googleupdate

Google обновила свою технологию голосового поиска. Вместо того, чтобы сначала преобразовывать произнесенные слова в текст, новая система использует искусственный интеллект для непосредственного понимания речи и предоставления результатов поиска. Это делает голосовые поиски более быстрыми и точными.

Наша предыдущая система, Cascade ASR, работала путем преобразования устных запросов в текст, а затем использования этого текста для поиска результатов. Однако этот метод был не очень надежным, поскольку преобразование речи в текст иногда может упускать важные детали, что приводит к ошибкам.

Новая система Speech-to-Retrieval (S2R) использует искусственный интеллект для поиска релевантных документов на основе устных вопросов. Вместо того, чтобы вводить или транскрибировать запрос, вы можете просто произнести его, и система – обученная на огромной коллекции аудио и документов – найдет наилучшие соответствия напрямую.

Модель Dual-Encoder: Две нейронные сети

Система использует две нейронные сети:

1. Одна из нейронных сетей, называемая аудиокодировщиком, преобразует произнесенные запросы в векторное представление их значения.
2. Вторая сеть, энкодер документов, представляет письменную информацию в том же формате векторного представления.

Эти две системы разработаны для понимания как устных вопросов, так и письменных документов, переводя их в общий формат, где похожие аудио- и текстовые материалы группируются вместе на основе их значения.

Аудиокодек

Как цифровой маркетолог, я очень рад развитию технологии Speech-to-Retrieval. По сути, она берет вопрос человека, произнесенный вслух – его голосовой запрос – и преобразует его в числовое представление, своего рода цифровой отпечаток, который улавливает *смысл* за тем, что он спрашивает. Это позволяет системам понимать намерение, а не только слова, что очень важно для таких вещей, как голосовой поиск и виртуальные помощники.

Объявление иллюстрирует эту концепцию, используя знаменитую картину Эдварда Мунка, «Крик». Когда кто-то говорит «картина «Крик»», эта фраза представляется как точка в цифровом пространстве, расположенная близко ко всей информации, связанной с произведением искусства, – например, к месту, где она выставлена, или деталям ее истории.

Document Encoder

Кодировщик документов работает с текстовыми файлами, такими как веб-страницы, преобразуя их в векторы, которые отражают их смысл.

Пока модель обучается, её две части работают вместе, чтобы гарантировать, что аудио- и текстовые фрагменты, которые соответствуют друг другу, представлены похожими векторами, а несвязанные фрагменты остаются далеко друг от друга. Это создает значимую организацию данных в системе модели.

Rich Vector Representation

Google объяснила, что их энкодеры преобразуют как аудио, так и текст в детальные цифровые представления. Эти представления, называемые embeddings, улавливают смысл и контекст исходного контента. Они считаются «богатыми», потому что включают в себя не только сами слова, но и скрытое намерение и ситуацию.

Как SEO-эксперт, я очень рад S2R, поскольку он выходит за рамки простого сопоставления ключевых слов. Вместо того, чтобы просто искать эти точные слова, система фактически *понимает* смысл запроса пользователя. Например, если кто-то ищет «покажи мне кричащую картину Мунка», S2R все равно может связать это с документами о *The Scream*, потому что он понимает концепцию, а не только ключевые слова. Речь идет о семантическом понимании, и это меняет правила игры для релевантности поиска.

Эта модель работает, обучаясь на огромной коллекции аудиозаписей и соответствующих им документов. Она одновременно тонко настраивает свои внутренние параметры для обработки как аудио, так и текста, что позволяет ей лучше понимать связь между ними.

Как SEO-эксперт, специализирующийся на аудиопоиске, могу объяснить это так: мы обучаем нашу систему, чтобы ‘цифровой отпечаток’ аудиозапроса был очень похож на отпечатки документов, которые он должен найти. Это означает, что модель узнает, что человек *имеет в виду* под своим аудиопоиском, непосредственно из самого звука. Это огромное улучшение, потому что пропускается ненадежный шаг первоначального преобразования аудио в текст – там, где традиционные системы часто спотыкаются. Сосредоточившись непосредственно на намерении, мы получаем гораздо более точные и надежные результаты поиска.

Рейтинговый слой

Голосовой поиск, как и традиционный текстовый поиск, использует систему ранжирования. Когда вы задаете вопрос голосом, система сначала преобразует аудио в цифровое представление, которое передает смысл вашего запроса. Эта цифровая форма затем сопоставляется с индексом Google для поиска наиболее релевантных страниц.

Когда вы ищете что-то вроде «the scream painting», система преобразует эту фразу в числовое представление её значения. Затем она осуществляет поиск по своим сохраненным документам, находя те, которые имеют схожие значения – например, информацию о знаменитой картине Эдварда Мунка, The Scream.

После обнаружения потенциальных совпадений система переходит к этапу ранжирования. Здесь она объединяет степень сходства страниц со многими другими факторами – вещами, которые указывают на релевантность и качество – чтобы определить наилучший порядок для результатов поиска.

Benchmarking

Google сравнил свою новую систему распознавания речи, S2R, с существующей системой под названием Cascade ASR, а также с безупречной версией Cascade ASR. S2R показал результаты лучше, чем стандартный Cascade ASR, и приблизился к соответствию идеальной версии. Google считает эти результаты обнадеживающими и считает, что дальнейшие улучшения возможны.

Голосовой поиск включен

Несмотря на то, что некоторые области все еще нуждаются в доработке, Google запустил свою новую поисковую систему, теперь доступную на нескольких языках, и называет ее значительным шагом вперед. Вероятно, она также используется для англоязычных поисков.

Голосовой поиск теперь стал быстрее и точнее благодаря нашей новой технологии. Он напрямую понимает, что вы говорите, чтобы найти ответы, без необходимости чего-либо печатать сначала.

Speech-to-Retrieval (S2R): Новый подход к голосовому поиску

Смотрите также

• Анализ динамики цен на криптовалюту NEXO: прогнозы NEXO

• Какой самый низкий курс доллара к швейцарскому франку?

• Какой самый низкий курс евро к венгерскому форинту?

• Какой самый низкий курс доллара к венгерскому форинту?

• Анализ динамики цен на криптовалюту TAO: прогнозы TAO

• Какой самый низкий курс евро к юаню?

• Какой самый низкий курс индийской рупии к рублю?

• Анализ динамики цен на криптовалюту RENDER: прогнозы RENDER

• Анализ динамики цен на криптовалюту ALGO: прогнозы ALGO

• Акции UNAC. Объединенная авиастроительная корпорация: прогноз акций.

2025-10-21 13:40

Как человек, внимательно следящий за трафиком веб-сайтов, я заметил кое-что интересное – количество просмотров страниц Wikipedia людьми немного снизилось по сравнению с тем же периодом прошлого года. Это то, о чем недавно сообщила Wikimedia Foundation, и это тенденция, за которой я слежу, чтобы увидеть, продолжится ли она.

Маршалл Миллер, директор по продуктам в Wikimedia Foundation, объяснил, что организация считает снижение использования связанным с изменениями в том, как люди ищут информацию, особенно с ростом поисковых систем на основе искусственного интеллекта и социальных сетей.

Что изменилось в данных?

Wikimedia заметила внезапный всплеск трафика веб-сайта примерно в мае. Хотя поначалу казалось, что веб-сайт посещают реальные люди, дальнейшее расследование показало, что трафик на самом деле генерировался ботами, хитроумно разработанными, чтобы избежать обнаружения.

Как цифровой маркетолог, я следил за некоторыми изменениями в WMF. Они недавно улучшили способы выявления бот-трафика и фактически вернулись и переоценили все данные о трафике с марта по август, используя эти новые системы. Это означает, что цифры, которые мы рассматривали за этот период, теперь точнее с точки зрения определения реальной пользовательской активности по сравнению с автоматизированными ботами.

Миллер отметил, что обновленные данные указывают на приблизительное снижение на 8% по сравнению с теми же месяцами прошлого года.

Фонд Викимедиа отмечает, что сравнение данных обнаружения ботов необходимо проводить с осторожностью, поскольку методы идентификации ботов со временем менялись.

Роль AI поиска

Миллер объяснил, что снижение было вызвано изменениями в том, как люди находят информацию, особенно из-за роста генеративного ИИ и социальных медиа-платформ.

Он объяснил, что поисковые системы теперь часто предоставляют пользователям прямые ответы, и эти ответы часто берутся из Wikipedia.

Роль Википедии в системах искусственного интеллекта

Фонд Викимедиа (WMF) зафиксировал 50%-ное увеличение использования пропускной способности ботами с искусственным интеллектом с января 2024 года. Эти боты в основном собирают информацию для разработки технологий компьютерного зрения.

В 2021 году Wikipedia представила Wikimedia Enterprise, сервис, предоставляющий надёжный доступ к данным в больших объемах для бизнеса, особенно для компаний, занимающихся поиском и искусственным интеллектом.

Почему это важно

Идея заключается в том, что издатели были бы мотивированы создавать контент, который помогает ИИ предоставлять ответы, но данные Википедии показывают, что этого на самом деле не происходит.

Отслеживайте, как меняется трафик вашего веб-сайта после добавления функций искусственного интеллекта, и посмотрите, приводят ли упоминания вашего контента к реальному взаимодействию с вашей аудиторией.

Заглядывая в будущее

Фонд Викимедиа планирует продолжать совершенствовать свои системы для выявления ботов и будет следить за тем, как новые технологии, такие как генеративный ИИ и социальные сети, влияют на то, как люди находят информацию.

Википедия по-прежнему является важным источником информации для поисковых систем и искусственного интеллекта, даже если люди не активно просматривают веб-сайт. По мере того, как функции поиска на базе искусственного интеллекта становятся все более распространенными, издатели могут ожидать аналогичные тенденции.

Смотрите также

• Анализ динамики цен на криптовалюту NEXO: прогнозы NEXO

• Какой самый низкий курс доллара к швейцарскому франку?

• Какой самый низкий курс евро к венгерскому форинту?

• Какой самый низкий курс доллара к венгерскому форинту?

• Анализ динамики цен на криптовалюту TAO: прогнозы TAO

• Какой самый низкий курс евро к юаню?

• Какой самый низкий курс индийской рупии к рублю?

• Анализ динамики цен на криптовалюту RENDER: прогнозы RENDER

• Анализ динамики цен на криптовалюту ALGO: прогнозы ALGO

• Акции UNAC. Объединенная авиастроительная корпорация: прогноз акций.

2025-10-21 01:39

Многие SEO-специалисты скептически относятся к подходу Google к GEO/AEO, называя его либо базовым SEO, либо вводящим в заблуждение. Неясно, обоснованы ли эти критические замечания, или это просто способ для SEO-специалистов защитить свою отрасль. Bing недавно опубликовал руководство о том, как улучшить видимость в результатах поиска на основе искусственного интеллекта, что дает возможность увидеть, отличается ли оптимизация для этих AI-функций от стандартных SEO-техник.

Разбиение контента

Некоторые эксперты в области поисковой оптимизации предполагают, что разбиение контента на более мелкие разделы, или ‘фрагменты’, важно. Это связано с тем, что ИИ и большие языковые модели анализируют веб-страницы, разделяя их на эти более мелкие части. Официальное руководство Bing по оптимизации контента для своей поисковой системы, написанное менеджером по продукту Bing, также подчеркивает эту идею ‘chunking’.

ИИ-помощники не обрабатывают информацию как люди, читая последовательно. Вместо этого они разделяют контент на более мелкие части – технику, известную как парсинг, – и затем используют эти фрагменты для построения своих ответов.

Многие SEO-специалисты упускают из виду тот факт, что организация контента в более мелкие разделы — это не недавняя тенденция. Google впервые представила свою систему ранжирования отрывков (passage ranking system) в 2020 году, которая анализирует веб-страницы, разбивая их на разделы для определения релевантности как всей страницы, так и отдельных разделов запросу пользователя.

Google говорит:

Ранжирование отрывков — это технология искусственного интеллекта, которая помогает нам точно определять конкретные части веб-страницы, чтобы определить, насколько хорошо они отвечают на поисковый запрос пользователя.

Иногда бывает сложно найти именно то, что вам нужно при поиске в интернете, особенно если ответ скрыт внутри длинной веб-страницы. Мы недавно улучшили нашу технологию поиска, чтобы лучше понимать релевантность отдельных разделов внутри страницы, а не только страницы в целом. Это помогает нам более эффективно находить очень конкретную информацию. Мы ожидаем, что это обновление улучшит результаты поиска примерно на 7% запросов на всех языках, поскольку мы делаем его доступным по всему миру.

Когда речь заходит о разбиении контента на более мелкие разделы – часто называемом «chunking» – любой SEO-специалист, знакомый с Featured Snippets от Google, понимает необходимость прямого ответа на вопросы в своем контенте. Эта практика является ключевой частью поисковой оптимизации с тех пор, как Google впервые запустил Featured Snippets примерно в 2014 году.

Заголовки, Описания и H1

Согласно советам Bing по улучшению рейтинга вашего AI-поиска, хорошо написанные описания, заголовки и названия помогают AI понимать ваш контент.

Хорошо известно, что описания, заголовки и названия важны для поисковой оптимизации (SEO). Следовательно, нет реальной разницы между AEO/GEO и традиционным SEO.

Списки и Таблицы

Bing предлагает использовать маркированные списки и таблицы для представления сложной информации чётким образом как для людей, так и для поисковых систем. Эта техника организации похожа на стратегию под названием ‘disambiguation’, которая фокусируется на обеспечении того, чтобы смысл и цель веб-страницы были легко понятны и однозначны.

Чтобы сделать веб-страницу более понятной, используйте осмысленный HTML, чтобы чётко показать, какой контент является основным, а какие элементы являются лишь вспомогательными, такими как реклама, меню, боковые панели или нижний колонтитул страницы. Это помогает поисковым системам (и пользователям) сосредоточиться на самой важной информации.

Вы также можете уточнить информацию, правильно используя HTML-элементы, такие как нумерованные списки для пунктов с номерами и таблицы для представления данных, таких как сравнение продуктов или расписание мероприятий.

Использование HTML-элементов, таких как заголовки (H), нумерованные списки (OL) и ненумерованные списки (UL), создает четкую структуру для контента на веб-странице – поэтому это и называется структурированной информацией. Важно знать, что структурированная информация отличается от структурированных данных. Структурированная информация – это контент, который вы видите на странице, видимый в браузере или поисковым роботам. Структурированные данные, с другой стороны, – это скрытые метаданные, к которым имеют доступ только боты.

Исследования показывают, что ИИ-агенты лучше понимают веб-страницы, когда информация хорошо организована, поэтому очевидно, что структурированные данные особенно полезны для них.

Пары вопросов и ответов

Bing предлагает использовать пары вопросов и ответов – по сути, прямые вопросы и их соответствующие ответы – чтобы помочь системам искусственного интеллекта функционировать более эффективно. Мадхаван из Bing объясняет это далее:

Как человек, который годами создавал и оптимизировал веб-сайты, я понял, что лучший контент предвосхищает именно то, о чём люди *спрашивают*. Думайте о простых вопросах и кратких ответах – именно так пользователи ищут информацию в интернете. И вот в чём дело: ИИ-помощники становятся очень хороши в распознавании этих шаблонов вопросов и ответов и используют их напрямую для создания полезных ответов. Это почти как предоставление заранее написанных ответов для ИИ, из которых он может выбирать, что является мощным способом обеспечить появление в правильных результатах поиска.

Как SEO-эксперт, я часто вижу стратегии, сочетающие в себе традиционные факторы ранжирования с акцентом на структурированные сниппеты. Одна из тактик – создание контента вокруг вопросов и их прямых ответов – по сути, предвосхищение того, что ищут пользователи. Хотя посвящение целой страницы этому формату Q&A может быть немного рискованным, если это действительно предоставляет ценную и полезную информацию, это может принести огромную пользу с точки зрения видимости и вовлеченности пользователей.

Google относится к контенту, который не предлагает новых взглядов, так же негативно, как и к спаму. Аналогично, Google помечает контент, созданный исключительно для ранжирования в результатах поиска, как некачественный.

Если вы планируете добавлять вопросы и ответы на свой веб-сайт, чтобы улучшить его рейтинг в результатах поиска на основе искусственного интеллекта, помните о необходимости уделять приоритетное внимание полезности для реальных людей. Сосредоточьтесь на создании высококачественных, продуманных пар вопросов и ответов, а не просто на создании контента для удовлетворения поисковых систем. В противном случае это просто покажется роботизированным и бесполезным.

Будьте точны с семантической ясностью.

Bing также рекомендует семантическую ясность. Это также важно для SEO. Мадхаван пишет:

• «Пишите, исходя из намерений, а не только ключевых слов. Используйте формулировки, которые напрямую отвечают на вопросы пользователей.»
• Избегайте расплывчатого языка. Такие термины, как innovative или eco, мало значат без конкретики. Вместо этого подкрепляйте утверждения измеримыми фактами.
• Добавляйте контекст. Страница продукта должна говорить «Посудомоечная машина 42 дБ, разработанная для кухонь открытого типа», а не просто «тихая посудомоечная машина».
• Используйте синонимы и связанные термины. Это укрепляет смысл и помогает ИИ связывать концепции (quiet, noise level, sound rating).»

Также рекомендуется избегать расплывчатых терминов, таких как «next-gen» или «cutting edge», поскольку они не добавляют никакой реальной сути. Это распространенная проблема с AI-генерацией текстов – она часто включает эти пустые фразы, которые можно удалить, не затронув общий смысл.

Наконец, они предлагают избегать ненужных декоративных символов, что является полезным советом. Такие вещи, как стрелки, не добавляют никакого реального смысла вашему тексту.

Этот совет полезен для улучшения поисковой оптимизации и работы с ИИ. Однако, как и другие SEO-стратегии, ориентированные на ИИ, это просто хорошая общая SEO-практика – ничто в ней не опирается конкретно на ИИ.

Bing Подтверждает Традиционное SEO

Иронично, что совет Bing по улучшению позиций в рейтингах ИИ по сути говорит о том, что стандартные практики SEO по-прежнему являются самым важным.

Неважно, как вы это называете – локальный поиск, AI-оптимизация или традиционное SEO – быть замеченным по-прежнему самое важное. Теперь, с ростом AI в поисковых системах, недостаточно просто появиться в результатах; вас нужно выбрать как лучший вариант. И ключ к этому – создание отличного контента.

…традиционные основы SEO по-прежнему важны.»

AI Search Optimization = SEO

Как цифровой маркетолог, я вижу роль ИИ в поисковой выдаче уже много лет – и Google, и Bing используют его около десятилетия. Поэтому меня не удивляет, что лучшие практики SEO, которым мы следовали, на самом деле *работают* с этими новыми ответами на основе ИИ. Все сводится к пониманию того, что нужно пользователям, и созданию контента, который действительно отвечает их потребностям – это всегда было основой хорошего SEO, и так остается.

Многие SEO-специалисты по-прежнему сосредоточены на традиционных стратегиях ключевых слов, и такие концепции, как понимание поискового намерения и точность в использовании языка, могут быть для них новыми. Позитивно, что SEO-сфера в целом начинает принимать эти идеи для лучшей оптимизации контента и осознавать, что нет отдельного «AI SEO» или «Google SEO» – это все еще просто SEO.

Смотрите также

• Анализ динамики цен на криптовалюту NEXO: прогнозы NEXO

• Какой самый низкий курс доллара к швейцарскому франку?

• Какой самый низкий курс евро к венгерскому форинту?

• Какой самый низкий курс доллара к венгерскому форинту?

• Анализ динамики цен на криптовалюту TAO: прогнозы TAO

• Какой самый низкий курс евро к юаню?

• Какой самый низкий курс индийской рупии к рублю?

• Анализ динамики цен на криптовалюту RENDER: прогнозы RENDER

• Анализ динамики цен на криптовалюту ALGO: прогнозы ALGO

• Акции UNAC. Объединенная авиастроительная корпорация: прогноз акций.

2025-10-21 00:42

Raptive снизил минимальное требование к трафику до 25 000 ежемесячных просмотров страниц со 100 000.

Рекламная сеть объявила, что новый порог представляет собой снижение на 75% по сравнению с предыдущим стандартом.

Raptive завершила свою программу Rise и перевела всех новых издателей на уровень Insider.

Что изменилось в Raptive

Я рад сообщить, что мы теперь принимаем заявки от веб-сайтов, которые получают от 25 000 до 100 000 просмотров страниц каждый месяц. Чтобы соответствовать требованиям, большая часть – по крайней мере 50% – вашего трафика должна поступать из США, Великобритании, Канады, Австралии или Новой Зеландии.

Сайты с 100 000 или более просмотров страниц нуждаются только в 40% трафика из этих рынков.

В объявлении Raptive говорилось:

Прямо сейчас искусственный интеллект помогает некоторым плохо сделанным веб-сайтам получать много просмотров, и алгоритмы могут кардинально изменить популярность сайта практически мгновенно. По этой причине создание контента, который действительно оригинален, качественно сделан и заслуживает доверия, важнее, чем когда-либо.

Как специалист по цифровому маркетингу, я сообщаю вам об изменении в программе Rise. Когда мы запускали её в начале этого года, она была предназначена для веб-сайтов, получающих от 50 000 до 100 000 ежемесячных просмотров страниц. Мы решили прекратить поддержку этого конкретного уровня программы.

Издатели, которые уже находятся на уровне Insider, теперь могут подключить больше веб-сайтов к своей учетной записи после достижения 25 000 ежемесячных просмотров страниц.

Расширение Реферальной Программы

Raptive расширила свою реферальную программу до 31 января.

Издатели могут получить бонус в размере 1000 долларов за каждого привлеченного создателя, у которого есть веб-сайт с не менее чем 100 000 ежемесячными просмотрами страниц.

Во время нашей специальной акции веб-сайты с 25 000 до 100 000 ежемесячных просмотров получат реферальный бонус в размере 250 долларов.

Расширение доступа в некоторых сетях

Другие сети скорректировали требования для входа в последние годы, хотя изменения различаются.

Как цифровой маркетолог, я внимательно слежу за вариантами монетизации рекламы для развивающихся сайтов. Mediavine запустила ‘Journey’ в марте 2024 года, что отлично подходит для сайтов, которые уже имеют около 10 000 ежемесячных сеансов. Ezoic недавно сделала всё более доступным, отменив требования к количеству просмотров страниц для своей программы ‘Access Now’. А если вы рассматриваете SHE Media, они обычно начинают рассматривать сайты с примерно 20 000 просмотрами страниц.

Судя по тому, что я вижу, эти изменения происходят не повсеместно, но они *действительно* открывают больше возможностей для небольших издателей, особенно на определенных рекламных сетях. Это положительный знак, что у них появляется больше вариантов.

Почему это важно

Как эксперт по SEO, я рад сообщить, что Raptive теперь предлагает управляемую монетизацию для сайтов, получающих от 25 000 до 100 000 ежемесячных просмотров страниц – особенно если этот трафик является высококачественным, прямым трафиком (то, что мы называем ‘tier-one’). Чтобы претендовать на участие, ваш сайт должен поддерживать высокие стандарты: подумайте об оригинальном контенте, точном отслеживании аналитики и дружелюбии к рекламодателям. По сути, мы хотим сотрудничать с сайтами, которые делают всё *правильно* и готовы максимизировать свои доходы.

Мы понизили планку, поскольку изменения в наших системах часто вызывают непредсказуемые колебания трафика веб-сайта, что затрудняет достижение стабильного роста.

Заглядывая в будущее

Начиная с сегодняшнего дня, новым заявителям требуется как минимум 25 000 просмотров страниц. Хотя это и снижает требования к трафику, Raptive все еще ожидает оригинальный контент и хорошо построенный веб-сайт.

По мере изменения трафика другие сети могут обновить свои требования, но каждый провайдер определяет эти стандарты самостоятельно.

Смотрите также

• Анализ динамики цен на криптовалюту NEXO: прогнозы NEXO

• Какой самый низкий курс доллара к швейцарскому франку?

• Какой самый низкий курс евро к венгерскому форинту?

• Какой самый низкий курс доллара к венгерскому форинту?

• Анализ динамики цен на криптовалюту TAO: прогнозы TAO

• Какой самый низкий курс евро к юаню?

• Какой самый низкий курс индийской рупии к рублю?

• Анализ динамики цен на криптовалюту RENDER: прогнозы RENDER

• Анализ динамики цен на криптовалюту ALGO: прогнозы ALGO

• Акции UNAC. Объединенная авиастроительная корпорация: прогноз акций.

2025-10-20 21:09