Эта серия была создана, протестирована и исследована, в основном используя англоязычные ресурсы. Все фреймворки, которые мы обсуждаем – включая такие вещи, как поддержание чистого векторного индекса, планирование контента с учетом дат отсечки, использование отзывов сообщества и создание контента, доступного через API – были разработаны людьми, для которых английский язык является основным. Они также были протестированы с помощью английских поисковых запросов и проверены с использованием бенчмарков, которые, как мы покажем, естественно предвзяты в отношении английского языка. Это не извинение за эту предвзятость, а скорее основная проблема, которую рассматривает эта статья.
Более широкий разговор о понимании ИИ имеет ключевой недостаток. Недавнее исследование 2024 года данных тестирования ИИ показало, что более 75% популярных тестов для больших языковых моделей изначально создаются для английского языка, а другие языки учитываются только позже. Это означает, что любые системы, созданные с использованием этих тестов, также разделяют эту предвзятость.
Большие компании не виноваты в текущих проблемах. Хотя прошлые стратегии, основанные на простом переводе контента для поисковых систем, имели недостатки, люди в целом принимали эти несовершенства. Традиционные поисковые системы индексировали контент и ранжировали его, но ошибки были незначительными и оставались незамеченными. Однако, языковые модели на основе искусственного интеллекта (LLMs) отличаются – они устанавливают гораздо более высокий стандарт, и причины этого фундаментальны, как мы и рассмотрим в этой статье.
The Platform Map
Прежде чем бренд попытается улучшить своё присутствие в сфере ИИ в какой-либо стране, ему необходимо выяснить, какие платформы ИИ *на самом деле* используют его клиенты. Это важнейший вопрос, который часто упускается из виду, и ответ на него существенно различается в зависимости от региона – больше, чем осознают большинство международных маркетинговых команд.
ChatGPT и Gemini недоступны в Китае, население которого составляет 1,4 миллиарда человек. Вместо этого там развился отдельный рынок ИИ. К январю 2026 года ERNIE Bot от Baidu насчитывал более 200 миллионов ежемесячных пользователей, что делает Baidu лидером в области ИИ-поиска, согласно Quest Mobile. Однако Baidu больше не одинока. Doubao от ByteDance достиг 100 миллионов ежедневных пользователей к концу 2025 года, а Qwen от Alibaba набрал более 100 миллионов ежемесячных пользователей за тот же период времени. Дело не в том, что англоязычный контент плохо работает на этом рынке; просто его там нет.
Южная Корея представляет собой уникальную ситуацию на поисковом рынке. К 2025 году Naver доминировал с 62,86% всех поисков – более чем в два раза превышая долю Google. С марта 2025 года они начали развертывать *AI Briefing*, функцию, которая использует их собственную AI-модель HyperCLOVA X для генерации результатов поиска, стремясь предоставить ответы на основе искусственного интеллекта для до 20% всех корейских поисков к концу года. Naver функционирует как самодостаточная система, отдавая приоритет результатам со своих собственных ресурсов над более широким интернетом. Это создает проблему для западных брендов, поскольку их текущие структуры данных и AI-реализации предназначены для традиционных веб-краулеров и могут быть не в состоянии достичь результатов поиска Naver. Вместе Китай и Южная Корея представляют более миллиарда пользователей, активно взаимодействующих с AI-платформами, пользовательская база, которую стандартные глобальные маркетинговые стратегии часто упускают из виду.
Карта намного больше, чем мы рисуем.
Все говорят об этих двух крупных рынках, потому что они настолько огромны. Однако многие другие платформы быстро растут за пределами англоязычных стран, и они заслуживают признания за свой собственный уникальный прогресс за последние пару лет.
Middle East
- ОАЭ/Абу-Даби – Falcon (Technology Innovation Institute) варьируется от 7B до 180B параметров; Falcon Arabic, запущенный в мае 2025 года, превосходит модели, в 10 раз превышающие его размер, в арабских тестах.
- Саудовская Аравия – HUMAIN, поддерживаемый суверенным фондом благосостояния, позиционируется как полнофункциональная национальная AI-экосистема.
- Южная и Юго-Восточная Азия
- Индия – Bhashini (Министерство электроники и информационных технологий) разработала более 350 языковых моделей на базе искусственного интеллекта; BharatGen, запущенный в июне 2025 года, является первой многомодальной LLM, финансируемой правительством Индии.
- Сингапур / Юго-Восточная Азия – SEA-LION (AI Singapore) поддерживает 11 языков Юго-Восточной Азии; Малайзия, Таиланд и Вьетнам развернули MaLLaM, OpenThaiGPT и GreenMind-Medium-14B-R1 соответственно.
Этот список не предназначен для того, чтобы быть исчерпывающим, но он призван дезориентировать.
Каждый пример подчеркивает уникальную информационную среду, способ понимания культурной значимости и систему демонстрации ценности для сообщества – вещи, которые современные ИИ, разработанные для североамериканской аудитории, часто упускают из виду. Однако, ключевой вывод заключается не просто в том, что они разные, а в том, *как* эти системы были изначально разработаны.
Старый подход к планированию контента был сосредоточен вокруг бренда. Он создавал материалы один раз, а затем распространял их в разные страны, часто посредством перевода. Традиционные поисковые системы работали с этим подходом, поскольку они просто каталогизировали контент, не учитывая культурную релевантность. Хотя результаты не всегда были идеальными, у многих рынков не было доступа к лучшим вариантам.
Эти локализованные языковые модели создаются иначе. Они начинаются с местных требований – государственных правил, коллекции местных текстов, культуры региона и структуры языка. Модель учится на том, что уже известно в регионе. Когда контент бренда переводится, он выглядит как что-то чужеродное, всё ещё неся стиль и культурные черты исходного языка. Перевод не может просто добавить культурную релевантность модели, которая не была разработана с учётом этой культуры.
Эта проблема выходит за рамки простого определения разных языков. Даже внутри английского языка региональные диалекты влияют на то, что модель считает стандартным. Ирландский английский, например, включает уникальные слова, такие как ‘craic’ и ‘gas’, в то время как австралийский, сингапурский и нигерийский английский имеют свои собственные отличительные характеристики. Контент, созданный для аудитории США, может показаться немного чуждым модели, в основном обученной на британском или ирландском английском. Эта проблема возникает независимо от того, *if* язык технически один и тот же. Чаще всего, эти различия касаются не только самих слов – это сжатые культурные сигналы. Прямой перевод может дать вам базовое значение, но он часто теряет важные нюансы, такие как сила чувства, цель говорящего, эмоциональная окраска, социальный контекст или общие знания.
Разрыв в качестве внедрения (The Embedding Quality Gap)
Перевод здесь не является решением, и дело не просто в подходе. Проблема заключается в том, как информация фундаментально представлена – внутри слоя встраивания (embedding layer) самого по себе.
ИИ-системы находят информацию, определяя, насколько похоже *значение* поискового запроса на имеющийся у них контент. И контент, и запрос преобразуются в числовые представления (векторы), и система находит совпадения, измеряя, насколько близки эти векторы друг к другу. То, насколько хорошо это работает, полностью зависит от качества модели, используемой для создания этих числовых представлений. Эти модели не являются универсально точными; они работают по-разному в зависимости от конкретного используемого языка, создавая своего рода предвзятость, основанную на языке и культурном контексте.
Основная проблема заключается в том, как строятся эти модели. Llama 3.1, изначально получившая высокую оценку за свои многоязычные возможности, была обучена с использованием огромного количества текстов – 15 триллионов, но только 8% этих данных были не на английском языке. Это не уникально для Llama; большинство фундаментальных AI-моделей обучаются на интернет-данных, которые сильно склоняются к контенту на английском языке на протяжении всего процесса – от сбора данных до оценки их качества и построения конечного обучающего набора. Недавние исследования (май 2025 года), сравнивающие производительность на английском и итальянском языках, показывают, что хотя эти модели обычно могут обрабатывать несколько языков, их точность значительно снижается при работе со специализированными темами – той информацией, которая обычно нужна предприятиям.
Проблема с разрывом внедрения заключается не в том, что он вызывает заметные ошибки. Вместо этого он тонко снижает качество результатов поиска, что означает, что соответствующая информация иногда не отображается без каких-либо явных признаков проблемы – всё *выглядит* нормально. Эта проблема становится очевидной только тогда, когда кто-то осуществляет поиск, используя язык реального мира.
Когда Перевода Не Достаточно
Трудно оценить, как понимание релевантности у модели подвергается влиянию культуры. Исследование 2024 года от Корнелльского университета обнаружило, что когда пяти различным GPT-моделям задавали вопросы о глобальных культурных ценностях, их ответы последовательно отражали нормы англоязычных и протестантских европейских культур. Важно отметить, что модели не просили выполнять переводы; их просто просили рассуждать, и их ответы показали, что они по умолчанию использовали культурную перспективу, основанную на данных, на которых они были обучены.
Если компания не базируется во Франции, но работает там, их переведенный контент может не так хорошо находить отклик у французской аудитории, как контент, созданный французскими командами. Это связано с тем, что исходный контент, вероятно, отражает различные культурные отсылки, профессиональные стандарты и источники авторитета. Mistral, наша языковая модель, была специально обучена на французских данных и создана с учетом французских институтов и СМИ, определяя, что она считает надежной информацией. В то время как франкоговорящий человек может понять контент, например, от канадской компании, Mistral может не признать его столь же релевантным или авторитетным, как контент, созданный во французском контексте.
Как мы обсуждали ранее, то, что помогает ИИ находить релевантную информацию, сильно зависит от местоположения. Разные платформы популярны в разных странах, и все они используют отзывы сообщества для ранжирования результатов. Например, в Китае Xiaohongshu является огромной поисковой системой – обрабатывающей около 600 миллионов поисков в день, почти половину объема Baidu. Большинство пользователей Xiaohongshu ищут информацию *перед* тем, как что-либо купить, и они говорят, что социальные рекомендации сильно влияют на их выбор. Это означает, что типы сигналов сообщества, которые помогают ИИ находить информацию в Китае, отличаются от тех, которые используются на платформах, таких как англоязычные сайты с обзорами.
Я видел это бесчисленное количество раз: бренд может отлично закрепиться в англоязычном поиске, иметь лояльную аудиторию в таких местах, как США и Европа, и даже иметь идеально структурированные данные для чтения машинами. Но это не гарантирует успеха везде. Они могут быть практически невидимы на таком рынке, как Корея, испытывать трудности с конкуренцией в Японии или просто полностью промахнуться с культурной составляющей в Бразилии. Редко когда проблема заключается в *том, как* они строили вещи, и больше в ошибочной отправной точке – предположении, что то, что работает в одном месте, автоматически будет работать в другом. Нам нужно оптимизировать *для* каждого рынка, а не просто *из* одной базы.
Что корпоративным командам следует делать
Как профессионал в сфере цифрового маркетинга, я всегда подчеркиваю, что при аудите производительности ИИ крайне важно рассматривать каждый язык и рынок индивидуально. Глобальный обзор просто бесполезен. Например, насколько хорошо ИИ обрабатывает запросы на английском языке, ничего не говорит мне о его производительности в японском. Аналогично, тестирование с общими AI платформами не даст мне точных данных для конкретной платформы, такой как Naver’s AI Briefing в Корее. Мои аудиты всегда проводятся на уровне рынка, с использованием запросов, созданных непосредственно на местном языке носителями языка – переводы просто ненадежны для оценки реальной производительности.
Прежде чем начать улучшать свой контент, определите, какие AI-платформы наиболее важны в каждой стране, на которую вы ориентируетесь. Список, который мы предоставили ранее, — хорошее место для начала, но помните, что эта область быстро меняется, поэтому его необходимо регулярно обновлять. Любые улучшения, которые вы внесете — например, добавление структурированных данных или использование контентных API — должны быть сосредоточены на платформах, которые люди фактически используют в каждом конкретном регионе.
Вместо простого перевода существующего контента, создавайте контент, специально предназначенный для каждого локального рынка. В то время как базовая техническая структура может использоваться глобально, прямого перевода недостаточно для настоящей локализации. Вам нужно перестраивать элементы, такие как связи между концепциями, сигналы надёжности и подтверждение сообществом, чтобы они находили отклик у местных аудиторий. Сосредоточьтесь на понимании потребностей каждого рынка в первую очередь, а не на продвижении сообщения вашего бренда наружу.
Не стоит воспринимать всех носителей английского языка как одну группу. Подобно тому, как разные языки имеют свои правила, разные регионы, где говорят по-английски, также имеют уникальные способы структурирования предложений и выражения идей. Контент, созданный для американской аудитории, может звучать немного необычно для тех, кто привык к британскому, ирландскому или австралийскому английскому, из-за этих региональных различий. Это не незначительные ошибки – они демонстрируют, что даже внутри одного языка региональные вариации значительны.
Не предполагайте, что универсальный подход к ИИ работает во всем мире. Хотя такие ресурсы, как этот, предлагают хорошую основу, особенно для англоязычных рынков, успешное глобальное расширение означает признание каждого крупного рынка уникальным. Вам потребуется адаптироваться к различным платформам, моделям ИИ, культурным нюансам и уровням доверия в каждом регионе.
Впереди у нас важная работа. Ранее многие компании принимали неидеальные переводы, но теперь они используют платформы, предназначенные для контента, изначально созданного на местном языке. Эта разница растёт, и я называю это проблемой *Language Vector Bias*. Компании, которые решают эту проблему сейчас, не просто исправляют существующую проблему – они активно решают серьезную проблему видимости, которую большинство даже не обсуждают.
Смотрите также
2026-04-16 17:12
