Результаты эксперимента: два AI-браузера — Яндекс Браузер с Алисой и AI браузер Atlas от chatGPT проанализировали одну и ту же страницу
Вступительные вводные
Провел крайне простой эксперимент: попросил Яндекс Браузер со встроенной Алисой и AI браузер Atlas от ChatGPT проанализировать одну и ту же веб-страницу.
Страница, кстати, максимально простая — каталог менеджеров маркетплейса Wildberries. На ней 11 сертифицированных WB специалистов перечислили аналитические инструменты, которыми они пользуются в свой работе.
В принципе можно было и вручную сделать, но для чего тогда нужен AI, если не автоматизировать максимально примитивную задачу — составить перечень сервисов.
Уровень запроса примерно как у стажера аналитического отдела в первый день испытательного срока.
Результаты показательные.
Как ответила Алиса
Яндекс Браузер без проблем прочитал предложенную для анализа страницу и извлек список инструментов.
По скриншоту видно, что извлекла Алиса. Получилось следующее:
- MPStats
- Market.Guru
- Wildbox
- MS Word
- Excel
- Google Sheets
- MPStats (так буквально было еще раз)
- Evirma
То есть в список аналитических сервисов неожиданно попали:
- Word
- Excel
- Google Sheets
Если честно, я давно подозревал, что Excel — главный инструмент аналитики маркетплейсов, но все-таки не до такой же степени. И если притянув за уши Excel и Google Sheets можно засчитать за «аналитические сервисы», то MS Word это точно не про аналитику.
То есть Алиса в Яндексе не понимает, что нужно выделить именно сервисы аналитики маркетплейсов. Причем еще и задублировала выдачу — MPStats был указан два раза.
Дальше еще интереснее.
Когда я попросил дать ссылки на сайты этих сервисов, Алиса честно ответила, что «На странице нет информации по этому вопросу».
И в этом, строго говоря, не было ошибки. На странице действительно нет ссылок на сайты. Но есть названия сервисов. И любой человек, знакомый с рынком маркетплейсов, спокойно скажет:
- MPStats — mpstats.io
- MarketGuru — marketguru.io
- Wildbox — wildbox.ru
- Evirma — evirma.ru
Но Алиса этого сделать не смогла. Или не захотела.
Вывод: Алиса извлекает текст поверхностно, без семантической интерпретации.
Как ответил Atlas (ChatGPT)
Atlas пошел по другому пути:
- прочитал страницу
- понял, какие сущности там перечислены
- отбросил нерелевантные элементы
- сопоставил сервисы со своей базой знаний
- достроил недостающую информацию
В результате получился нормальный структурированный ответ, с высокой пригодностью для использования.
Плюс пояснение, как эти сервисы используются:
- анализ спроса
- конкурентный анализ
- финансовая аналитика
- и т.д.
То есть система сделала то, что сделал бы любой нормальный специалист в маркетинге.
Вывод: Atlas применяет семантическое извлечение + reasoning (способность ИИ не просто читать текст, а делать логические выводы из информации. Проще говоря, система не копирует данные со страницы, а умеет их интерпретировать и, при необходимости, достраивает ответ), а не просто ищет совпадения в тексте.
В чем на самом деле разница
И здесь начинается самое интересное. Разница между этими системами не в их «умности». Она архитектурная.
Логика работы Алисы выглядит примерно так: страница → извлечь текст → показать пользователю.
По сути обычный расширенный поиск по странице. Умный поиск на минималках. Поэтому и ответ Алисы был с невысокой когнитивной полезностью. Этакий уровень стажера.
Да, Алиса может:
- выделять ключевые слова
- извлекать списки
Но она не достраивает знания. Если на странице нет ссылки — значит ее и вообще нет.
У Atlas схема больше походит на уровень эксперта: страница → смысл → сущности → знания модели → ответ.
То есть модель:
- понимает смысл страницы
- выделяет сущности
- сопоставляет их со своей базой знаний
- формирует ответ
Проще говоря, система рассуждает, а не просто читает текст. Это называется knowledge-augmented reasoning.
Что такое Knowledge-Augmented Reasoning
Если переводить буквально:
knowledge — знания
augmented — дополненные
reasoning — рассуждение
То есть, ИИ отвечает не только на основе текста страницы, но и на основе своих знаний.
Формула работы такая: информация со страницы + знания модели + логическое рассуждение = готовый ответ
Разница здесь фундаментальная. И это критично для будущего интернета
Раньше поиск работал так: пользователь → поисковик → сайт
Теперь чаще так: пользователь → AI → готовый ответ
Поэтому сайты начинают оптимизироваться не только под SEO, а под AI-понимание страницы. Это называют AIO (AI Optimization) или Agent SEO/LLM SEO. И требования к контенту на странице здесь немного другие.
Для меня, как эксперта по маркетингу, эта часть — самая интересная. Потому что этот пример показывает будущее SEO-продвижения. Но об этом стоит поговорить отдельно.
[Практическое] заключение
И если вы думаете, что сервисов аналитики для маркетплейсов, которые эта дуэль собрала, вам будет достаточно, спешу вас разочаровать. В одном из требований в резюме на hh.ru, список был расширен примерно в два раза.
Но практический стек инструментов аналитики маркетплейсов гораздо-гораздо больше!
Такие сервисы как Marpla, MPMngr, Eggheads, Anabar, Xway и Moneyplace относятся к MarTech-инструментам для маркетплейсов (я бы даже выделил для этого отдельный сегмент — ecomTech, поскольку впихнуть существующее количество сервисов для маркетплейсов в MarTech уже сложновато) и закрывают сразу три ключевые задачи селлера:
- аналитика рынка и конкурентов
- автоматизация рекламы
- управление продажами и ассортиментом
То есть по сути также относятся к категории инструментов для аналитики и управления продажами на маркетплейсах. Их использование позволяет быстрее находить прибыльные ниши, снизить долю рекламных расходов (ДРР) рекламы и масштабировать продажи.
Экосистема сервисов для работы на маркетплейсах уже превратилась в полноценный eComTech (© А.Н. Аникин). Чтобы управлять продажами на Wildberries и Ozon, селлеру обычно требуется стек из 5-7 типов инструментов для аналитики рынка, конкурентного анализа, управления рекламой и ассортиментом, финансовой аналитики, контент-менеджмента и чисто операционных сервисов.
Сейчас как раз работаю над такой вот картой MarTech-экосистемы маркетплейсов/eComTech — кому какое название больше нравится, состоящей из более чем 40+ специализированных сервисов для работы с маркетплейсами и торговыми площадками.
Скоро выкачу релиз, следите за обновлениями.
