Разбор Profound от 24 августа 2026 года под названием «Claude and Claude Code are distinct answer engines» показал: приложение claude.ai и агент Claude Code — два разных инструмента Anthropic, которые почти не совпадают по поведению при работе с веб-контентом. Profound снял 24 135 ответов на 1 724 запроса из 11 категорий с 13 по 23 июля 2026 года, веб-поиск был включён у всех систем. Отдельная подвыборка по программированию — 2 800 ответов на 200 запросов. Компания также разобрала топ-1000 страниц, которые агенты обеих систем посетили с 18 июля по 18 августа, и разложила их по категориям нейросетью GPT-4.1-mini.
Ключевое расхождение — в архитектуре доступа к вебу. В приложении claude.ai поиск срабатывал более чем в 93% ответов. В Claude Code — лишь в 13%. Причина в том, что у двух инструментов разный путь запроса. В Messages API найденные страницы приходят отдельным блоком web_search_tool_result — списком с адресом и заголовком каждой. В тексте ответа Claude расставляет цитаты типа web_search_result_location, и каждая несёт адрес (url), заголовок (title), зашифрованный указатель на источник и кусок процитированного текста до 150 символов (cited_text). Поля url, title и cited_text в токенах не учитываются. У Claude Code путь заканчивается иначе: до основной модели доходит не исходный текст страницы, а пересказ, сделанный вспомогательной моделью.
| Инструмент | Доля ответов с веб-поиском | Что доходит до основной модели |
|---|---|---|
| claude.ai | более 93% | цитата с куском исходного текста |
| Claude Code | 13% | пересказ вспомогательной модели |
Для владельца сайта из разбора следуют три практических вывода. Первый: важно понимать, какие боты Anthropic заходят на сайт и как их различать. Второй: нужно проверить, что закрыто в robots.txt и не блокирует ли он нужные инструменты. Третий: заходы стоит сверять по access-логу, а не по косвенным признакам. Отдельный параметр, который стоит учитывать: разработчик приложения на Messages API может сузить поиск списком разрешённых (allowed_domains) или запрещённых (blocked_domains) доменов. Если сайта нет в списке allowed_domains, такое приложение его не найдёт, как бы хорошо он ни был написан.
Приложение claude.ai искало в вебе более чем в 93% ответов, Claude Code — лишь в 13%.
У Messages API есть и второй инструмент — web fetch tool, который забирает содержимое страницы по адресу. По его документации он открывает только адреса, которые уже встречались в разговоре: в сообщении пользователя или в результатах прошлого поиска. Ссылку, которую модель сочинила сама, он не откроет — так Anthropic защищается от утечки данных. JavaScript этот инструмент не выполняет; для страниц, которые собирает браузер, у Anthropic есть отдельный browser use tool.
Масштаб цитирования оценила OtterlyAI: 379 321 цитата по 16 406 доменам за июнь 2026 года, запросы из SaaS и tech. Сайты брендов и продуктов собрали 64,0% цитат, новости и медиа — 14,9%. На топ-10 доменов пришлось 9,5% всех цитат, на топ-500 — 59,9%, а 32,9% доменов процитированы ровно один раз. Выборка Profound, вероятно, смещена к SaaS и технологическим компаниям, поэтому переносить эти цифры на интернет-магазин или медицинский сайт без проверки не стоит.
Отдельная линия разбора — файл llms.txt, который сайты отдают агентам. Два исследования серверных логов, Ahrefs и Saaslinks, разошлись в оценке того, кто и как часто запрашивает этот файл. Для владельца сайта это означает, что единого стандарта пока нет и решения стоит принимать по своим логам, а не по отраслевым сводкам.
Практический вывод для разработчика на Messages API: разбор ответа не требует сетевых запросов. Функция extract_cited_urls проходит по блокам response.content, берёт из них цитаты веб-поиска и отбрасывает повторы одного адреса. Если страница есть в блоке результатов, но её url нет среди цитат, значит поиск её нашёл, а в текст ответа она не попала. Это различие между «найдено» и «процитировано» — ключевое при оценке видимости сайта в ответах ИИ.
