Вице-президент Google по продуктам Робби Стейн недавно ответил на вопрос, о чем людям следует думать с точки зрения AEO/GEO. Он предоставил ответ, состоящий из нескольких частей, который начался с того, как ИИ Google создает ответы, и закончился рекомендациями о том, что следует учитывать создателям.
Содержание
Основы поиска Google AI
Заданный вопрос касался AEO/GEO, который ведущий подкаста охарактеризовал как эволюцию SEO. Ответ Робби Стайна из Google предложил подумать о контексте ответов ИИ.
Вот такой вопрос был задан:
«Как вы относитесь ко всему этому подъему AEO, GEO, который является своего рода эволюцией SEO?
Я предполагаю, что ваш ответ будет заключаться в том, чтобы просто создавать потрясающие вещи и не беспокоиться об этом, но вы знаете, есть целый навык, чтобы проявиться в этих ответах. Мысли о том, о чем здесь должны думать люди?»
Свой ответ Штейн начал с описания основ работы ИИ-поиска Google:
«Конечно, я имею в виду, что могу рассказать вам немного о том, как эта штука работает, потому что я думаю, что это помогает людям понять, что делать.
Когда наш ИИ создает ответ, он на самом деле пытается это сделать, он делает так называемое разветвление запроса, когда модель использует поиск Google в качестве инструмента для выполнения других запросов.
Так что, возможно, вы спрашиваете о конкретной обуви. Он добавит и добавит все эти другие запросы, например, десятки запросов, и начнет поиск в основном в фоновом режиме. И он будет отправлять запросы к нашему серверу данных. Так что, если ему нужна информация в реальном времени, он это сделает.
И вот, в конце концов, на самом деле что-то ищет. Это не человек, но обыски идут».
Робби Стейн показывает, что ИИ Google по-прежнему опирается на обычный поиск в поисковых системах, он просто масштабируется и автоматизируется. Система выполняет десятки фоновых поисков и оценивает те же сигналы качества, которые определяют ранжирование в обычном поиске.
Это означает, что «оптимизация системы ответов» по сути аналогична SEO, поскольку базовые факторы индексации, ранжирования и качества, присущие традиционным принципам SEO, по-прежнему применяются к запросам, которые сам ИИ выдает в рамках процесса разветвления запросов.
Для оптимизаторов идея заключается в том, что видимость ответов ИИ зависит не столько от использования нового алгоритма, сколько от создания контента, который настолько полностью удовлетворяет намерения, что автоматические поисковые системы Google рассматривают его как наилучший возможный ответ. Как вы увидите далее в этой статье, оригинальность также играет роль.
Роль традиционных поисковых сигналов
Интересная часть этого обсуждения сосредоточена на видах сигналов качества, которые Google описывает в своих рекомендациях для оценщиков качества. Штейн говорит, например, об оригинальности контента.
Вот что он сказал:
«И тогда каждый поиск сочетается с контентом. Поэтому, если для данного поиска ваша веб-страница спроектирована так, чтобы быть чрезвычайно полезной».
А затем вы можете просмотреть рекомендации Google по оценке людей и прочитать… что делает информацию полезной? Это то, что Google изучил больше, чем кто-либо другой.
И это как:
- Удовлетворяете ли вы намерения пользователей в том, что они пытаются получить?
- У вас есть источники?
- Вы приводите свою информацию?
- Оригинально ли это или повторяет то, что повторялось 500 раз?
И есть эти лучшие практики, которые, я думаю, до сих пор в значительной степени применимы, потому что в конечном итоге все сводится к тому, что ИИ проводит исследования и находит информацию.
И многие основные сигналы, хорошая ли это информация для вопроса, они все еще действительны. Они по-прежнему чрезвычайно актуальны и чрезвычайно полезны. И это приведет к реакции, в которой вы с большей вероятностью окажетесь в этом опыте сейчас».
Хотя Стейн описывает результаты поиска AI, его ответ показывает, что поиск AI Google по-прежнему учитывает те же основные факторы качества, что и традиционный поиск. Оригинальность, цитирование источников и удовлетворение намерений остаются основой того, что делает информацию «хорошей» с точки зрения Google. ИИ изменил интерфейс поиска и поощряет более сложные запросы, но факторы ранжирования по-прежнему остаются теми же узнаваемыми сигналами, связанными с экспертностью и авторитетностью.
Подробнее о том, как работает искусственный поиск Google
Ведущий подкаста Ленни задал еще один вопрос о том, как ИИ-поиск Google может использовать другой подход, отличный от подхода исключительно чат-бота.
Он спросил:
«Интересно ваше мнение о том, как это происходит при поиске. Когда вы его используете, это похоже на поиск по тысяче страниц или что-то в этом роде. Это просто другая основная механика по сравнению с тем, как работают другие популярные чат-боты, потому что другие не просматривают кучу веб-сайтов, как вы спрашиваете».
Штейн ответил более подробно о том, как работает поиск с помощью ИИ, выйдя за рамки разветвления запросов и определив факторы, которые он использует для выявления того, что, по их мнению, является лучшим ответом. Например, он упоминает параметрическую память. Параметрическая память — это знания, которыми ИИ обладает в ходе обучения. По сути, это знания, хранящиеся в модели, а не полученные из внешних источников.
Штейн объяснил:
«Да, это то, что мы сделали уникально для нашего ИИ. Очевидно, он обладает способностью использовать параметрическую память, мышление, рассуждения и все то, что делает модель.
Но одна из вещей, которая делает его уникальным, заключается в том, что он разработан специально для информационных задач: мы хотим, чтобы он лучше всего справлялся с информационными потребностями. В этом вся суть Google.
- И как же он находит информацию?
- Как он узнает, верна ли информация?
- Как он проверяет свою работу?
Это все, что мы встроили в модель. И так есть уникальный доступ к Гуглу. Очевидно, это часть поиска Google.
Итак, это поисковые сигналы Google, все, от спама, например, какой контент может быть спамом, и мы не хотим, вероятно, использовать его в ответе, вплоть до того, что это самая авторитетная и полезная информация.
Мы дадим ссылку на него и объясним: эй, согласно этому веб-сайту, проверьте эту информацию, и вы, вероятно, увидите это сами.
Вот как мы подумали о его разработке».
Объяснение Штейна ясно дает понять, что AI Search от Google предназначен не для имитации разговорного стиля обычных чат-ботов, а для усиления основной цели компании — предоставления достоверной, авторитетной и полезной информации.
Система искусственного интеллекта Google делает это, полагаясь на сигналы Google Поиска, такие как обнаружение спама и полезность. Система основывает свои ответы, сгенерированные искусственным интеллектом, на той же системе оценки и ранжирования, которая присуща обычному рейтингу поиска.
Такой подход позиционирует AI-поиск не как отдельную версию поиска, а скорее как расширение инфраструктуры поиска информации Google, где рассуждения и ранжирование работают вместе для получения фактически точных ответов.
Советы создателям
Штейн в какой-то момент признает, что создатели хотят знать, что делать с AI Search. По сути, он советует задуматься над вопросами, которые задают люди. Раньше это означало размышление о том, какие ключевые слова используют поисковики. Он объясняет, что это уже не так, потому что сейчас люди используют длинные разговорные запросы.
Он объяснил:
«Думаю, единственный совет, который я бы дал, — это подумать о том, для чего люди используют ИИ.
Я упомянул об этом как о моменте расширения… люди сейчас задают гораздо больше вопросов, особенно о таких вещах, как советы или способы, или о более сложных потребностях, а не, возможно, о более простых вещах.
И если бы я был создателем, я бы задумался: для какого типа контента кто-то использует ИИ? И тогда как мой контент может быть лучшим для данного набора потребностей сейчас?
И я думаю, что это действительно осязаемый образ мышления».
Совет Штейна не добавляет ничего нового, но он переосмысливает основы SEO для эпохи поиска с использованием ИИ. Вместо оптимизации отдельных ключевых слов создателям следует подумать о том, чтобы предвидеть более полное намерение и информационное путешествие, присущие разговорным вопросам. Это означает структурирование контента для непосредственного удовлетворения сложных информационных потребностей, особенно вопросов «как сделать» или запросов, основанных на советах, которые пользователи все чаще задают системам искусственного интеллекта, а не традиционному поиску по ключевым словам.
Вынос
- Искусственный интеллект все еще основан на традиционных SEO-сигналах
Поиск Google с использованием искусственного интеллекта опирается на те же основные принципы ранжирования, что и традиционный поиск: удовлетворение намерений, оригинальность и цитирование источников. - Как работает разветвление запросов
AI Search выполняет десятки фоновых поисковых запросов на каждый запрос, используя Google Search как инструмент для получения данных в реальном времени и оценки сигналов качества. - Интеграция параметрической памяти и поисковых сигналов
Модель сочетает сохраненные знания (параметрическая память) с живыми данными поиска Google, сочетая рассуждения с системами ранжирования для обеспечения фактической точности. - Поиск Google с использованием искусственного интеллекта похож на расширение традиционного поиска
AI Search — это не чат-бот; это система рассуждений, основанная на поиске, которая усиливает модель информационного доверия Google, а не заменяет ее. - Руководство для авторов в эпоху поиска ИИ
Оптимизация для искусственного интеллекта означает понимание намерений пользователей, стоящих за длинными диалоговыми запросами, — сосредоточение внимания на советах и инструкциях по стилизации контента, который напрямую удовлетворяет сложные информационные потребности.
Поиск с использованием искусственного интеллекта Google основан на тех же принципах, которые уже давно определяют традиционный поиск, используя сигналы поиска, ранжирования и качества для поиска информации, демонстрирующей оригинальность и надежность. Объединив сигналы живого поиска с собственными сохраненными знаниями модели, Google создал систему, которая объясняет информацию и цитирует веб-сайты, которые ее предоставили. Для создателей это означает, что успех теперь зависит от создания контента, который полностью отвечает на сложные разговорные вопросы, которые люди задают системам искусственного интеллекта.
Посмотрите фрагмент подкаста, который начинается примерно с отметки 15:30:
Рекомендованное изображение: Shutterstock/PST Vector
