От WAP-сайтов до ChatGPT: как за 22 года изменился поиск цифровых сервисов

4 ноября 2026 года мне удалось открыть архивную версию личного сайта «Русалочка», который я создавала в начале нулевых. Самый ранний найденный снимок главной страницы датирован 25 декабря 2003 года.

В журнале обновлений сохранилась запись от 8 января 2004 года о публикации статьи «Обзор wap сайтов». Самая ранняя обнаруженная копия подборки с 28 мобильными ресурсами относится к 10 мая 2004 года.

Эта страница позволяет проследить путь цифрового контента от каталогов для кнопочных телефонов до рекомендаций ChatGPT и Алисы AI.

Контент создавался под конкретное устройство

WAP-сайты предназначались для выхода в интернет с мобильных телефонов. Маленькие экраны, небольшой объём памяти и медленное соединение определяли их структуру.

Страница обычно состояла из текста, коротких списков, ссылок и небольших изображений. На мобильных ресурсах размещали полифонические мелодии, файлы MIDI и MMF, заставки, анимацию, Java-игры, темы оформления и шаблоны MMS.

В моём обзоре рядом с адресами сайтов указывались модели телефонов: Nokia 3510i и 7210, Samsung C100, Sony Ericsson T300, T310 и T610, устройства Siemens, Panasonic, LG, Sharp и Alcatel.

Разрешение изображения влияло на совместимость с экраном. В подборке встречались форматы 82 × 82, 101 × 80, 128 × 128 и 132 × 176 пикселей. Игра могла не запуститься на определённой модели, мелодия — не воспроизвестись, а заставка — исказиться.

Технические характеристики входили в описание цифрового продукта и влияли на решение о загрузке.

Размер файла влиял на расходы

В одном из описаний 2004 года я отметила:

«Много интересных анимаций, причём у каждой указано, сколько она весит».

Размер файла определял время загрузки, расход трафика и возможность сохранить контент в памяти телефона.

В декабре 2003 года «МегаФон» сообщал о тарифах для абонентов Северо-Западного филиала, находившихся в Москве и Московской области во внутрисетевом GPRS-роуминге. WAP-доступ стоил один цент за килобайт, мобильный доступ в интернет — 13 центов за 100 килобайт.

Условия зависели от оператора, региона и тарифа. Пример показывает, почему даже небольшой файл требовал предварительной оценки.

На начало октября 2003 года GPRS использовали около 2% абонентов «Би Лайн». Выход в интернет с телефона оставался новым сценарием. Обзор сообщал, что находится по адресу, подходит ли контент конкретному устройству и сколько данных потребуется загрузить.

Аудиторию приводили каталоги и рейтинги

В начале нулевых заметную роль в распространении сайтов играли каталоги, рейтинги и обмен ссылками.

На «Русалочке» стояли счётчик Rambler’s Top100 и значок рейтинга Mail.ru. Эти сервисы собирали статистику посещений и могли приводить дополнительную аудиторию.

По данным Фонда общественного мнения, осенью 2003 года интернетом в течение предшествующих шести месяцев пользовались 13,1 млн взрослых россиян. Месячная аудитория составляла 9,9 млн человек, недельная — 6,9 млн, суточная — 3,2 млн.

К началу 2004 года в России насчитывалось 36,2 млн абонентов сотовой связи. За 2003 год их количество выросло вдвое, а уровень проникновения достиг 25%.

Объём российского рынка интернет-рекламы в 2003 году оценивался в 18 млн долларов. За год он увеличился на 63%, хотя доля интернета составляла меньше 1% всего рекламного рынка.

Рост аудитории, мобильной связи и рекламных бюджетов создавал спрос на каталоги и обзоры, которые позволяли ориентироваться среди новых цифровых ресурсов.

Авторский обзор работал как фильтр

Список интернет-адресов мало говорил неподготовленному читателю. Требовалось выяснить, откроется ли сайт на телефоне, какие файлы там находятся, для каких моделей они предназначены и сколько трафика потребуется.

В 2004 году я вручную собирала адреса WAP-сайтов, изучала их содержание и систематизировала сведения. Читатель получал подборку с пояснениями и выбирал ресурс под свою модель телефона.

Так работала авторская рекомендация: человек изучал доступные варианты и добавлял контекст, которого не было в обычном перечне ссылок.

Позднее часть этой работы перешла к поисковым системам, маркетплейсам и рекомендательным алгоритмам. В 2026 году варианты под запрос пользователя подбирают и генеративные нейросети.

Как ChatGPT и Алиса AI участвуют в выборе

Пользователь может попросить нейросеть найти специалиста по определённой теме, сравнить образовательные программы, подобрать сервис для бизнес-задачи или предложить несколько компаний.

ChatGPT, Алиса AI и другие системы анализируют доступные материалы и составляют ответ под запрос. В нём могут появиться названия, характеристики, ссылки и объяснение различий между вариантами.

Чтобы компания или продукт были корректно представлены в таком ответе, на сайте должны быть опубликованы конкретные сведения: перечень услуг, задачи клиентов, условия работы, ограничения, кейсы, измеримые результаты и информация об авторе или организации.

К собственному сайту добавляются внешние подтверждения: публикации в СМИ, профессиональные каталоги, исследования, интервью, страницы мероприятий и отраслевые рейтинги. Они закрепляют связь компании или человека с определённой специализацией.

Общие описания и противоречивые сведения осложняют сопоставление с запросом. Нейросеть может пропустить компанию, отнести её к другой категории или неверно описать предложение.

От авторского отбора к генеративной рекомендации

WAP-подборка 2004 года и ответ ChatGPT 2026 года решают сходную задачу: человек формулирует потребность и получает несколько вариантов.

В авторском обзоре поиск, проверку и пояснения выполнял составитель. Поисковые системы автоматизировали доступ к страницам, рекомендательные алгоритмы добавили персонализацию, а генеративные модели научились собирать единый ответ из нескольких источников.

Для маркетинга появился ещё один канал присутствия. Наряду с поисковой выдачей компании теперь отслеживают, как их называют и описывают ChatGPT, Алиса AI, GigaChat, Perplexity и другие системы.

На результат влияют структура сайта, экспертные материалы, PR, внешние публикации, репутация и согласованность фактов. Система должна распознать компанию или человека, связать с нужной категорией и найти подтверждение заявленным характеристикам.

Веб-архив как источник маркетинговых данных

Веб-архивы позволяют изучать развитие цифровых продуктов по сохранившимся страницам, текстам и файлам.

В архивном индексе «Русалочки» обнаружены 202 файла, включая 121 HTML-страницу, 37 изображений JPEG и 38 телефонных мелодий. Сохранились журнал обновлений, структура сайта, описания WAP-ресурсов и отдельные материалы.

По ним можно восстановить критерии выбора цифрового продукта в 2004 году: совместимость с устройством, формат, размер файла, стоимость загрузки и доступность контента.

Сейчас при выборе сервиса учитываются функции, тарифы, интеграции, безопасность, репутация и опыт клиентов. Для рекомендаций нейросетей добавляется ещё один фактор: качество открытых источников, по которым система распознаёт и описывает продукт.

Архивный обзор подтвердил, что цифровые сервисы я начала системно исследовать ещё в 21 год. Сегодня я занимаюсь AI-маркетингом и анализирую, как компании, эксперты и продукты попадают в ответы ChatGPT и Алисы AI.

Полную историю сайта «Русалочка», архивные страницы, статистику российского интернета начала нулевых и ссылки на первоисточники я собрала в статье:

«От WAP-сайтов до ChatGPT: как я писала обзоры мобильного интернета в начале 2000-х»

https://akstai.ru/blog/wap-sites-mobile-internet-2003.html

Анастасия АкстЭксперт по AI-маркетингу и продвижению в нейросетях, автор Энциклопедии ИИ, вице-президент Ассоциации экспертов, спикеров, модераторов и продюсеров