<стр>Вице-президент Google по продуктам ответил на вопрос об AEO/GEO для AI-поиска, рассказав о том, что следует учитывать создателям.
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.
Основы поиска в Google с использованием искусственного интеллекта
<п>Заданный вопрос касался AEO/GEO, который ведущий подкаста охарактеризовал как эволюцию SEO. Ответ Робби Стайна из Google предложил подумать о контексте ответов ИИ.
Вот вопрос, который 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 появиться в этих ответах. Мысли о том, о чем здесь следует думать людям?”
<п>Стайн начал свой ответ, описывая основы работы ИИ-поиска Google:
“Конечно. Я имею в виду, я могу рассказать вам немного о том, как эта штука работает, потому что я думаю, что это помогает людям понять, что делать.
Когда наш ИИ формирует ответ, он на самом деле пытается это сделать, он делает так называемое разветвление запроса, когда модель использует поиск Google как инструмент 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.
<п>И вот, в конце концов, на самом деле что-то ищет. Это не человек, но поиски происходят.
Робби Стейн показывает, что ИИ Google по-прежнему опирается на обычный поиск в поисковых системах, он просто масштабирован и автоматизирован. 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, это то же самое, что и 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 запроса.
<п>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 типах сигналов качества, которые Google описывает в своих рекомендациях для оценщиков качества. Штейн, например, говорит об оригинальности контента.
Вот что он сказал:
“И затем каждый поиск сочетается с контентом. Поэтому, если для конкретного 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 примерно так:
<ул> <ли>Удовлетворяете ли вы намерения пользователя в том, что он пытается получить?
У вас есть исходники? Вы указываете свою информацию? Это оригинально или повторяет то, что повторялось 500 раз? <стр>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, это хорошая 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 Штейн описывает результаты поиска ИИ, его ответ показывает, что поиск ИИ Google по-прежнему ценит те же основные факторы качества, что и в традиционном поиске. 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 опытом и авторитетностью.
Подробнее о том, как работает искусственный поиск Google
<п>Ведущий подкаста Ленни задал еще один вопрос о том, как ИИ-поиск Google может использовать подход, отличный от строго подхода чат-бота.
Он спросил:
“Интересно ваше мнение о том, как обстоят дела при поиске. Когда вы его используете, это похоже на поиск на тысяче страниц или что-то в этом роде. Это просто другая основная механика, отличная от того, как работают другие популярные чат-боты, потому что остальные не ищут на множестве веб-сайтов, как вы спрашиваете.”
<п>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 внутри модели, а не полученные из внешних источников.
Штайн объяснил:
“Да, это то, что мы сделали уникально для нашего ИИ. Очевидно, что она обладает способностью использовать параметрическую память, мышление, рассуждения и все, что делает модель.
Но одна из вещей, которая делает его уникальным, заключается в том, что он разработан специально для информационных задач, например, мы хотим, чтобы он лучше всего справлялся с информационными потребностями. В этом вся суть Google.
<ул>
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.
<п>Итак, это поисковые сигналы Google, все, от спама, например, какой контент может быть спамом, и мы не хотим использовать его в ответе, вплоть до того, что это самая авторитетная и полезная информация.
Мы собираемся дать ссылку на него и объяснить, эй, согласно этому сайту, проверьте эту информацию, и вы, вероятно, увидите это сами.
Итак, вот как мы подумали о разработке этого.”
Из объяснений Штейна становится ясно, что поисковик Google с искусственным интеллектом 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 поисковому ранжированию.
Такой подход позиционирует ИИ-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 для авторов
<п>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, единственное, что я бы дал совет, это подумать о том, для чего люди используют ИИ.
<стр>Я упомянул об этом как о расширяющемся моменте, &черт возьми, о том, что люди сейчас задают гораздо больше вопросов, особенно о таких вещах, как советы или способы, или о более сложных потребностях по сравнению, возможно, с более простыми вещами. <п>Итак, если бы я был создателем, я бы задумался о том, какой контент кто-то использует для ИИ? И тогда как мой контент может быть лучшим для этого данного набора потребностей сейчас?
И я думаю, что это действительно осязаемый образ мышления по этому поводу.»
Советы Штейна не добавляют ничего нового, но они переосмысливают основы SEO для эпохи AI-поиска. 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 “как” или запросы, основанные на советах, которые пользователи все чаще задают системам искусственного интеллекта, а не традиционному поиску по ключевым словам.
<ч2>Вынос <ул>
Поиск с использованием искусственного интеллекта Google основан на тех же основных принципах ранжирования, что и традиционный поиск: удовлетворенность намерений, оригинальность и цитирование источников.
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.
Модель сочетает сохраненные знания (параметрическая память) с живыми данными поиска Google, сочетая рассуждения с системами ранжирования для обеспечения фактической точности.
AI Search — это не чат-бот; это система рассуждений на основе поиска, которая усиливает модель информационного доверия Google, а не заменяет ее.
<ли><сильный>Руководство для авторов в эпоху поиска ИИ
Оптимизация для ИИ означает понимание намерений пользователей, стоящих за длинными разговорными запросами, и сосредоточение внимания на советах и методах оформления контента, который напрямую удовлетворяет сложные информационные потребности.
Система искусственного интеллекта Google основана на тех же принципах, которые уже давно определяют традиционный поиск, используя поиск, ранжирование и сигналы 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, начиная примерно с отметки 15:30:
