Адаптация к поисковым генеративным системам Google (SGE). Часть 1.

Готовы окунуться в новый мир поиска?

SGE (поисковые генеративные системы) созданы для того, чтобы понять ваши намерения и предоставить четкие, краткие и близкие к человеческим ответы. Тем не менее, на этапе бета-тестирования с ограниченным доступом Google SGE дает хорошее представление о том, что нас ждет в будущем. Таким образом, важно быть готовым и понимать все тонкости этой грядущей революции.

Давайте начнем с краткой истории эволюции поисковых систем и перейдем к внешнему виду результатов поиска Google SGE Beta и базовому пониманию внутренней работы SGE.

Краткая история поисковых систем

От хаоса к порядку : эра каталогов (начало 1990-х) Представьте себе огромный телефонный справочник в Интернете, организованный до последней буквы редактором-человеком. По сути, это то, что делали первые поисковые системы, такие как Yahoo! и АльтаВиста были. Хотя модель ручного управления информацией была революционной для своего времени, ее можно было масштабировать только до тех пор, пока сеть, наконец, не достигла точки взрывного роста.

Введите краулеров : эпоха индексирования (конец 1990-х – 2000-х годов) С появлением поисковых систем, таких как Google и AltaVista, роботы, известные как «краулеры», взяли верх, автоматически просматривая Интернет и индексируя веб-сайты на основе ключевых слов. Это ознаменовало значительный скачок, предлагая более динамичные и полные результаты поиска.

За пределами ключевых слов : рост семантики (2000-2010-е годы) Когда ограничения ключевых слов стали очевидны, поисковые системы начали использовать обработку естественного языка (NLP), чтобы понять значение ключевых слов, открывая путь к более интуитивным и релевантным результатам. Думайте «лучшая пицца рядом со мной», а не просто «пицца».

Эпоха персонализации и голосового поиска: (2010-е годы по настоящее время) Внедрение персонализированного поиска и помощников по голосовому поиску, таких как Siri и Alexa, ознаменовало сдвиг в сторону понимания намерений и контекста пользователя. Поисковые системы начали предоставлять результаты, адаптированные к индивидуальным предпочтениям и голосовым запросам, имитируя естественный разговор.

Смена парадигмы : появление SGE (2020-е годы – настоящее время) И, наконец, мы подходим к заре поисковых генеративных систем. Опираясь на достижения своих предшественников, SGE использует сложный искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы не просто индексировать и понимать, но и генерировать ответы, адаптированные к индивидуальным потребностям. Как показано в примере ниже, это выходит за рамки предоставления ссылок; он синтезирует информацию, извлекает ключевые идеи и организует их так, чтобы они наилучшим образом соответствовали желаниям пользователя. По крайней мере, согласно данным, хранящимся в Google для профилирования пользователя.

Как выглядят результаты поиска Google SGE

Google SGE все еще находится в бета-режиме, поэтому возникает соблазн приоткрыть завесу тайны и получить углубленные знания о внутренней работе того, что ждет поисковые системы в будущем.

С появлением SGE прошли те времена, когда документы писались с использованием ключевых слов и строгих алгоритмов. Если в двух словах традиционный поиск основан скорее на ключевых словах, чем на концептуальном, SGE интегрирует NLP, AI и ML, чтобы понять значение и контекст запроса искателя.

Например, сказав: «Какой ноутбук лучше всего подойдет писателю?» возвращает синтезированный ответ с описанием характеристик, которые следует учитывать.

Следующий список рекомендуемых ноутбуков основан на таких характеристиках и отображает каждый из них рядом с рекомендуемым продуктом. Это ускоряет время выбора, поскольку экономит время, необходимое для перехода по каждому сайту, и позволяет быстро провести сравнительную оценку.

Рядом со списком рекомендуемых продуктов предлагаются веб-сайты «Лучшие из», которые, предположительно, предоставят альтернативную перспективу той, которую предлагает Google SGE.

Список рекомендуемых продуктов довольно длинный, а это значит, что пользователю придется довольно долго прокручивать страницу, прежде чем попасть к обычным результатам поиска Google. И даже в этом случае, прежде чем перейти к списку, вам необходимо просмотреть раздел часто задаваемых вопросов.

Это подчеркивает различные варианты, с которыми экспериментирует бета-версия Google SGE, поэтому сложно предсказать, какой формат она будет иметь, когда Google SGE будет выпущен для всех пользователей.

Результаты некоммерческого поиска совершенно иные. Это имеет смысл, поскольку общие знания, хотя и ценны, имеют небольшую рыночную стоимость. Итак, давайте зададим случайный вопрос, который вряд ли будет иметь коммерческое значение. Например, «Как жили троглодиты?»

Как видите, дорога до раздела «Люди тоже спрашивают» гораздо короче, чем для коммерческих продуктов. Что интересно, при нажатии на стрелку «читать дальше» в начальном разделе GSE по умолчанию возвращается к комбинации бардовского интерфейса — с предлагаемыми дополнительными вопросами и приглашением создать свой дополнительный вопрос — и доступ к дополнительным источникам информации рядом с определением его фрагмента.

Таким образом, для обоих форматов, таких как недавний BARD, «Люди также спрашивают» и индексированные разделы по-прежнему доступны, теперь они расположены в обратном хронологическом порядке.

Учитывая предыдущую удивительную разницу между двумя форматами результатов поиска с дневным интервалом, я попробовал выполнить новый поиск с тем же поисковым запросом. Хотя формат результата такой же, как и у предыдущего результата, его содержание изменилось. Необходимо будет дополнительно подумать об этом конкретном аспекте SGE.

На данном этапе о точном будущем поисковых систем, к которым мы привыкли сегодня, можно только догадываться. Даже Google пересматривает эту версию SGE и использует отзывы бета-пользователей, шаблоны прокрутки и щелчков и сравнивает их с предыдущей версией для точной настройки своей модели SGE.

На данный момент лучшее, что мы можем сделать, чтобы догадаться, — это попытаться взглянуть на механизм, лежащий в основе этого процесса.

Взгляд на внутреннюю работу Google SGE

В SGE есть три базовых компонента, каждый из которых основан на возможностях предыдущего.

• Обработка естественного языка (NLP). Это дает SGE возможность понимать естественный язык ваших запросов с нюансами слов, грамматикой и тональностью. При этом он «читает» ваш вопрос так же, как это сделал бы любой человек, извлекая реальный смысл и намерение вашего поиска.

  
  

• Машинное обучение: SGE постоянно учится и адаптируется на основе анализа огромного количества текста и данных для извлечения закономерностей и взаимосвязей. Это позволяет модели прогнозировать информацию, которую вы хотели бы найти, даже если запрос сформулирован неправильно.

  
  

• Искусственный интеллект: ИИ использует идеи НЛП и машинного обучения, чтобы давать не только точные ответы, но и информативные и адаптированные для вас. SGE призвана стать вашим личным научным помощником с новейшими технологиями и постоянно растущей базой знаний. Он делает гораздо больше, чем просто получение информации. Он понимает ваши потребности, предоставляет информацию, отвечающую на ваши вопросы, и помогает вам глубже исследовать, учиться и принимать обоснованные решения.

За пределами текста: мультимодальный опыт

Как мы видим из приведенных выше примеров, SGE не ограничиваются текстовыми форматами. Они могут генерировать различные форматы ответов. SGE может представить интерактивную карту с указанием рекомендуемых направлений или составить персональный видеомаршрут на основе ваших интересов. Ходят неподтвержденные слухи о скором выпуске голосового повествования, которое, например, могло бы провести вас по местам, которые обязательно нужно посетить.

Как SGE могут повлиять на SEO в будущем?

SGE обещают возвестить революцию в области пользовательского опыта. Как видно выше, основными характеристиками этой революции являются:

• Повышение точности и релевантности

• Персонализация на стероидах

• Разговорные возможности

  
  

Но, несмотря на все свои неоспоримые преимущества, SGE необходимо будет тщательно изучить на предмет:

• Предвзятость и справедливость: как мы можем гарантировать, что SGE свободны от предвзятости и обеспечивают справедливые и инклюзивные результаты для всех пользователей?

• Прозрачность и объяснимость : как пользователи могут понять, как SGE приходят к своим ответам, и обеспечить точность и надежность получаемой ими информации?

• Конфиденциальность и защита данных : Как мы можем защитить конфиденциальность пользователей и гарантировать, что огромный объем данных, собранных SGE, используется ответственно и этично, не полагаясь на источники, защищенные авторским правом?

  
  

При этом SEO обязательно станет первой областью, которая должна быстро адаптироваться к новому поисковому ландшафту.

Оптимизация SEO для SGE

Сегодня оптимизация SEO для доступности является фундаментальным требованием для успеха бизнеса или любого проекта, который зависит от посещаемости веб-сайта. SEO-специалисты уже знакомы с переходом от ключевых слов к длинным ключевым словам, максимизацией привлекательности своих заголовков для стимулирования кликов (при этом избегая заголовков-кликбейтов с низким уровнем вовлеченности), структурированием контента с заголовками H и т. д., получением обратных ссылок и оптимизацией сайт для быстрой загрузки, отзывчивости и так далее.

Все это для того, чтобы разместить их контент на первой странице желанных результатов поиска. Адаптация к новой эре SGE потребует быстрой адаптации. Моя предыдущая статья о SGE посвящена исключительно SEO в эпоху поисковых систем на основе LLM . На момент написания этой статьи бета-версия Google SGE еще не была доступна, но основные принципы остались.

В статье более подробно рассказывается о том, что делать, чтобы быстро адаптироваться, переходя от ключевых слов к контексту.

Моя следующая статья должна быть посвящена тому, как использовать SGE для достижения стратегических бизнес-преимуществ.

Убедитесь, что вы никогда не пропустите ни одну статью, подписавшись на меня на Hackernoon (кнопка «Подписаться» под моим профилем выше) и на LinkedIn .