< P > Патент на тематический поиск Google тщательно параллельно параллельно методику разветвления запросов AI Mode, исследовательская система для глубоких, широких и сложных запросов.
< IMG Width = "1600" Height = "840" src = "https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/query-fan-out-529.jpg" class = "atachment-full wp-prost-image at alt ="#8217; fetchPriority = "high" decoding = "async" srcset = "https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/05/fan-out-529.jpg 1600w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/query-fan-out-529-480x252.jpg 480w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/query-fan-aut-529.com/wp-content/uploads/2025/query-fan-529-657. 680W, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/query-fan-out-529-384x202.jpg 384w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/query-fan-out-529-768x403.jpg 768w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/2025/05/query-fan-our-524388888888.jpg-content/2025/05/query-fan-out-52438888888.jpg-wits. = "(Максимальная ширина: 1600px) 100VW, 1600px"/> < P > Патент, который Google Files в декабре 2024 года представляет собой тесное соответствие методике раздувания запроса, что Google & rsquo; S AI -режим использует. Патент, называемый тематическим поиском, предлагает представление о том, как генерируются ответы на мод AI, и предлагает новые способы подумать о контент -стратегии.
< p >Патент Descbebe Система, которая организует соответствующие результаты поиска в поисковый запрос в категории, как она называет темы, и предоставляет краткое изложение темы ACH, чтобы пользователи могли понимать ответы на свои вопросы с необходимостью нажимать на ссылку на все различные сайты.
< P > Патентная descbebe Система для глубоких исследований, для слоев, которые являются широкими или сложными. Что & rsquo; Новым в отношении изобретения является то, как оно автоматически определяет темы из традиционных результатов поиска и использует ИИ для генерации информативной резюме для каждого из них, используя как контент, так и контекст из этих результатов.
< H2 > Тематическая поисковая система
< p > Темы – это концепция, которая восходит к первым дням поисковых систем, поэтому этот патент привлек внимание моего глаза несколько месяцев назад и заставила меня добавить в закладки его.
~ 60 >< Стронг > ЗДЕСЬ & s tl/dr из того, что он делает:
< ul > < li > Патент ссылается на его использование в контексте большой языковой модели и сводного генератора.
< li > Поэтому он ссылается на поисковую систему темы, которая получает поисковый запрос, а затем передает его в поисковую систему.
< li > Тематическая поисковая система получает результаты поисковой системы и организует тему в темы.
< li >Патент Descbebe Система, которая взаимодействует с традиционной поисковой системой и использует большую языковую модель для генерации резюме тематических сгруппированных результатов поиска.
< li > Патент Descbebe, что один запрос может привести к нескольким запросам, основанным на & ldquo; подтемы & rdquo;
< h2 > Сравнение разграбления запроса и тематического поиска
< P > Системная начинка в родительском зеркалах, что Google & rsquo; В документации рассказывается о технике разветвления запроса.
~ 60 >~ 60 > Здесь & rsquo; S Что говорит патент о создании дополнительных запросов на основе подтем: /p > < Цитата блока >< P >& ldquo; В некоторых примерах, в ответ на полученный поисковый запрос 142-2, тематическая поисковая система 120 может генерировать темные данные 138-2, по крайней мере, из части результатов поиска 118-2. Например, тема поисковой системы 120 может получить результаты поиска 118-2 и May Generals более узкие темы 130 (например, подмены) (например, & ldquo; соседство A & ldquo; соседство B & rdquo; rdquo; 118-2. Результаты поиска страница 160 может отображать подтемы темы 130A и/или тематических результатов поиска 119 для поискового запроса 142-2. Процесс может продолжаться, когда выбор подразделения 130A может привести к тому, что тематическая поисковая система 120 получает еще один набор результатов поиска 118 из поисковой системы 104 и может более узкие темы 130 (например, Forth. & Amp; rdquo;
~ 60 >~ 60 > Здесь & S, Google & rsquo; S Документация говорит о технике разграбления запроса: ~/p > < Цитата блока >< P >& ldquo; он использует & ldquo; Query Fanout & rdquo; Техника, выдавая несколько связанных поисков одновременно по подтопикам и нескольким источникам данных, а затем объединяет эти результаты, чтобы обеспечить с простым в мрачном ответе. Этот подход помогает вам получить доступ к большей широте и глубине информации, чем традиционный поиск в Google. & Amp; Rdquo;
~/blockquote > < p > Системная начинка в патенте напоминает то, что Google & В документации S говорится о технике разветвления запросов, особенно в том, как она исследует подтопики, генерируя новые запросы на основе тем. ~/P > < H2 > Сводная генератор < P > Резюме генератор является компонентом тематической системы поиска. Это & rsquo; S разработан для создания текстовых резюме для темы ACH, сгенерированной из результатов поиска.
~ 60 >~ 60 > Вот как это работает:
< ul > < li > Резюме генератор каким -то образом реализуется как большая языковая модель, обучаемая для создания оригинального текста.
< li > Сводная генератор использует один или несколько отрывков из результатов поиска, сгруппированных по определенной теме.
< li > он может таким образом использовать контекстную информацию из Titiles, метаданных, окружающих связанных отрывков, чтобы привести к сводному качеству.
< li > Сводная генератор может быть запускается, когда пользователь представляет поисковый запрос или когда инициализируется тема поисковой системы.
< p >Патент не делает T определите, что & lsquo; инициализация & rsquo; Темы тематического двигателя, может быть, потому что это & amp; rsquo; S считается само собой разумеющимся, что это означает, что тематическая поисковая система начинается в ожидании обработки запроса.
< H2 > Результаты запроса – это кластеризованная темами традиционного ранжирования
< p >Традиционные результаты поиска, в некоторых примерах, разделенных в патенте, заменяются сгруппированными темами и созданными резюме. Поиск темы изменяет, какой контент отображается и связан с пользователями. Например, типичный запрос, который оптимизирует издатель или SEO, теперь может стать отправной точкой для пользователя & rsquo; S Информационное путешествие. Результаты поиска темы приводят пользователя по пути обнаружения подтемы исходного запроса, и сайт, который в конечном итоге выигрывает этот щелчок, может быть не тот, который занимает первое место для первоначального поискового запроса, но может быть другой веб-страницей, которая имеет отношение к соседнему запросу.
< p > ~ em > Патент описывает несколько способов, которыми может работать тематическая поисковая система (я добавил точки пули, которые легче понять): ~ 60 > ~/p > < ul > < li > & Ldquo; Темы отображаются на странице результатов поиска, а в некоторых примерах (или часть их) расположены (например, организованные, отсортированные) в соответствии с множеством тем. Отображение темы может включать отображение фразы темы.
< li > В некоторых примерах тема тезиса оценивает темы, основанные на известности и/или актуальности к поисковому запросу.
< li >Страница результатов поиска может организовать результаты поиска (или их часть) в соответствии с темами (например, в рамках темы «Стоимость жизни», идентифицируют результаты поиска, связанные с «Стоимостью жизни»).
< li > Темы и/или результаты поиска, организованные Themic Search Engin < li > Результаты поиска, организованные темой, могут быть названы тематическими результатами поиска. В некоторых примерах темы и/или результаты поиска, организованные темой, отображаются на странице результатов поиска вместе с результатами поиска (например, результаты нормального поиска) из поисковой системы.
< li >В некоторых примерах темы и/или результаты поиска, организованные темами, отображаются в части страницы результатов поиска, которая отделена от результатов поиска в поисковой системе. & Amp; rdquo; > 62 ~
< H2 > Содержание из нескольких источников объединяется < P > Сводные сгенерированные AI создаются из нескольких веб-сайтов и сгруппированы по теме. Это затрудняет прогнозирование атрибуции, видимости и трафика.
< P > В следующей цитате от патента ссылка на & ldquo; Неструктурированные данные & rdquo; Означает контент, который & rsquo; S на веб -странице.
~ 60 >~ 60 > Согласно патенту:
< Цитата блока >< P >& ldquo; Например, механизм темы генерирует из неструктурированных данных, анализируя содержание адаптивных документов, и может тему темы, чтобы использовать результаты поиска в соответствии с темами.
< p > & Хеллип; . В ответ на поисковый запрос (& ldquo; переход в Денвер ~/P > < P > Тематическая поисковая система может выбрать набор отзывных документов (например, верхнее количество результатов поиска) из результатов поиска, полученных поисковой системой, и генерирует множество тем (например, & & Ldquo; > 62 ~ < p >Тема может включать фразу, созданную языковой моделью, которая описывает тему, включенную в отзывчивые документы. В некоторых примерах тема поисковой системы может отображать семантические ключевые слова из каждого отзывчивого документа (например, из результатов поиска) и подключать семантические ключевые слова с аналогичными семантическими ключевыми словами из других адаптивных документов. & rdquo;
< H2 > Содержание со страниц исходных страниц связано < P > Документация гласит, что тематическая поисковая система оставлена на URL -адреса исходных страниц. Таким образом, утверждает, что результат тематического поиска может включать веб -страницу и amp; rsquo; S название или другие метаданные. Но та часть, которая & rsquo; Важно для SEO и издателей – это часть атрибуции, слева.
< Цитата блока >< P >& ldquo; & Хеллип; Результат 119 -го числа 119 может включать в себя заголовок 146 отзывного документа 126, отрывок 145 из отзывчивого документа 126 и источник 144 отзывного документа. Источник 144 может быть локатором ресурса (например, однородное местоположение ресурса (URL)) отзывного документа 126.
< p > Отрывок 145 может быть описанием (например, фрагмент, полученный из метаданных или содержания отзывного документа 126). В некоторых примерах отрывок 145 включает в себя часть отзывного документа 126, что умственная тема 130. В некоторых примерах отрывок 145, включенный в результаты поиска темы 119, связан с кратким описательным 166, сгенерированным языковой моделью 128 и включенным в кластерную группу 172. & Amp; rdquo;
< H2 > Пользовательское взаимодействие влияет на презентацию
< p >Как упоминалось ранее, тематическая поисковая система не является рангированным списком документов для поискового запроса. Это & rsquo; S Сборник информации в темах, которые связаны с первоначальным поисковым запросом. Взаимодействие с пользователем с данными резюме влияет на то, что сайты получат трафик.
< p > Автоматически генерируемые подтемы могут представлять альтернативные пути на пользователе & S Информационное путешествие, которое начинается с первоначального поискового запроса.
< H2 > Суммизация использует метаданные издателя
< p >Резюме генератор использует Titiles, метаданные и окружающий текстовый контент. Это может означать, что хорошо структурированный контент может повлиять на то, как строятся резюме.
< p > Следующее – то, что говорит патент, я добавил пули, чтобы облегчить понимание:
< ul > < li > & Ldquo; Резюме генератор 164 может получить отрывок 145 в качестве входного и вывода сводного описания 166 для введенного отрывка 145.
< li > В некоторых примерах суммарный генератор 164 получает отрывок 145 и контекстную информацию в качестве входных данных и выводит сводное описание 166 для отрывка 145.
< li > В некоторых примерах контекстная информация может включать заголовок отзывного документа 126 и/или метаданных, связанных с отзывчивым документом 126.
< li >В некоторых примерах контекстная информация может включать в себя один или несколько соседних отрывков 145 (например, прилегающие отрывки).
< li > В некоторых примерах контекстная информация может включать в себя краткое описание 166 для одного или нескольких соседних отрывков 145 (например, прилегающих отрывков).
< li > В некоторых примерах контекстная информация может включать все остальные отрывки 145 в одном и том же отзывчивом документе 126. Например, генератор сводки может получать 145, а другие отрывки 145 (например, (и, в некоторых примерах, другой контекстуальной информации) в качестве входных данных и могут вывести суммарное описание 166 для отрывка 145.
< H2 > Тематический поиск: последствия для содержания & Усилитель; SEO ~ 60 >~ 60 > Есть два того, что эта мода AI заканчивается для издателя:
< ol > < li > Поскольку пользователи могут получить свои ответы от резюме тем или раскрывающихся темы, поведение с нулевым кликом, вероятно, будет снижать трафик по традиционным ссылкам.
< li > или, может быть, веб -страница, которая предоставляет конец пользователя & S Информационное путешествие для данного запроса – это то, что получает щелчок.
< p > Я думаю, что эта вещь, которую нам действительно нужна, парадигма рейтинга для ключевых слов и, возможно, рассмотрим, что это за вопросы & S Бельг ответил на веб-страницу, и это идентифицирует последующие цитаты, которые связаны с этим начальным и включали в себя на веб-страницу, либо создают другую веб-страницу, которая отвечает на то, что может быть конец информационного путешествия для данного поискового запроса.
~ 60 >~ 60 > Вы можете прочитать патент здесь: ~/p > < P > Читать Google & rsquo; S Документация режима AI (PDF)
