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.

Є кілька ключових відмінностей між традиційними пошуковими системами та пошуковими системами на базі ШІ (хоча ці відмінності зменшуються, оскільки традиційні пошукові системи додають дедалі більше функцій ШІ):

• Замість разових запитів користувачі можуть ставити уточнювальні запитання і продовжувати розмову.
• Замість ранжованого списку посилань пошукові системи на основі ШІ надають прямі відповіді та рекомендації (і ці відповіді можуть регулярно змінюватися).
• Замість того щоб спрямовувати людей із пошуку відвідати ваш сайт, користувачі отримують відповіді на свої запити безпосередньо в чат-інтерфейсі (у результаті — менше кліків назад на ваш сайт).

Ось як виглядає типовий інтерфейс пошуку на базі ШІ — подібний до того, що ви побачили б у ChatGPT, Claude або AI Mode:

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

Ці навчальні дані допомагають сформувати для LLM його «розуміння» світу. Якщо ваша компанія з виробництва навушників багато разів згадується в його навчальних даних — у релевантному контексті та поруч 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 із зовнішніх джерел. Другий процес технічно називається Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Коли користувач вводить запитання, LLM запитує сама себе: «Чи я вже знаю відповідь, чи мені слід отримати додаткову інформацію?» Якщо LLM може з високою впевненістю передбачити наступний токен (наприклад, для запитань, що майже не змінюються, як-от «що роблять червоні кров’яні клітини?»), найімовірніше, вона відповість, спираючись на базові знання. За низької впевненості (для запитань, які частіше змінюються, як-от «яка найкраща бюджетна кавомолка?») вона може скористатися інструментом пошуку, щоб знайти релевантну інформацію в інших джерелах в інтернеті.

LLM донавчають так, щоб вони розпізнавали типи запитів, яким може знадобитися додаткова інформація, зокрема:

• Теми поза межами навчального охоплення моделей: «Які внутрішні фактори ранжування використовує Keywords Explorer від Ahrefs?»
• Теми, що потребують свіжої або чутливої до часу інформації: «Яким було найсвіжіше базове оновлення Google і коли воно було запущене?»
• Теми, що прямо просять виконати вебпошук: «Пошукай в інтернеті популярні тактики лінкбілдингу у 2026 році».
• Запити, що просять джерела та докази: «Надайте джерела, які підтверджують, що Google використовує сигнали залученості користувачів у своєму алгоритмі.»

Деякі моделі LLM також із високою ймовірністю запускають додаткові пошуки (наприклад, моделі «глибинного дослідження» спеціально налаштовані на виконання кількох RAG-пошуків).

Що важливо, розгалуження запиту пояснює, чому традиційне SEO є критично важливим для видимості в ШІ.

ШІ-асистенти на кшталт ChatGPT, Gemini та Perplexity використовують пошукові індекси, як-от Google, Bing і Brave, щоб отримувати актуальну інформацію.

Вибір пошукового провайдера має значення, адже в кожного з них різні алгоритми ранжування, індекси та охоплення: зробивши свій бренд помітнішим у Пошуку Google, ви, ймовірно, підвищите видимість і в режимі ШІ більше, 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 «чанки», а модель надає пріоритет (і інколи розширює) тим фрагментам, які здаються найбільш релевантними запиту.

Зазвичай кожен із цих фрагментів містить від кількох сотень до кількох тисяч слів — це невелика частка більшості вебсторінок. LLM також працює в межах суворих обмежень контекстного вікна: він може обробити лише обмежений обсяг тексту, зокрема запит користувача, усі отримані фрагменти та власну відповідь. Це означає, що він має дуже вибірково визначати, який контент отримувати й включати.

Ось приклад:

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

ChatGPT та інші пошукові системи на основі ШІ можуть персоналізувати результати для окремих користувачів — тобто один і той самий запит може згенерувати різні результати для різних людей. На персоналізацію можуть впливати кілька чинників, зокрема:

• Поточний контекст розмови: попередні повідомлення в цьому ж чаті впливатимуть на відповідь на поточний запит. Згадайте, що для вас важлива «зносостійкість» у спорядженні для хайкінгу — і можна очікувати, що ChatGPT врахує цей критерій у пошуку, коли ви пізніше в чаті попросите «рекомендації рюкзаків».
• Пам’ять: багато LLM мають функцію пам’яті, яка дає змогу системі зберігати певні факти або вподобання між чатами. Наприклад, коли пам’ять увімкнено, ChatGPT робитиме висновки й запам’ятовуватиме деталі, якими ви поділилися (як-от ваше ім’я чи інтереси), і використовуватиме їх у майбутніх розмовах, щоб персоналізувати відповіді.
• Місцезнаходження, час, дата: багато пошукових систем на базі ШІ можуть робити висновки про вас і підлаштовувати відповіді на основі цієї інформації — від використання вашої IP-адреси для приблизного визначення локації (для запитів на кшталт «бранч поруч зі мною») до дати й часу («список речей для кемпінгу» узимку може порадити 4-сезонний намет, а влітку — 3-сезонний).
• Системні запити: будь-які конкретні вподобання, зазначені в системному повідомленні, впливатимуть на ваші розмови (додавання фрази «пам’ятай, що я веган» до системного запиту впливатиме на відповіді на запити на кшталт «ідеї корисного сніданку»).