Від GPT до Gemini: еволюція мовних моделей

Вступ

Десять років тому мовні моделі були новітніми інструментами — цікавими, обмеженими і переважно академічними. GPT-2 генерував незграбні абзаци. BERT поліпшив рейтинг пошуку. T5 переформував завдання на рівні речень. Але все це було все ще вузьким, спеціалізованим і безсумнівно «машинним».

Потім, у 2020 році, GPT-3 змінив траєкторію розвитку технології.

З того моменту LLM перестали бути об'єктом наукової цікавості і стали двигуном, що забезпечує пошук, контент, підтримку клієнтів, генерування ідей, аналітику і — все частіше — всю цифрову екосистему.

До 2025 року ландшафт штучного інтелекту консолідувався навколо кількох базових моделей: серії GPT від OpenAI, Gemini від Google, Claude від Anthropic, LLaMA від Meta та зростаючої сукупності відкритих і гібридних систем. Кожне покоління розширювало межі масштабу, мультимодальності, міркування, безпеки та інтелекту в режимі реального часу.

Для маркетологів, SEO-фахівців та цифрових стратегів розуміння цієї еволюції є обов'язковим. Перехід від GPT → Gemini → передових моделей повністю переосмислив:

• як оцінюється контент

• як генеруються відповіді

• як присвоюється авторитет

• як бренди отримують видимість в екосистемах штучного інтелекту

Цей посібник пояснює повну еволюцію — не як технічну історію, а як дорожню карту, яка показує, куди рухаються AI-пошук, AIO, GEO та LLM-орієнтовані відкриття.

Фаза 1: Ера до трансформера (до 2017 року)

До появи сучасних LLM, NLP складався з:

• статистичні моделі

• n-грами

• bag-of-words

• ранні нейронні мережі (RNN, LSTM)

Ці системи могли розуміти текст локально, але не в контексті. Вони не могли:

• роздуми про значення

• розуміння довгих послідовностей

• зв'язування віддалених ідей

• генерують зв'язні абзаци

Вони заклали основу — але справжня революція почалася в 2017 році.

Фаза 2: Поява трансформерів (2017–2019)

У 2017 році Google випустив «Attention Is All You Need» (Увага — це все, що вам потрібно).

У ній було представлено трансформер — архітектуру, на якій сьогодні базуються всі основні LLM.

Чому трансформери були важливими:

• Вони легко масштабуються

• Вони обробляли текст паралельно

• Вони використовували увагу для моделювання контексту

• Вони фіксували довгострокові залежності

• Вони забезпечували потужні представлення (вбудовування)

Ця зміна підготувала світ до ери GPT.

Етап 3: Прорив GPT (2018–2022)

Серія GPT від OpenAI запалила сучасний ландшафт LLM.

GPT-1 (2018)

Скромний трансформер, навчений на BookCorpus. Доказ того, що масштабування працює.

GPT-2 (2019)

Вразив світ дивовижною плавністю тексту. OpenAI спочатку відмовився випускати його, побоюючись зловживання.

GPT-3 (2020)

Переломний момент. 175 млрд параметрів. Навчання за кількома прикладами. Загальний інтелект для різних завдань.

Маркетинг, SEO, копірайтинг, генерування ідей та стратегія трансформувалися за одну ніч.

GPT-3.5 та ChatGPT (2022)

Прорив у споживчій сфері. RLHF зробив LLM корисними, а не роботоподібними. ChatGPT став найшвидше зростаючим продуктом в історії.

GPT-4 (2023)

Розширене мислення, мультимодальність та безпека. Попередник справжньої агентної поведінки.

GPT-5 (2025)

Перша «операційна система ШІ», а не просто генератор тексту — забезпечує:

• Пошук ChatGPT

• автономні робочі процеси

• мультимодальний пошук

• агенти міркування

• інтерпретацію в режимі реального часу

Моделі GPT перетворилися з «мовних інструментів» на загальні когнітивні двигуни.

Фаза 4: Контрзахід Google — Gemini (2023–2025)

Gemini — це відповідь Google на GPT, але з принципово іншою філософією дизайну:

LLM від Google створені для прямої інтеграції з усією екосистемою Google.

Gemini — це:

• вбудована мультимодальність

• глибоко розширений пошук

• тісно інтегрований з Пошуком, Картами, YouTube, Документами та Android

• оптимізовані для фактичного обґрунтування

• навчений на величезних власних наборах даних

Якщо GPT еволюціонував від загального міркування, то Gemini еволюціонував від доступу до інформації в масштабах Google.

Gemini 1.0 (2023)

Орієнтований на мультимодальність: текст, зображення, код, аудіо.

Gemini 1.5 / Flash (2024)

Впроваджено надзвичайно довгі контекстні вікна (до мільйонів токенів).

Gemini 2.0 (2025)

Повний шар штучного інтелекту у всіх продуктах Google. Тісно пов'язаний з оглядами штучного інтелекту Google, які стали домінуючим шаром відкриттів.

GPT прагне розуміти.

Gemini прагне отримувати, міркувати та інтегруватися зі світом.

Ця розбіжність має величезне значення для SEO.

Фаза 5: Claude, LLaMA та відкрита екосистема

Еволюція стосувалася не тільки GPT та Gemini.

Claude (Anthropic)

Зосереджений на конституційній ШІ, безпеці та стабільному міркуванні. Став «моделлю аналітика» — ідеальною для професійних робочих процесів.

LLaMA (Meta)

Створив передову ШІ з відкритим кодом. Сприяв вибуховому зростанню кількості менших спеціалізованих LLM.

Mistral, Falcon, Mixtral

Потужні моделі, оптимізовані для ефективності та розгортання.

Ця екосистема сприяла:

• швидші інновації

• краща безпека

• більш спеціалізовані агенти штучного інтелекту

• нові архітектури пошуку

• мультимодальне розширення

Ландшафт LLM дозрів до багатовекторної еволюції — не лише одна компанія лідирує в цій галузі.

Основні зміни, які повинні розуміти маркетологи

Еволюція від GPT → Gemini → моделей Frontier спричинила п'ять трансформацій, які безпосередньо впливають на SEO, AIO та генеративну видимість.

1. Від завершення мови до механізмів міркування

Ранні моделі GPT були прогнозними. GPT-4, GPT-5, Gemini та Claude 3 стали міркувальними:

• ланцюжок думок

• багатоетапна логіка

• планування

• використання інструментів

• інтерпретація структурованих даних

Це збільшує потребу в:

• фактична ясність

• чітка структура

• форматування, придатне для машинного зчитування

Веб-аудит Ranktracker підтримує це, виявляючи проблеми з якістю контенту, з якими борються LLM.

2. Від пошуку до синтезу відповідей за допомогою ШІ

Gemini та GPT-5 Search не показують рейтинги — вони показують відповіді.

LLM зараз:

• узагальнення інформації

• оцінка джерел

• цитування лише найнадійніших доменів

• об'єднання знань з усього Інтернету

Видимість більше не залежить тільки від факторів рейтингу — вона залежить від того, наскільки добре моделі ШІ розуміють і довіряють вашому контенту.

3. Від ключових слів до сутностей

LLM не зіставляють ключові слова — вони зіставляють сутності.

Вони покладаються на:

• структуровані дані

• фактична узгодженість

• семантичні кластери

• сила вашого бренду як «речі»

Ось чому SEO-фахівці тепер повинні оптимізувати:

• суть вашого бренду

• сутності продукту

• сутності авторів

• тематичні графіки знань

SERP Checker від Ranktracker допомагає виявити реальні взаємозв'язки між сутностями, на які покладаються моделі штучного інтелекту.

4. Від зворотних посилань як чинника ранжування до зворотних посилань як сигналів консенсусу

Зворотні посилання використовувалися для:

визначати рейтинг.

Тепер вони також:

підсилюють фактичну стабільність у навчальних даних.

LLM вивчають закономірності — повторення на авторитетних сайтах зміцнює довіру.

Кластери зворотних посилань формують те, як моделі:

• розміщення вашого бренду в просторі вбудовування

• перевірте ваш контент

• визначте рівень експертизи

Backlink Checker від Ranktracker залишається незамінним у еру LLM.

5. Від трафіку до видимості на основі цитувань

В екосистемах LLM:

Видимість = цитування

—а не

високий рейтинг

Щоб бути цитованим, ваш контент повинен бути:

• чіткий

• авторитетні

• однозначний

• оновлений

• семантично послідовний

Це є основою AIO (AI Optimization) та GEO (Generative Engine Optimization).

GPT проти Gemini: чим відрізняються провідні моделі (2025)

Нижче наведено порівняння, орієнтоване на маркетологів.

1. Міркування проти пошуку

GPT-5:

• найсильніше обґрунтування

• планові можливості

• глибоке розуміння контексту

• висновок і абстракція

Gemini 2.0:

• найсильніший пошук

• інтегрований у Google Пошук

• відмінна мультимодальна основа

• відмінний доступ до фактів у режимі реального часу

2. Філософія навчальних даних

GPT:

• широке поєднання публічних та ліцензованих даних

• акцент на лінгвістичній широті

• насамперед міркування

Gemini:

• інтенсивне використання власних наборів даних Google

• акцент на фактичному обґрунтуванні

• перевага пошуку

3. Стиль виводу

GPT:

• більша виразність

• більш гнучкий

• відмінно підходить для генерації та ідеації

Gemini:

• більш структурований

• більш лаконічний

• відмінно справляється з фактичними, обґрунтованими відповідями

4. Вплив пошуку

Пошук GPT-5 (ChatGPT): Новий спосіб пошуку, що використовує відібрану інформацію, засновану на моделях.

Gemini / AI Overviews: Безпосередньо інтегрована в пошукову екосистему Google.

Для SEO обидва шляхи зараз є важливими каналами видимості.

Що ця еволюція означає для SEO, AIO та GEO

Перехід від GPT → Gemini → передових моделей змусив створити нову парадигму SEO:

SEO = рейтинг

AIO = інтерпретація

GEO = цитування

Поєднайте всі три, і ваш бренд стане:

• помітні

• зрозумілий

• з посиланнями

• рекомендований

Ця еволюція зробила набір навичок SEO більш стратегічним і технічним:

• структуровані дані мають більше значення

• фактична узгодженість має більше значення

• чіткість сутності має більше значення

• авторитет домену має більше значення

• організація контенту має більше значення

• семантичні відносини мають більше значення

Екосистема Ranktracker природно відповідає цій зміні, оскільки її інструменти відстежують:

• традиційні сигнали ранжування (Rank Tracker)

• авторитетність (Backlink Checker)

• семантична релевантність (SERP Checker)

• машинна читабельність (Web Audit)

• форматування, готове до використання штучного інтелекту (AI Article Writer)

Майбутнє: моделі після Гемміні (2026–2030)

Ми рухаємося в напрямку моделей, які:

• агентність

• реального часу

• використання інструментів

• самооновлення

• багатоступеневі міркування

• мультимодальні в області зору, аудіо, відео та даних датчиків

• взаємопов'язані з пошуком, пристроями та хмарними системами

Відкриття стане властивим штучному інтелекту:

• менше SERP

• більше синтезованих відповідей

• більше AI-асистентів

• більше міркувань у реальному часі над пошуком

Традиційна пошукова воронка зникає — її замінює:

намір → штучний інтелект → остаточна відповідь

LLM, а не пошукові системи, стануть воротами до інформації.

Еволюція від GPT до Gemini — це не конкуренція продуктів, а початок нової інформаційної архітектури.

І SEO-фахівці, які це розуміють, будуть лідирувати в наступному десятилітті.