mossinno

Прошлый год стал переломным в сфере интернет-поиска. Люди наконец осознали, что поиск через ИИ позволяет находить информацию гораздо быстрее и получать конкретные ответы, а не просто список ссылок с обилием рекламы.

Поисковые системы поначалу отвергали эти инновации. В то же время популярные форумы и сайты начали терять трафик, пока тот же Perplexity рос и захватывал аудиторию.

Ситуация напоминает историю Илона Маска: тот, кто возглавлял борьбу с определенным явлением, позже решил его возглавить. В 2025 году Microsoft, Google и Яндекс начали активно внедрять ИИ в свои поисковые механизмы. Им стало уже не до судьбы форумов и сайтов — самим бы не потерять аудиторию.

Итак, как же работает ИИ-поиск в интернете?

Во-первых, это семантический анализ. ИИ разбирает запрос не по отдельным словам, а по смыслу, используя векторные представления (embeddings) для поиска похожего контента. Например, запрос «как приготовить пасту» может включить в выдачу рецепты, видео и советы по ингредиентам, даже если ключевые слова не совпадают идеально.

Во-вторых, генеративные ответы. На основе релевантных данных ИИ создает краткие сводки, цитируя источники для прозрачности. Это экономит время пользователя, предлагая готовый обзор вместо необходимости вручную читать десятки страниц.

В-третьих, гибридное извлечение. Система комбинирует поиск по точному совпадению и поиск по смыслу. Например, в системах вроде Bing или Parallel сначала ищутся точные совпадения, которые затем дополняются семантическими результатами с учетом свежести и качества источников.

В-четвертых, персонализация и контекст. Учитывается история запросов, геолокация и даже формат общения — ИИ поддерживает диалог, как в чат-ботах.

Если говорить проще: вы задаете вопрос, а ИИ использует поисковые инструменты, находя точные и смысловые совпадения. Он быстро «читает» страницы, отбрасывает лишнее, формирует черновик и выдает итоговый ответ. При этом учитываются ваши прошлые запросы, что позволяет уточнять детали в ходе диалога.

ИИ ограничен своей внутренней базой данных, поэтому чат с доступом к поиску выдает гораздо более релевантную и точную информацию. Галлюцинации в таком режиме практически не проявляются, так как ответ базируется на реальных источниках.

На обзоре у нас сегодня:

Perplexity — считается эталоном поиска и первым занял эту нишу на рынке.

Яндекс Алиса — поиск, встроенный в AI-чат Алиса.

Сбер Гигачат — поиск, встроенный в AI-чат от Сбера.

Vega — стартап из России, с поиском от Parallel + Grok

Стоит добавить, что только Vega не предоставляет бесплатные запросы в Web — это платная услуга. В Vega бесплатно доступен только режим обычного чата.

Методика тестирования

Я задал четыре одинаковых вопроса всем участникам обзора — Яндекс Алисе, Сбер Гигачату, Vega и Perplexity. Оценка результатов на 100% субъективна.

Вопрос 1. Сделай анализ рынка IT-вакансий за 2025 год

Тест показывает, насколько объективно Web AI собирает информацию, как он оперирует цифрами и фактами.

Vega: Выполнил анализ около 50 источников и дал наиболее полезный ответ с точки зрения цифр и фактов.

Perplexity: В ответе была одна «вода», ничего полезного для себя я не открыл.

Алиса: Минимум фактов и максимум «воды», основанной фактически на одном источнике.

Гигачат: Аналогично Алисе и Perplexity — бессодержательный ответ.

Вопрос 2. Подключение CloudPayments к Next.js

Здесь важна глубина поиска. Хорошие Web AI имеют глубину чтения 5 и более страниц, слабые — читают только одну. Тест показывает, насколько глубоко система погружается в техническую тему.

Vega: Работал долго, проанализировал около 50 источников и выдал превосходный ответ. Учитывая, что я занимался этой интеграцией, я оценил и выданный код, и важную информацию по фискализации чеков. Был учтен даже useEffect и нюансы гидратации.

Perplexity: Выдал бессодержательный ответ.

Алиса: Выдала код, и это уже хорошо. Плохо то, что код был нерабочим, а также присутствовала подсказка хранить API-ключи прямо в коде (еще и с ошибкой в написании), что является откровенно плохой практикой.

Гигачат: Выдал код, что уже радует. Почти корректно назвал переменные для API-ключей и упомянул использование .env файлов.

Вопрос 3. Новости космоса за неделю

Сбор актуальной информации — основная задача поисковых ИИ. Чем лучше они это делают, тем выше объективность и ценность данных. Это экономит время и деньги.

Vega: Проанализировал множество источников и выдал подробную информацию, рассказав в том числе о запусках космических ракет.

Алиса: Почему-то проигнорировала значимые запуски ракет из Южной Кореи и Китая. В ответе было больше астрономии, чем космонавтики.

Гигачат: Аналогично Алисе, решил не рассказывать про новости космонавтики, дав немного информации об астрономии. К тому же выдал устаревшие данные, хотя запрос был за последнюю неделю.

Perplexity: Не понимаю, как он это делает, но ценной информации снова не было — одна «вода».

Вопрос 4. О чем статья? (Ссылка на Хабр)

Тест показывает, насколько хорошо ИИ делает саммари (краткий пересказ) конкретной страницы. Это важно, когда нужно быстро найти ответ, например, в технической документации.

Vega: Выдал хорошее краткое изложение статьи.

Perplexity: Аналогично Vega, хорошее изложение.

Гигачат: Выдал плохое изложение, такая информация не несет пользы.

Алиса: Тест провален, так как она не умеет переходить по внешним ссылкам.

Выводы:

Из неожиданного: Алиса и Гигачат субъективно ищут лучше, чем Perplexity.

Российские сервисы (Алиса и Гигачат) имеют превосходство на рынке РФ и решают, наверное, 80% задач, которые ставят люди (в основном это простые запросы). Их главный плюс — бесплатность. Минус — пользователи сами становятся товаром: ID, IP и запросы используются для рекламы и продажи данных третьим лицам. Это плата за бесплатный доступ.

Perplexity еще более агрессивен в сборе данных, поэтому я не рекомендую использовать их браузер Comet. Кроме того, в новостной выдаче заметна политическая ангажированность: новости о России часто подаются исключительно через призму украинских источников. Подписку на Perplexity в России еще можно купить на маркетплейсах по дешевке, но аккаунты сейчас активно блокируются самим сервисом. К слову, пока я писал статью, у меня отобрали аккаунт, что, на мой взгляд, не очень честно.

Vega — молодой стартап из России. Функций много. В бесплатном доступе только демо-модели без функций поиска. Однако в тесте на ИИ-поиск этот сервис показал лучший результат.