Google об ИИ-поиске и о том, почему браузерные запросы предпочитают полные SERP.

от

Недавно Лиз Рейд из Google объяснила, как работает AI Search изнутри, сосредоточившись на том, как он разбивает сложные поисковые запросы на более простые части и новую идею под названием ‘Browsy Queries‘. Ее комментарии дают специалистам по SEO ценные рекомендации о том, чему им следует уделять приоритетное внимание для улучшения своих позиций в результатах поиска с использованием искусственного интеллекта.

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)

Поисковое поведение разнообразно, а не монолитно.

Недавно я был гостем подкаста с Джо Вазенталем, и мы глубоко погрузились в очень интересное поведение пользователей при поиске. Мы говорили о том, как люди выбирают между традиционным поиском и новым поиском на базе ИИ, и какие вопросы они задают в зависимости от того, какой из них используют. Удивительно наблюдать, как платформа влияет на сами запросы!

Лиз Рейд начала с уточнения своей темы, объединив традиционный поиск и поиск на базе ИИ просто как ‘Search’. Затем она объяснила, что Gemini работает по совершенно иному принципу.

Она также отметила, что люди ищут разными способами, в зависимости от используемой ими платформы. Это означает, что не существует единой, предсказуемой схемы того, как люди ищут – что, по-видимому, и ожидал интервьюер.

https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text

Это своего рода ваша основная поисковая страница. Есть AI Mode. Это часть поиска.

А затем есть приложение Gemini.

И я бы сказал, что пользователей очень много, поэтому их поведение различается во всех из них.»

Поиск и шаблоны использования ИИ сложны.

Многие в мире SEO и создания контента сосредотачиваются на Google, но Лиз Рейд утверждает, что то, как люди на самом деле ищут информацию, гораздо разнообразнее. Пользователи не ограничиваются одной платформой; они используют множество различных платформ для поиска информации.

Мы наблюдаем тенденцию использования людьми нескольких AI-инструментов. Многие люди в настоящее время используют несколько AI-продуктов, не только от Google, но и различные другие.

Когда люди ищут информацию, они с большей вероятностью используют либо Search, либо AI-режим Gemini. По сути, если это вопрос, требующий фактов, они, вероятно, выберут один из этих вариантов.

Когда кто-то запрашивает что-то творческое, например, перефразирование текста, чтобы звучало более формально, это задача, для которой Gemini хорошо подходит.

Многие пользователи теперь в основном взаимодействуют с главной поисковой страницей через AI-обобщения. Они начинают с этих AI-сводных данных, а затем продолжают исследовать оттуда.

Люди часто используют AI Mode для сложных или длительных вопросов, особенно когда они предполагают, что им может потребоваться задать дополнительные вопросы. Если вы просто быстро просматриваете информацию, вы можете предпочесть видеть полную страницу результатов поиска.

Поисковые запросы и намерение поиска.

Когда люди ищут информацию, полезно помнить, что они используют множество различных платформ и преследуют различные цели.

Основные выводы о том, как люди используют ИИ

  • Совместные пользователи
    Люди используют несколько платформ одновременно (совместное использование).
  • Информационные запросы
    Обычно возникают в Классическом поиске и режиме AI
  • Креативные запросы
    Обычно они возникают на Gemini
  • AI Mode Direct
    Запросы, которые возникают в AI Mode, где люди переходят на AI Mode, как правило, сложны, то, что традиционно называлось longtail.
  • Поисковые запросы, просматриваемые пользователями
    Это относительно новая фраза, которую, по-видимому, используют сотрудники Google.

Что такое Browsy Queries?

Я несколько раз натыкался на термин ‘browsy queries’, и, похоже, это то, что Google использует внутренне, особенно среди тех из нас, кто работает с рекламой с оплатой за клик (PPC). Это фраза, которую вы не часто увидите за пределами Google, но вот мое понимание того, как они ее определяют.

Бывший инженер-программист из DeepMind и Google поделился в LinkedIn, что он разработал модель машинного обучения для Google Search. Эта модель могла определять, *что* пользователи пытались найти, что привело к увеличению на 5% числа людей, нажавших на результаты поиска.

Мы разработали модель машинного обучения для определения, когда пользователь осуществляет поиск с ‘целью ознакомления’ в Google Поиске – то есть изучает варианты, а не ищет конкретный ответ (например, когда кто-то ищет «лучшие места для посещения в Орландо»). Это позволило нам показывать более полезный и интересный контент непосредственно на странице результатов поиска, что увеличило количество кликов по этим результатам на 5% во всем мире.

Google также использует термин «browsy queries» в объявлении о вакансии для разработчика программного обеспечения, специализирующегося на покупках, что позволяет предположить, что он связан с поисковыми запросами, которые люди делают во время просмотра продуктов.

Commerce Retrieval создает передовые алгоритмы, которые значительно улучшают поиск товаров. Мы существенно сокращаем количество элементов, которые необходимо проверить при поиске – более чем в 80 миллионов раз – при этом сохраняя скорость и эффективность поиска. Наша технология специально разработана для решения задач онлайн-шопинга, обрабатывая все, от случайного просмотра до сложной информации о продуктах, включая текст и изображения.

Он также используется в контексте видеорекламы на странице поддержки Google для видеорекламы:

Эти новые функции покупок будут появляться в результатах поиска Google, когда люди только начинают изучать варианты, прежде чем они точно решат, что купить. Это поможет охватить клиентов на более раннем этапе процесса покупок, когда они просто просматривают.

Что означают поисковые запросы Browsy и как оптимизировать для них

Общее у всех трех примеров то, что «просмотровые запросы» возникают, когда кто-то только начинает изучать тему, а не ищет что-то конкретное.

В каждом примере Google определяет, что удерживает пользователя исследовать:

  • Пример DeepMind связывает браузерные запросы с увлекательным контентом, который пользователь хочет просмотреть, а не с прямыми ответами.
  • Роль в сфере коммерции позиционирует просматриваемые запросы как качество коммерческого поиска.
  • Пример рекламы размещает поисковые запросы, связанные с просмотром, на более ранних этапах пути покупателя, примерно на этапе обнаружения.

По сути, Google рассматривает эти поисковые запросы как попытки пользователей что-то обнаружить. Что делает эти поисковые запросы сложными, так это то, что люди часто не совсем знают, что они ищут – они просто просматривают идеи.

Для людей, работающих над поисковой оптимизацией (SEO) или продающих онлайн, это означает, что кто-то начинает поиск, но ещё не совсем уверен в том, что он ищет. В таких случаях полезными могут быть фразы вроде ‘Stylish Outfits For Summer’. Использование более широких ключевых слов, вероятно, будет хорошей стратегией в этих случаях. Я думаю об этом как о пирамиде: чем дальше кто-то продвигается по вашему сайту, тем более подробной может становиться информация.

Ключевая фрагментация в AI-поиске.

Лиз Рид отметила, что люди всегда предпочитают набирать полные вопросы, а не просто ключевые слова. Например, вместо поиска «best restaurants in New York», пользователи часто хотят задать что-то более детальное, например, найти ресторан с веганскими блюдами, который может вместить группу из пяти человек.

На протяжении моих почти 30 лет в SEO, исследование ключевых слов всегда было основой успешного цифрового маркетинга. Этот процесс включает в себя выбор терминов, по которым вы хотите, чтобы ваш веб-сайт ранжировался, а затем создание контента, специально ориентированного на эти термины. Однако распространенной проблемой является то, что даже короткие, кажущиеся простыми ключевые слова имеют лежащие в основе значения и нюансы, которые необходимо учитывать – и это всегда было правдой.

Google улучшил своё понимание поисковых запросов, анализируя клики пользователей, особенно для неоднозначных фраз, таких как «restaurants in New York». В то время как некоторые думали, что эти клики напрямую влияют на рейтинг веб-сайтов, Google в основном использовал их для определения того, что пользователи *имели в виду*, когда осуществляли поиск. Долгое время Google уделял приоритетное внимание ранжированию результатов для наиболее распространенной интерпретации поискового запроса. Даже если у веб-страницы было много ссылок, она не будет ранжироваться хорошо, если её контент был сосредоточен на менее распространенном значении поискового термина.

Лиз Рейд отмечает, что люди, использующие поиск с помощью ИИ, как правило, задают более подробные вопросы, чётко объясняя, что им нужно. Это помогает Google более эффективно находить нужную информацию. Этот подход решает ключевой недостаток традиционного поиска и значительно повлияет на то, как веб-сайты оптимизируются для поисковых систем.

Мы заметили, что после внедрения AI Overviews люди задают гораздо более длинные и разговорные вопросы. Речь не только об использовании более естественного языка, но и о тех вопросах, которые люди теперь чувствуют себя комфортно задавать.

Как человек, который годами строил и дорабатывал веб-сайты, я видел всевозможные поисковые запросы. До того, как я сосредоточился на самом поиске, я работал над картами и локальными справочниками, поэтому хорошо знал, как люди ищут, например, рестораны. Это было на самом деле довольно забавно – мы часто видели поисковые запросы, которые были просто набором ключевых слов, например, кто-то вводил ‘restaurants New York’ прямо в строку поиска. Сейчас это кажется простым, но тогда понять, как обрабатывать такие запросы, было настоящей проблемой!

Как digital-маркетолог, я часто вижу поисковые запросы, которые… сложны. Иногда, когда люди ищут ‘лучшее’ что-либо – например, рестораны в New York – результаты просто нереалистичны для большинства пользователей. Перечислять только самые эксклюзивные, дорогие места нецелесообразно, потому что на исследование требуется много времени и, честно говоря, очень немногие люди могут себе это позволить.

Окей, но вы просто выбираете 10 случайных, и т.д.?

Люди часто ищут рестораны, которые соответствуют нескольким потребностям одновременно. Например, они могут искать место для группы из пяти человек, которое не слишком дорогое и в котором есть варианты для веганов и детей. Это тот конкретный запрос, который у них есть в виду.

Раньше веб-сайты сильно полагались на ключевые слова, разбрасывая информацию по всему интернету. Это делало ненадежным просто ввести вопрос и ожидать четкого ответа.

С такими функциями, как AI Overviews и AI Mode, люди теперь могут четко объяснить проблемы, с которыми они сталкиваются.

Люди часто говорят нам, *что* они хотят, вместо того, чтобы объяснять *как* достичь этого с помощью технологий. Они предполагают, что мы сами разберемся с техническими деталями, чтобы выполнить их запросы, вместо того, чтобы четко определить, что нужно компьютеру.

Основные идеи, которые следует разобрать, следующие:

  • Типичный сложный вопрос, заданный в AI Search, может быть не решён одной веб-страницей.
  • Сложные запросы могут быть разовыми и редко, если вообще когда-либо, повторяться, что во многих случаях может снизить ценность оптимизации по этим фразам, поскольку время, затраченное на их создание, можно было бы более выгодно потратить на что-то другое.
  • Учитывая, что сайт, вероятно, будет делить пространство AI Overviews (AIO) с другим сайтом, это увеличивает необходимость оптимизировать другие факторы, такие как значки бренда, которые выделяются положительным образом, использование релевантных изображений и даже использование видео для захвата как можно большего пространства AIO.
  • И всё же, возможно, более важный вывод заключается в том, что это не только longtail, потому что Google разбивает longtail-фразы на более мелкие, высокоспециализированные ключевые фразы, которые отражают часть информационной потребности, расширение запроса и отправляет их в классический поиск. Искусственный интеллект Google затем выбирает из трёх лучших для каждого запроса и использует это для синтеза ответа.

Как SEO-эксперт, я часто слышу об оптимизации под длиннохвостые ключевые слова. Но честно говоря, речь скорее о фокусировке на *релевантных* запросах. Системы Google в конечном итоге отдают приоритет сопоставлению страницы с *конкретными* поисковыми терминами, вокруг которых она построена, независимо от того, являются ли эти термины широкими или длиннохвостыми. Всё сводится к тому, чтобы убедиться, что ваш контент напрямую отвечает на то, что ищут люди.

Решение реальных потребностей

Рейд вкратце упомянул кое-что важное: преобразование сложных поисковых запросов в более простые влияет на качество результатов. Проблема с AI Search заключается в том, что люди не используют типичные ключевые фразы, что затрудняет для Google группировку похожих поисков и улучшение результатов, как это делается с обычными веб-поисками.

«Я думаю, это значит, что вам придется приложить больше усилий, это более сложная работа над качеством, верно?

При решении этой проблемы важно разбить ее на более мелкие части. Также необходимо учитывать такие факторы, как время отклика. Например, если все ищут одно и то же, вы можете хранить результаты для быстрого доступа. Однако, если поисковые запросы становятся более разнообразными, этот подход становится менее эффективным и требует больше обработки.

Я думаю, это действительно дает людям больше контроля, потому что упрощает процесс поиска того, что им нужно.

Недавно люди задавались вопросом, есть ли еще что-то, что можно улучшить в Google Search. Но если вы спросите пользователей, сколько времени они *на самом деле* тратят на поиск — многие признаются, что тратят гораздо больше времени, чем необходимо, например, 20 минут на то, что должно занять всего 2. Это удивительно часто встречается. Поэтому было очень приятно упростить вещи и помочь людям быстро и эффективно находить то, что им нужно.

Как цифровой маркетолог, я часто вижу, как советы вроде ‘сосредоточьтесь на потребностях пользователей’ отметаются как очередная пустая фраза. Но честно говоря, это действительно практичная SEO-тактика. Вместо того чтобы проверять *только* ключевые слова, заголовки и технические аспекты, мы должны спрашивать: решает ли эта страница какую-либо проблему для кого-то? Речь идет об аудите страниц, чтобы увидеть, действительно ли они удовлетворяют потребность.

Недавно меня попросили помочь с веб-сайтом, который не отображался в результатах поиска. Владелец предположил, что это может быть техническая проблема. Я объяснил, что хотя всем *хочется*, чтобы это было простое исправление, часто проблема заключается в том, что страница не демонстрирует свою ценность. Важно спросить: какую проблему решает эта страница для пользователей? И, чем эта страница уникально полезна – не просто отличается, но и *лучше*, чем другие страницы, охватывающие ту же тему?

Лиз Рейд из Google о том, кому будет принадлежать поиск в мире искусственного интеллекта.

https://www.youtube.com/watch?v=DP8qe2Qo2-s

Смотрите также

2026-05-05 02:43