Большие языковые модели (англ. Large Language Models, LLM) — класс моделей глубокого обучения, предназначенных для обработки и генерации естественного языка. LLM обучаются на огромных массивах текстовых данных и используют архитектуру трансформера, что позволяет им понимать контекст, смысл и генерировать связные тексты высокого качества.
LLM произвели революцию в области обработки естественного языка (NLP), продемонстрировав способность решать широкий спектр задач: от генерации текста и перевода до ответов на вопросы и написания программного кода. Ключевой особенностью LLM является их способность понимать контекст и намерение пользователя, а не просто сопоставлять ключевые слова.
В отличие от традиционных методов оценки релевантности, таких как TF-IDF или BM25, которые опираются на лексическое совпадение, трансформеры, лежащие в основе LLM, способны работать с контекстом и семантикой, что позволяет им понимать контент даже при отсутствии прямых ключевых слов.
Основные модели
По состоянию на 2026 год рынок LLM представлен несколькими ключевыми игроками:
Мультимодальная модель (текст, аудио, видео, взаимодействие в реальном времени), запущена в мае 2024 года
GPT-4 Turbo 2.0
OpenAI
Выпущена в мае 2026 года, объединяет возможности текста, изображений, видео и взаимодействия в реальном времени
Gemini 2.5 Pro
Google
Контекстное окно 2M токенов, улучшенные возможности рассуждения и программирования
Claude Sonnet 5
Anthropic
Выпущена в июне 2026 года, позиционируется как более мощная и агентная версия, цена — $2 за 1M входных токенов
Gemini 1.5 Pro
Google
Контекстное окно до 2M токенов, запланирована к выводу из эксплуатации с 29 сентября 2025 года
Применение в поисковых системах
Поисковые системы активно используют LLM для улучшения качества выдачи и пользовательского опыта. К 2026 году ответы и функции на основе ИИ стали не просто дополнительной опцией, а неотъемлемой частью стандартного поиска.
AI Overviews (ИИ-обзоры) и AI Mode
Ключевым изменением стала интеграция генеративных ИИ-ответов непосредственно в поисковую выдачу. Google внедрила AI Overviews — блоки с кратким ответом, сгенерированным ИИ, которые по умолчанию появляются в верхней части результатов поиска. С 2026 года эти обзоры генерируются с помощью моделей семейства Gemini (сначала Gemini 3, затем Gemini 3.5 Flash). Аналогичный режим внедрён в поиск Яндекса (Алиса AI).
Помимо обзоров, существует отдельный диалоговый режим AI Mode, который также использует Gemini 3.5 Flash в качестве стандартной модели для всех пользователей по всему миру. Хотя AI Mode не является основным интерфейсом поиска, его ежемесячная аудитория уже превысила 1 миллиард пользователей.
Ранжирование и оценка релевантности
LLM используются для анализа соответствия веб-страницы поисковому запросу. Документ разбивается на фрагменты (чанки), из которых извлекаются векторные представления (эмбеддинги). Эти вложения сопоставляются с векторными представлениями запроса для определения косинусной близости.
Генерация сниппетов и метаописаний
Поисковые системы используют LLM для создания кратких описаний страниц, отображаемых в результатах поиска. Ярким примером является так называемый «тайтлопокалипсис», когда Google начал автоматически заменять заголовки страниц на более релевантные с точки зрения поисковой системы.
Подсказки и автодополнение
LLM анализируют вводимый пользователем текст и предсказывают наиболее вероятные продолжения запроса. В отличие от традиционных методов, основанных исключительно на пользовательских данных, современные системы используют средства NLP для генерации подсказок.
Обнаружение спама и нежелательного контента
LLM помогают автоматически выявлять и фильтровать спам, низкокачественный и нежелательный контент. Модели анализируют характеристики текста и структуры страницы, чтобы определить соответствие стандартам качественного контента.
AI-поиск и изменение SEO-ландшафта
Эволюция поисковых систем
К 2026 году поисковый ландшафт претерпел фундаментальные изменения. Традиционные поисковые системы дополнены (а в некоторых случаях — замещены) генеративными поисковыми движками:
Google AI Overviews (ранее — Search Generative Experience, SGE) — генеративные ответы на основе модели Gemini, которые появляются в верхней части результатов поиска. По данным BrightEdge на февраль 2026 года, AI Overviews появляются примерно в 48% поисковых запросов. Исследование Ahrefs показало, что AI Overviews коррелируют со снижением кликабельности (CTR) для топовых страниц на 58%.
ChatGPT Search — поисковый сервис OpenAI, который, по данным на начало 2026 года, занимает 80–85% рынка AI-поиска.
Perplexity — AI-поисковая система с аудиторией около 60 млн месячных активных пользователей, особенно сильная в исследовательских запросах.
Claude.ai — поисковый сервис Anthropic с аудиторией около 30 млн MAU.
Google Gemini — по данным Similarweb, доля Gemini на рынке AI-поиска выросла с 5,7% до более 21% за 12 месяцев.
Согласно исследованиям, 35–45% B2B-исследовательских запросов в 2026 году начинаются в ChatGPT, Perplexity, Gemini или Claude, а не в Google.
Новые метрики SEO
В эпоху AI-поиска классические SEO-показатели (позиции в выдаче, клики, сессии) уступают место новым метрикам:
LLM Visibility — видимость контента в ответах генеративных моделей.
Цитируемость — частота, с которой LLM ссылаются на контент источника.
Answer Readiness — готовность контента к тому, чтобы быть использованным в качестве прямого ответа.
Структурированные данные и Entity-оптимизация — чёткость сущностей и их взаимосвязей.
Факторы ранжирования в AI-поиске
Современные исследования выделяют следующие ключевые факторы для цитирования LLM:
Answer Capsules — структурированные блоки с прямыми ответами.
Проверяемые данные и статистика.
E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) и авторитетность сущности.
Entity-First подход — приоритет сущностей, а не ключевых слов.
Свежесть контента — актуальность данных (например, дата последнего обновления).
Frontloading — 44,2% всех цитирований LLM приходятся на первые 30% текста.
Исследования также показывают, что доля цитирований AI Overviews, которые одновременно входят в топ-10 Google, снизилась примерно с 76% в июле 2025 года до 38% к марту 2026 года.
Критика и ограничения
Несмотря на впечатляющие возможности, LLM имеют ряд существенных ограничений:
Отсутствие причинно-следственного анализа — LLM работают на основе статистического распределения токенов в текстах, а не анализа причинно-следственных связей.
Отсутствие механизма осмысления — в отличие от RL-агентов, стандартные LLM не имеют встроенного механизма для осмысления результатов собственных действий, что приводит к игнорированию многих сигналов, критически важных для принятия решений.
Галлюцинации — склонность генерировать фактически неверную информацию, которая звучит правдоподобно.
Зависимость от обучающих данных — модели наследуют предвзятости и ограничения данных, на которых они обучены.
