Kaip Google AI keičia paieškos rezultatus: greitis prieš nuorodų svarbą
Dirbtinis intelektas (DI) tampa vis svarbesniu informacijos paieškos įrankiu, tačiau naujausias Google antitrustinis tyrimas atskleidžia, kad paieškos sistemų veikimo principai gali būti labiau sudėtingi nei atrodo. Neseniai paskelbtas Memorandumas, susijęs su Google antitrustine byla, parodė, kad Google AI Overviews nevertina nuorodų taip, kaip įprasta tradicinėje paieškoje. Tai kelia klausimų apie tai, kaip DI atsakymai grindžiami, ir kaip tai gali paveikti vartotojus bei interneto svetainių kūrėjus.
Google AI Overviews – kas slypi už fasado
Tradiciškai galima manyti, kad paieškos rezultatai, naudojami DI atsakymams generuoti, remiasi nuorodomis, kurios signalizuoja puslapio populiarumą ir patikimumą. Tačiau Google naudoja technologiją, vadinamą FastSearch, kuri suteikia greitesnę prieigą prie riboto skaičiaus dokumentų. FastSearch remiasi RankEmbed signalais – tai giluminio mokymosi modelio rezultatai, leidžiantys DI sistemoms greitai gauti semantiškai svarbią informaciją. Nors tokie atsakymai pasiekiami greičiau, rezultatai gali būti žemesnės kokybės nei tradicinėje paieškoje, o tai paaiškina, kodėl ankstyvose AI versijose buvo matyti spam ir net bausti puslapiai.
Greitis prieš išsamumą
FastSearch naudoja mažiau dokumentų ir optimizuotas greičiui, o ne pilnam kokybės vertinimui. Tai reiškia, kad nuorodos kaip reitingo signalas šioje sistemoje beveik nenaudojamos, o pagrindinis dėmesys skiriamas semantiniam atitikimui ir vartotojo elgesio duomenims. RankEmbed modelis, kurio pagrindu veikia FastSearch, remiasi vartotojų paieškų istorija ir žmogaus reitingų duomenimis, leidžiančiais modeliams efektyviau nustatyti tinkamiausius dokumentus, net jei užklausoje trūksta tam tikrų terminų.
Semantika ir vartotojų duomenys
RankEmbed ir jo atnaujinta versija RankEmbedBERT mokomi naudojant paieškos logus ir žmogaus reitingų duomenis, suteikiančius AI galimybę interpretuoti semantinę informaciją. Tai reiškia, kad puslapiai, kurie gausiai lankomi arba turi aukštą vertinimą pagal žmogaus reitingus, turi didesnę tikimybę būti pasirinkti DI atsakymams. Tokia sistema leidžia geriau atsakyti į sudėtingas ir ilgų frazių užklausas, tačiau tuo pačiu mažiau atsižvelgia į tradicinius SEO kriterijus, tokius kaip nuorodų profilis ar puslapio autoritetas.
Praktiniai patarimai svetainių kūrėjams
- Kokybė virš kiekio – DI pagrindu veikianti paieška gali nepaisyti gausių nuorodų, todėl svarbiausia yra kurti kokybišką ir aiškų turinį, kuris tiksliai atsakytų į vartotojo užklausas.
- Vartotojo elgesys svarbus – lankytojų sąveika su puslapiu, įskaitant laiką svetainėje ir paspaudimų istoriją, gali tapti lemiančiu faktoriu DI atsakymams.
- Optimizuokite semantinį turinį – naudokite aiškią struktūrą, tinkamus raktažodžius ir sinonimus, kad DI modeliai galėtų efektyviai interpretuoti informaciją.
- Stebėkite DI atsakymų rezultatus – analizuokite, kurie jūsų puslapiai dažniausiai pateikiami DI Overviews, ir tobulinkite jų turinį pagal vartotojų poreikius.
- Neapsiribokite nuorodomis – nors tradicinis SEO išlieka svarbus, greitai generuojamuose DI atsakymuose nuorodų reikšmė mažėja, todėl turinio kokybė ir semantika tampa prioritetu.
Europos informacinių technologijų ekspertas Dr. Elena Müller pažymi: „Svarbu suvokti, kad DI sistema labiau orientuojasi į semantinę informaciją ir vartotojų sąveiką nei į nuorodų kiekį. Tai fundamentaliai keičia SEO strategijas.“ JAV tyrimų centro MIT AI Lab docentė Prof. Lisa Chang priduria: „RankEmbed modelio naudojimas leidžia greičiau pateikti atsakymus, bet svetainių turinio kūrėjai turi akcentuoti kokybę ir aiškumą, o ne nuorodų skaičių.“
Išvados
Google antitrustinė byla atskleidžia, kad AI Overviews sistema remiasi greitumu, ne nuorodomis, o pagrindiniai DI modeliai, tokie kaip RankEmbed, pasitelkia vartotojo elgesio duomenis ir semantinę analizę. Tai reiškia, kad svetainių kūrėjams reikia persvarstyti savo strategijas: kokybiškas turinys, aiški struktūra ir semantinė optimizacija tampa esminiais veiksniais, norint pasiekti geresnius rezultatus DI paieškose. Praktiniai patarimai, tokie kaip vartotojo sąveikos sekimas ir turinio semantikos tobulinimas, padeda svetainėms prisitaikyti prie naujos realybės, kurioje greitis ir semantika turi didesnę reikšmę nei tradiciniai nuorodų signalai.
