Поиск мертв, давно живой поиск!

Поиск — это не то, что было раньше.

Поисковые системы больше не просто соответствуют ключевым словам или фразам в пользовательских запросах с веб -страницами. Мы выходим далеко за пределы мира лексического поиска, который просто основан на текстах без понимания семантических связей не только вещей, но и мультимедийных представлений о вещах/понятиях.

Сегодня ИИ может понимать, контекстуализировать и генерировать информацию в ответ на намерение пользователя в значительной степени использовать вероятностный прогноз и сопоставление шаблонов.

Эта трансформация обусловлена ​​генеративным поиском информации.

Поитя генеративная информация — это фундаментальный сдвиг в том, как системы поверхности и представлены системы.

Марк Наджорк, выдающийся ученый в Google DeepMind, изложил, как крупные языковые модели (LLMS) меняют поиск и поиск информации во время основной доклада в Sigir 2023, который стоит посетить. Его презентация также исследовала, как мы достигли этой позиции посредством итеративных изменений от лексического к семантическому, гибридному и генеративному подходам с течением времени.

От поиска до поколения

В течение десятилетий поисковые системы отвечали на запросы пользователей, указывая на документы, которые могут содержать ответ.

IMG — Интернет -поиск

Но эта модель развивается. Сейчас мы находимся в первых днях поиска генеративной информации.

Система не просто находит контент; Он генерирует ответы, основываясь на том, что он извлекает все более мультимодальным образом, собирая все, что может представлять недооцененный запрос, синтезирующий в одной точке.

Наджорк описал этот сдвиг как переход от традиционных систем, основанных на поиске, которые возвращают ранжированный список документов, в системе поиска генерации (RAG) поиска (RAG).

В настройке RAG модель извлекает соответствующие документы из корпуса, а затем использует их в качестве заземляющих знаний и контекста для создания прямой, естественной реакции.

IMG — Поиск Augmented GQA System

Проще говоря, искатели не представляют список ссылок на веб -страницы. Они становятся синтезированными, прямыми ответами, часто в тоне и стиле полезного помощника.

Этот новый подход работает на основе LLM, обученных огромным количествам данных, и может рассуждать о полученном контенте.

Эти системы несовершенны. Мы знаем, что они галлюцинируют и ошибаются факты.

Мы можем видеть для себя множество способов, которыми поисковые системы и другие технологические компании, использующие ИИ и крупные языковые модели, например, суммировать заголовки и резюме новостей, пытаются контролировать галлюцинаторную природу LLM и генеративный ИИ.

Проблема?

Генеративный ИИ основан на моделях вероятности, а не на фактах.

Google исследует фундаментальные причины, почему заголовки новостей и резюме генерируются неправильно и разработали структуру оценки под названием ВыдохПолем Другой пример Блумберг (Требуется подписка), которая должна была внести несколько исправлений на резюме, сгенерированные ИИ и LLMS только на прошлой неделе или около того.

Независимо от недостатков использования LLM в поиске (и они не являются без противоречия в мире поиска информации, как намекает Наджорк в своей презентации Sigir 2023). Поиск Generative Information Information выходит из ворот и теперь представляет фундаментальный сдвиг в том, как доступна и предоставлена ​​информация.

Это также имеет серьезные последствия для SEO. Оптимизация контента для ранжирования в «10 синих ссылках» отличается от оптимизации для включения в резюме, созданную AI.

Проблемы направления трафика

Один большой вопрос, поднятый в презентации, — это то, что происходит с реферальным трафиком, когда языковые модели генерируют ответы.

Мы видели, как этот вопрос разыгрывается в форме судебных процессов, такие как Chegg, предъявляющие к Google по обзорам ИИ. Мы также слышали о многих веб -сайтах всех размеров, видящих органический поисковый трафик с момента запуска обзоров ИИ, особенно для информационных запросов.

В «классической» модели поиска пользователи нажимали на ссылки, чтобы получить информацию, привлечь трафик на сайты брендов, создателей и предприятий. Однако, с генеративными системами, пользователи могут получить то, что им нужно непосредственно от ответа ИИ без необходимости посетить веб -сайт.

Это был большой источник споров. Если ИИ обучен «общедоступному» контенту и использует этот контент для генерации ответов, как исходные источники получают кредит или, что более важно, получить трафик, который они могут монетизировать?

Эта неразрешенная проблема имеет значительные последствия для всех, кто опирается на видимость органического поиска, чтобы обеспечить результаты бизнеса. И, как мы узнали недавно, Google, казалось, внутренне рассматривал трафик для издателей «необходимое зло».

Презентация Наджорка не предложила решение, но это, похоже, намекает на мрачное будущее для некоторых создателей контента, которые не могут адаптироваться к этому сдвигу. Как сказал Наджорк:

• Пессимистический взгляд: Прямые ответы уменьшают рефералы на поставщиков контента, причиняя вред их способности монетизировать.
• Оптимистичный взгляд: Атрибуция в прямых ответах приведет к более качественным направлениям, которые в совокупности являются более ценными.
• Реалистичный взгляд: Ожидайте диверсифицированные бизнес -модели и потоки доходов.

Тем не менее, мы должны отметить, что создание контента в значительной степени обусловлено стимулом к ​​поисковому движению, и даже «необходимое зло» является «необходимым», поэтому это скорее сложная задача к новому ландшафту, а не отказаться от SEO.

Наджорк также упомянул важный термин, придуманный только в 2023 году «Дельфические затраты» Андре Бродера, выдающегося инженера в Google, который также создал известные Таксономия веб -поискаПолем Аргумент о дельфических затратах состоит в том, что стоимость для искателя значительно снижается, генерируя ответы непосредственно в результатах поиска, а не отправляя поисковика на другие ресурсы, и это должно быть ключевой целью поисковых систем.

Как это будет достигнуто и разыграться? Это еще предстоит увидеть.

Тем не менее, мы могли бы увидеть, как центральное событие Google по поиску в Нью-Йорке много дельфийских экономии средств для поисковиков в будущих презентациях.

Ожидайте дельфические затраты (или аналогичные разговоры о сокращении трения для поисковиков) и элегантных элементов поиска пользователей, чтобы все больше влиять на связь между Google и SEO.

SEO против Geo

Были некоторые продолжающиеся и недавние дебаты о семантике среди влиятельных лиц и экспертов SEO на LinkedIn и в других местах о том, является ли генеративная оптимизация двигателя (GEO) просто новым модным словом (а также, как мы смеем переименовать SEO!).

Я видел много этого недавно после статьи Кристины Адам «Как интегрировать GEO с SEO», опубликованную здесь на поисковых странах.

ХОРОШО. Никто не переименовает SEO.

SEO не гео.

Гео не SEO. На самом деле, есть Исследовательская работа — все о GeoПолем

Генеративные (ответные) двигатели не являются поисковыми системами. Как Фред Лоран кратко рассказал о LinkedIn:

• «ИИ интерпретирует, поисковые системы ранжируются»

Это ключевое отличие, чтобы понять. Цитаты/упоминания в поиске, сгенерированных AI, не являются традиционными рейтингами.

Кроме того, автомобиль не грузовик, но у обоих автомобилей есть двигатели, которые могут помочь вам получить то, куда вы хотите пойти.

2023 г. может быть известен как рассвет генеративного поиска информации, но это не значит, что поиск информации исчез. У этого просто есть еще один аспект. Это тоже путь, с SEO.

Мы находимся в периоде беспрецедентных изменений.

Поиск генеративной информации лежит в основе новой реальности поиска, но он все еще является поиском и поиском информации, но с дополнительным нюансом.

Точно так же в поиске информации есть те, кто специализируется на системах рекомендации, индексации, ранжировании, обучении ранжированию и обработке естественного языка (NLP) или в областях входных дверей вокруг того, как пользователи поисковых систем взаимодействуют с поисковыми интерфейсами, это изменение в SEO также создает еще одну детальную область, где некоторые будут сосредоточены, а некоторые будут обобщать.

Основные основы помощи пользователям найти подходящую информацию в нужное время остаются прежними, независимо от соглашения об именах.

Итог: SEO развивается (снова).

Если вы цепляетесь за старые SEO -пьесы, вы можете пойти по пути динозавра в самом ближайшем будущем, поскольку Google продолжает переходить дальше от классического поиска к ответам на ИИ.

Примечание: вы можете Смотрите палубу Наджорка На Google слайды. Шляпный совет Рассвет Андерсон для обмена и просмотра этой статьи для точности.