зміни у SEO-стратегії: Щоб залишатися помітними, власники сайтів коригують свої тактики. Сьогодні акцент робиться на створенні якісного, авторитетного контенту, якому AI-алгоритми довіряють beepartners.vc. Маркетологи використовують структуровані дані (schema markup) та оптимізують вміст для вибраних фрагментів, оскільки AI часто використовує саме “сніпети” для створення своїх оглядів beepartners.vc beepartners.vc. Також фокус зміщено на сигнали E-E-A-T (досвід, експертиза, авторитетність, надійність), щоб AI визнавав контент достовірним beepartners.vc. Ще одна тактика — писати у лаконічному, форматі “запитання-відповідь”, фактично створюючи “сніпет-френдлі” контент, який AI може включити до огляду beepartners.vc. Ці дії узгоджуються з рекомендаціями Google: “контент має бути водночас привабливим для AI-алгоритмів та людських читачів, поєднуючи технічну оптимізацію з автентичністю” seoteric.com seoteric.com.

Вплив AI на кліки: Відповіді AI часто одразу дають користувачу потрібну інформацію, що означає зменшення кількості переходів на сайти. На початку 2025 року одне з досліджень показало: коли AI-огляд Google присутній, коефіцієнт кліків на перший органічний результат зменшується приблизно на 34,5%, а 77% таких запитів закінчується без переходу на жоден сайт adweek.com. Це радикальна зміна порівняно з минулим, коли більшість пошуків приводили на сайти. Тепер SEO-стратегії мають враховувати видимість бренду усередині AI-відповіді й знаходити нові способи залучення трафіку (наприклад, через цікавий контент або альтернативні канали).

Підсумовуючи: штучний інтелект змушує SEO ставати більш комплексним і орієнтованим на якість. Стара стратегія “просто отримати місце у топі” замінюється підходом отримання видимості всередині AI-відповіді. Бренди, які надають справді корисний, добре структурований контент, мають найвищі шанси бути відміченими AI — і, відповідно, знайденими користувачами xponent21.com xponent21.com.

2. Пошукові платформи та інструменти на основі ШІ

Поряд із змінами у традиційних пошукових системах ми спостерігаємо появу пошукових інструментів на основі ШІ, які дозволяють користувачам по-новому ставити запитання й отримувати інформацію. Серед знакових прикладів — ChatGPT, Perplexity, Gemini/Bard від Google та Copilot/Bing Chat від Microsoft. Кожен із них пропонує свій стиль пошуку за допомогою штучного інтелекту:

• ChatGPT (OpenAI): Спочатку створений як універсальний чатбот на базі штучного інтелекту, ChatGPT отримав змогу переглядати Інтернет і використовувати плагіни для отримання реальної інформації. Багато користувачів нині застосовують його як помічника у пошуку, ставлячи питання природною мовою і отримуючи одну синтезовану відповідь. ChatGPT можна розглядати як альтернативу пошуковим системам для складних питань чи досліджень, хоча за замовчуванням він не цитує джерела (лише окремі плагіни це дозволяють). Його популярність зросла вибухово — відвідуваність ChatGPT у першій половині 2024 року збільшилася більш ніж на 180%, що свідчить: мільйони людей використовують його саме для пошуку adweek.com. Однак у 2024 році він і далі обробляв лише невелику частку загального пошукового трафіку (на рівні 2–3% від обсягів Google) через величезний масштаб традиційних пошукових систем onelittleweb.com.
• Perplexity Ask: Perplexity.ai — приклад нової AI-орієнтованої пошукової системи. Вона використовує велику мовну модель для відповідей на запитання користувача, але принципово додає посилання на джерела для кожної частини своєї відповіді. По суті, Perplexity поєднує класичний веб-пошук із AI-узагальненням, що може підвищити довіру користувача. Її використання теж зросло паралельно з розквітом ChatGPT adweek.com. Підхід Perplexity — надавати відповіді з виносками на першоджерела — вплинув на спосіб подачі AI-результатів іншими системами (нині у Bing та AI-оглядах Google також з’явилися лінки на джерела).
• Google Search (Bard і Gemini): Google впровадила генеративний штучний інтелект у пошук через так званий Search Generative Experience. Чатбот Bard (спочатку працював на моделі PaLM 2, далі очікується інтеграція просунутішої Gemini) доступний як окремий інструмент і буде інтегрований у Google Assistant analyticsvidhya.com. Більш помітно: на сторінках результатів з’являються AI-огляди — це генеровані штучним інтелектом узагальнення, які “об’єднують інформацію з декількох авторитетних сайтів” та подають єдину відповідь beepartners.vc. Підґрунтям для цих оглядів є LLM Gemini від Google beepartners.vc. Також Google запустила “AI Mode” у Пошуку — це спеціальний інтерфейс для розмовного пошуку. У режимі AI користувачі можуть ставити додаткові питання, отримувати мультимодальні результати (наприклад, завантаживши зображення чи відео) та вести інтерактивний діалог із пошуковою системою Google xponent21.com blog.google. Фактично пошук перетворюється з “набирання й кліків” на повноцінну розмову. За повідомленням Google, запити у режимі AI Mode зазвичай у два рази довші за класичні, оскільки люди ставлять детальніші питання blog.google.
• Bing (Microsoft Copilot): Bing від Microsoft інтегрував модель GPT-4 від OpenAI під брендом Bing Chat Copilot. Цей AI вбудований у браузер Edge та Windows 11, виступаючи “копілотом для Інтернету”. В інтерфейсі Bing Copilot може створювати просту й стислу відповідь з вказаними джерелами у верхній частині сторінки, щоб користувачі не переглядали безліч сторінок microsoft.com. Підтримується інтерактивний чат — можна ставити додаткові питання природною мовою, і AI буде пам’ятати контекст. Microsoft поширює цю концепцію копілота на всю свою екосистему (Windows, Office тощо): таким чином інтернет-пошук і особисті завдання у продуктивності об’єднуються через AI-помічники.

Підсумовуючи: інструменти пошуку на основі ШІ роблять пошук більш розмовним та інтуїтивним. Вони дозволяють ставити питання звичайною мовою і часто надають єдину, консолідовану відповідь (замість довгого списку лінків), із контекстом і часом — із посиланнями на джерела. Нижче у таблиці порівнюються деякі з цих платформ та їх ключові можливості:

Інструмент AI-пошуку	Провайдер	Можливості та підхід
ChatGPT (з переглядом)	OpenAI	Багатофункціональний чат-бот LLM для питань-відповідей. З плагіном перегляду здатен шукати в інтернеті та узагальнювати знайдену інформацію. Втім, відповіді не завжди містять автоматичні посилання на джерела. Часто використовується для складних питань або брейнштормінгу.
Perplexity Ask	Perplexity AI	Пошукова система на базі штучного інтелекту, яка надає прямі відповіді з посиланнями на джерела. Використовує LLM для інтерпретації запитів та реальних результатів вебу, щоб сформувати коротку, обґрунтовану відповідь adweek.com. Акцентує на довірливості відповідей, додаючи посилання на підкріплюючі веб-сайти.
Google (Bard та AI Search)	Google	Впроваджує генеративний ШІ у пошуку. Bard ― це чат-бот Google (аналог ChatGPT) для діалогових запитів. У пошуку, AI Overviews від Google використовують LLM Gemini для формування відповідей із багатьох сайтів beepartners.vc. Новий Режим AI у Google пропонує повністю діалоговий пошуковий досвід (з додатковими запитами та навіть пошуком за зображеннями) та відображає синтезовані відповіді у верхній частині сторінки xponent21.com.
Bing Chat (Copilot)	Microsoft	Пошук Bing із підсиленням GPT-4 (OpenAI). Bing Copilot може відповідати на запити в чат-інтерфейсі паралельно з результатами пошуку, часто подаючи короткі відповіді з посиланнями на джерела. Дозволяє інтерактивно уточнювати запити та інтегровано в браузер Edge. Microsoft позиціонує це як AI-асистента, який надає “чіткі відповіді прямо на початку” microsoft.com, поєднуючи веб-пошук із корисним діалогом.

Вплив на користувачів: Ці інструменти дають користувачам більше вибору способів пошуку. Замість майстерного добору ключових слів, можна поставити повноцінне питання і одразу отримати пояснення. Це особливо корисно для пошуків у дослідницьких цілях (наприклад, планування подорожі або вивчення теми), де діалоговий режим допомагає уточнити потреби. Симптоматично, що Google з’ясував: користувачі, які тестують огляди від AI/діалоговий пошук, схильні задавати більше додаткових питань і глибше досліджувати тему ― це зростає у загальній залученості до пошуку business.google.com business.google.com. Водночас поява прямих відповідей від ChatGPT та інших трохи підірвала монополію традиційних пошукових систем ― вперше суттєва частка інформаційних запитів проходить поза межами Google. (Ця частка поки що невелика; наприклад, з квітня 2024 по березень 2025 топ-10 AI-чат-ботів отримали близько 55 млрд відвідувань, тоді як топ-10 пошуковиків ― 1,86 трлн onelittleweb.com. Іншими словами, чат-боти склали приблизно 1/34 від обсягів традиційного пошуку ― зростають швидко, але поки не замінюють пошуковики onelittleweb.com onelittleweb.com.)

3. Пошук природною мовою та обробка запитів

Один із найглибших впливів ШІ на пошук ― це здатність користувача шукати природною, розмовною мовою, і система дійсно розуміє намір запиту. Історично користувачам доводилось формулювати короткі, ключові слова (жартома це називали “keyword-ese”), щоб отримати гарні результати blog.google. Це змінюється. Сучасні пошукові системи використовують передові моделі Натуральної мовної обробки (NLP) ― наприклад, BERT та MUM від Google, а також різні transformer-моделі ― для аналізу запитів у контексті. Тобто пошуковик аналізує всю фразу, а не лише окремі слова, і знаходить справжній намір користувача.

Наприклад, Google показав, як BERT допоміг правильно зрозуміти запит “2019 brazil traveler to usa need a visa.” До впровадження AI Google міг ігнорувати слово “to” і повертати результати про поїздки американців до Бразилії. Але із розумінням контексту від BERT Google правильно сприйняв, що питання стосується громадянина Бразилії, що їде до США, і видав релевантну інформацію blog.google. Загалом, AI-моделі враховують стоп-слова та прийменники (“to”, “for” тощо), які раніше ігнорувались ― хоча саме вони можуть кардинально змінити зміст blog.google. Це забезпечує значно більшу точність для довгих, розмовних запитів.

З погляду користувача, пошук дедалі більше стає схожим на розмову з досвідченим асистентом. Можна формулювати запит повним питанням або описом проблеми. Пошукова система, на основі NLP, інтерпретує всі нюанси. Власне, із 2020 року Google застосовує мовні AI-моделі до практично кожного англомовного запиту для глибшого розуміння наміру reddit.com. Саме тому стали можливими функції на кшталт пошуку голосом (коли ви озвучуєте запит) – AI здатен сприймати природні запитання на слух так само, як і надруковані.

Діалогові запити: AI також дав змогу мульти-тактних розмов як формату пошуку. З інструментами на кшталт Bing Chat або AI Mode від Google можна поставити запитання, отримати відповідь, а потім додаткове: “А якщо наступних вихідних?” чи “Поясни простіше”, і система пам’ятає контекст. Це ― великий прорив в обробці запитів. AI зберігає стан діалогу ― те, на чому старі пошуковики не були зосереджені. Наприклад, Bing Copilot заохочує запитувати уточнення та навіть пропонує підказки, як продовжити діалог microsoft.com microsoft.com. Таким чином, пошук перестає бути одноразовим – це вже ітеративний процес, схожий на розмову з експертом. Як каже Microsoft: “Copilot Search адаптується до ваших потреб… дозволяючи користувачам взаємодіяти у більш розмовній манері, подібно до діалогу з експертом.” microsoft.com.

Переваги пошуку природною мовою: Така зміна суттєво спрощує процес пошуку інформації. Не потрібно знати спеціальні оператори чи точні ключові слова. Можна запитати: “Як полагодити кран, який тече без перестанку?” або “Які хороші ресторани Michelin на 3 зірки у Парижі та чим вони унікальні?” ― складні запити, які AI розбирає і розуміє. Технічно, під капотом пошуковик може робити безліч запитів “за кадром” (наприклад, AI Mode від Google використовує підхід “query fan-out” для виконання багатьох підзапитів blog.google), але з погляду користувача ― це одна плавна розмова.

Можливість пошуку природною мовою напряму впливає і на пошук голосом та віртуальних асистентів, які ми детально розглянемо далі. Суть та сама: якщо ви ставите питання своєму розумному динаміку, очікуєте, що він його коректно сприйме і дасть корисну відповідь. Завдяки прориву в NLP, голосові запити тепер задовольняють значно точніше, ніж кілька років тому, і це пришвидшило їхнє впровадження (близько 20% інтернет-користувачів у світі використовують пошук голосом у 2023–2024 рр., показник стабілізувався після початкового зростання yaguara.co).

Підсумовуючи, NLP, підсилене AI, зробило пошуковики істотно кращими в розумінні змісту запитів. Користувачі можуть шукати більш природно й отримувати результати, що відповідають істинному наміру питання, а не лише ключовим словам. Пошук перетворився на діалоговий, інтуїтивний досвід, і це підготовлює ґрунт для голосових і чат-інтерфейсів, які стають стандартними.

4. Візуальний, голосовий та мультимодальний пошук

Окрім тексту, ШІ дозволяє здійснювати пошук за допомогою зображень, аудіо та інших модальностей. Сучасний пошук не обмежується класичним текстовим полем — ви можете шукати, навівши камеру на об’єкт або озвучивши питання вголос. Ці мультимодальні технології пошуку стрімко розвиваються:

• Візуальний пошук: Розпізнавання зображень на основі ШІ дозволило здійснювати пошук за зображеннями або через камеру. Інструменти на кшталт Google Lens і Bing Visual Search дають змогу визначати об’єкти, перекладати текст на зображеннях, знаходити товари та багато іншого, просто зробивши фото. Візуальний пошук перетворює вашу камеру на пошуковий запит. Усередині системи комп’ютерне бачення аналізує зображення, ідентифікує об’єкти, текст чи визначні місця, після чого система шукає співпадіння або пов’язану інформацію в Інтернеті. Це стало надзвичайно популярним — зараз Google Lens використовується для понад 20 мільярдів візуальних пошуків на місяць business.google.com. Люди використовують її для всього — від визначення рослини чи комахи до сканування меню ресторану у пошуках відгуків чи шопінгу (наприклад, сфотографувати куртку, яка сподобалася, і знайти, де її купити). Google зазначає, що 1 з 4 пошуків через Lens стосується шопінгу, що підкреслює комерційну важливість візуального пошуку business.google.com. Завдяки покращенням ШІ Lens може не лише розпізнавати окремий об’єкт, а й розуміти цілі сцени. У 2025 році Google анонсував мультимодальний пошук на основі ШІ у своєму AI Mode: ви можете завантажити зображення і далі ставити запитання про це зображення — фактично поєднуючи зорове й мовне розуміння. ШІ (з моделлю Gemini) може зрозуміти “усю сцену, включаючи зв’язки між об’єктами, матеріали, форми” і відповідати на питання, надаючи релевантні посилання для детальнішої інформації blog.google blog.google. Наприклад, ви можете показати фото шахової дошки і спитати: “Чи це хороший початок партії?” — і отримати професійний аналіз позиції на зображенні.
• Голосовий пошук: Голосовий пошук став мейнстрімом завдяки можливостям ШІ у розпізнаванні мовлення та розумінні природної мови. Смартфон-асистенти (Google Assistant, Siri) і розумні колонки (Amazon Echo/Alexa та ін.) дозволяють шукати голосом. Станом на 2024 рік приблизно 20–21% людей регулярно користуються голосовим пошуком (принаймні раз на тиждень) yaguara.co yaguara.co, і цей показник ще вищий серед мобільних користувачів (понад чверть використовує голосовий пошук на телефонах). Люди часто користуються голосовим пошуком для швидких запитів на ходу — наприклад, щоб дізнатися дорогу, погоду чи отримати просту довідкову інформацію — а також для локального пошуку (“Знайти кав’ярню поруч”). ШІ тут виконує подвійну функцію: спочатку перетворює мовлення у текст (завдяки розвиненим моделям розпізнавання мовлення), а далі обробляє мовний запит, як описано вище. Вплив голосу полягає у тому, що запити стають довшими і розмовними (Google зафіксував, що “80% голосових запитів мають розмовний характер”, тобто звучать як повноцінне питання чи команду). Це ставить виклики для пошукових систем — вони часто повинні відповідати усно. Наприклад, якщо ви запитаєте у голосового асистента “Яка столиця Бразилії?”, ШІ знайде відповідь, а потім за допомогою технології перетворення тексту у мовлення відповість: “Столиця Бразилії — Бразиліа.” Голосовий пошук змушує пошукові системи форматувати результати як прямі відповіді (часто у вигляді snippet/даних знань). За одним дослідженням, featured snippets складають близько 41% результатів голосового пошуку — оскільки асистент надає перевагу короткій відповіді yaguara.co. ШІ також підвищує якість голосової взаємодії — асистенти краще розуміють контекст наступних питань (наприклад: ви питаєте “Хто режисер Інцепції?” і далі “Які ще фільми він зняв?” — і асистент розуміє, що він — це Крістофер Нолан).
• Мультимодальний та амбієнтний пошук: Ми входимо в епоху, де пошук може приймати змішані введення — текст, голос і зображення — та видавати результати, які також можуть бути мультимодальними. Функція Google “multisearch”, яка з’явилася у 2022-му, дозволяє поєднати фото і текст в одному запиті (наприклад, зробити фото сукні та додати “у червоному кольорі”, щоб знайти цю сукню у червоному) econsultancy.com. Це працює завдяки ШІ, що поєднує візуальні дані з мовою. Ширше — формується концепція амбієнтного пошуку: пошук інтегрується у наше оточення і повсякденність, іноді — передбачаючи, що нам потрібно. Наприклад, у доповнених реальностях окулярах ви можете одразу отримати інформацію про пам’ятки, на які дивитеся, або ж телефон самостійно підкаже корисне про календар, поїздку чи цікаві місця поблизу навіть без явного пошукового запиту. Це — результат розвитку мультимодальних можливостей разом із контекстною обізнаністю. Візія Google тут — як зазначає один із віце-президентів — полягає в тому, щоб пошук став амбієнтним — “доступний завжди й всюди, без явних підказок”, як наче поруч є всезнаючий друг 1950.ai. Уже є перші приклади: у Google Live та Lens можна у реальному часі обговорювати те, що бачить ваша камера (ставити питання про живу сцену) blog.google, асистенти можуть використовувати контекст (наприклад, місцеперебування або пошту — якщо ви дозволили), щоб підлаштувати відповідь (наприклад, порекомендувати заняття під час подорожі, виходячи з підтвердження авіаквитка blog.google).

Загальний ефект візуального, голосового та мультимодального пошуку — це інтуїтивно зрозумілий досвід користування. Вас більше не обмежують лише слова. Якщо ви щось бачите — ви можете це знайти. Якщо зайняті чи за кермом — просто скажіть вголос. Якщо вам потрібна інформація у фото чи відео — ШІ її дістане. Це знижує тертя й відкриває можливості пошуку там, де набирати текст незручно (саме тому голосовий і камерний пошук активно використовують на мобільних). Бізнес швидко адаптується, роблячи контент доброзичливим до мультимедіа — наприклад, додаючи описовий alt-текст до зображень (щоб ШІ міг їх зрозуміти) та вписуючи дані у графи знань, щоб голосові асистенти могли це знайти.

5. Персоналізація та рекомендаційні системи на основі ШІ

Пошук і відкриття нового контенту стають дедалі персоналізованішими завдяки тому, що ШІ аналізує величезні об’єми користувацьких даних для адаптації результатів і рекомендацій. Персоналізація тут означає, що дві різні людини можуть отримати різні результати на той самий запит чи побачити різний рекомендований контент, виходячи з власних інтересів, місцерозташування, попередньої активності тощо. ШІ — це рушій, який приймає такі рішення, навчаючись на даних.

Персоналізація пошуку: Google вже багато років використовує базову персоналізацію (наприклад, пріоритезацію локальних результатів чи історію пошуку для пропозицій). ШІ підіймає це на новий рівень. Наприклад, майбутні вдосконалення на основі ШІ дозволятимуть користувачам увімкнути персональний контекст, щоб ШІ міг брати дані з минулих пошуків, а за бажанням — навіть з інших застосунків (наприклад, Gmail — за згодою), щоб надати адаптовані відповіді blog.google. Якщо ви шукаєте “заходи на ці вихідні” і надали доступ до своєї пошти та місцезнаходження, ШІ може підказати надзвичайно персоналізовані варіанти: наприклад, “5 миль від вас — музичний фестиваль, а ресторан, у якому ви вже бронювали столик, проводить у суботу концерт на відкритому повітрі.” Це проілюстровано у Google: “AI Mode показує вам ресторани з терасами на основі попередніх бронювань і пошуків та радить заходи поруч з вашим готелем (на основі даних бронювання авіа та готелю).” blog.google. Все це відбувається приватно у вашому акаунті, і Google наголошує, що користувач контролює це (ви повинні самі увімкнути і можете у будь-який час вимкнути зв’язок з даними) blog.google blog.google.

Навіть без настільки глибокої інтеграції, ШІ постійно підлаштовує те, що ви бачите. Системи рекомендацій на різних платформах (наприклад, рекомендації відео на YouTube, фільмів на Netflix чи новин у Google Discover) — класичний приклад. Вони використовують моделі машинного навчання, щоб передбачити, з чим користувач захоче взаємодіяти наступним. Вони аналізують вашу минулу активність (які відео ви дивилися, на які посилання натискали, скільки часу проводили тощо) і зіставляють це з патернами мільйонів інших користувачів, щоб показати контент, який справді цікавий саме вам. ШІ дозволяє цим системам знаходити тонкі закономірності — наприклад, може виявити, що люди, які читають статті A і B, зазвичай цікавляться і статтею C, тож запропонувати її тим, хто вже читав A і B. Таке масштабне колективне фільтрування було б неможливим без ШІ, здатного “просіяти” всі ці дані.

Переваги: Персоналізація означає, що ви часто отримуєте результати, які більш релевантні саме вам. Якщо ви завжди шукаєте вегетаріанські рецепти, пошук на основі ШІ може ранжувати вегетаріанський контент вище, навчившись вашій вподобі. Якщо ви регулярно натискаєте на певне джерело новин, рекомендательная система може частіше показувати вам матеріали з цього джерела. Е-комерція широко використовує AI-рекомендації: пропозиції Amazon «Вам також може сподобатись» або «Часто купують разом» формуються ШІ, так само, як і порядок показу товарів. Насправді такі компанії як Amazon вже використовують генеративний ШІ, щоб персоналізувати описи товарів і рекомендації у реальному часі (наприклад, виділяючи різні характеристики товару в залежності від того, що, на думку ШІ, є важливим для певного сегменту користувачів) aboutamazon.com.

Ризики та огляди: Незважаючи на те, що персоналізація може покращити користувацький досвід, вона створює певні ризики. Один із них — ефект «фільтруючої бульбашки»: якщо штучний інтелект постійно показує вам схожий контент, який ви вже споживаєте, ви можете не побачити різноманітних точок зору чи нової інформації. Наприклад, персоналізована стрічка новин може ненавмисне укріплювати політичні переконання людини, переважно показуючи матеріали, з якими вона погоджується. Платформи це усвідомлюють і прагнуть балансувати релевантність і різноманітність, але це залишається складним етичним викликом. Ще одне питання — конфіденційність: персоналізація ґрунтується на зборі та аналізі персональних даних. Користувачі і регулятори запитують: Які дані використовуються? Чи отримано згоду? Наскільки безпечно вони зберігаються? До цього питання ми ще повернемося у наступному розділі.

З точки зору бізнесу, персоналізація — дуже потужний інструмент. Вона збільшує залученість (люди частіше натискають на речі, що їм підходять), і може підвищити конверсію (для шопінгу рекомендація «правильного» товару може призвести до покупки). Існує ціла індустрія сервісів Recommendations AI (наприклад, Google Cloud пропонує Recommendation AI для ритейлерів). Такі моделі ШІ постійно вдосконалюють свої поради за допомогою методів на кшталт навчання з підкріпленням — вони «вчаться» з того, натиснув користувач на пораду, чи проігнорував її, і з часом стають дедалі точнішими.

Персоналізація у реальному часі та прогнозна персоналізація: Новітня тенденція — коли ШІ намагається передбачити ваші потреби ще до запиту. Наприклад, ваш телефон біля 17:00 може показувати «орієнтовний час доїзду додому», не чекаючи вашого запиту, бо система знає: зазвичай ви їдете додому саме у цей час — це проста форма навколишньої персоналізації. Або Google Discover може показувати теми, пов’язані з нещодавнім пошуком, виходячи з того, що вам це цікаво. Такі предиктивні функції розмивають межу між пошуком і рекомендацією: ШІ фактично шукає на вашу користь, враховуючи ваш особистий контекст.

Підсумовуючи, персоналізація на основі ШІ означає, що веб-досвід стає дедалі унікальнішим для кожного користувача. Пошукові результати, рекомендації, контент-стрічки проходять через фільтр моделей ШІ, які навчаються на нашій поведінці. Мета — зробити пошук і відкриття нового ефективнішими: ви менше витрачаєте часу на неактуальну інформацію та більше — на те, що вас цікавить. Зворотний бік — забезпечити прозорість і справедливість цього процесу, уникати порушень приватності та створення резонансних «бульбашок» — із цими викликами суспільство активно працює.

6. ШІ у фільтрації, ранжуванні та інтерпретації веб-результатів

Штучний інтелект відіграє критично важливу та менш помітну для користувача роль у тому, як пошукові системи фільтрують спам, вибирають найкращі результати та навіть інтерпретують, що саме ці результати означають для людини. Ці функції не такі очевидні, але життєво важливі для якісного пошуку.

Фільтрація та зменшення спаму: Сучасні пошукові системи використовують ШІ-системи для виявлення низькоякісного чи шкідливого контенту і недопущення його у топ-результати. Пропріетарна система Google SpamBrain — це штучний інтелект, створений для виявлення спам-сайтів, шахрайських матеріалів та іншого «сміття», яке користувачі не повинні бачити developers.google.com. Вона використовує машинне навчання для розпізнавання шаблонів спаму (наприклад, бірж посилань або автогенерованої беззмістовної писанини) набагато ефективніше, ніж ручні правила. За словами Google, завдяки SpamBrain понад 99% пошуків у Google є вільними від спаму developers.google.com. Тільки за 2022 рік SpamBrain виявила у 200 разів більше спам-сайтів, ніж на початку у 2018 seroundtable.com. Це означає, що під час вашого пошуку система ШІ ймовірно вже відфільтрувала величезну кількість зайвого сміття, забезпечивши легітимність та релевантність результатів. Аналогічно, штучний інтелект фільтрує неприйнятний контент (насильство, мову ненависті, «дорослі» матеріали) із підказок та результатів, виконуючи політики та локальні закони.

Алгоритми ранжування: Визначити, які результати з’являться першими, — це складне завдання для ШІ. Алгоритм ранжування Google, наприклад, використовує сигнали машинного навчання – такі як RankBrain, впроваджений у 2015, який за допомогою ШІ коригує ранжування на основі того, як користувачі взаємодіють із результатами (система «вчиться», які результати задовольняють користувачів), а також краще підбирає відповіді на неоднозначні запити. Згодом були інтегровані Neural Matching і BERT, що допомагають пошуку встановлювати концептуальні зв’язки та розуміти контекст. До 2020 року Google повідомила, що BERT використовується майже в кожному англомовному запиті для підвищення релевантності і ранжування reddit.com. Тобто коли ви шукаєте, ШІ не просто шукає сторінки з точними ключовими словами, а і ті, що семантично відповідають вашому питанню. Наприклад, якщо ви шукаєте «як швидко навчитись грати на гітарі», то жодне з цих слів не є «щодня тренуйте гами», проте ШІ знає: сторінка, де йдеться про це, може бути корисною, бо це дійсно порада про швидке навчання гри.

Використання нейронних мереж у ранжуванні також допомагає розуміти синоніми чи загальну тему сторінки. Якщо на сторінці немає точного ключового слова, але вона ясно охоплює суть вашого запиту, ШІ може підняти її вище. Це дозволяє отримати справді корисні результати.

Інтерпретація та узагальнення результатів: Нова роль для ШІ — не лише знаходити й ранжувати результати, а й інтерпретувати їх для користувача. Це видно на прикладі автоматичних фрагментів відповіді (rich snippets) чи прямих відповідей. Якщо ви шукаєте факт, Google може одразу показати фрагмент із відповіддю. Традиційно це була цитата з конкретної сторінки. Тепер із генеративним ШІ пошуковик може створити синтезовану відповідь (див. розділ про AI Overviews). Таким чином, система інтерпретує кілька джерел і комбінує їхні відомості.

Проте таке тлумачення має і недоліки. Великі мовні моделі (LLM) схильні до галюцинацій — вони можуть породжувати інфо, яке звучить правдоподібно, але є хибним чи прямо не підтверджено джерелами. У контексті пошуку це призводить до AI-резюме, що ненавмисно містить помилки чи викривлення. Дослідження Вашингтонського університету (Center for an Informed Public) ілюструє це: запитавши у генеративної пошукової системи про неіснуючу концепцію («теорія соціального відлуння Джевіна»), ШІ впевнено повернув детальне пояснення з посиланнями — і пояснення, і посилання були вигадані cip.uw.edu. Фактично система «придумала» відповідь, оскільки LLM не хотіла писати «нічого не знайдено». Як пожартував відомий AI-фахівець Андрій Карпати: «LLM на 100% мріє і має проблему галюцинацій. Пошуковик — на 0% мріє, але йому бракує креативності» cip.uw.edu. Тобто класичний пошук не вигадує інформацію (тільки показує, що існує), але й не може сформулювати єдину, зручну відповідь, а ШІ може гарно «підсумувати», але ризикує вигадати факти, якщо не спирається на джерела.

Щоб зменшити ризики, пошукові системи переходять до гібридних методів — наприклад, Retrieval-Augmented Generation (RAG). У RAG перед відповіддю ШІ виконує нейронний пошук релевантних документів і змушує LLM базувати відповідь лише на них (часто навіть із цитуванням). Такий підхід використовують чати Bing і SGE від Google, щоб відповідь завжди була причетною до реального контенту. Це суттєво зменшує кількість галюцинацій, але не усуває їх повністю. Дослідники CIP зазначають: навіть при опорі на документи, ШІ здатен виводити інформацію з контексту, наприклад, наводити цитати невірно чи поєднувати факти некоректно cip.uw.edu cip.uw.edu. Тонке налаштування ШІ для коректного узагальнення й атрибуції — це постійна зона розвитку.

ШІ також використовується для тлумачення намірів користувача не лише за словами у запиті. Наприклад, системи Google намагаються визначити, чи стосується ваш запит купівлі (комерційний намір), чи він локальний (потрібні результати поблизу), чи це новинний пошук тощо — і тоді адаптують вигляд результатів (показують покупки, мапу, новини тощо). Таку класифікацію здійснюють моделі ШІ, які враховують і сам запит, і ширший контекст користувача.

Підсумовуючи, роль ШІ у фільтрації, ранжуванні та інтерпретації результатів можна розглядати як мозок пошукової системи:

• Він очищає введені дані (відфільтровуючи спам і шкідливий контент),
• розумно впорядковує результати (виводячи найкориснішу та найнадійнішу інформацію вище),
• і дедалі частіше пояснює або узагальнює ці результати (робить пошукову видачу більш корисною завдяки фрагментам або відповідям ШІ).

Для користувачів це означає кращі результати з меншими зусиллями – але це також вимагає довіри, що ШІ правильно обробляє інформацію. Саме для підтримки цієї довіри компанії обережні: наприклад, Google поступово впроваджує генеративні підсумки та підкреслює, що вони експериментальні, саме через ці виклики інтерпретації. Прозорість (наприклад, надання посилань на джерела) – один зі способів дати користувачам змогу перевірити відповіді від ШІ microsoft.com microsoft.com. У міру вдосконалення ШІ ми можемо очікувати ще розумнішої фільтрації (наприклад, виявлення дезінформації або протиріч), більш тонкого ранжування (можливо, персоналізованих рейтингів під певних користувачів) і насиченішої інтерпретації (можливо, ШІ буде підсумовувати цілі теми чи давати кілька точок зору поруч).

7. Вплив ШІ на цифрову рекламу та створення контенту для підвищення помітності

Поява пошуку на основі ШІ стрясає економіку вебу – насамперед цифрову рекламу (індустрію вартістю понад $200 мільярдів, збудовану переважно на пошуковому трафіку) та способи створення контенту для залучення аудиторії.

Реклама у світі пошуку з ШІ: Пошукові системи, такі як Google, традиційно заробляють, показуючи рекламу поруч із результатами пошуку. Якщо користувачі клікають на ці оголошення, Google отримує дохід. Але що відбувається, коли ШІ дає відповідь одразу? Менше кліків по результатах може також означати менше переглядів і кліків по рекламі. Насправді, перші дані вже попереджають рекламодавців: із появою відповідей ШІ нагорі сторінки органічні кліки помітно скоротилися, і багато пошукових запитів тепер закінчуються без єдиного переходу на сайт (як обговорювали раніше, до 77% безклікових пошуків для запитів з відповідями ШІ adweek.com). Якщо користувач задоволений зведенням від ШІ, він може не дійти ані до реклами, ані до органічних посилань.

Google це чітко усвідомлює і активно експериментує з різними способами інтеграції реклами у досвід роботи з ШІ. Сундар Пічаі (CEO Google) запевнив інвесторів, що вони мають “хороші ідеї для нативних рекламних концепцій” у результатах чатів на основі ШІ adweek.com. У поточному Search Generative Experience Google вже розміщує рекламу – зазвичай кілька спонсорованих посилань або торгових пропозицій – всередині або одразу під блоком з оглядом від ШІ, позначаючи їх як рекламу. Вони намагаються зробити ці оголошення органічною частиною досвіду – навіть якщо користувач не клікне стандартне синє посилання, він може побачити релевантну пропозицію. Наприклад, якщо зведення ШІ стосується найкращих бюджетних смартфонів, спонсорований результат з пропозицією певного телефона може з’явитися саме в цьому контексті.

Однак це дуже делікатний баланс. Завдання ШІ – надати користувачу те, що він шукає; занадто настирлива реклама може зіпсувати досвід. Керівництво Google запевняє, що якщо вони правильно організують досвід користувача з ШІ, то зможуть з часом вирішити і рекламне питання adweek.com – тобто спочатку важливе залучення користувачів, а монетизація – згодом. Один з цікавих варіантів – це те, що пошук із використанням ШІ може дозволити точніше таргетувати рекламу. Якщо ШІ глибше розуміє нюанси запиту користувача, то може підібрати оголошення, максимально відповідне реальній потребі. Наприклад, під час бесіди про планування походу реклама певного спорядження може з’явитися саме у той момент, коли людина розмірковує, що їй потрібно. Це форма контекстної реклами, посилена розумінням бесіди штучним інтелектом.

Деякі експерти з реклами навіть заявляють, що традиційна модель купівлі реклами за ключовими словами може відійти в минуле. Якщо користувачі не вводять чіткі ключові слова, а ставлять питання, як рекламодавцям втрутитись у цей процес? Один з колишніх топ-менеджерів підрозділу реклами Google передбачив: “вперше за 20 років я насправді вважаю, що ключові слова померли” adweek.com – натякаючи на те, що індустрія зміщується у бік таргетування за темами чи намірами, які може розпізнати ШІ, замість конкретних пошукових слів.

Зараз пошукова реклама Google все ще залишається гігантською, але відчуває тиск. Конкуренти на кшталт Amazon забирають все більшу частку рекламного ринку (особливо для товарних запитів), і якщо ШІ зменшить загальний обсяг запитів, які легко монетизувати, домінування Google може знизитись. Експертний прогноз (Adweek) вказує, що частка Google у доході від пошукової реклами в США впаде з 64% десять років тому до приблизно 51,5% до 2027 року adweek.com, через ці зміни та конкуренцію. Водночас, якщо пошук із ШІ сприятиме більшій залученості (люди будуть ставити більше питань), можуть з’явитися нові можливості для показу реклами впродовж довшої сесії, навіть якщо поодинокі запити генеруватимуть менше кліків. Наприклад, Bing також розміщує рекламу у чат-інтерфейсі й отримав непогані показники клікабельності, коли ці оголошення релевантні.

Створення контенту та помітність: З іншого боку рівняння – творці контенту: новинні сайти, блогери, компанії зі своїми сайтами, які традиційно отримували відвідувачів із пошуковиків (або завдяки SEO, або через кліки по рекламі). Пошук із ШІ руйнує цю модель двома шляхами:

1. Менше трафіку для видавців: Якщо відповіді даються одразу на сторінці пошуку, користувачі можуть не переходити за посиланням на джерело. Видавці хвилюються щодо втрати трафіку й доходів. Як вже згадувалося раніше, частка безклікових запитів у 2023 році вже перевищувала 65% і очікується, що найближчим часом перевищить 70% 1950.ai. Дехто з видавців порівнює відповіді від ШІ із “фічерними фрагментами”, тільки у надмасштабі: ШІ може брати контент із багатьох сайтів для відповіді, і користувач отримує все, не відвідуючи оригінальні джерела. Це ставить під питання традиційний баланс веб-екосистеми, де пошуковики приводили відвідувачів на сайти, а ті монетизувалися через рекламу чи підписки. Якщо головним інтерфейсом стане ШІ, творці контенту можуть не отримати не тільки переходів, але і належного визнання. Обговорюються нові підходи – дехто пропонує, аби відповіді ШІ завжди містили чіткі посилання (або навіть компенсацію авторам контенту), що є розвитком багаторічних дебатів про Google News snippet. Зрештою, це привертає увагу регуляторів: ЄС та інші досліджують, чи не порушує використання контенту видавців у відповідях ШІ авторські права або не потребує частки у доходах 1950.ai.
2. Наплив контенту, створеного ШІ: Сам процес створення контенту змінено ШІ. Маркетологи та автори вже використовують GPT-4 для масового створення блогів, описів товарів, постів у соцмережах тощо. Це позитивно для продуктивності – невеликий бізнес може швидко покращити видимість сайту без великої команди копірайтерів. Але це ж і веде до пересичення контентом. Якщо кожен може “наклепати” десятки статей від ШІ, веб наповниться повторюваним або низькоякісним текстом. Тому пошуковики мають ще більше зусиль докладати до фільтрації (як у випадку з helpful content update, що фокусується на “контенті, створеному для людей”). Google заявив, що контент на основі ШІ не суперечить правилам, але контент, створений переважно для маніпуляцій ранжуванням (спам), буде каратись, незалежно від того, написаний він людиною чи ШІ seo.ai. Тому акцент зміщується на якість, а не кількість. Це дійсно підіймає планку для творців контенту: середня якість генеричного тексту зросте (бо “посередній” контент ШІ створює без проблем), тож щоб бути помітним і досяжним, стає вирішальною людська експертиза, оригінальність, досвід. У SEO-спільнотах говорять, що E-E-A-T має ще більше значення в еру ШІ – скажімо, якщо у вашому контенті є власний досвід чи оригінальні дослідження, його цінність і шанси бути використаним ШІ значно вищі, ніж у переписаного від руки переказу того, що вже є beepartners.vc.

З іншого боку, ШІ може допомогти творцям оптимізувати контент. Він здатен аналізувати пошукові запити й підказувати, на які теми писати, або навіть оптимізувати текст для потрапляння у фрагменти (наприклад, структуруючи інформацію форматом питання-відповідь, бо ШІ та голосові помічники надають перевагу саме таким стислим відповідям). Системи рекомендацій контенту (як-от YouTube чи TikTok) теж працюють на основі ШІ, “проштовхуючи” роботи творців потенційно новій аудиторії. Це може бути вигідно, якщо ШІ справді матиме розуміння інтересів користувача і правильно добиратиме контент. Вже сформувалася ціла галузь “SEO для епохи ШІ”, де творці думають не лише “Як потрапити в топи Google?”, а й “Як стати джерелом, що його найчастіше цитує чи показує ШІ?”. До таких технік належать: бездоганна фактична точність (аби стати надійним джерелом для ШІ), використання schema-метаданих (щоби системи легко обробляли контент), розвиток впізнаваного бренду (якщо ШІ знає, що ваш сайт – авторитетне джерело, він радше братиме звідти інформацію).

Створення рекламного контенту: Самі рекламодавці використовують ШІ для створення контенту – наприклад, генерують багато варіантів рекламних оголошень і дозволяють ШІ платформи обирати ті, що працюють найкраще. Google Ads вже почав впроваджувати інструменти на основі ШІ, які можуть генерувати заголовки та описи оголошень на основі вмісту сайту. Таким чином, ШІ спрощує створення реклами, потенційно роблячи рекламування більш ефективним. Крім того, він може автоматично адаптувати рекламу для різних аудиторій (динамічна персоналізація, як-от показ різних зображень різним демографічним групам). У рекламі в соціальних мережах ШІ допомагає з таргетингом і творчою оптимізацією (наприклад, алгоритми Facebook, які визначають, які креативи збирають найбільшу залученість серед певних користувачів).

Підсумовуючи, ШІ переформатовує стимули та методи цифрової реклами та контенту. Рекламодавці мають пристосовуватись до нових форматів (наприклад, потрапляти зі своїм повідомленням у відповіді чатів ШІ чи бути присутніми у відповідях, які ШІ рекомендує). Видавці та творці контенту шукають нові стратегії для збереження видимості й доходу – чи то оптимізація для того, щоб бути джерелом, на яке посилається ШІ, диверсифікація джерел трафіку, чи використання ШІ для створення унікального контенту. Це дуже динамічна сфера, і галузь пильно стежить за тим, як зміниться баланс між відповідями від ШІ та реферальним трафіком. Можливо, ми побачимо нові партнерства чи моделі компенсації (наприклад, у 2023 році OpenAI запустила плагін для браузера, який дійсно отримує контент із сайтів і показує його користувачу, можливо навіть із рекламними оголошеннями сайту – один із способів надати цінність видавцям, продовжуючи використовувати ШІ). Єдине, що точно – підручники з цифрового маркетингу пишуться наново.

8. Етичні та приватні аспекти в браузингу з підтримкою ШІ

Інтеграція ШІ в пошук і перегляд вебу несе не лише вдосконалення, але й етичні та приватні виклики, які потребують ретельного розгляду:

Дезінформація та упередженість: Як було зазначено, системи ШІ іноді можуть впевнено надавати некоректну інформацію. Це викликає етичні питання – користувачі можуть бути введені в оману авторитетною відповіддю від ШІ, яка насправді є неправильною. Наприклад, якщо питання з медицини чи права буде неправильно вирішене ШІ, наслідки можуть бути серйозними. З етичної точки зору, постачальники пошуку на базі ШІ повинні мінімізувати такі «галюцинації» і чітко повідомляти про невпевненість. Уже спостерігаємо зусилля в цьому напрямку: інтерфейси пошуку з ШІ часто включають застереження (наприклад, “Генеративний ШІ є експериментальним і може бути неточним”) blog.google і заохочують користувачів перевіряти посилання на джерела. Є також проблема упередженості в ШІ. Ці моделі навчалися на веб-даних, які можуть включати суспільні упередження чи викривлені точки зору. Без протидії, ШІ, наприклад, може відображати гендерні або расові упередження у своїх відповідях (асоціювати певні професії з певною статтю) чи надавати перевагу думкам більшості, недооцінюючи інші. З етичної точки зору компанії працюють над алайнментом – методами, що роблять результати ШІ справедливішими та більш фактичними, але це безперервний виклик, який потребує прозорості та різноманітної оцінки.

Прозорість: Коли ШІ надає відповідь, чи має він розкривати, як її отримав? Багато хто вважає, що так. Саме тому посилання на джерела дуже важливі – користувачі мають право знати “Хто говорить, що?” ця відповідь є правильною. Насправді одна з претензій до ранніх закритих систем ШІ полягала у відсутності прозорості (“ефект чорної скриньки”). Надаючи посилання на джерела або хоча б якесь пояснення (наприклад, “Я знайшов цю інформацію у Вікіпедії та Британіці”), пошукові системи на базі ШІ можуть бути прозорішими і дозволити перевірити інформацію microsoft.com microsoft.com. Також існує тенденція до того, щоб ШІ визнавав невпевненість, а не вигадував відповіді. Традиційна пошукова система просто скаже “результати не знайдено” на дуже рідкісний запит. ШІ ж має тенденцію відповідати на все, навіть якщо доводиться вигадувати. З етичної точки зору краще, щоб іноді ШІ відповідав, “Я не впевнений” або “Я не зміг знайти інформації щодо цього”. Наразі багато чат-ботів ШІ налаштовані відмовлятися відповідати на певне або виражати невпевненість (наприклад, ChatGPT може сказати “У мене немає інформації щодо цього”, якщо дійсно її не має). Така поведінка є кращою, ніж вводити користувача в оману, навіть якщо це менш приємно.

Конфіденційність користувачів: Браузинг з підтримкою ШІ часто означає, що аналізується більше даних користувача для персоналізації та покращення результатів. Це породжує питання приватності: як ці дані зберігаються? Хто має до них доступ? Чи можуть вони бути розкриті або використані у зловмисних цілях? Знаковий інцидент стався на початку 2023 року, коли італійський регулятор із захисту даних тимчасово заборонив ChatGPT через проблеми з конфіденційністю reuters.com. Регулятор зазначив, що OpenAI не мала юридичних підстав для збору великих обсягів персональних даних для навчання своєї моделі, а користувачі належним чином не були поінформовані, як їхні дані (включаючи розмови) можуть зберігатися й використовуватись reuters.com reuters.com. У відповідь OpenAI впровадила заходи: більшу прозорість у політиці конфіденційності, інструмент верифікації віку (оскільки дані неповнолітніх були окремим питанням) і можливість для користувачів відмовитися від того, щоб їхні історії чатів використовувалися для тренування ШІ reuters.com. Цей випадок підкреслює, що інструменти ШІ повинні відповідати законам про захист даних. Загальний регламент із захисту даних ЄС (GDPR) й аналогічні закони вимагають визначати мету збору даних і надають користувачам право вимагати їх видалення чи відмови. У таких сервісах, як ChatGPT, тепер доступні налаштування, які дозволяють вимкнути історію чатів (тобто розмови не використовуються для подальшого тренування ШІ).

Крім того, коли агенти пошуку з підтримкою ШІ переглядають веб від вашого імені, виникає питання, скільки вашого контексту передається. Наприклад, якщо ШІ допомагає вам забронювати квиток на літак, він може використовувати ваше місцеперебування або інші особисті дані. Важливо гарантувати, що ці деталі випадково не потраплять до сторонніх осіб. Дизайнери ШІ часто впроваджують запобіжники: як для того, щоб не допускати розкриття чутливої інформації у відповідях, так і для її захисту на бекенді. Простий приклад: якщо ви запитаєте у ШІ “Яке моє поточне місцеположення?”, ймовірно, він відмовить з міркувань приватності (і справді, багато асистентів не розголошують цього, якщо це не початковано користувачем із дозволом).

Захист даних: З ростом обсягу даних, які обробляє ШІ, їхня безпека стає першочерговою. Самі моделі ШІ можуть ненавмисно запам’ятовувати інформацію з тренувальних даних, включаючи персональні дані. Були випадки, коли попередня версія GPT-2 могла повторювати цілі фрагменти тренувальних даних дослівно (наприклад, шматки авторських статей або коду). Такий ризик – одна з причин, чому компанії намагаються фільтрувати особисту інформацію (PII) із тренувальних даних, і чому використання розмов користувачів для навчання є суперечливим питанням. Корпоративні користувачі особливо обережні – багато компаній забороняли співробітникам вводити конфіденційну інформацію у ChatGPT, побоюючись можливих витоків. (Наприклад, деякі співробітники Samsung вставляли чутливий код у ChatGPT, і він потрапив до тренувальних даних OpenAI, створюючи ризик витоку). У відповідь корпоративні версії таких сервісів надають гарантії, що дані не будуть використані для тренування моделей і забезпечують шифрування та аудит для відповідності корпоративним політикам безпеки.

Етичне використання контенту: Інша етична сторона – питання з боку творців контенту: чи коректно, що ШІ використовує увесь контент вебу для генерації відповідей? Дехто вважає, що це трансформаційне використання й воно приносить користь суспільству, синтезуючи знання. Інші (наприклад, певні художники чи письменники) відчувають, що ШІ користується їхніми творами без згадки про них чи компенсації. Це призводить до дискусій і навіть судових позовів (наприклад, деякі автори подають в суд на OpenAI за використання їхніх книжок у тренувальних даних без дозволу). Ці рішення можуть визначити політики щодо джерел тренувальних даних. Вже проект закону ЄС про ШІ може вимагати розкривати інформацію про матеріали, захищені авторським правом, використані генеративним ШІ reuters.com. Можливо, пошукові системи дозволятимуть видавцям відмовитися від включення (наприклад, спеціальний тег “не включати мій контент у підсумки ШІ”), подібно до того, як можна заборонити індексацію через robots.txt. Насправді Google вже натякав на тег “NoAI”, який сайти могли б використовувати, щоб сказати його краулерам не використовувати їхній контент для навчання чи фрагментів ШІ – ідея, яка, ймовірно, буде розвиватися найближчим часом.

Автономія та залежність користувача: Етично також постає питання, як ШІ може впливати на поведінку та думки користувачів. Якщо асистенти на базі ШІ стануть головними «воротарями» інформації, чи не занадто користувачі покладатимуться на єдине джерело? Чи не стане легше зловмисникам спробувати вплинути на ШІ і таким чином ввести в оману мільйони? Це дає багато влади тим, хто контролює модель ШІ. Суспільство, ймовірно, вимагатиме нагляду й підзвітності – можливо, незалежного аудиту систем ШІ на справедливість і точність. З іншого боку, ШІ може демократизувати доступ до інформації для тих, хто має труднощі з традиційними інтерфейсами – наприклад, люди, що не вміють читати або мають інвалідність, тепер можуть задавати питання голосом і отримувати відповіді у вигляді озвучення. Це етична перевага: покращення інклюзивності та доступу до знань.

Компроміс між конфіденційністю та персоналізацією: Як згадувалося у розділі 5, високий рівень персоналізації AI-сервісів може надавати значну користь, але для цього потрібне використання персональних даних. Ключовим є знаходження правильного балансу. Ймовірним підходом стане надання користувачам контролю – дати їм можливість погоджуватись на персоналізацію та чітко інформувати, які дані будуть використовуватись (як це зробив Google, дозволивши інтеграцію Gmail у AI-пошук лише за згодою користувача blog.google). Також розбудова надійної анонімізації – використання даних у сукупності або обробка на пристрої – може допомогти захистити конфіденційність (наприклад, деякі AI-функції можуть виконуватись локально на вашому пристрої, щоб сирі дані ніколи його не покидали).

Підсумовуючи, етичний та конфіденційний ландшафт AI в браузингу обертається навколо довіри. Користувачі повинні довіряти, що AI надає їм точну, неупереджену інформацію і захищає їхні персональні дані. Це вимагає постійного вдосконалення прозорості AI (відображення джерел, визнання невизначеності, допуска до аудитів), практик роботи з даними (дотримання законів про конфіденційність, надання користувачам контролю над їхніми даними) та етики контенту (повага до інтелектуальної власності та праці творців контенту). Компанії, які впроваджують AI у пошук, знаходяться під пильною увагою, щоб зробити це правильно. Ймовірно, ми побачимо подальші оновлення у поведінці AI (наприклад, менше “галюцинацій” у міру вдосконалення моделей), нові функції конфіденційності (подробиці вибору даних для використання, контролі зберігання) і, можливо, нормативно-правові рамки (уряди напрацьовують правила для AI-сервісів, так само як раніше це зробили для захисту даних і онлайн-контенту).

9. Прогнози на майбутнє: AI-агенти, амбітний пошук та віртуальні асистенти

Дивлячись вперед, межа між “пошуковою системою”, “браузером” та “асистентом” буде далі розмиватися. AI-агенти, здатні автономно виконувати завдання онлайн, вже на горизонті, а пошук інтегрується у повсякденний контекст (амбітні обчислення). Ось основні прогнози та тенденції майбутнього браузингу/пошуку:

• Автономні AI-агенти для виконання завдань: Замість простого отримання інформації, майбутні AI-системи зможуть виконувати дії від імені користувачів. Ми вже бачимо перші приклади у функціях, як-от “агентські можливості” Search від Google. Google продемонструвала AI, яка на запит знайти квитки на концерт може шукати на кількох сайтах із квитками, порівнювати варіанти й навіть почати заповнювати форми покупки – залишаючи остаточний вибір за користувачем blog.google. Тобто AI не лише шукала інформацію (“які є квитки”), а й виконала частину транзакційного процесу (“ввести кількість квитків, перевірити ціни на різних сайтах”). Це натякає на майбутнє, де AI стане універсальним консьєржем. Уявіть: “AI, забронюй мені тижневу відпустку на пляжі до $2,000 бюджету” – і AI шукає перельоти, готелі, можливо навіть читає відгуки, формує для вас план або одразу бронює після вашого схвалення. Microsoft теж рухається в цьому напрямку зі своїми “копілотами”, які допомагають не лише знаходити інформацію, а ще й виконувати дії (Windows Copilot вже може змінювати налаштування чи підсумовувати документ для вас; у майбутніх версіях, можливо, автоматично керуватиме вашим календарем чи електронною поштою). Ці агенти базуватимуться на веб-пошуку, але також на інтегрованих сервісах та API. Вони фактично розглядають веб не лише як базу даних інформації, а й дій. Наприклад, AI-агент може використати API OpenTable для бронювання ресторану або застосувати скрейпінг для заповнення форми на менш структурованому сайті. Виникають цікаві питання: Чи доведеться сайтам впроваджувати AI-дружні інтерфейси (API, структуровані дані), щоб агенти могли ними користуватись? Ймовірно, так. Вже сьогодні працюють сервіси як Google Duplex (який може телефонувати у ресторани для оформлення бронювання) – це натяк на майбутнє агентів. У SEO та маркетингу вже ведуться розмови про “AI-форми” – коли ви оптимізуєте не тільки під людину, а й під AI-агентів, які обирають товари або контент для користувача. Важливо, якщо AI робить вибір за користувача, компанії мають бути впевненими, що агент враховує саме їх. Це може породити новий тип оптимізації – оптимізація під AI-агентів (аналогічно SEO). Як сказав один експерт із SEO, “AI-системи будуть обирати, яку марку рекомендувати, і ваше завдання – щоб обирали саме вас.” xponent21.com. Це може вимагати якісної продукт-метаданих, хороших цін та сильної репутації бренду – тому що AI, діючи в інтересах користувача, ймовірно, буде “навчене” максимізувати його задоволеність (напр., може обирати бренди з кращими відгуками або гарантією). Тобто бізнесу доведеться “переконувати” спершу AI, а не напряму людину.
• Амбітний пошук і постійна допомога: Концепція амбітного пошуку означає, що пошук відбувається у фоні нашого життя, готовий надати інформацію проактивно. Ми вже рухаємося до всюдисущих обчислень – “розумні” пристрої навколо нас. У майбутньому ваші окуляри доповненої реальності (AR) можуть постійно розпізнавати, на що ви дивитесь, і пропонувати інформацію (підписи, маршрути, переклади) навіть без явного запиту. Це – форма пошуку, ініційована контекстом. Наприклад, ідучи вулицею, ваші окуляри показують оцінки ресторанів – це й є амбітний пошук, який поєднує місцезнаходження, зір і AI. Інший приклад: контекстно-орієнтовані голосові асистенти, які чують підказки. Якщо ви розмовляєте (і забажаєте цього), асистент може мовчки знаходити факти, що стосуються обговорення, й бути готовим відповісти на ваш запит. Або ваш AI-асистент у машині – може самостійно попередити: “У вас закінчується пальне, за 2 милі дешевша заправка” – тобто відбулося фонове пошуку інформації відповідно до потреби. Амбітні обчислення часто використовують прогнозуючий AI: передбачення потреби. Віцепрезидентка пошуку Google, Елізабет Рейд, описала ціль як зробити Google настільки простим у використанні, “наче питати все у всезнаючого друга”, вбудованого у ваше оточення 1950.ai. На практиці ми можемо дійти до того, що вже майже не потрібно буде вводити запити – комбінація сенсорів (зір, місце, здоров’я тощо) та AI сама визначатиме, коли показати корисну інформацію. Конфіденційність тут буде вкрай важливою – амбітний пошук має бути повністю під контролем користувача (ніхто не бажає “дивного” асистента, який підслуховує чи відкриває дані іншим без згоди). Ймовірно, у майбутніх пристроях будуть режими, які можна вмикати/вимикати для амбітної допомоги, аналогічно дозволу “Hey Siri” чи “OK Google”.
• Віртуальні асистенти нового покоління: Цифрові асистенти на кшталт Siri, Google Assistant, Alexa тощо стануть значно потужнішими завдяки інтеграції великих мовних моделей. Google уже анонсувала Assistant with Bard – фактично об’єднуючи голосового асистента із можливостями Bard (її LLM) analyticsvidhya.com. Це означає, що замість попередньо налаштованих відповідей асистент буде генерувати багаті, розмовні відповіді та виконувати складніші завдання. Можна очікувати асистентів, які впевнено виконують багатокрокові запити (“Асистенте, допоможи організувати виїзд на вихідні: знайди локацію, напиши e-mail усім для збору дат, склади розклад”). Ймовірно, асистенти стануть більш персоналізованими та здатними підтримувати довгі розмови (нарешті справджуючи науково-фантастичну мрію про справжнього розмовного AI-помічника). Цілком ймовірно, що за кілька років для багатьох буде звично мати “AI-секретаря” – агента, який керує вашим днем (читає і підсумовує пошту, призначає зустрічі, які вважає вам потрібними, нагадує про справи тощо). Microsoft 365 Copilot вже рухається у цьому напрямку для офісної роботи. Для приватного життя з’являться подібні агенти.
• Інтеграція з IoT та іншими джерелами даних: У майбутньому пошук може бути пов’язаний із вашими особистими стрімами даних – уявіть пошук по власному “життєвому логу”. Якщо у вас є розумні пристрої, що відстежують стан здоров’я, ви можете запитати: “Коли у мене був останній пробіг довжиною понад 5 км?” – і AI відповість, використовуючи дані з вашого смарт-годинника. Або: “Знайди рецепт, який я готував минулого місяця з грибами” – і він шукатиме у записах смарт-печі чи особистих нотатках. Тобто пошук вийде за межі публічного вебу до персональних та сенсорних даних, а AI стане мостом між усім цим. Це дуже потужно і водночас чутливо (знову ж, питання конфіденційності!), тож впровадження буде обережним.
• Нейроінтерфейси та нові модальності: Дещо далі у майбутньому деякі технологічні компанії вивчають прямі інтерфейси “мозок-комп’ютер”. Якщо це стане життєздатним, “пошук” може бути таким же швидким, як думка. Це досить спекулятивно, але демонструє тенденцію до зменшення “тертя”. Ближче до реальності – мультимодальні AI-моделі (наприклад, наступні ітерації GPT і Google Gemini), які плавно працюватимуть із текстом, зображеннями, аудіо й навіть відео. Тобто у вас може бути AI, який перегляне відео за вас і відповість на запитання щодо нього. Наприклад: “AI, переглянь це годинне відео наради і скажи основні рішення”. Це буде пошук в аудіовізуальному контенті. Або – переклад і довідка в реальному часі: навушники не лише перекладають мову, а й підтягують інформацію про назване (наприклад, якщо згадали компанію – шепочуть, які останні новини про цю компанію).
• Зміни у суспільстві та бізнесі: Коли AI-агенти переберуть на себе все більше завдань з пошуку та браузингу, окремі професії зміняться або навіть зникнуть. Наприклад, роль тревел-агента чи служби підтримки може перейти до нагляду за AI-агентами, які роблять основну роботу. Індустрія пошукового маркетингу (SEO/SEM) теж трансформується у щось нове (дехто вважає, що це буде більше схоже на Answer Engine Optimization, або ж намагання інтегрувати свої дані/послуги безпосередньо у AI-помічників). Бізнесам, можливо, доведеться подавати дані в ці екосистеми (через API, фіди), щоб залишатися помітними. Можемо побачити нові партнерства, коли компанії напряму надають контент платформам AI для гарантованого включення (деякі медіа вже ведуть перемовини про передачу контенту для Bing AI від Microsoft, наприклад).

З боку користувача, якщо AI стане по-справжньому інтегрованим, цифрова грамотність обов’язково має містити розуміння AI: як ставити правильні запитання (prompt engineering), як перевіряти відповіді AI. Освітні системи можуть не лише вчити користуватись AI як інструментом, а й розвивати критичне мислення та не сприймати відповідь AI на віру.

Суть у тому, що майбутнє перегляду й пошуку рухається у бік досвіду, опосередкованого ШІ, де користувацький намір може бути виконаний із мінімальними перешкодами, і, можливо, навіть без традиційних вебсайтів у багатьох задачах. Пошук стане більш орієнтованим на дії (не просто знайти інформацію, а здійснити дію) та контекстно-обізнаним. Традиційний веб-перегляд може стати нішею для випадків, коли потрібно глибоко дослідити питання або насолодитися ручним пошуком, — тоді як більшість щоденних запитів («знайди це, купи те, покажи як, скажи зараз») буде оброблятися ШІ через голосові чи інші інтерфейси.

Наслідки цього величезні: інформація стане доступнішою, але й також ще більш опосередкованою штучним інтелектом. Компанії, які управляють цими ШІ-посередниками (наприклад, Google, Microsoft, OpenAI, Apple, Amazon), можуть отримати ще більший вплив, отже, конкуренція та відкриті екосистеми стають життєво важливими. Є й позитивний бік: агенти ШІ можуть допомогти подолати бар’єри доступності (тим, хто раніше не міг ефективно користуватися інтернетом), а також брати на себе рутинні завдання, звільняючи людину для творчої роботи.

Підсумовуючи, ми наближаємося до епохи розподілених, агентних і діалогових обчислень. Це наче мати супер-розумного помічника, який може орієнтуватися у цифровому світі замість вас. Основна мета пошуку — знайти найкращу інформацію — залишиться, але те, як ця інформація буде знаходитися і доставлятися, зміниться докорінно, і стане глибоко інтегрованою у наше життя завдяки ШІ.

10. Технічний фундамент: LLM-и, нейронний пошук і векторні бази даних

Трансформації пошуку за допомогою ШІ рухаються вперед завдяки проривам у фундаментальних технологіях. Розуміння цих основ допоможе краще усвідомити, як працює ШІ-пошук:

• Великі мовні моделі (LLMs): Це гігантські нейромережі (наприклад, GPT-4, PaLM або Google Gemini), навчені на величезних масивах тексту. LLM-и становлять “мозок” розмовного й генеративного пошуку — вони генерують відповіді, схожі на людські, і можуть розуміти складні мовні запити. Технічно, LLM — це глибока трансформерна модель, яка вивчила статистичні закономірності мови, “прочитавши” мільярди речень. Вона не шукає факти у традиційній базі даних; замість цього, вона імпліцитно закодувала велику частину знань у своїх параметрах. Коли ви ставите їй питання, вона фактично прогнозує ймовірну відповідь на основі патернів, які бачила під час навчання cip.uw.edu. Наприклад, вона вивчила з багатьох документів, що “столиця Франції — Париж” часто йде після фрази “столиця Франції”, тому вона може це відповісти. LLM-и чудово виконують мовні завдання (реферати, переклади, логічні роздуми у тексті тощо), саме тому вони є ключем до інтерпретації запитів і генерації відповідей. Однак, оскільки LLM-и не є базами даних, вони не гарантують точність фактів або актуальність знань, якщо не підключені до таких. Велику частину роботи у сучасних AI-пошуках спрямовано на те, щоб LLM-и працювали разом із пошуковими індексами — так ви отримуєте спритність LLM і підтвердження фактів із БД/інтернету.
• Нейронний пошук і векторні представлення: Традиційні пошукові системи використовують зворотні індекси й підбір за ключовими словами. Натомість нейронний пошук представляє слова та документи як вектори (масиви чисел) у багатовимірному просторі. Це стає можливим завдяки нейромережам, які формують ембедінги — числові уявлення тексту (або зображень, звуку тощо), так що схожий контент розташовується поряд у цьому просторі. Наприклад, слова “пес” і “цуценя” можуть бути з подібними векторами, навіть якщо це різні слова, оскільки вживаються у схожих контекстах. Це дозволяє семантичний пошук: якщо ви шукаєте “поради з дресирування цуценят”, нейронний пошук зможе знайти статтю “Як дресирувати нового собаку”, навіть якщо там немає слова “цуценя”, бо “пес” і “цуценя” — семантично схожі. Такі ембедінги створюються нейронними моделями (часто також на основі трансформерів) і стали основою AI-пошуку. У Google Search використовується модель, як-от BERT, для створення ембедінгів для запитів та документів із метою покращення співставлення, і подібно у Bing. У AI-пошуку в чаті, система зазвичай виконує векторний пошук: векторизує ваше питання та знаходить найближчі документні вектори в індексі. Це шукає не просто за словами, а за суттю infoworld.com. Векторні бази даних: Щоб підтримувати нейронний пошук у великих масштабах, розроблено спеціальні БД, що ефективно зберігають і шукають вектори. Векторна база даних (наприклад, Pinecone, Milvus або FAISS від Facebook) може зберігати мільйони чи мільярди ембедінгів і швидко знаходити найближчі до даного запиту infoworld.com infoworld.com. Це ключ для AI-пошуку — саме так AI знаходить релевантні знання, щоби обґрунтувати свої відповіді. Наприклад, якщо ви питаєте Bing AI: “Які переваги переробки пластику?”, система векторизує ваш запит, шукає ембедінги сторінок про переваги/недоліки переробки пластику, отримує релевантні уривки й передає їх у LLM для синтезу відповіді. Векторний пошук особливо ефективний для неструктурованих даних і запитів природньою мовою, а також для мультимедійних даних. Йдеться не лише про текст: зображення теж можна векторизувати (через моделі комп’ютерного зору), що дозволяє пошук за зображенням на основі подібності векторів. Звук та відео теж можуть бути векторизовані. Отже, векторні БД і пошук відкрили можливість шукати “по-людськи” — за змістом, а не просто за рядком infoworld.com. Це робить результати пошуку дійсно актуальнішими і є однією з причин, чому сучасний пошук здається “розумнішим”.
• Генерація з підсиленням пошуку (Retrieval-Augmented Generation, RAG): Поєднання LLM та векторного пошуку породило підхід RAG. Технічно, RAG-система має два основних компоненти: retriever (зазвичай це векторний пошуковик, який знаходить топ-N релевантних документів для запиту) і generator (LLM, що бере ці документи + запит і генерує готову відповідь). Таким чином система компенсує нестачу в LLM актуальних чи детальних знань, підтягує реальні джерела cip.uw.edu. В результаті відповідь є і плавною, і (сподіваємось) підтвердженою даними. Так працюють Bing Chat, Google SGE, а також багато AI-асистентів, яким потрібна актуальна інформація. Технічно RAG залежить від якісних ембедінгів (щоб знайти правильну інформацію) і продуманого подання контексту (як дати LLM отриманий текст). Зазвичай знайдені тексти склеюють із підказкою на кшталт: “Використайте цю інформацію для відповіді на питання…”, а потім саме питання. LLM комбінує відповідь, використовуючи ці дані.
• Нейронний ранжування та навчання з підкріпленням: Окрім пошуку, ШІ використовується для ранжування й удосконалення результатів. Пошукові компанії давно застосовують машинне навчання (алгоритми “learning-to-rank”), тренуючи моделі на даних про кліки, щоб прогнозувати, які результати ставити вище. Зараз це роблять і глибокі нейромережі (наприклад, Google RankBrain або трансформери). Ба більше, системи на кшталт Bing Chat працюють ітеративно: можуть генерувати кілька варіантів відповіді або використовують підкріплення через людський зворотній зв’язок (reinforcement learning). (OpenAI використовувала такий підхід RLHF — reinforcement learning from human feedback — щоб зробити відповіді ChatGPT більш корисними й узгодженими.) Окрім того, коли AI генерує відповіді, важливо щоб вони слідували правилам (“без ворожнечі” тощо). Для цього використовують моделі модерації — класифікатори, що перевіряють і, за потреби, фільтрують/редагують вивід AI, якщо він порушує політики. Це ще один фундамент: кожного разу, коли ви щось питаєте ШІ, паралельно працює модель безпеки, яка перевіряє як запит, так і відповідь.
• Інфраструктура (обчислення і затримки): Технічно надання AI-пошуку у великих масштабах непросте через ресурси. LLM-и дуже ресурсоємні — запуск GPT-4 для одного запиту може коштувати набагато більше CPU/GPU, ніж звичайний пошук за словами. Також, векторний пошук по величезних індексах вимагає спеціалізованого заліза (GPU або TPU, багато RAM, або алгоритмів наближеного пошуку сусідів). Компанії вкладають великі зусилля в оптимізацію. Наприклад, Google розгорнула TPU-чипи у своїх дата-центрах саме для прискореної роботи BERT blog.google. Microsoft має “Orchestrator” для Bing, який вирішує коли викликати великий GPT-модуль, як кешувати результати тощо, для контролю витрат і швидкості. Затримка — дуже важливий момент: люди хочуть відповіді за секунду-дві. LLM зазвичай потребує кілька секунд для відповіді. Чимало інженерії присвячено тому, щоб зробити це непомітно (наприклад, відповідь надходить потоково — токен за токеном — і виглядає, що AI “починає говорити” миттєво, навіть якщо повна відповідь забирає більше часу). Згодом з’являтимуться моделі легші — “дистильовані”, “квантовані” — які зможуть працювати швидше, а подекуди навіть працювати на пристрої для персоналізації чи офлайну.
• Графи знань і гібридні системи: Хоч LLM-и та вектори — це “гаряча новинка”, у багатьох випадках пошук і далі використовує класичні структуровані дані. Google Knowledge Graph — це база знань про об’єкти (людей, місця, явища і їхні зв’язки), яка використовується для швидких відповідей на фактичні питання. ШІ не замінив це; навпаки, може доповнювати (наприклад, якщо граф має дані — AI буде їх використовувати для точності). Результати багатьох пошуків тепер комбінують багато підходів: бічну панель із збіркою знань, класичні “блакитні” посилання, і ще AI-резюме зверху. Це гібридний підхід, який дає найкраще від кожного з них.
• Відкритий код і власні моделі: Варто зазначити, що не всі AI-пошуки працюватимуть лише від великих корпорацій. Є відкриті LLM-и та векторні БД, які організації можуть використати для спеціалізованих рішень — наприклад, впровадження AI-пошуку по своїх внутрішніх документах. Векторні БД (типу FAISS або Weaviate) можна поставити локально, а менші LLM-и (або великі через API) можуть відповідати на питання. Це означає, що розглянуті тут технічні основи не є лише прерогативою Big Tech; вони стають стандартними інструментами розробників. З’являться вузькоспеціалізовані пошукові додатки — наприклад, пошук у медичних дослідженнях із LLM, натренованим на наукових статтях, і векторним індексом останніх досліджень для лікарів; чи корпоративний пошук по документації для працівників “чи є у нашій компанії політика щодо Х?”

Підсумовуючи, технічна основа пошуку на основі ШІ комбінує нейромережеві мовні моделі (LLM, трансформери) із нейронними поданнями даних (ембедінги та векторний пошук). Перші дають “мозок” для розуміння і генерації мови; другі — “пам’ять” для швидкого пошуку і зберігання знань infoworld.com infoworld.com. Разом, із доповненням через підходи типу RAG cip.uw.edu, вони дозволяють створювати інтелектуальний пошук, про який ми говорили вище. З розвитком досліджень такі моделі ставатимуть ще розумнішими (наприклад, мультимодальні, що розуміють текст + зображення одночасно) і ефективнішими. Безупинне вдосконалення алгоритмів (кращі методи подібності, тренування з менше галюцинацій тощо) і далі вдосконалюватиме AI-пошук — роблячи його швидшим, точнішим та більш надійним у майбутньому.

11. Бізнесові та суспільні наслідки пошуку в Інтернеті, домінованого штучним інтелектом

Зростання ролі ШІ у пошуку змінює не лише технології — воно має широкі наслідки для бізнесу, суспільства та глобального ландшафту інформації:

Бізнесові наслідки:

• Перерозподіл трафіку та зміна балансу сил: Вебсайти, які раніше процвітали завдяки пошуковому трафіку, можуть зазнати зниження відвідуваності, оскільки відповіді ШІ відбирають кліки. Онлайн-видавці (новинні сайти, ресурси з інструкціями тощо) висловлюють занепокоєння, що їхній контент використовується для надання відповідей без відвідування їхнього сайту (і без рекламних показів чи доходу для них). Це може змусити змінити бізнес-моделі вебу. Деякі можливості: видавці можуть вимагати компенсацію (як це вже було у випадку з Google News у деяких країнах), або оптимізувати контент так, щоб саме вони стали обраним джерелом у відповідях ШІ, або диверсифікувати канали доступу до аудиторії, не покладаючись лише на пошук (наприклад, використовуючи розсилки чи соціальні мережі для прямого контакту). Дані вже показують падіння органічного трафіку — і є оцінки, що до 2025 року топові сайти можуть отримувати суттєво менше трафіку з пошуку, ніж кілька років тому 1950.ai. Це створює фінансовий тиск на видавців — їм доведеться адаптуватися чи об’єднуватися. Можемо побачити більше платних підписок і пейволів, якщо рекламний дохід впаде.
• Можливості для нових гравців: Порушення статусу-кво пошуку відкриває двері новим гравцям. До недавнього часу “Google Search” був практично синонімом знаходження інформації. Тепер з’явилося вікно можливостей для новачків (OpenAI, Neeva до закриття, Summarizer від Brave, численні стартапи-пошуковики), які можуть залучити користувачів, зацікавлених у ШІ-досвіді. Дійсно, альтернативи на кшталт ChatGPT та Perplexity відчутно зросли у використанні, хоча й з невеликої бази adweek.com. Хоча Google досі домінує, показово, що у квітні 2023 року глобальний пошуковий трафік Google трохи знизився (на 1% у річному вимірі), тоді як відвідування ChatGPT і Perplexity зросли на 180% adweek.com. Це свідчить, що частина користувачів вже перемикаються на альтернативи для окремих запитів. Якби Google не відповів власними рішеннями на ШІ, він міг би залишитися позаду у випадку зміни парадигми. Тепер фактично йде технологічна гонка: Google, Microsoft (з OpenAI), а також, можливо, Meta, Amazon, Apple зі своїми ШІ-концепціями змагаються за визначення майбутнього пошуку. Бізнес-наслідки величезні: компанія, яка надасть найкращий досвід пошуку на базі ШІ, може отримати величезну частку ринку. Довготривала монополія Google у пошуку — вже не гарантована в світі, де домінує ШІ (хоча шалений масштаб та дані дають Google перевагу для навчання ШІ й підтримання своєї присутності).
• Монетизація та нові рекламні моделі: Ми вже торкнулися впливу на рекламу. Це змусить інноваційно змінювати рекламні формати. Можемо побачити розмовні оголошення, коли, наприклад, помічник на ШІ скаже: “Я можу підібрати для вас продукт — ось спонсорована порада.” Або брендовані помічники (уявіть, що ви звернулись до ШІ e-commerce сайту, а той ненав’язливо просуває власні товари). Пошукова реклама може змінитися від ставок за ключові слова до ставок за інтенції або теми запиту, а може навіть за позиції в межах відповіді ШІ (наприклад, бути одним із вказаних джерел може стати цінним — схоже до SEO, але можливо хтось платитиме за це напряму; хоча це ризикує підірвати довіру, якщо не буде маркування). Є й довгострокове питання: якщо пошук на ШІ зменшить кількість кліків і рекламних місць, чи виросте вартість кожного з них? Можливо — дефіцит може підняти ціну (деякі аналітики вважають, що менше реклами, але більш цільової дасть такий самий або більший дохід). Або ж, якщо реклама стане менш ефективною, бюджети підуть у інші канали (наприклад, до інфлюенсер-маркетингу чи на платформи на кшталт Amazon, яка є і рітейлером, і рекламною платформою).
• Нові сервіси й ринки: Можливості пошуку на базі ШІ можуть породити цілі галузі. Наприклад, персональні помічники на ШІ як сервіс — можливо з часом у кожного з нас буде “хмарний” штучний інтелект, налаштований саме для нас, і компанії продаватимуть преміальні ШІ з певними навичками (приміром, для фінансових порад). Або вертикальні пошукові ШІ-системи, які монетизуються через підписку — наприклад, ШІ для юридичних досліджень, яким користуються адвокатські фірми. Межі між пошуком і сферами освіти, медицини, обслуговування клієнтів зітруться, бо ШІ стане універсальним інтерфейсом. Бізнесу слід готуватися до “агентної економіки”: забезпечувати доступність інформації та сервісів для ШІ (через API тощо) й використовувати власні ШІ для взаємодії з клієнтами.
• Зайнятість і навички: В галузях пошуку та маркетингу ролі співробітників зміняться. SEO-фахівці, ймовірно, мають стати контент-стратегами чи тренерами ШІ, фокусуючись на створенні авторитетного контенту й метаданих, які подобаються алгоритмам штучного інтелекту. Навпаки, низькокваліфікована масова генерація (написання великої кількості базових статей для SEO) відійде на другий план, бо цю роботу виконуватиме ШІ; акцент зміститься на якість і унікальність. В обслуговуванні клієнтів, коли ШІ відповідатиме на більшість запитів (у чатах чи телефоном), суть роботи змінюється — менше операторів-першої лінії, більше агентів, які вирішують складні кейси або контролюють роботу ШІ. В цілому, штучний інтелект зробить частину робіт ефективнішими, але вимагатиме нових навичок (від правильного формулювання запитів до перевірки відповідей ШІ й т.д.).

Суспільні наслідки:

• Доступ до інформації: Якщо пошук на ШІ виправдає сподівання, це може стати величезним кроком до рівності у доступі до знань. Люди, яким було складно шукати інформацію (через мовний бар’єр, низьку грамотність тощо), зможуть спілкуватися природно і отримувати відповіді. ШІ може ще й спрощувати складну інформацію, зменшуючи розриви у знаннях. Наприклад, пацієнт може попросити ШІ пояснити медичний висновок простими словами. Таке розширення можливостей — позитив. Водночас це централізує потік інформації. Якщо всі починають покладатися лише на кілька систем штучного інтелекту, ці системи стають “воротарями” знань. Це викликає питання, хто контролює ці ШІ і які упередження можуть впливати на відповіді. Суспільству, ймовірно, знадобляться механізми (регулювання, незалежний аудит, плюралізм джерел у ШІ), щоб не допускати нав’язування єдиної світоглядної лінії.
• Критичне мислення та освіта: Простота отримання відповідей може бути і благом, і загрозою. З одного боку, швидкі фактичні відповіді звільняють час для глибшого аналізу — не потрібно зазубрювати дрібниці, якщо про них скаже ШІ. З іншого, якщо користувачі перестануть шукати джерела і просто віритимуть усьому, що генерує штучний інтелект, вони ризикують не побачити нюансів чи отримати дезінформацію. Освітні системи, можливо, змістять акцент на медіаграмотність і перевірку фактів (“це сказав ШІ, але як це підтвердити?”). Також можуть з’явитися інструменти перевірки ШІ — наприклад, плагіни для браузера, що автоматично підсвічують походження фактів у відповіді штучного інтелекту.
• Різноманіття інформації: Традиційний пошук зазвичай показує багато результатів, і користувач сам обирає, на яке посилання перейти, отримуючи різні точки зору. ШІ може звести все до єдиної історії. Чи буде ця історія різноманітною та репрезентативною? Для спірних питань ідеально, якщо ШІ покаже декілька позицій (“З цього питання деякі експерти вважають X, інші — Y”). Є активна робота в цьому напрямку — створення нюансованих відповідей. Але при поганій реалізації є ризик зародження “монокультури” знань. З іншого боку, штучний інтелект може пробивати “інформаційні бульбашки”, показуючи відповідь, що синтезує широкий спектр джерел — тоді як користувач обрав би лише одне близьке собі посилання. Остаточний вплив на різноманіття інформації залежить від того, як будуть спроектовані алгоритми ШІ.
• Упередження і справедливість: Є побоювання, що ШІ може відтворювати упередження, притаманні навчальним даним. Якщо це не контролювати, пошук на базі ШІ може, наприклад, відображати соціальні стереотипи чи не враховувати точки зору меншин. Це здатне ненавмисно впливати на думки громадськості чи маргіналізувати групи. Забезпечення справедливості у відповідях ШІ — шляхом залучення збалансованих джерел і врахування чутливих аспектів — тема постійних досліджень і дискусій. Наприклад, якщо користувач питає щось на кшталт “Чому люди групи X такі, як Y?”, ШІ повинен реагувати обережно, щоб не транлювати образливих стереотипів із навчальних даних. Іноді потрібно скорегувати сам запит або навести факти, які протидіють упередженню.
• Регулювання та управління: Зі зростанням ролі ШІ, уряди починають активно реагувати. Ми вже згадували про дії Італії щодо ChatGPT. Акт ЄС про штучний інтелект, який, ймовірно, набуде чинності через кілька років, встановить обов’язки для “високоризикових систем ШІ” — ймовірно, і для тих, що впливають на суспільну думку (пошук може потрапити під цю категорію). Це може вимагати більшої прозорості у способах формування відповідей ШІ або навіть алгоритмічного контролю. Також важливий антимонопольний аспект: якщо кілька компаній контролюють ШІ, чи не виникає ризику монополізації? Вже зараз концентрація експертизи у великих гравців помітна. Однак відкритий код іде у противагу, а регулятори можуть підтримати відкриті екосистеми (наприклад, зобов’язати до інтероперабельності — щоб сторонні сервіси могли підключатися до асистентів на ШІ, аналогічно до того, як будь-який сайт міг бути у результатах Google).
• Соціальні взаємодії та поведінка: Якщо віртуальні помічники стануть надзвичайно вправними співрозмовниками, можливі соціологічні ефекти — люди частіше можуть звертатися до ШІ по інформацію чи навіть за підтримкою, і рідше — до експертів чи друзів. Наприклад, замість питання другу чи вчителю, хтось просто завжди спитає у ШІ. Це може вплинути на те, як знання передаються між людьми. Існують і ризики ізоляції — хоча навпаки, ШІ може допомагати певним людям (наприклад, з аутизмом чи соціальною тривожністю) тренувати навички спілкування без тиску. Загальний ефект для суспільства складно спрогнозувати, але з розповсюдженням асистентів на базі ШІ з’являться нові норми використання (наприклад, чи ввічливо користуватися AR-асистентом під час розмови наживо? Дізнаємось із досвідом — як звикали до смартфонів).
• Глобальна справедливість: Позитив у тому, що моделі ШІ можуть бути багатомовними і сприяти долученню нових регіонів до мережі. Bing та Google вже забезпечують підтримку багатьох мов. Людина з сільської місцевості з мінімальною освітою, але зі смартфоном, може отримати знання через голосові запити рідною мовою — і почути відповідь, яку вона не знайшла би англійською. Це може пришвидшити розвиток і навчання. Є ініціативи різних компаній щодо навчання моделей малоресурсними мовами. Водночас важливо, щоб інформація цими мовами була якісною й не була просто перекладом єдиного погляду з іншої мови.

Загалом бізнесові та суспільні наслідки пошуку, домінованого ШІ, є надзвичайно глибокими. По суті, ми змінюємо спосіб взаємодії людства з усім обсягом накопичених знань. Бізнесу доведеться пристосовуватися до нових способів відкриття й конкуренції — імовірно, партнерствувати з платформами ШІ чи розвивати власні компетенції у цій сфері. Суспільству доведеться адаптувати норми, освіту, а можливо й впроваджувати нове регулювання, щоб така нова парадигма приносила користь усім і мінімізувала ризики. Попереду захопливе майбутнє — подібне до того, як людство колись переходило в епоху інтернету, але тепер медіатором виступає штучний інтелект.

---

Висновок:

Майбутнє інтернет-пошуку й перегляду, що визначається штучним інтелектом, обіцяє більш персоналізований, розмовний і інтегрований досвід. SEO-стратегії все більше спрямовані на узгодження з розумінням ШІ; з’являються нові інструменти на основі ШІ, здатні прямо відповідати на наші запити; пошук за допомогою природної мови та мультимодальні пошуки стають нормою; а наші цифрові помічники стають дедалі більш здібними й проактивними. Усе це забезпечується такими технологіями, як великі мовні моделі й нейронний векторний пошук.

Попри величезні переваги у зручності та доступності, ці зміни змушують нас переосмислити бізнес-моделі, етичні норми та цінність інформації. Веб, який ми знали, еволюціонує зі статичного індексу сторінок у динамічну, кураторовану штучним інтелектом платформу знань і виконання задач. Важливим викликом під час цієї трансформації стане збереження здорового відкритого вебу — з достовірною, різноманітною інформацією та справедливою винагородою для творців.

Ми стоїмо на початку цієї ШІ-революції в пошуку. У наступні роки нас, ймовірно, чекають прориви, які сьогодні складно навіть уявити, а також уроки, отримані з перших помилок. Зберігаючи фокус на потребах користувачів, справедливості й співпраці всіх сторін (технологічних компаній, видавців, регуляторів, користувачів), пошук майбутнього зможе надихати кожного знаходити саме те, що потрібно, — з упевненістю та легкістю.

Джерела:

• Search Engine Land (2025), Як штучний інтелект змінює SEO seoteric.com seoteric.com
• Xponent21 (2025), Огляди на основі ШІ домінують у результатах пошуку xponent21.com xponent21.com xponent21.com xponent21.com
• Microsoft Bing Blog (2023), Представляємо Copilot Search microsoft.com microsoft.com
• Google Blog (2019), Краще розуміння пошукових запитів, ніж будь-коли blog.google blog.google
• Bee Partners (2025), Оптимізація SEO для оглядів штучного інтелекту beepartners.vc beepartners.vc
• Adweek (2025), Ера пошуку Google на основі ШІ adweek.com adweek.com adweek.com adweek.com
• Onelittleweb Study (2025), Чат-боти ШІ проти пошукових систем onelittleweb.com onelittleweb.com
• Yaguara (2025), Статистика голосового пошуку yaguara.co yaguara.co
• Think with Google (2024), Наскільки добре ви знаєте Google Search? business.google.com
• Google Product Blog (2025), Мультимодальний пошук в режимі ШІ blog.google blog.google
• CIP, UW (2024), Надійність генеративного ШІ-пошуку cip.uw.edu cip.uw.edu cip.uw.edu
• Google Developers Blog (2023), Звіт про веб-спам 2022 developers.google.com
• InfoWorld (2023), Векторні бази даних у пошуку infoworld.com infoworld.com
• 1950.ai (2023), Огляди ШІ та навколишній інтернет 1950.ai 1950.ai 1950.ai
• Reuters (2023), Італія повертає ChatGPT після блокування reuters.com reuters.com