Новости Perplexity

Perplexity чаще берёт не весь текст, а один абзац

Рабочий стол с распечатками статьи и отмеченными абзацами, показывающий разбор текста для Perplexity

Исследование показало, как именно Perplexity использует страницы в ответах: чаще всего модель опирается не на весь материал, а на один подходящий фрагмент. Это полезно всем, кто пишет статьи, делает лендинги или готовит справочные тексты для ИИ-поиска.

Что именно проверили и что нашли

Автор прогнал 20 промптов через Perplexity API, повторил каждый три раза и получил 60 ответов. Затем он сопоставил 1355 ссылок в ответах с текстом страниц-источников и проверил, какой фрагмент страницы действительно совпадает с утверждением в ответе.

Из 948 ссылок, которые вели на доступные страницы, для 448 удалось найти абзац, пункт списка или ячейку таблицы, покрывающие хотя бы треть слов утверждения. То есть Perplexity обычно не тащит в ответ всю страницу целиком, а собирает ответ из небольших кусочков.

Почему это важно тем, кто пишет тексты

Главный вывод для редакторов, маркетологов и владельцев сайтов такой: если хотите попасть в ответы Perplexity, недостаточно просто «быть полезным» на всей странице. В среднем срабатывает примерно два фрагмента текста на страницу, а длина такого фрагмента около 49 слов — то есть чаще всего решает один самодостаточный абзац.

На практике это значит, что особенно важно делать на странице понятные абзацы, списки и таблицы с законченными мыслями. Именно такие куски ИИ легче забирает в ответ, а не длинные размазанные блоки текста.

Как Perplexity режет страницы и что из этого следует

В документации Perplexity Search API есть настройки, которые ограничивают объём текста, берущийся с одной страницы, но точный механизм нарезки не объясняется. Известно лишь, что можно управлять глубиной извлечения через search_context_size, а также задавать лимиты max_tokens_per_page и max_tokens.

Автор сравнивал ответы с HTML страниц и специально делил материал по смысловым границам: абзацам, пунктам списков, заголовкам, ячейкам таблиц и цитатам. Так он показал, что срабатывает не случайный обрывок, а обычно вполне цельный кусок текста — и чаще всего это не навигация, не меню и не мелкие элементы интерфейса.

Насколько модель копирует источник

По результатам разметки Perplexity чаще пересказывает, чем копирует. В половине случаев совпадение с источником набирало хотя бы треть слов утверждения, а почти дословное совпадение встречалось редко — 12 случаев из 948 открывшихся ссылок.

Для обычного пользователя это означает, что ответ Perplexity может быть собран из нескольких источников и переформулирован моделью. Для бизнеса это сигнал: если вы хотите, чтобы вас цитировали, делайте тексты короткими, ясными и самодостаточными — такие абзацы проще подхватываются ИИ-поиском.

Частые вопросы

Perplexity использует весь текст страницы?
Нет, по этому разбору чаще всего в ответ попадает только один удачный фрагмент, а не вся страница целиком.
Какой текст у источника лучше работает в Perplexity?
Похоже, лучше всего заходят законченные абзацы, пункты списков, таблицы и заголовки, если в них есть отдельная ясная мысль.
Можно ли заранее понять, что процитирует Perplexity?
Точно предсказать нельзя, потому что механизм выбора куска страницы публично не описан. Но шансы выше у текста, который легко читать и который сам по себе отвечает на конкретный вопрос.
Чем это полезно маркетологам и авторам сайтов?
Это помогает писать страницы так, чтобы их было проще подхватывать ИИ-поиску: делить материал на смысловые блоки, избегать лишней воды и давать короткие законченные ответы.
Попробовать Lord GPT бесплатно →