Як працюють пошукові системи на базі ШІ

Пошукові системи на базі ШІ — це системи запитань і відповідей, які використовують великі мовні моделі (LLM) для пошуку інформації та генерування відповідей.

Між традиційними пошуковими системами та пошуковими системами на базі ШІ є кілька суттєвих відмінностей (хоча ці відмінності зменшуються, оскільки в традиційні пошукові системи додається дедалі більше функцій ШІ):

• Замість одноразових запитів користувачі можуть ставити уточнювальні запитання й продовжувати розмову.
• Замість ранжованого списку посилань пошукові системи на базі ШІ надають прямі відповіді й рекомендації (і ці відповіді можуть регулярно змінюватися).
• Замість того щоб спрямовувати користувачів із на ваш вебсайт, система дає відповіді на запити безпосередньо в інтерфейсі чату (що зменшує кількість кліків на вебсайт).

Ось як виглядає типовий інтерфейс пошуку на базі ШІ, подібний до того, що ви бачите в ChatGPT, Claude або режимі ШІ:

LLM навчають на величезних обсягах контенту. Фактично вони «прочитали» всю Вікіпедію, весь набір даних Common Crawl, усі Google Books і багато мільйонів сторінок вебконтенту.

Ці навчальні дані допомагають сформувати для LLM «розуміння» світу. Якщо ваша компанія з виробництва навушників багато разів згадується в її навчальних даних — у релевантному контексті та поряд із позитивними характеристиками («найкраще співвідношення ціни й якості», «чудово для спортзалу» тощо) — є висока ймовірність, що вашу компанію згадуватимуть у відповідях LLM на запити, пов’язані з навушниками.

LLM можуть перевіряти й покращувати свої відповіді двома способами: за допомогою інструментів (як-от калькуляторів чи інших API даних) або шляхом отримання додаткової інформації з зовнішніх джерел. Другий процес технічно називається Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Коли користувач вводить запитання, LLM фактично оцінює: «Чи я вже знаю відповідь, чи варто отримати додаткову інформацію?» Якщо модель може з високою впевненістю передбачити наступні токени (наприклад, для запитів, що рідко змінюються, на кшталт «яка функція еритроцитів?»), вона, ймовірно, відповість на основі своїх базових знань. Якщо ж упевненість низька (для більш мінливих запитів, як-от «яка бюджетна кавомолка найкраща?»), вона може скористатися інструментом пошуку, щоб знайти релевантну інформацію в інших джерелах в інтернеті.

LLM налаштовані так, щоб розпізнавати типи запитів, що потребують додаткової інформації, зокрема:

• Теми поза межами навчання моделей. «Які внутрішні чинники ранжування використовує Keywords Explorer від Ahrefs?»
• Теми, для яких важлива актуальна інформація або інформація, що швидко застаріває. «Яким було останнє базове оновлення Google і коли його було запущено?»
• Теми, що прямо вказують на потребу вебпошуку. «Знайди в інтернеті популярні тактики лінкбілдингу у 2026 році».
• Запити, де потрібні джерела й підтвердження. «Надай джерела, які підтверджують, що Google використовує сигнали залученості користувачів у своєму алгоритмі».

Деякі моделі LLM частіше запускають додаткові пошуки (наприклад, моделі «глибокого дослідження», які спеціально налаштовані на виконання кількох RAG-пошуків).

Власне, саме розгалуження запиту пояснює, чому традиційне SEO є надзвичайно важливим для видимості в ШІ-пошуку.

Щоб отримувати актуальну інформацію, асистенти ШІ, як-от ChatGPT, Gemini й Perplexity, використовують пошукові індекси, наприклад, Google, Bing і Brave.

Вибір пошукової системи важливий, адже кожна з них використовує власні алгоритми ранжування, індекси й охоплення: видимість бренду в Пошуку Google може сильніше вплинути на вашу присутність у режимі ШІ, ніж у ChatGPT, який значно більше покладається на Bing.

Коли LLM знаходить релевантні сторінки в пошуковому індексі, вона не читає їх повністю. Натомість сторінки розбиваються на невеликі текстові фрагменти, і модель зосереджується на найбільш релевантних запиту фрагментах (іноді доповнюючи їх).

Зазвичай ці фрагменти містять від кількох сотень до кількох тисяч слів, і це лише невелика частина більшості вебсторінок. Водночас LLM працює в межах суворих обмежень контекстного вікна: вона може опрацювати лише обмежений обсяг тексту, зокрема запит користувача, усі отримані фрагменти й власну відповідь. Це означає, що модель має дуже вибірково підходити до того, який контент отримувати й включати.

Ось приклад:

Це основа того, як працюють пошукові системи на базі ШІ, але є додатковий рівень складності: персоналізація.

ChatGPT та інші пошукові системи на базі ШІ можуть персоналізувати результати для окремих користувачів, тож один і той самий запит може давати різні відповіді для різних людей. Персоналізація може залежати від кількох чинників, зокрема:

• Поточний контекст розмови. Попередні повідомлення в тому самому чаті впливатимуть на відповідь на поточний запит. Якщо ви зазначите, що в туристичному спорядженні цінуєте «довговічність», ChatGPT, ймовірно, врахує цей критерій у пошуку, коли пізніше в чаті ви запитаєте «рекомендації рюкзаків».
• Пам’ять. Багато LLM мають функцію пам’яті, яка дає змогу системі зберігати конкретні факти або вподобання між розмовами. Наприклад, за ввімкненої пам’яті ChatGPT може визначати й запам’ятовувати деталі, якими ви ділилися (як-от ваше ім’я чи інтереси), і використовувати їх у наступних розмовах для персоналізації відповідей.
• Місце, час і дата. Багато пошукових систем на базі ШІ можуть визначати ту чи іншу інформацію про вас і підлаштовувати під неї відповіді: від використання IP-адреси для приблизного визначення місця (для запитів на кшталт «бранч поруч») до дати й часу (наприклад, для запиту «список речей для походу» узимку може порадити 4-сезонний намет, а влітку — 3-сезонний намет).
• Системні запити. Будь-які конкретні вподобання, зазначені в системному повідомленні, впливатимуть на відповіді (наприклад, якщо додати «пам’ятай, що я веган» до системного запиту, це вплине на відповіді на запити на кшталт «ідеї здорового сніданку»).