Perplexity AI on vuonna 2022 perustettu San Franciscon yritys, joka ylläpitää tekoälypohjaista hakukonetta. Linkkilistan sijaan se antaa kirjoitetun vastauksen, joka tiivistää ajankohtaista verkkosisältöä ja mainitsee käytetyt lähteet. Ilmaisversion rinnalla on maksullisia tasoja, joissa voi valita kielimallin, sekä Comet-tekoälyselain (tilanne: lokakuu 2026). Yrityksille Perplexity on merkityksellinen myös siksi, että se muuttaa tapaa, jolla verkon sisältöjä löydetään.
Agentit, työnkulut ja mallit yhdessä työtilassa – maksuton 24 tunnin demo.
Aloita demoTekoälyhaku viittaa hakumenetelmiin, jotka käyttävät tekoälyä ymmärtääkseen kyselyn taustalla olevan tarkoituksen, painottaakseen tuloksia ja usein tuottaakseen tiivistetyn lähteillä varustetun vastauksen pelkän linkkilistan sijaan. Teknisesti ne käyttävät avainsanahakua, upotuksiin perustuvaa vektorihakua tai niiden yhdistelmää, usein kielimallin kanssa. Esimerkkejä ovat verkon vastausmoottorit ja sisäinen tietohaku, joka auttaa henkilöstöä löytämään tarvitsemansa käsikirjoista ja ohjeista.
Generatiivisten hakukoneiden optimointi (GEO) kattaa toimenpiteet, joiden avulla sisältö saadaan näkyviin tekoälypohjaisissa hakujärjestelmissä, kuten ChatGPT:ssä, Perplexityssä tai hakukoneiden tekoälytiivistelmissä, ja lähteeksi siteerattavaksi niissä. Termi tulee vuoden 2023 tutkimusartikkelista. Keskeisiä tekijöitä ovat selkeät, suoraan lainattavat vastaukset, siisti rakenne, todistetut tosiasiat, ajantasaiset tiedot ja tunnistettavat kirjoittajat. GEO täydentää perinteistä hakukoneoptimointia (SEO) eikä korvaa sitä.
Nollaklikkihaussa käyttäjät saavat vastauksensa suoraan hakutulossivulla, esimerkiksi esille nostettujen vastauslaatikoiden tai tekoälyn tuottamien tiivistelmien kautta, eivätkä enää klikkaa verkkosivustolle. Yrityksille tämä vähentää liikennettä, vaikka niiden sisältö toimisi lähteenä. Näkyvyys lainattuna lähteenä muuttuu siksi tärkeämmäksi: selkeillä vastauksilla, perustelluilla tosiasioilla ja hyvin jäsennellyillä sivuilla.
Hakuvahvistettu generointi (retrieval-augmented generation) yhdistää haun ja tekstin tuottamisen: ennen vastaamista järjestelmä hakee tietokokoelmasta – esimerkiksi käsikirjoista, ohjeistuksista tai UKK:sta – asiaankuuluvia kohtia ja välittää ne kielimallille kontekstina. Vastaus perustuu siten ajantasaiseen, yrityskohtaiseen sisältöön eikä pelkästään mallin opetustietoon. Tämä vähentää keksittyjä väitteitä, tekee lähteistä jäljitettäviä ja mahdollistaa päivitykset ilman uudelleenopetusta.
