Искусственный интеллект в поиске: угроза или благо?

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как AI-обзоры влияют на экосистему веб-контента и долгосрочную прибыльность поисковых систем.

Анализ с использованием теории игр и механизмов стимулирования показывает, что AI-обзоры могут снизить мотивацию к созданию контента, но эту проблему можно решить с помощью продуманных систем цитирования и компенсаций.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Интеграция искусственного интеллекта в поисковые системы, стремясь улучшить пользовательский опыт, парадоксальным образом может подорвать долгосрочную устойчивость экосистемы контента. В работе ‘Do AI Overviews Benefit Search Engines? An Ecosystem Perspective’ предложена игровая модель конкуренции авторов, позволяющая оценить влияние AI Overviews на создание контента и прибыль поисковых систем. Показано, что разработка эффективных механизмов стимулирования, включающих цитирование источников и денежные вознаграждения, способна компенсировать негативные последствия и обеспечить устойчивый рост прибыли. Возможно ли, посредством грамотного проектирования стимулов, создать поисковую экосистему, в которой искусственный интеллект и авторы контента будут взаимовыгодными партнерами?

Конкуренция в Эпоху Искусственного Интеллекта: Новые Вызовы для Авторов

В настоящее время авторы контента сталкиваются с беспрецедентной конкуренцией, которая выходит далеко за рамки соперничества между ними самими. Появление искусственного интеллекта, способного генерировать тексты, изображения и даже видео, создает новую форму конкуренции за внимание пользователей. ИИ-контент, зачастую производимый в больших объемах и с высокой скоростью, стремится занять те же позиции в поисковых результатах и социальных сетях, что и материалы, созданные людьми. Это приводит к ситуации, когда авторам необходимо прикладывать всё больше усилий для того, чтобы выделиться на фоне машинного контента и сохранить свою аудиторию, а также адаптироваться к изменяющимся алгоритмам, которые могут отдавать предпочтение более дешевому и быстро генерируемому ИИ-контенту.

Традиционные методы поисковой оптимизации (SEO) претерпевают значительные изменения из-за появления AI Overviews — кратких, сгенерированных искусственным интеллектом ответов, отображаемых непосредственно в результатах поиска. Данная функция, стремясь предоставить пользователям мгновенную информацию, потенциально перенаправляет трафик с веб-сайтов контент-мейкеров, что ведет к снижению посещаемости и, как следствие, уменьшению доходов. Если ранее оптимизация контента для поисковых систем заключалась в привлечении пользователей на сайт, то сейчас часть запросов удовлетворяется непосредственно в поисковой выдаче, обходя веб-страницы. Это требует от создателей контента переосмысления стратегий продвижения и поиска новых способов привлечения внимания аудитории, учитывая изменившиеся правила игры в цифровом пространстве.

В условиях растущей конкуренции со стороны искусственного интеллекта, создатели контента сталкиваются с необходимостью переосмыслить свои стратегии и инвестировать ресурсы более продуманно. Простое создание качественного материала больше не гарантирует видимости; требуется комплексный подход, включающий оптимизацию для новых алгоритмов, активное продвижение в социальных сетях и, возможно, даже использование ИИ-инструментов для повышения эффективности. Этот процесс напоминает сложную игру, где успех зависит от способности адаптироваться к меняющимся правилам и эффективно распределять ограниченные ресурсы — время, бюджет и творческую энергию — для поддержания и увеличения охвата аудитории. В конечном итоге, умение выстраивать долгосрочные отношения с аудиторией и предлагать уникальную ценность становится ключевым фактором выживания в этой новой конкурентной среде.

Понимание мотивации участников конкурентной борьбы в эпоху искусственного интеллекта имеет решающее значение как для создателей контента, так и для поисковых систем. Поисковые алгоритмы, стремясь предоставить наиболее релевантный ответ пользователю, все чаще отдают предпочтение сгенерированному ИИ контенту, что может снизить видимость работ, созданных человеком. В свою очередь, авторы должны адаптироваться, фокусируясь на уникальности, экспертности и вовлечении аудитории, чтобы выделиться в перенасыщенном информационном поле. Рассмотрение этих взаимных стимулов — стремления поисковых систем к эффективности и желания авторов сохранить аудиторию и доход — необходимо для создания устойчивой экосистемы, где и человеческий, и искусственный интеллект могут эффективно взаимодействовать и приносить пользу пользователям. Игнорирование этих факторов может привести к дисбалансу, снижению качества контента и обесцениванию творческого труда.

Моделирование Стратегического Взаимодействия: Игровой Подход

Для анализа стратегического взаимодействия между создателями контента и поисковой системой используется модель теории игр. Данный подход позволяет формализовать процесс принятия решений обеих сторон, учитывая их цели и ограничения. В рамках модели создатели контента рассматриваются как рациональные агенты, стремящиеся максимизировать свою выгоду (например, трафик или доход) путем оптимизации усилий, затрачиваемых на создание и продвижение контента. Поисковая система, в свою очередь, рассматривается как агент, стремящийся оптимизировать качество выдачи и удовлетворенность пользователей. Модель позволяет исследовать, как различные стратегии, применяемые обеими сторонами, влияют на равновесный результат и эффективность всей системы. Ключевыми элементами модели являются функции полезности, определяющие выгоду каждой стороны, и стратегические переменные, представляющие действия, которые могут предпринимать создатели контента и поисковая система.

Модель учитывает затрачиваемые создателями контента усилия, которые включают время, ресурсы и финансовые вложения, необходимые для создания и продвижения материалов. Эти усилия напрямую связаны с издержками, такими как оплата труда, хостинг, и инструменты для создания контента. В свою очередь, величина приложенных усилий оказывает влияние на позиции контента в результатах поиска и уровень вовлеченности пользователей — более качественный и оптимизированный контент, созданный с большими усилиями, как правило, демонстрирует более высокие показатели ранжирования и привлекает большее количество пользователей, что, в свою очередь, может приводить к увеличению доходов создателя.

Для моделирования конкуренции между создателями контента и поисковой системой рассматриваются различные структуры игр, включая аукционы с полными ставками (All-Pay Auctions) и состязания Туллока (Tullock Contests). В аукционе с полными ставками каждый участник несет затраты на участие, независимо от исхода, что отражает ситуацию, когда поисковая система учитывает все усилия по созданию контента, даже если он не достигает высоких позиций в результатах поиска. Состязание Туллока, напротив, предполагает, что выигрывает только один участник, а затраты распределяются между всеми, что более точно моделирует ситуацию, когда только небольшое количество контента получает значительный трафик и видимость. Выбор конкретной структуры игры позволяет более адекватно отразить особенности конкурентной среды и механизмы распределения вознаграждений.

Смешанное равновесие Нэша представляет собой стабильное состояние в модели взаимодействия между создателями контента и поисковой системой, при котором каждый создатель оптимизирует свои усилия, учитывая стратегии других создателей и политику поисковой системы. В этом равновесии, ни один создатель не может увеличить свою ожидаемую выгоду, односторонне изменив свою стратегию, при условии, что стратегии других участников и правила поисковой системы остаются неизменными. Это означает, что усилия каждого создателя являются оптимальным ответом на предполагаемые усилия других, а также на алгоритмы ранжирования поисковой системы. Вероятностное распределение стратегий, определяющее смешанное равновесие, отражает баланс между затратами на создание контента и ожидаемой выгодой от повышения позиций в поисковой выдаче и увеличения вовлеченности пользователей.

Роль Позиционного Смещения и AI Overviews: Анализ Данных

Позиционное смещение, или предвзятость позиции, представляет собой вероятность того, что пользователь просмотрит результат поиска, занимающий определенную позицию в выдаче. Этот фактор оказывает существенное влияние на показатели кликабельности (CTR) и, как следствие, на доход создателей контента. Чем выше позиция результата, тем выше вероятность его просмотра пользователем, даже если контент на более низких позициях может быть более релевантным или качественным. Изменение позиций в результатах поиска напрямую коррелирует с изменениями в объеме трафика, направляемого на конкретные веб-сайты, и, следовательно, влияет на монетизацию контента и общую экономику поисковых систем. Анализ позиционного смещения критически важен для понимания поведения пользователей и оценки эффективности поисковых алгоритмов.

Внедрение AI Overviews усугубляет эффект смещения позиций в результатах поиска, что приводит к перераспределению трафика и изменению видимости органических результатов. AI Overviews, представляя собой сжатую информацию в верхней части страницы результатов поиска, привлекают внимание пользователей и потенциально уменьшают вероятность перехода по ссылкам на органические результаты, даже на те, которые ранее пользовались высокой видимостью. Это приводит к снижению трафика на веб-сайты, представленные в органической выдаче, и, как следствие, к изменению в распределении доходов от рекламы и других источников. Эффект наиболее заметен для результатов, расположенных ниже первого блока AI Overviews, поскольку пользователи склонны меньше просматривать более низкие позиции в поисковой выдаче.

Для точной оценки смещения позиций (position bias) и понимания взаимодействия пользователей с AI-обзорами критически важны данные о реальных кликах пользователей. Анализ логов кликов позволяет установить вероятность просмотра результата поиска в зависимости от его позиции в выдаче, что необходимо для построения адекватных моделей поведения пользователей. Эти данные, в отличие от смоделированных, отражают фактическое поведение, включая влияние AI-обзоров на перераспределение внимания и снижение кликабельности органических результатов. Использование реальных данных кликов позволяет количественно оценить изменения в смещениях позиций после внедрения AI-обзоров и более точно оценить влияние этих изменений на благосостояние пользователей (User Welfare).

Анализ данных пользовательского поведения показал снижение суммарного коэффициента позиционной предвзятости с 4.6577 до 3.1045 после внедрения AI Overviews. Данное снижение указывает на статистически значимое перераспределение внимания пользователей: меньшая доля внимания теперь направлена на органические результаты поиска. Изменение коэффициента позиционной предвзятости является количественным показателем, демонстрирующим, что AI Overviews влияют на паттерны просмотра пользователей, перетягивая часть трафика с традиционных позиций в поисковой выдаче.

Позиционно-ориентированная модель (ПOM) представляет собой аналитический инструмент, предназначенный для описания поведения пользователей при просмотре результатов поиска и количественной оценки влияния различных факторов на благосостояние пользователей (User Welfare). Данная модель позволяет характеризовать вероятность взаимодействия пользователя с результатами, основываясь на их позиции в рейтинге, и учитывать изменения в этой вероятности, вызванные внедрением новых элементов, таких как AI Overviews. В рамках ПOM, благосостояние пользователей оценивается на основе совокупности кликов по различным результатам, а изменения в этом показателе, вызванные, например, AI Overviews, количественно измеряются и анализируются для определения влияния на общую удовлетворенность пользователей и распределение трафика между создателями контента. $User\ Welfare = \sum_{i=1}^{n} P(click_i) \cdot Value_i$ , где $P(click_i)$ — вероятность клика по i-му результату, а $Value_i$ — ценность этого результата для пользователя.

Согласование Стимулов для Устойчивой Экосистемы: Взгляд в Будущее

Разработка эффективной системы вознаграждения контент-мейкеров представляется ключевым инструментом для поддержания высокого качества создаваемого ими материала, особенно в условиях развития искусственного интеллекта и появления AI Overviews. Исследования показывают, что без должной мотивации, авторы могут снизить активность или качество своих работ, опасаясь, что их контент будет использован AI без соответствующей компенсации. Продуманный механизм вознаграждения, напротив, стимулирует создание уникального и ценного контента, нивелируя потенциальное негативное влияние AI Overviews на объем и качество информации, доступной пользователям. Такая система позволяет не только поддерживать авторов, но и гарантировать постоянный приток свежих идей, обогащая информационное пространство и повышая его привлекательность для широкой аудитории.

Механизм цитирования, интегрированный в обзоры, генерируемые искусственным интеллектом, представляет собой важный шаг в решении вопросов авторского права и снижении предвзятости в результатах поиска. Внедряя прямые ссылки на источники информации, использованные для формирования обзора, система не только признает вклад оригинальных авторов, но и позволяет пользователям самостоятельно проверять достоверность и контекст представленных данных. Это особенно важно в условиях быстрого развития технологий генеративного ИИ, где точность и прозрачность информации приобретают первостепенное значение. Такой подход способствует формированию более справедливой и надежной информационной среды, а также стимулирует создание качественного контента, поскольку авторы получают признание за свой труд и возможность быть замеченными.

Анализ показывает, что отсутствие механизмов стимулирования для создателей контента приводит к долгосрочному снижению прибыли поисковой системы. Данное снижение обусловлено уменьшением объёма высококачественного контента, генерируемого пользователями, что, в свою очередь, негативно сказывается на привлечении и удержании аудитории. Исследование демонстрирует, что без компенсационных моделей, способствующих созданию ценного контента, поисковая система сталкивается с риском уменьшения своей конкурентоспособности и, как следствие, снижения доходов от рекламы и других источников. Таким образом, внедрение эффективных стимулов является не просто вопросом справедливости по отношению к создателям, но и необходимой мерой для поддержания долгосрочной прибыльности и устойчивого развития поисковой системы.

Анализ показывает, что внедрение эффективных механизмов стимулирования может значительно повлиять на долгосрочную прибыльность поисковой системы. В частности, при наличии таких механизмов, коэффициент прибыльности может колебаться от 0.9 до 1.2 относительно исходного сценария. Этот эффект особенно выражен в условиях высокой прибыльности контента и значительных затрат на его создание. Таким образом, инвестиции в стимулирование авторов и источников информации не только способствуют поддержанию качества контента, но и являются экономически целесообразными, обеспечивая стабильный и потенциально растущий доход для поисковой системы в долгосрочной перспективе.

Анализ показал, что соотношение благосостояния (W2/W1) варьируется от 0.7 до 1.1, что указывает на потенциал высококачественных AI-обзоров не только поддерживать, но и улучшать благосостояние пользователей. Этот показатель демонстрирует, что при грамотно разработанных механизмах стимулирования, включающих компенсацию авторам и корректное цитирование источников, внедрение AI-обзоров не приводит к снижению общей пользы для пользователей, а может значительно повысить её. Фактически, данные свидетельствуют о том, что при оптимальной настройке, AI-обзоры способны предоставлять более релевантную и полезную информацию, превосходя традиционные методы поиска и положительно влияя на опыт пользователя.

Исследование демонстрирует, что забота о благосостоянии пользователей — это не просто моральный императив, но и обоснованная экономическая стратегия. Тщательно продуманные механизмы регулирования и стимулирования, направленные на повышение качества информации и поддержку создателей контента, способны не только смягчить потенциальные негативные последствия внедрения искусственного интеллекта, но и обеспечить долгосрочную прибыльность поисковых систем. Анализ показывает, что пренебрежение интересами пользователей ведет к снижению общей выгоды, в то время как приоритет их потребностей, в сочетании с эффективными механизмами компенсации и цитирования, может увеличить соотношение прибыли в диапазоне от 0.9 до 1.2 по сравнению с исходным сценарием. Таким образом, инвестиции в благосостояние пользователей являются ключевым фактором устойчивого развития и процветания цифровой экосистемы.

Исследование показывает, что внедрение AI Overviews, хотя и улучшает первоначальный пользовательский опыт, может привести к снижению долгосрочной прибыли поисковых систем из-за сокращения стимулов для создателей контента. Этот парадокс подчеркивает важность продуманного дизайна механизмов стимулирования, таких как цитирование источников и компенсация авторам. Грейс Хоппер метко подметила: «Лучший способ предсказать будущее — создать его». Данное исследование демонстрирует, что будущее поисковых систем не предопределено, а зависит от сознательных усилий по созданию устойчивой экосистемы, в которой авторы и поисковые системы совместно работают над созданием и распространением ценного контента. Структура этой экосистемы, сбалансированная система стимулов, определяет ее жизнеспособность и долгосрочный успех.

Куда Ведет Эта Дорога?

Представленная работа демонстрирует, что кажущееся улучшением пользовательского опыта за счет AI Overviews, на деле таит в себе угрозу долгосрочной прибыльности поисковых систем. Если система кажется сложной, она, вероятно, хрупка — и здесь это особенно верно. Уменьшение стимулов для создания контента, как обнаружилось, является не просто побочным эффектом, а фундаментальной проблемой, требующей переосмысления всей архитектуры взаимодействия. Простое добавление новых функций без учета динамики стимулов — это, по сути, лечение симптомов, игнорируя болезнь.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке и тестировании различных механизмов стимулирования. Цитаты и компенсации — это лишь отправная точка. Необходимо исследовать более сложные модели, учитывающие не только количество, но и качество контента, а также его вклад в общее информационное пространство. Важно понимать, что архитектура — это искусство выбора того, чем пожертвовать, и этот выбор должен быть осознанным и обоснованным.

В конечном счете, задача состоит не в том, чтобы просто оптимизировать существующую систему, а в том, чтобы создать устойчивую экосистему, в которой создатели контента и поисковые системы действуют в симбиозе. Иначе, кажущееся улучшением пользовательского опыта, обернется лишь ускорением энтропии в информационном поле.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.22493.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-02 19:59