Google permite que Gemini use Gmail y Photos para respuestas más precisas y personalizadas

Google сделала Gemini заметно полезнее в повседневных задачах: функция Personal Intelligence позволяет ассистенту подключаться к Gmail, Google Photos, истории поиска и другим сервисам, чтобы понимать контекст без длинных пояснений. На практике это означает, что чат-бот может предложить более точную покупку, подсказать характеристики уже купленного устройства или собрать идеи для поездки, даже если пользователь не назвал ключевые детали в самом запросе. Суть функции в том, что Gemini начинает опираться не только на формулировку промпта, но и на данные из подключенных Google-приложений.

Для включения нужно зайти в настройки Gemini на вебе или в мобильном приложении, открыть раздел Personal Intelligence, включить память прошлых чатов и отдельно выбрать, какие сервисы можно использовать. Среди них — Gmail, Calendar, Docs, Drive, Google Photos, Search, YouTube, Google Home и YouTube Music. По состоянию на март 2026 года Google начала расширять доступ к функции для бесплатных пользователей в США; раньше она была доступна только подписчикам AI Pro и AI Ultra.

При этом работает она только с личными Google-аккаунтами, а не с корпоративными или учебными Workspace. Один из самых показательных тестов касался обычного шопинга. Автор статьи ввела простой запрос о летних игрушках для ребёнка, специально не указывая возраст, пол и даже город.

Gemini сразу ответил так, будто уже знает ситуацию: упомянул дочь, её возраст и климатические условия региона, после чего предложил подходящие варианты вроде водных столиков и разбрызгивателей для жаркой и влажной погоды. В подборке даже появились стилистически похожие варианты, которые, по ощущению автора, совпадали с предыдущими интересами и покупками. В этом и состоит главный эффект Personal Intelligence: вместо усреднённой выдачи пользователь получает ответ, собранный на основе его цифровых следов внутри экосистемы Google.

Второй тест показал, как это работает в более практическом сценарии. Через Gemini в Chrome автор спросила, какой размер шин нужен её пикапу, не называя модель машины. Сервис ответил уже с конкретикой: назвал Ram 1500 Quad Cab 2017 года, уточнил, что размер зависит от комплектации и установленных колёс, и предложил два заводских варианта.

Дополнительно Gemini объяснил, где проверить точные данные — на наклейке в проёме двери со стороны водителя или на боковине текущих шин. Для пользователя это экономит время: не нужно искать старые письма, чеки или фото, чтобы восстановить базовый контекст перед вопросом. Третий пример связан с планированием поездки.

В режиме AI Mode в поиске Google автор попросила подсказать интересные занятия рядом с местом летнего кемпинга, не называя регион и даты. Gemini сумел связать данные из документов и других сервисов, понял, что речь идёт о маршруте по району Thousand Islands на границе США и Канады, и предложил идеи, релевантные именно июлю 2026 года: фестивали у воды, живую музыку, фейерверки ко Дню независимости, Antique Boat Show и поездку в Boldt Castle. Если включён режим Autobrowse в Chrome, следующий шаг можно сделать прямо там же — попросить Gemini добавить эти активности в существующий документ с маршрутом или создать новый.

Из этого вытекают и более широкие сценарии. Personal Intelligence может подстраивать ответы под историю чтения и поиска, привычки в YouTube, письма, фотографии, события календаря и документы в Drive. За счёт этого Gemini лучше справляется не только с покупками или путешествиями, но и с повседневными задачами вроде сравнения цен, локальных рекомендаций, диагностики устройств или даже поиска новых хобби.

Главный плюс — резкое снижение трения: вместо длинных промптов с биографией, предпочтениями и перечислением прошлых действий достаточно короткого запроса. Но цена за такой комфорт очевидна: пользователь разрешает ИИ глубже зайти в личный слой данных. Google подчёркивает, что функция добровольная, все подключения можно включать и выключать вручную, а активность — удалять.

В справочных материалах Gemini также сказано, что личный контент из подключённых сервисов Google не используется для обучения генеративных моделей и не применяется для показа рекламы, хотя сам сервис может обращаться к этим данным при ответе на запросы. В практическом смысле это важный поворот для рынка: Google делает ставку не просто на силу модели, а на преимущество собственной экосистемы. Чем лучше Gemini знает пользователя, тем полезнее он становится — и тем сильнее вырастает зависимость от сервисов Google.