Основное обновление Google в июне 2025 года только что закончилось. Примечательно, что, хотя некоторые говорят, что это было большое обновление, оно не было разрушительным, указывая на то, что изменения могли быть более тонкими, чем изменение игры. Вот некоторые подсказки, которые могут объяснить, что произошло с этим обновлением.
Содержание
Два прорыва, связанные с рейтингом
Хотя многие люди говорят, что обновление в июне 2025 года было связано с Muvera, это не совсем вся история. За последние несколько недель было два заметных объявления о бэкэнд, модель Muvera и Google Graph Foundation.
Google Muvera
Muvera-это мультивектор с помощью алгоритма поиска фиксированных размерных кодировки (FDES), который делает извлечение веб-страниц более точными и с более высокой степенью эффективности. Примечательной частью SEO является то, что он может получить меньше страниц кандидатов для ранжирования, оставляя менее актуальные страницы и продвигая только более точно соответствующие страницы.
Это позволяет Google обладать всей точностью многоклеточного поиска без каких-либо недостатков традиционных многоклеточных систем и с большей точностью.
Объявление Google Muvera объясняет ключевые улучшения:
«Улучшенный отзыв: Muvera опережает единую эвристику, общий подход, используемый в многоветательном поиске (который также использует PLAID), достигая лучшего отзывания, получая при этом значительно меньше документов кандидатов… например, FDE меньше кандидатов на 5–20x меньше для достижения фиксированного отзыва.
Более того, мы обнаружили, что FDE Muvera могут быть эффективно сжаты с использованием квантования продукта, уменьшая след памяти на 32x с минимальным воздействием на качество поиска.
Эти результаты подчеркивают потенциал Muvera значительно ускорить многоветательный поиск, что делает его более практичным для реальных приложений.
… Сокращая многоветательный поиск до одно-векторных MIP, Muvera использует существующие оптимизированные методы поиска и достигает современной производительности со значительно повышенной эффективностью ».
Модель фонда графика Google
Модель графического фонда (GFM) — это тип модели ИИ, которая предназначена для обобщения в различных структурах графиков и наборов данных. Он предназначен для адаптации аналогично тому, как крупные языковые модели могут обобщить в разных областях, в которых они не были изначально обучены.
GFM Google классифицирует узлы и края, которые могут быть правдоподобно включать документы, ссылки, пользователей, обнаружение спама, рекомендации по продукту и любые другие виды классификации.
Это что -то очень новое, опубликованное 10 июля, но уже тестировалось на рекламу для обнаружения спама. На самом деле это прорыв в графическом машинном обучении и разработка моделей ИИ, которые могут обобщать различные структуры и задачи графиков.
Он заменяет ограничения нейронных сетей графика (GNN), которые привязаны к графику, на котором они обучались. Модели графических фундаментов, такие как LLMS, не ограничиваются тем, на что они обучались, что делает их универсальными для обработки новых или невидимых графических структур и доменов.
Объявление Google о GFM говорит о том, что он улучшает нулевые выстрелы и несколько выстрелов, что означает, что он может сделать точные прогнозы на различных типах графиков без дополнительного обучения, специфичного для конкретной задачи (нулевой выставки), даже если доступно только небольшое количество меченных примеров (несколько выстрелов).
Объявление GFM Google сообщило об этих результатах:
«Работа в шкале Google означает, что обработка графиков миллиардов узлов и ребра, где наша среда JAX и масштабируемая инфраструктура TPU особенно сияет. Такие объемы данных поддаются обучению моделей общего пользования, поэтому мы исследовали наш GFM по нескольким внутренним задачам классификации, такими как обнаружение спама в ADS, которые включают в gros and connectional ortional sturation orpational contablies contables, ablyble -altiptiptiptiptipes, не имеют знаменитости. Различные таблицы и, следовательно, пропускают контекст, который может быть полезен для точных прогнозов.
Мы наблюдаем значительный повышение производительности по сравнению с лучшими настраиваемыми базовыми показателями с одним столом. В зависимости от задачи вниз по течению, GFM приносит 3x — 40x прирост средней точности, что указывает на то, что структура графика в реляционных таблицах обеспечивает решающий сигнал, который будет использован моделями ML ».
Что изменилось?
Неразумно предположить, что интеграция как Muvera, так и GFM может позволить системам ранжирования Google более точно оценивать соответствующий контент, улучшая поиск (MUAVERA) и отображения отношений между ссылками или контентом, чтобы лучше идентифицировать закономерности, связанные с достоверностью и авторитетом (GFM).
Интеграция как Muvera, так и GFM позволила бы системам ранжирования Google к более точному контенту, соответствующему соответствующему поверхности, который поискеры будут удовлетворять.
Официальное объявление Google сказано:
«Это регулярное обновление, предназначенное для лучшей релевантной поверхности, удовлетворяющего контентом для поисковиков всех типов сайтов».
Это конкретное обновление, похоже, не сопровождалось широко распространенными сообщениями о массовых изменениях. Это обновление может вписаться в то, о чем говорил Дэнни Салливан в «Поиск в Центральном живом Нью-Йорке», где, по его словам, они будут вносить изменения в алгоритм Google, чтобы выяснить большее разнообразие высококачественного контента.
Поиск маркетолога Гленн Гейб твитнул То, что он увидел некоторые сайты, которые пострадали от «полезного обновления контента», также известного как HCU, отстранились в рейтинге, в то время как другие сайты ухудшились.
Хотя он сказал, что это было очень большое обновление, ответ на его твиты приглушалась, а не тот ответ, который происходит, когда происходит широко распространенное нарушение. Я думаю, что было бы справедливо сказать, что, хотя данные Гленна Гейба показывают, что это было большое обновление, это, возможно, не было разрушительным.
Так что изменилось? Я думаю, я предполагаю, что это было широко распространенное изменение, которое улучшило способность Google лучше поверхностно соответствующим контенту, способствовало лучшему поиску и улучшенной способности интерпретировать закономерности надежности и авторитетности, а также для лучшего идентификации сайтов низкого качества.
Читать далее:
Google Muvera
Модель фонда графика Google
Обновление Google в июне 2025 года закончилось
Показанное изображение от Shutterstock/Kues
