Исследование: нейросети превращают один вопрос в сотни подзапросов, а Яндекс — в веер с указанием индекса

Авторы исследования собрали 686 454 внутренних подзапроса, которые сгенерировали шесть популярных нейросетей в ответ на обычные вопросы пользователей. Оказалось, что каждая модель по-своему разбивает исходный запрос на несколько альтернативных формулировок — иногда десятки и сотни. Лидером по широте охвата стал Яндекс (обе версии Алисы): он не только порождает максимальное число вариантов, но и в каждом подзапросе помечает, в какой раздел поиска он направляется — веб, картинки, видео, товары или карты.

Другие модели (ChatGPT, Gemini, Grok, DeepSeek) тоже активно дробят запрос, но делают это менее прозрачно: они не сообщают пользователю, куда именно уходит каждый подзапрос. Ещё одна любопытная находка — нейросети часто сами подставляют в свои запросы названия брендов-конкурентов, иногда забывая упомянуть бренд самого клиента, что может искажать результаты поиска.

Полный разбор с живыми примерами (как один и тот же вопрос раскладывается разными моделями и какие бренды они вставляют) доступен в исходной статье. Это наглядная демонстрация того, насколько сильно различается «внутренняя кухня» поисковых нейросетей.