В недавнем интервью Робби Стейн, вице-президент по продуктам Google Search, рассказал о том, как AI Mode от Google обеспечивает высококачественные результаты. Он объяснил, как Google определяет, является ли контент действительно полезным – включая использование таких данных, как клики – и как его долгая история работы с поиском влияет на этот процесс. Стейн также подробно описал пять ключевых факторов, которые Google учитывает при оценке контента для AI Mode с точки зрения SEO.
Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.
Купить на падении (нет)Как Google контролирует галлюцинации
Как SEO-эксперт, я слежу за обсуждениями вокруг «галлюцинаций» ИИ – по сути, когда эти модели уверенно заявляют неверную информацию. Недавно глава отдела ИИ Google, Эли Штайн, объяснил, как они решают эту проблему. Оказывается, проверки качества, встроенные в их модели ИИ, не новы – они используют 25-летний опыт совершенствования Google Search! Те же системы, которые мы используем для определения того, какие веб-сайты заслуживают доверия и должны занимать высокие позиции в рейтинге, теперь встроены *в* сам ИИ. Так что это не совсем отдельная система; они применяют то, что уже освоили в качестве поиска, чтобы гарантировать, что ИИ предоставляет более надежные ответы.
Как SEO-эксперт, одна из самых больших проблем с этими новыми AI-моделями — их непредсказуемость — они не всегда дают один и тот же ответ дважды, и иногда они просто выдумывают вещи или «галлюцинируют». Ключевой задачей для меня и для Google является выяснение того, как это предотвратить. Нам нужно обеспечить, чтобы при поиске в Google люди стабильно получали надежные, высококачественные результаты — этот основной опыт должен оставаться сильным.
Позитивным моментом является то, что обеспечение качества информации – это не новая задача. Хотя ИИ, особенно генеративный ИИ, является передовым, создание систем для управления качеством информации – это продолжающийся процесс на протяжении двух десятилетий или более.
Все эти ИИ-системы полагаются на эту основу. Большое количество кропотливой работы направлено на то, чтобы убедиться, что для любого вопроса предоставляемая информация является точной, ссылки релевантны, а результаты действительно полезны для пользователей.
Модель определяет, какую информацию представить вам, анализируя различные сигналы и данные. Это включает в себя ее внутренний процесс рассуждений и ее способность использовать Google Search для поиска релевантной информации.
Она продолжает то, что уже было установлено. Ей не нужно начинать все сначала, поскольку она может распознать, например, что Робби планирует поездку и ищет интересные рестораны в определенном районе.
Теперь, когда мы сняли ограничения на то, как все располагается, модели естественным образом стали лучше понимать и следовать инструкциям с течением времени. Это означает, что вы можете просто сказать им, какие строительные блоки использовать, и дать четкие правила дизайна – чего следует избегать и чему следует отдавать приоритет.
Он не идеален и иногда допускает ошибки, но модель настолько улучшилась, что ошибки теперь встречаются гораздо реже.
Как Google оценивает полезность в режиме ИИ
Следующая тема — то, как Google оценивает качество в своем режиме ИИ. По словам Робби Стейна, режим ИИ использует аналогичную систему традиционному Поиску Google для определения того, какие результаты являются высококачественными.
По мере улучшения технологий поиска и повышения динамичности результатов, Робби, какие подсказки вы используете, чтобы убедиться, что пользователи находят именно то, что им нужно *и* получают наилучший возможный опыт поиска?
Мы изучаем множество различных факторов. Например, мы тщательно изучаем, находят ли люди информацию, которую мы предоставляем, полезной.
Вы можете оценить контент, получая отзывы от людей напрямую, а также анализируя, как люди реагируют на него в интернете.
И ставят ли они нам лайки и дизлайки?
Оценивают ли они поступающую информацию?
Вы можете понять, действительно ли что-то полезно, наблюдая, продолжают ли люди его использовать. Используют ли они его чаще? Возвращаются ли они к нему? Их дальнейшее использование демонстрирует его ценность.
И поэтому я думаю, что вы как бы триангулируете, любая из этих вещей может ввести вас в заблуждение.
Удивительно, но продукт, который работает не очень хорошо, иногда может привести к тому, что люди будут использовать его *больше*.
В поиске это интересная вещь.
Мы отслеживаем ключевой показатель, чтобы предотвратить повторное использование системы для идентичных запросов.
Мы знаем, что это плохо, потому что это означает, что они не могут его найти.
Нужно быть очень осторожным.
Мы применяем наш опыт в поиске для создания новых функций, которые люди находят полезными, и мы уверены, что движемся в правильном направлении.
Штейн объяснил, что AI Mode оценивает, насколько хорошо он справляется, используя те же основные факторы, которые определяют качество поиска. Он не просто смотрит на что-то одно, чтобы увидеть, полезны ли его ответы – вместо этого он объединяет отзывы людей, прямые оценки и поведение пользователей с течением времени, чтобы получить полную картину.
Штейн подчеркивает, что просто частое использование функции не означает её успешность. Многократное задавание одного и того же вопроса говорит о том, что ИИ не предоставляет полезных ответов, а не о том, что пользователи им довольны. Режим ИИ считается успешным, если пользователи находят его удовлетворительным, и система фокусируется на выявлении проблем, таких как замешательство и разочарование, а не только на положительных взаимодействиях. Этот подход основан на принципах традиционного поиска, направленных на повышение полезности, а не на её переизобретение.
Пять качественных сигналов для AI-поиска
Наконец, Штайн ответил на вопрос о том, как ранжируется контент, созданный ИИ, и работают ли традиционные методы SEO. Он объяснил, что они используют пять ключевых факторов для оценки качества веб-сайта и его полезности для посетителей.
Основной принцип работы заключается в том, что модель получает ваш вопрос, обдумывает его и пытается понять, что вы от неё хотите.
Затем она создает множество различных поисковых запросов – по сути, она выясняет, какую информацию люди уже находили полезной при попытке ответить на эти вопросы.
Существует очень сильная связь с качественной работой, которую мы проделали за 25 лет.
Относится ли этот контент к этой теме?
Нашел ли кто-нибудь его полезным для данного вопроса?
Это позволяет нам показывать вам более широкий спектр информации, чем обычный поиск, поскольку это, по сути, проводит исследование за вас за кулисами.
Коротко говоря, применяются те же принципы.
- Отвечает ли ваш контент напрямую на вопрос пользователя?
- Является ли он высокого качества?
- Загружается ли он быстро?
- Оригинален ли он?
Контент, который люди считают полезным, с которым взаимодействуют и к которому возвращаются, вероятно, будет высоко ранжироваться в результатах поиска, включая те, которые работают на основе AI.
Посмотрите интервью, начиная примерно с отметки в час двадцать три минуты:
Смотрите также
- Акции MSNG. Мосэнерго: прогноз акций.
- Как использовать XML -сайты, чтобы повысить SEO
- Акции MBNK. МТС-Банк: прогноз акций.
- Mullenweg спросил, сможет ли он адаптироваться к изменениям.
- Выпуск основного обновления Google в августе 2024 года — будут ли небольшие сайты снова в рейтинге?
- Серебро прогноз
- Экспертное SEO-руководство по обработке параметров URL-адресов
- Google тестирует очень длинные расширяемые фрагменты результатов поиска, сгенерированные ИИ.
- Google назвал точную причину, почему негативное SEO не работает
- Как настроить свою первую платную поисковую кампанию
2025-12-18 16:43