Команда Bing описывает, чем заземление отличается от индексирования поиска.

от

Как человек, который долгое время работает с поисковыми системами, я внимательно слежу за изменениями, происходящими с поиском на базе искусственного интеллекта. Недавно команда Microsoft Bing поделилась некоторыми интересными сведениями о том, как они подходят к индексации сейчас, когда они сосредоточены на *grounding* ответов ИИ – то есть на предоставлении надежной, фактической информации для этих ответов ИИ – вместо простого ранжирования традиционных результатов поиска. Это изменение в мышлении о том, что важно в индексе, и они представили структуру того, как они адаптируются.

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)

Отчет выделяет пять ключевых областей, в которых компания отмечает различия между двумя системами. В нем также объясняется, что система поиска на основе искусственного интеллекта была намеренно разработана таким образом, чтобы иногда не отвечать – этот выбор называется «воздержание».

Что Microsoft Описала

Эта статья объясняет, что традиционный поиск и индексирование для обоснования основаны на одних и тех же базовых принципах, но используются для разных целей.

Традиционные поисковые системы сосредоточены на поиске лучших веб-страниц для пользователя. Однако этот новый подход, называемый слоем заземления (grounding layer), уделяет приоритетное внимание выявлению информации, которую ИИ может надежно и этично использовать для создания ответа.

Microsoft определяет пять категорий, в которых требования к измерениям различаются.

Когда речь заходит об точности, команда отмечает, что традиционный поиск может справляться с некоторыми неточностями в рейтингах, поскольку пользователи могут самостоятельно просматривать результаты. Однако процесс разбиения контента на более мелкие части для извлечения – распространенная практика в современном поиске – может изменить смысл исходной информации способами, которые не отражаются в типичных факторах ранжирования.

Microsoft отмечает, что поддержание поисковых результатов в актуальном состоянии — это вопрос затрат. Устаревшая информация негативно влияет на позиции в поисковой выдаче. И, согласно публикации, неточные или старые факты приводят к вводящим в заблуждение ответам.

Abstention And Iterative Retrieval

В публикации также рассматриваются два отличия в дизайне между системами.

Microsoft называет отсутствие ответа «воздержанием». В системе, предназначенной для предоставления ответов, это допустимо, когда информация отсутствует, устарела или противоречива. В отличие от традиционных поисковых систем, которые просто предлагают варианты для ознакомления пользователем, эти системы должны решать, когда они *не могут* предоставить надёжный ответ.

Статья объясняет, что ошибки, допущенные при первоначальном поиске информации, могут нарастать и превращаться в более серьезные проблемы по мере того, как система пытается её обработать, создавая ошибки, которые человек не заметит сразу.

Context

Как SEO-эксперт, я внимательно слежу за недавними усилиями Microsoft. Они последовательно разрабатывают инструменты для лучшего понимания и демонстрации того, как они используют контент из различных источников – и эта статья в блоге является прямым результатом этих улучшений, предлагая издателям больше информации о процессе.

Microsoft начала предоставлять владельцам веб-сайтов данные о том, как ИИ использует их контент, в феврале с запуском панели производительности ИИ в Bing Webmaster Tools. Затем они обновили свои рекомендации для вебмастеров в марте, чтобы конкретно затронуть оптимизацию для ИИ (GEO) и добавили информацию о том, какие страницы используются для генерации ответов ИИ. В апреле, на SEO Week, Microsoft поделилась предварительными просмотрами предстоящих функций панели инструментов, включая Citation Share и метки, показывающие намерение, лежащее в основе поисковых запросов, запускающих ответы ИИ.

Как SEO-эксперт, я хочу объяснить, что эта публикация не о блестящих новых функциях. Это более глубокое погружение в *то, как* мы создаём и улучшаем наш индекс – основные принципы, определяющие его разработку. Рассматривайте это как взгляд под капот, подробно описывающий инженерную философию, лежащую в основе процесса.

Почему это важно

Этот фреймворк проясняет, что Microsoft заявляет о потребностях своих систем в индексе для AI ответов.

Заглядывая в будущее

Эта статья объясняет, почему ИИ иногда предпочитает определённый контент другому при создании цитат. Если новые функции — такие как ‘Citation Share’ и ‘intent-label’ — выпущенные во время SEO Week станут доступны, они могут позволить нам проверить, действительно ли факторы, обсуждаемые здесь, отражены в реальных данных веб-сайтов.

Смотрите также

2026-05-07 00:42