У новому дослідницькому звіті стверджується, що серед джерел, які обґрунтовують рекомендації щодо програмного забезпечення Perplexity, переважають сторінки, створені для читання моделями, а не людьми, включаючи три сайти, які разом опублікували 215 128 машинно-генерованих сторінок «найкращого програмного забезпечення». У звіті, опублікованому в середу компанією Trellner Research, виявилося, що майже 60 відсотків цитат, що стоять за відповідями Perplexity у 380 категоріях програмного забезпечення, вказують на домени, які не входять до топ-100 000 веб-сайтів. Висновки приходять на тлі інтенсифікації [висвітлення індустрії штучного інтелекту] (https://aibuzzwire.news) про те, як пошуковими системами та системами відповідей можна спокійно керувати розробленим вмістом.

Що вимірювало дослідження

Trellner розмістив 380 категорій програмного забезпечення для покупців — від «програмного забезпечення CRM» до «програмного забезпечення для керування музейними колекціями» — до двох веб-моделей Perplexity, perplexity/sonar і perplexity/sonar-pro, які працюють через OpenRouter. У тесті використовувалося одне підказка на категорію на модель: загалом 760 дзвінків, кожен із запитами про п’ятірку найкращих у JSON з офіційним доменом домашньої сторінки кожного продукту.

Кожен виклик повертав аналізовану відповідь. Це створило 3800 слотів для рекомендацій із назвами 1807 різних продуктів, підкріплених 7534 цитатами в 2055 різних доменах. Потім Trellner перевірив кожен згаданий домен зі списком найбільш відвідуваних веб-сайтів у світі Tranco та Wayback Machine і отримав кожну з 1502 домашніх сторінок постачальників, які надали моделі.

Де приземляються цитати

Цифри в заголовках яскраві. З 7534 посилань 59,8% вказали на домени, які займають гірше за 100 000 позицію в рейтингу 1 мільйона лідерів Tranco, а 23,4% вказали на домени, які взагалі не фігурують у першому мільйоні. Середній рейтинг Tranco серед посилань, які вказували на ранжований домен, становив 71 611.

Джерела, які найчастіше цитувалися, були сумішшю знайомих і незрозумілих. G2 лідирує з 291 цитуванням, за нею слідує Reddit з 261. Але третім за величиною джерелом — яке цитується 194 рази, випереджаючи Gartner 158 — був guideflow.com, маркетинговий блог постачальника для інтерактивних демонстрацій продуктів, який не конкурує в жодній із категорій, у яких його цитували. Його блог надав основу для відповідей про програмне забезпечення для 3D-візуалізації, програмне забезпечення IVR, програмне забезпечення RFID та програмне забезпечення для практичної архітектури. Для порівняння, Вікіпедія цитувалася тричі в 7534 цитатах.

Новіші, незрозумілі та швидко зростаючі

Звіт додає часовий вимір: домени без рейтингу також набагато новіші. Середній перший запис Wayback Machine для неранжованих процитованих доменів був у 2020 році, порівняно з 2011 роком для ранжованих доменів, і 16,6 відсотка заархівованих неранжованих доменів вперше з’явилися у 2025 році або пізніше — проти 1,6 відсотка ранжованих доменів. Іншими словами, значущої частини відповідей Perplexity не існувало донедавна.

215 128 сторінок, створених для читання моделями

Найбільш вражаюче твердження у звіті стосується трьох сайтів, які, за словами Треллнера, працюють під очевидно спільним контролем. Два з них дали своїй домашній сторінці HTML-заголовок «Сторінка фактів і обґрунтування» — заземлення є тим самим кроком пошуку, який виконують ці моделі — і разом із третім сайтом вони опублікували 215 128 машинно-генерованих сторінок «найкращої [категорії]». Жоден із трьох доменів не існував до грудня 2023 року.

Trellner обережний з обрамленням. У звіті зазначається, що ніщо в контент-маркетингу блогу постачальника не є оманливим саме по собі — компанії постійно публікують великі блоги — і що вимірювання стосується того, що з ним робить пошуковий рівень: «власні списки постачальника про ринки, на яких він не працює, стали третьою за величиною базою доказів» для рекомендацій щодо купівлі.

Чому це важливо для AI Search

Дослідження є кількісним знімком зміни, про яку попереджали практики SEO: оптимізація перемістилася від ранжування в результатах пошуку до пошуку систем відповідей. Сторінки, написані для моделей — щільні, шаблонні та розроблені, щоб виглядати авторитетно — можуть стати доказовою базою для рекомендацій, які споживачі сприймають як нейтральні. На HN звіт отримав сотні голосів «за», а коментатори обговорювали, чи це свідчить про збій пошуку штучного інтелекту чи просто Інтернет адаптувався до нього.

Важливі застереження

Треллнер чітко говорить про обсяг. Було виміряно лише Perplexity, «і ніщо тут не слід розглядати як претензію щодо будь-якого іншого двигуна». Google повністю залишився поза увагою, тому що заземлення моделі Gemini через OpenRouter направляє її через власний плагін OpenRouter для веб-пошуку, що забруднило б вимірювання. Категорії були написані до появи будь-яких результатів і ніколи не переглядалися, а повний набір даних — підказки, посилання та пошук доменів — супроводжує звіт.

Ці застереження перерізають обидві сторони. Вони роблять висновки вужчими, ніж загальне звинувачення в пошуках штучного інтелекту, але вони також ускладнюють відхилення від них: у межах заявленого обсягу вимірювання є простим, повторюваним і незручним для тих, хто припускав, що обґрунтовані відповіді лежать на найбільш надійних полицях у відкритому Інтернеті.

---

Будьте попереду ШІ

Отримуйте останні новини штучного інтелекту, аналіз і прориви — усе в одному місці.

Читати більше новин AI →