Як різні ШІ-системи генерують та цитують відповіді

Механіка кожної відповіді ШІ

Генеративний штучний інтелект більше не є чимось однорідним. Якщо поставити питання на кшталт: «Який найкращий генеративний інструмент ШІ для написання PR-контенту?» або «Чи дійсно таргетинг за ключовими словами настільки складний, як перетворення соломи на золото?» — кожен рушій ШІ пройде власний шлях від запиту до відповіді.

Для письменників, редакторів, PR-фахівців та контент-стратегів ці шляхи мають велике значення, адже кожна система має свої сильні сторони, рівень прозорості та вимоги до перевірки, редагування й цитування створеного матеріалу.

У цій статті розглянемо провідні платформи — ChatGPT (OpenAI), Perplexity, Google Gemini, Anthropic Claude та DeepSeek — і пояснимо, як вони:

• знаходять та синтезують інформацію;
• формують і тренують свої моделі;
• використовують (або ігнорують) живий веб;
• поводяться із цитуваннями та видимістю для авторів контенту.

Дві архітектури, на яких побудовано ШІ-відповіді

Усі генеративні системи базуються на двох ключових підходах:

1. Model-native synthesis (власна генерація моделі)
2. Retrieval-augmented generation (RAG, генерація з підкріпленням пошуком)

Кожна платформа має свою пропорцію між цими методами. Саме це пояснює, чому одні системи надають посилання на джерела, а інші формують відповіді без жодних цитувань.

Model-native synthesis

У цьому випадку відповідь створюється на основі того, що «вбудовано» у модель — патерни, засвоєні під час тренування на текстах із книг, веб-сторінок, ліцензованих наборів даних тощо.
Переваги: швидкість і зв’язність тексту.
Недоліки: ризик галюцинацій, адже модель оперує ймовірнісним знанням, а не перевіреними фактами.

Retrieval-augmented generation (RAG)

Тут модель спочатку здійснює пошук релевантних джерел у власній базі або у відкритому вебі, отримує потрібні документи чи фрагменти, а потім синтезує відповідь на їхній основі.
Такий підхід трохи повільніший, але забезпечує кращу прозорість та можливість перевірки джерел.

ChatGPT (OpenAI): модельний підхід із можливістю підключення живого вебу

Як побудовано

Сімейство моделей GPT від OpenAI тренується на величезних масивах текстових даних — публічних веб-матеріалах, книгах, ліцензованому контенті та результатах людського навчання (RLHF). Базова модель генерує відповіді, спираючись на вже засвоєні патерни.

Живий веб і плагіни

За замовчуванням ChatGPT не має прямого доступу до вебу та формує відповіді лише зі свого навчального корпусу.
Однак OpenAI додала функції плагінів і режим «Browsing», які дозволяють моделі здійснювати пошук у реальному часі, отримувати свіжі дані з вебу чи баз даних.
У такому випадку ChatGPT працює за принципом RAG, тобто комбінує генерацію з актуальною інформацією.

Цитування та видимість

Без увімкнених плагінів ChatGPT зазвичай не надає джерел.
Коли ж активовано веб-пошук або інтеграції, система може показувати посилання або вказувати джерела, залежно від інтерфейсу.
Для авторів контенту це означає: будь-який текст від ChatGPT потребує ретельної перевірки фактів перед публікацією.

Perplexity: пошуково-орієнтований ШІ з акцентом на цитування

Як побудовано

Perplexity позиціонує себе як «answer engine» — рушій відповідей, який здійснює пошук у вебі в реальному часі та створює лаконічні підсумки на основі знайдених документів.
Його типова послідовність: запит → пошук → синтез → цитування.

Живий веб і цитати

Perplexity завжди використовує результати з живого вебу й відображає цитати прямо у відповіді. Це робить платформу корисною для підготовки досліджень, конкурентного аналізу чи швидкої перевірки фактів.

Застереження для авторів

Джерела, які використовує Perplexity, відбираються за власними алгоритмами, тому потрапити до його результатів не означає отримати високий рейтинг у Google.
Водночас наявність видимих цитат допомагає редакторам легко перевірити кожен факт перед публікацією.

Google Gemini: мультимодальна модель, інтегрована з Пошуком і Knowledge Graph

Як побудовано

Gemini — це наступне покоління моделей Google/DeepMind, оптимізоване для роботи з мовою, логікою та мультимодальними даними (текст, зображення, аудіо).
Google інтегрує генеративні можливості безпосередньо у свій Пошук та функцію AI Overviews, щоб надавати більш комплексні відповіді на запити.

Живий веб та інтеграція

Завдяки контролю над індексом пошуку й Knowledge Graph, Gemini безпосередньо працює з актуальною інформацією з вебу.
У практичному сенсі це означає, що ШІ Google може показувати найсвіжіші відповіді з посиланнями або фрагментами сторінок. Межа між «результатом пошуку» та «згенерованим оглядом» поступово стирається.

Цитування та атрибуція

Google зазвичай додає посилання на джерела або вказує їх у візуальному інтерфейсі.
Для видавців це створює як можливість (ваш контент може бути процитований у AI Overview), так і ризик (користувач може отримати відповідь, не переходячи на сайт).
Отже, важливо формулювати чіткі заголовки та структуровано подавати фактичний матеріал, щоб ШІ міг його правильно інтерпретувати.

Anthropic Claude: орієнтація на безпеку та вибірковий веб-пошук

Як побудовано

Моделі Claude від Anthropic тренуються на великих текстових корпусах і мають сильну орієнтацію на безпечність та корисність відповідей.
Останні версії (Claude 3) створені для швидких і контекстно-ємних завдань.

Живий веб

У 2025 році Anthropic додала можливість веб-пошуку, тож Claude може працювати як у режимі офлайн-моделі, так і з підключенням до живого вебу, залежно від запиту.

Приватність і навчальні дані

Компанія регулярно оновлює політику щодо використання користувацьких даних у тренуванні моделей.
Творцям контенту варто перевіряти актуальні налаштування приватності — зокрема, чи можуть розмови або унікальні дані потрапляти до навчального корпусу.
У корпоративних версіях зазвичай передбачені опції відмови від такого використання.

DeepSeek: новий гравець із регіональною спеціалізацією

Як побудовано

DeepSeek та подібні стартапи розробляють власні великі мовні моделі, часто оптимізовані для певного апаратного забезпечення або конкретних мов.
DeepSeek, зокрема, акцентує увагу на сумісності з не-NVIDIA-процесорами та швидкому оновленні поколінь моделей.
Основне навчання відбувається офлайн на великих наборах даних, але при розгортанні можуть додаватися шари RAG для інтеграції пошуку.

Живий веб і варіативність

Наявність живого вебу залежить від конкретного впровадження. У деяких випадках це суто модельний підхід, у інших — із додатковими пошуковими можливостями.
Через молодість компанії якість, мови та поведінка моделей можуть суттєво відрізнятися залежно від ринку чи клієнта.

Для авторів контенту

Слідкуйте за відмінностями у мовній якості, цитуванні та пріоритетах контенту для певних регіонів.
Іноді нові моделі сильніше фокусуються на певних темах або мовах, що може вплинути на результати для довгих текстів.

Практичні відмінності, що мають значення для авторів і редакторів

Навіть із однаковим запитом різні ШІ дадуть різні результати. Для контент-команд найважливішими є чотири чинники:

1. Актуальність (Recency)
   • Інструменти, що використовують живий веб (Perplexity, Gemini, Claude із пошуком), дають свіжіші відповіді.
   • Модельні системи (ChatGPT без вебу) базуються на даних, що можуть бути застарілими.
   • Якщо точність або новизна мають значення — перевіряйте кожен факт або користуйтеся retrieval-орієнтованими системами.
2. Відстежуваність і перевірка фактів (Traceability and verification)
   • Пошуково-орієнтовані рушії (Perplexity, Gemini) надають цитати, що спрощує фактчекінг.
   • Модельні системи формують текст без джерел — отже, потрібна додаткова ручна перевірка.
   • Редакторам варто закладати час на перевірку будь-якого AI-контенту без атрибуції.
3. Атрибуція та видимість (Attribution and visibility)
   • Деякі системи показують посилання безпосередньо, інші — лише за спеціальних налаштувань.
   • Це впливає як на зручність перевірки, так і на шанси видимості вашого контенту у відповідях ШІ.
4. Конфіденційність і повторне навчання (Privacy and training reuse)
   • Кожен провайдер має власну політику щодо використання користувацьких даних.
   • Деякі дозволяють відмову від використання ваших даних для тренування, інші — ні.
   • Уникайте передавання конфіденційної чи власної інформації у відкриті версії ШІ, використовуйте корпоративні середовища.

Як застосувати ці відмінності у роботі

Розуміння різниці між ШІ допомагає командам створювати більш ефективні та етичні процеси:

• Підбирайте інструмент під задачу: retrieval-системи — для досліджень, модельні — для чернеток і стилістики.
• Дотримуйтеся гігієни цитувань: перевіряйте все перед публікацією.
• Розглядайте ШІ як стартову точку, а не фінальний продукт.

Чому розуміння ШІ має значення для видимості контенту

Кожен ШІ-рушій іде своїм шляхом від запиту до відповіді: хтось спирається на внутрішнє знання, хтось — на живі дані, а більшість комбінують обидва підходи.
Для авторів і контент-команд це критично, адже саме ці механізми визначають, як ваш контент буде знайдено, процитовано та показано аудиторії.

Вибір правильного інструмента, перевірка результатів за першоджерелами та поєднання машинної й людської експертизи — залишаються обов’язковими.
Редакторські стандарти не зникли — вони просто стали ще більш помітними у світі, де відповіді генерує ШІ.

Як зазначає Ренд Фішкін, сьогодні вже недостатньо створювати матеріали, які люди хочуть прочитати — потрібно створювати те, про що вони захочуть говорити.
У добу, коли ШІ-платформи масово узагальнюють і переказують інформацію, увага стає новою валютою дистрибуції.

Для фахівців зі UAMASTER і маркетингу це означає, що видимість контенту залежить не лише від оригінальності чи принципів E-E-A-T.
Тепер важливо, наскільки чітко ваші ідеї можуть бути знайдені, процитовані та поширені — як серед людей, так і серед машин.

Читайте статтю англійською мовою.

The Mechanics Behind Every AI Answer