Google интегрирует основные сигналы поиска в AI-опыт.

от

Робби Штайн из Google объяснил, что такие функции, как AI Mode и AI Overviews, опираются на существующую поисковую технологию Google для предоставления полезных ответов. Однако он признал, что эти AI-функции не идеальны и иногда допускают ошибки.

Робби Стейн недавно повторил этот момент в подкасте CNN ‘Terms of Service’ с Клэр Даффи, который мы обсуждали на прошлой неделе в связи с функциями персонализации AI от Google.

Робби объяснил, что они объединили все важные факторы поиска в свои функции на базе искусственного интеллекта.

Когда ответ ИИ запутывает или смешивает информацию, Google называет это «потерей», — сказал Штайн.

Это не является сюрпризом. Google изначально обсуждал это, когда впервые представил Search Generative Experience – теперь называемый AI Overviews – в мае 2023 года, как я ранее сообщал.

Да, он использует основные системы ранжирования Google для этой цели. Google заявила, что это помогает им ‘значительно смягчить’ некоторые известные ограничения LLM, такие как галлюцинации или неточности.

Штейн объяснил, что когда система предоставляет рекомендации или обзоры, она опирается на информацию, которую другие ранее сочли полезной для аналогичных вопросов. Он признал, что время от времени могут возникать небольшие ошибки по разным причинам, поэтому важно, чтобы пользователи могли просматривать исходную информацию напрямую.

Вот полная расшифровка этого раздела, начинающегося на 12:43 минуте видео:

Робби Штайн: И я думаю, что одна из вещей, которую мы стараемся делать, это интеграция всех основных поисковых сигналов в эти AI-опыты. И когда он рекомендует или предоставляет вам Overviews, он использует информацию и ссылки на информацию, которую другие находили очень полезной для этого вопроса в прошлом. И вполне возможно, что есть всевозможные причины, по которым он может допускать небольшие ошибки. Это одна из причин, по которой я думаю, мы хотим убедиться, что люди могут сами зайти и посмотреть информацию.

Многие люди спрашивают меня о том, как эти AI-модели на самом деле *учатся*. Дело не только в том, чтобы загружать в них всё больше и больше данных, хотя это тоже часть процесса. Большая часть — это так называемое ‘обучение с подкреплением’. Представьте себе это так: если AI даёт плохой ответ, мы говорим ему: ‘Нет, это неверно’, а затем показываем *как* отвечать правильно. Это постоянный процесс обратной связи и совершенствования, который помогает AI улучшаться со временем. Люди любопытны в отношении конкретики этого процесса, и совершенно справедливо!

Когда мы видим что-то подобное, мы рассматриваем это как проблему. Мы изучаем *почему* появилась ссылка, ищем первопричину. Часто это что-то простое – возможно, страница уже упоминала другой бренд. Иногда в отзыве пользователя может быть сказано одно, а в официальной информации о продукте – другое. Информация может быть сложной, но Google работает над её пониманием уже 25 лет. Мы изучали, что делает информацию надёжной, полезной и заслуживающей доверия, и мы хорошо умеем выявлять спам или проблемный контент. В целом, большинство людей получают действительно полезные и качественные результаты, хотя ошибки могут случаться.

Клэр Даффи спросила, как Google выявляет и устраняет ошибки в своих системах. В частности, она хотела узнать, как Google обнаруживает ошибки, как узнает о них и какие шаги предпринимаются для их исправления.

Мы постоянно тестируем наши системы с помощью множества различных вопросов, чтобы тщательно оценить их производительность. Мы стремимся к их улучшению каждый день – исправление проблем решает не только текущие задачи, но и укрепляет всю систему с течением времени. Мы наблюдаем стабильное улучшение из месяца в месяц. Кроме того, базовые модели становятся гораздо более продвинутыми, и новое поколение теперь способно на сложное рассуждение, решение проблем и даже проверку собственной работы. Вы все чаще видите, как эти возможности отражаются в наших AI-системах.

Клэр Даффи спросила, собирает ли система также отзывы пользователей – например, если пользователь пытается взаимодействовать с чем-то, чего не существует, например, с отсутствующей кнопкой.

Да, у нас есть система лайков и дизлайков для сообщений об ошибках. Мы внимательно рассматриваем все сообщения. Если вы видите проблему, пожалуйста, используйте опцию дизлайка, чтобы сообщить о ней – моя команда рассмотрит каждое сообщение. У нас есть системы для эффективного анализа отзывов пользователей, и Google серьезно относится к этим отзывам.

При рассмотрении функций искусственного интеллекта Google, таких как AI Overviews и AI Mode, важно понимать, как они соотносятся с традиционными рейтингами поиска. Я часто обсуждал эту связь в течение последнего года, и RM Stein из Google недавно подтвердил, что они объединили эти две системы.

‘ Glenn Gabe (@glenngabe) January 10, 2026

Смотрите также

2026-01-12 16:45

Google AI Mode Direct Offers Ads & Universal Commerce Protocol

от

Google сделала удивительное объявление в воскресенье, представив новый тип рекламы на базе искусственного интеллекта под названием Direct Offers. Они также представили AI-powered помощников для брендов и новый отраслевой стандарт, называемый Universal Commerce Protocol (UCP), разработанный для упрощения процесса совершения покупок.

Прямые рекламные предложения в режиме AI

Как вебмастер, который внимательно следит за Google Ads, я недавно увидел объявление о новом формате рекламы под названием Direct Offers. По сути, Google запускает пилотную программу, которая позволяет рекламодателям показывать эксклюзивные предложения – например, купон на 20% скидку – непосредственно покупателям, которые активно просматривают результаты поиска на основе искусственного интеллекта. Он предназначен для привлечения людей в момент, когда они готовы совершить покупку.

Когда вы ищете товары в Google, вы можете увидеть акцию или скидку, предлагаемую через Google Ads, чтобы стимулировать немедленную покупку. Теперь розничные продавцы также могут выделять свои собственные специальные предложения наряду с этими объявлениями, предлагая покупателям лучшие предложения и помогая предприятиям завершать продажи, согласно Google.

Прямые предложения позволяют ритейлерам создавать акции в настройках своих кампаний Google. Искусственный интеллект Google затем интеллектуально решает, когда показывать каждое предложение наиболее релевантным клиентам.

Google начинает с простых скидок в рамках тестовой программы. Позже они планируют позволить розничным продавцам создавать более сложные предложения, такие как комплекты или бесплатная доставка, чтобы привлекать клиентов, основываясь на ценности, а не только на самой низкой цене.

Вот как это выглядит:

Джинни Марвин, представитель Google Ads, написала в X:

Прямые предложения дополняют существующие кампании Performance Max и Стандартный торговый центр. Они разработаны, чтобы показывать товары покупателям таким образом, который стимулирует дополнительные покупки.

Вместо того, чтобы пытаться выяснить, кто выиграет от скидки, Google может автоматически показывать предложения нужным клиентам в нужное время. Используя искусственный интеллект, Google анализирует поведение при покупках и текущие рыночные условия, чтобы определить покупателей, которые, вероятно, совершат покупку, помогая вам завершить сделку.

ИИ не создает предложения самостоятельно. Он только использует точную информацию о продукте и промокоды, которые вы предоставляете.

Универсальный Коммерческий Протокол

Компания Google недавно представила Universal Commerce Protocol (UCP), новый открытый стандарт, разработанный для упрощения взаимодействия AI-помощников по покупкам (агентов) с интернет-магазинами. По сути, UCP облегчает AI-агентам завершение покупок на вашем веб-сайте.

Вместо необходимости отдельных подключений для каждого агента, UCP позволяет всем агентам подключаться и взаимодействовать беспрепятственно. Google заявляет, что UCP разработан для работы в различных отраслях и поддерживает общие отраслевые стандарты, такие как Agent2Agent (A2A), Agent Payments Protocol (AP2) и Model Context Protocol (MCP).

Вскоре вы сможете покупать товары напрямую у соответствующих розничных продавцов в США во время просмотра функций искусственного интеллекта Google в Поиске и приложении Gemini. Этот новый вариант оформления заказа, работающий на UCP, позволяет вам совершать покупки во время исследований. В настоящее время он работает с Google Pay, а PayPal будет добавлен в ближайшее время, с появлением дополнительных вариантов оплаты позже.

Google немного продемонстрировал это в прошлом ноябре, но вот видео, показывающее это в действии:

Вот технические детали о том, как это работает.

Бизнес-агент — Брендированные AI-агенты

Google также представила Business Agent, который использует AI Agents – я написал более подробное объяснение об этом здесь.

UCP имеет поддержку более 20 ведущих компаний в отрасли, беспрепятственно работает с интеграциями A2A и запускается сегодня! Полные сведения о UCP и наших анонсах с @NRFBigShow можно найти здесь:

Sundar Pichai (@sundarpichai) 11 января 2026 г.

Мы рады объявить о новой AI-инновации на #NRF2026, разработанной для упрощения процесса покупок! Эти инструменты помогут как клиентам, так и розничным продавцам на протяжении всего процесса. Это лишь первый шаг в том, что нас ждет.

Видья Сринивасан (@VidsSrinivasan) 11 января 2026 г.

Смотрите также

2026-01-12 16:46

Google Ads Performance Max A/B Тестирование активов

от

Google Ads теперь позволяет тестировать различные креативные элементы в ваших кампаниях Performance Max с помощью новой функции экспериментов. Вы можете сравнить две версии ваших изображений, видео и заголовков, чтобы увидеть, какая комбинация дает наилучшие результаты.

Дарио Дзаннони поделился своими мыслями в LinkedIn в пятницу после того, как заметил новый справочный документ о данной функции. Он считает, что это потенциально ценное дополнение и с нетерпением ждет, чтобы увидеть, как она работает в реальных условиях.

Вот как это работает:

Когда вы настраиваете тест сравнения активов, ваши активы делятся на 3 категории:

  • Контрольная группа (активы A): Выборка ваших существующих активов, которые вы хотите использовать в качестве эталона для сравнения.
  • Тестовая группа (активы B): Выборка активов, которые вы хотите сравнить с контрольной группой. Это могут быть другие существующие активы или новые активы, которые вы загружаете для теста.
  • Общие активы: Любые активы в группе активов, которые вы не выбираете ни для контрольной, ни для тестовой группы. Эти активы будут продолжать нормально обслуживаться для 100% трафика вашей кампании, наряду с контрольными и тестовыми активами в их соответствующих распределениях трафика.

Более подробная информация доступна здесь, включая следующие моменты, которые следует иметь в виду:

  • Заблокированные ресурсы: Когда эксперимент начинается, вы не можете редактировать, добавлять или удалять какие-либо ресурсы в группе ресурсов, которая тестируется, до окончания эксперимента. Страницы редактирования ресурсов для этой группы ресурсов будут находиться в режиме «только для просмотра», чтобы обеспечить достоверность результатов вашего теста.
  • Утверждение ресурсов: Новые загруженные ресурсы для тестовой группы проходят стандартный процесс проверки политики. Ресурсы, которые не прошли проверку, не будут иметь права на участие в эксперименте.
  • Лимиты ресурсов: Как ресурсы контрольной, так и тестовой группы будут учитываться при достижении лимитов группы ресурсов.
  • Ограничение группы ресурсов: Вы можете тестировать ресурсы только в пределах одной группы ресурсов на эксперимент.

Смотрите также

2026-01-12 15:44

Google Merchant Center Business Agent — Брендированные AI Агенты

от

Недавно Google представила Бизнес-агентов, которые представляют собой AI-помощников, предназначенных для того, чтобы покупатели могли напрямую общаться с брендами в Google Поиске. Рассматривайте их как виртуальных торговых представителей, которые могут отвечать на вопросы о продуктах в манере, отражающей уникальный стиль каждого бренда, помогая ритейлерам налаживать связь с клиентами, когда они готовы совершить покупку, и в конечном итоге увеличивать продажи.

Это запускается сегодня, с участием таких розничных продавцов, как Lowe’s, Michael’s, Poshmark, Reebok и других.

Розничные продавцы из США, соответствующие требованиям, могут настроить и персонализировать этого ИИ-помощника непосредственно в Merchant Center. Вскоре они смогут обучать помощника, используя информацию о своих товарах, получать ценные данные о клиентах, предлагать релевантные продукты и даже позволять клиентам совершать покупки прямо там и тогда – включая завершение покупок через самого помощника.

Это напоминает мне о том, когда мы заметили функции помощника по продажам и AI Chat от Google Shopping.

Вот как это выглядит:

GIF:

Чтобы получить возможность настроить своего Бизнес-агента, ваш бизнес должен соответствовать следующим критериям:

  • Находиться в США.
  • Иметь подтвержденный аккаунт Google Merchant Center.
  • Иметь как минимум 50 одобренных предложений.
  • Иметь подтвержденный профиль бренда.

Google сказал:

  • Индивидуальный опыт: Выберите цвета вашего бренда, различные приветственные сообщения и подсказки для начала разговора, чтобы лучше соответствовать вашему бренду.
  • Более полезные ответы: Business Agent использует информацию с веб-сайта вашей компании, что позволяет этому виртуальному помощнику предоставлять более полезные ответы в дополнение к вашим данным о покупках в Merchant Center.

В будущем, Business Agent станет ещё лучше понимать ваш бизнес благодаря возможности обучаться на ваших конкретных данных – таких вещах, как стиль вашего бренда, предлагаемые вами услуги и информация о размерах. Это поможет ему давать более точные и полезные ответы. Google также объявила о том, что инструменты для отслеживания производительности и позволяющие агенту завершать покупки, уже в пути.

Чтобы настроить своего Бизнес-агента:

Чтобы персонализировать своего Business Agent, начните с перехода в свой аккаунт Merchant Center. Затем, в левом меню под ‘Marketing’, нажмите на ‘Business Agent’, а затем ‘Customize’. Появится окно, где вы сможете обновить несколько вещей:

* Приветственное сообщение: Это приветствие, которое увидят клиенты при открытии чата.
* Начало разговора: Выберите предлагаемые подсказки, чтобы помочь начать разговор.
* Внешний вид: Выберите цвета для заголовка и фона, чтобы они соответствовали вашему бренду.
* Передача поддержки: Предоставьте контактную информацию для вашей команды поддержки клиентов.

После внесения изменений нажмите ‘Save’. Появится финальное всплывающее окно; нажмите ‘Save’ еще раз, чтобы активировать своего настроенного агента.

Пользователи увидят базовую версию Business Agent с брендингом Google, пока вы не завершите её персонализацию.

Броди Кларк сейчас использует новый инструмент, который он описывает как «виртуальный помощник по продажам». По словам Кларка, этот инструмент может отвечать на вопросы клиентов, сохраняя уникальный стиль бренда, помогая розничным продавцам взаимодействовать с покупателями в ключевые моменты и в конечном итоге увеличивать продажи.

Более подробная информация о настройке доступна здесь.

Смотрите также

2026-01-12 15:45

Эксперимент по брендированию ссылок Google Ads

от

Google тестирует новую функцию под названием Brand Linking в рамках своей Ads Lab. Эта функция позволяет рекламодателям напрямую связываться с клиентами, заинтересованными в их бренде.

Bia Camargo заметила и поделилась в LinkedIn, что Google тестирует новую функцию в Google Ads Labs под названием Brand Linking. Она уточнила, что это не простое, мгновенное решение или новый тип кампании, а скорее более тонкое внедрение.

Вот скриншот:

Bia уточнила, что Brand Linking помогает Google распознать, как ваш бренд, ваша реклама и то, что ищут пользователи, связаны друг с другом в различных платформах Google. Вот что она рассказала:

Google все чаще использует автоматизацию вместо простого сопоставления ключевых слов, и его кампании Performance Max и Demand Gen работают лучше всего, когда они распознают сильные сигналы бренда.

Связывание брендов, вероятно, поможет Google:

  • Определить истинный брендовый и смежный с брендом запрос
  • Улучшить соответствие инвентаря и креативов для PMax и Demand Gen
  • Создать лучшие основы для моделирования подъема бренда и дополнительности
  • Уменьшить некоторый шум, который мы часто видим в раннем трафике обнаружения

Что оно пока не делает:

  • Оно не заменяет брендовые кампании
  • Оно не предоставляет ручное управление таргетингом
  • Оно не обеспечивает мгновенный прирост производительности

Я не могу узнать много об этой функции, но похоже, некоторые уже видят её сейчас.

Смотрите также

2026-01-12 15:46