Как разные ИИ-движки создают и цитируют ответы

Анализ того, как ChatGPT, Perplexity, Google Gemini, Claude и DeepSeek создают и цитируют ответы. Разбираем различия в источниках данных, актуальности, приватности и влиянии на видимость контента в эпоху ИИ.
Как разные ИИ-движки создают и цитируют ответы

Генеративный искусственный интеллект уже давно перестал быть чем-то единым. Задайте вопрос вроде «Какой ИИ-инструмент лучше всего подходит для написания PR-контента?» или «Правда ли, что подбор ключевых слов — это как превращать солому в золото?», и вы получите совершенно разные ответы в зависимости от того, какой ИИ вы используете.

Для авторов, редакторов, специалистов по PR и контент-стратегии эти различия имеют значение. Каждый ИИ-сервис работает по-своему — с разной степенью прозрачности, точности и возможностями проверки источников.

Разберём, как работают ChatGPT (OpenAI), Perplexity, Google Gemini, Claude (Anthropic) и DeepSeek — от того, как они находят и синтезируют информацию, до того, как они ссылаются на источники и влияют на видимость контента.

Как создаётся ответ ИИ

Все современные ИИ-движки основаны на двух архитектурах: генерация на основе модели и retrieval-augmented generation (RAG) — генерация с подгрузкой информации из внешних источников.

Генерация на основе модели

Модель формирует ответ исключительно на основе данных, на которых обучалась — книг, сайтов, текстовых корпусов, лицензированных наборов данных. Это быстро и удобно, но иногда приводит к «галлюцинациям» — выдуманным фактам, потому что модель не обращается к реальным источникам.

Retrieval-augmented generation (RAG)

Такой подход включает в себя поиск в реальном времени:

  1. ИИ выполняет поиск по базе данных или вебу.
  2. Извлекает релевантные документы или фрагменты.
  3. Создаёт ответ, основанный на найденных данных.

Это немного медленнее, но даёт большую точность и прозрачность — можно увидеть, откуда взята информация.

ChatGPT (OpenAI): генерация из модели, с возможностью веб-поиска

Как работает

ChatGPT обучен на огромных объёмах текстов — от открытых сайтов до книг и лицензированных материалов. По умолчанию он формирует ответы из уже известных ему шаблонов, не обращаясь к интернету.

Работа с вебом

OpenAI добавила плагины и режим браузера, которые позволяют ChatGPT получать данные из живого интернета. Когда они активны, ChatGPT может действовать как RAG-система и выдавать актуальные ссылки и источники.

Цитирование

Без включённого веб-доступа ChatGPT не указывает источники. При использовании плагинов или режима поиска ссылки появляются. Поэтому авторам стоит всегда проверять факты перед публикацией.

Perplexity: создан для поиска и цитирования в реальном времени

Как работает

Perplexity — это «поисковый ИИ», который по запросу ищет информацию в интернете, формирует ответ и добавляет ссылки на источники. Его архитектура изначально заточена под поиск и цитирование.

Цитирование

Perplexity всегда показывает, откуда взята информация. Это удобно для исследовательских заметок, аналитики и быстрой проверки фактов.

Особенности для авторов

Алгоритмы Perplexity выбирают источники по своим критериям, поэтому упоминание в ответах ИИ не гарантирует высокий рейтинг в Google. Но прозрачные ссылки упрощают редакторскую проверку перед публикацией.

Google Gemini: мультимодальный ИИ, связанный с поиском и Knowledge Graph

Как работает

Gemini — развитие моделей от Google/DeepMind. Он объединяет работу с текстом, изображениями и звуком. Google активно внедряет Gemini в поиск и AI Overviews, чтобы отвечать на сложные запросы.

Интеграция с вебом

Gemini напрямую использует индекс Google и базу знаний (Knowledge Graph), что делает ответы максимально актуальными и связными с реальными страницами.

Цитирование

Google обычно показывает источники или ссылки на страницы. Для издателей это и шанс, и риск: ваш контент может быть процитирован в ответе, но пользователь может не перейти на сайт. Поэтому важно писать ясно и структурировано.

Claude (Anthropic): безопасность и выборочный веб-поиск

Как работает

Claude обучен на больших текстовых массивах и ориентирован на безопасность и корректность ответов. Новые версии (Claude 3) поддерживают веб-поиск, что делает его гибким — он может работать как автономно, так и с онлайн-данными.

Приватность

Anthropic позволяет управлять тем, как используются ваши данные. Для компаний важно проверять настройки приватности, чтобы понимать, применяются ли их данные для дообучения модели.

DeepSeek: новый игрок с региональной специализацией

Как работает

DeepSeek — молодая компания, которая делает ИИ, оптимизированный под разные языки, аппаратные платформы и регионы. Основное обучение проводится офлайн, но при необходимости добавляются слои с веб-поиском.

Особенности

Реализация сильно зависит от клиента и региона. Для контент-мейкеров стоит обращать внимание на качество языка и наличие ссылок — это может меняться от версии к версии.

Что важно знать авторам и редакторам

  • Актуальность: движки с веб-доступом (Perplexity, Gemini, Claude) дают более свежую информацию, чем автономные модели вроде ChatGPT без браузера.
  • Проверяемость: системы с цитированием упрощают верификацию фактов. Без ссылок — нужна ручная проверка.
  • Приватность: не стоит загружать конфиденциальные материалы в публичные ИИ — только в корпоративные версии.
  • Видимость: не все ИИ одинаково цитируют источники, поэтому важно писать материалы, которые легко индексируются и цитируются машинами.

Почему понимание принципов ИИ важно для видимости

Разные ИИ идут к ответу разными путями: кто-то черпает из памяти, кто-то ищет онлайн, а кто-то комбинирует оба подхода. Для контент-команд это значит, что нужно учитывать, как ваш текст будет воспринят не только людьми, но и алгоритмами.

Качество, структура и достоверность информации влияют на то, как ИИ цитирует и распространяет ваши идеи. В эпоху генеративного ИИ внимание становится новой валютой, а способность текста быть найденным и процитированным — новым критерием успеха.

Иван Захаров

Комментарии