Google выпустила новую документацию для своей новой функции поиска «Обзоры ИИ», которая обобщает ответ на поисковый запрос и предоставляет ссылки на веб-страницы, где можно найти дополнительную информацию. В новой документации содержится важная информация о том, как работает новая функция и о чем следует помнить издателям и оптимизаторам.
Содержание
Что вызывает обзоры ИИ
Обзоры ИИ показывают, когда пользователь хочет быстро понять информацию, особенно когда эта потребность в информации привязана к задаче.
«Дайджесты искусственного интеллекта появляются в результатах поиска Google, когда наши системы определяют… когда вы хотите быстро понять информацию из различных источников, включая информацию из Интернета и сети знаний Google».
В другой части документации триггер связан с информационными потребностями на основе задач:
«…и использовать полученную информацию для решения своих задач».
На какие типы веб-сайтов ссылаются обзоры ИИ?
Важным фактом, который следует учитывать, является то, что тот факт, что обзоры ИИ запускаются необходимостью пользователя быстро что-то понять, не означает, что только поиск с потребностью в информации будет запускать новую функцию поиска. В документации Google ясно указано, что к типам веб-сайтов, которые получают выгоду от ссылок на обзоры AI, относятся «создатели» (имеются в виду создатели видео), магазины электронной коммерции и другие предприятия. Это означает, что обзоры ИИ принесут пользу не только информативным веб-сайтам.
В новой документации перечислены типы веб-сайтов, которые могут получить ссылку из AI Overviews:
«Это позволяет людям погружаться глубже и находить разнообразный контент от издателей, авторов, розничных продавцов, компаний и т. д., а также использовать найденную информацию для продвижения своих миссий».
Где ИИ просматривает исходную информацию
Обзоры AI отображают информацию из Интернета и график знаний. Большие языковые модели в настоящее время необходимо обучать с нуля при добавлении больших объемов новых данных. Это означает, что веб-сайты, выбранные для отображения в функции «Обзор», выбираются из поискового индекса Google по умолчанию, что, в свою очередь, означает, что Google может использовать расширенную генерацию поиска (RAG).
RAG — это система, которая находится между большой языковой моделью и базой данных с информацией за пределами LLM. Эта внешняя база данных может варьироваться от конкретных знаний, таких как полное содержание кадровой политики организации, до поискового индекса. Это дополнительный источник информации, который поможет вам перепроверить информацию, предоставленную LLM, или покажет, где вы можете прочитать больше о ответе на вопрос.
В разделе, цитированном в начале статьи, отмечается, что AI Обзоры цитируют источники из Интернета и Knowledge Graph:
«Дайджесты искусственного интеллекта появляются в результатах поиска Google, когда наши системы определяют… когда вы хотите быстро понять информацию из различных источников, включая информацию из Интернета и сети знаний Google».
Что означает автоматическая интеграция для SEO
Включение в обзоры AI происходит автоматически, и для обзоров AI нет ничего особенного, что издатели или оптимизаторы должны делать. В документации Google указано, что для ранжирования в обзорах ИИ все, что вам нужно сделать, — это следовать рекомендациям по ранжированию в обычном поиске. «Системы» Google определяют, какие веб-сайты появляются по темам, показанным в обзорах ИИ.
Все утверждения, похоже, подтверждают, что новая функция обзора извлекает данные из обычного поискового индекса. Возможно, Google фильтрует поисковый индекс специально для обзоров ИИ, но я не могу придумать причину, по которой Google сделал бы это.
Все утверждения, указывающие на автоматическое включение, указывают на вероятную возможность того, что Google использует обычный поисковый индекс:
«Чтобы издатели могли получить выгоду от обзоров AI, не требуется никаких действий».
«Обзоры ИИ показывают ссылки на ресурсы, которые поддерживают информацию, содержащуюся в снимке, и расширяют тему».
«…разнообразный контент от издателей, авторов, розничных продавцов, компаний и многих других…»
«Чтобы ранжироваться в обзорах AI, издателям просто нужно следовать руководству Google Search Essentials.
«Системы Google автоматически определяют, какие ссылки отображаются. Авторам не нужно делать ничего особенного, чтобы их рассмотрели, кроме как следовать нашим обычным руководствам по появлению в поиске, описанным в Основах поиска Google».
Думайте темами
Очевидно, что ключевые слова и синонимы играют роль в запросах и документах. Но, на мой взгляд, они играют огромную роль в SEO. Существует много способов, которыми поисковая система может аннотировать документ, чтобы связать веб-страницу с темой, например, то, что сотрудник Google Мартин Сплитт называет центральной аннотацией. Центральная аннотация используется Google для пометки веб-страницы содержимым этой веб-страницы.
Семантическая аннотация
Этот тип аннотаций связывает содержимое веб-страницы с концепциями, что, в свою очередь, добавляет структуру неструктурированному документу. Каждый веб-сайт состоит из неструктурированных данных, поэтому поисковые системы должны это понимать. Семантическая аннотация — один из способов сделать это.
Google сопоставляет веб-сайты с концепциями как минимум с 2015 года. А веб-сайт Google о своих облачных продуктах рассказывает о том, как они интегрировали нейронное сопоставление в свою поисковую систему, чтобы аннотировать контент веб-сайта с присущими им темами.
Вот что говорит Google о том, как он сопоставляет веб-страницы с концепциями:
«Поиск Google начал использовать семантический поиск в 2015 году, когда были представлены заметные инновации в области поиска на базе искусственного интеллекта, такие как система ранжирования глубокого обучения RankBrain. За этим нововведением вскоре последовало нейронное сопоставление для повышения точности поиска документов при поиске. Нейронное сопоставление позволяет поисковой системе изучать связи между целью запроса и весьма релевантными документами, позволяя поиску понимать контекст запроса, а не простой поиск по сходству.
Нейронное сопоставление помогает нам понять более нечеткие представления концепций в запросах и страницах и сопоставить их друг с другом. Он рассматривает весь поисковый запрос или страницу, а не только ключевые слова, что помогает лучше понять основные концепции, представленные в нем».
Google занимается этим уже почти десять лет, адаптируя веб-сайты к концепциям. В документации Google по AI Roundups также упоминается, что отображение ссылок на веб-страницы по темам является частью определения того, какие веб-сайты будут ранжироваться в AI Roundups.
Вот как это объясняет Google:
«Обзоры ИИ показывают ссылки на ресурсы, которые поддерживают информацию, содержащуюся в снимке, и расширяют тему.
…Обзоры ИИ обеспечивают предварительный просмотр темы или запроса на основе различных источников, включая веб-источники».
Google фокусируется на темах уже давно, и оптимизаторам давно пора ослабить контроль над таргетингом по ключевым словам и начать давать тематическому таргетингу возможность повысить его способность отображать контент в Google. — Расширить поиск, в том числе в обзорах ИИ.
Google заявляет, что те же оптимизации, которые описаны в документации Search Essentials для ранжирования в Google Search, также применимы и к ранжированию в сводке Google.
Именно об этом говорится в новой документации:
«Авторам не нужно делать ничего особенного, кроме как следовать нашим обычным рекомендациям по поиску, изложенным в Основах поиска Google».
Прочтите новую документацию Google по SEO, посвященную обзорам ИИ.
Рекомендованное изображение: Shutterstock/Пётр Сват
