Новая документация Google AI Overviews содержит важную информацию для поисковых систем и издателей
Google опубликовал новую документацию о своей новой функции поиска AI Overviews, которая суммирует ответ на поисковый запрос и содержит ссылки на веб-страницы, где можно найти дополнительную информацию. Новая документация содержит важную информацию о том, как работает новая функция, и о том, что следует учитывать издателям и оптимистам.
Что запускает AI Обзоры
AI Overviews показывает, когда намерение пользователя — быстро понять информацию, особенно когда эта потребность в информации связана с задачей.
<цитата>
“Обзоры искусственного интеллекта появляются в результатах поиска Google, когда наши системы определяют, …когда вы хотите быстро понять информацию из ряда источников, включая информацию из Интернета и Сети знаний Google&rdquo.” ;
В другой части документации он привязывает триггер к информационным потребностям на основе задач:
“…и использовать информацию, которую они находят, чтобы продвигать свои задачи.” “
На какие типы сайтов ссылаются обзоры AI?
Важно принять во внимание тот факт, что то, что AI Overviews запускается потребностью пользователя быстро что-то понять, не означает, что новая функция поиска будет запускаться только запросами с информационной потребностью. В документации Google четко указано, что типы веб-сайтов, которые извлекут выгоду от ссылок на обзоры AI, включают “создателей” (что предполагает разработчиков видео), магазины электронной коммерции и другие предприятия. Это означает, что обзоры искусственного интеллекта выиграют гораздо больше, чем информационные веб-сайты.
Новая документация перечисляет типы сайтов, которые могут получать ссылки из обзоров AI:
“Это позволяет людям копать глубже и открывать разнообразное содержимое от издателей, авторов, розничных продавцов, компаний и т.д., а также использовать полученную информацию для продвижения своих задач.”
Где ИИ осматривает источники информации
AI Overviews показывает информацию из Интернета и граф знаний. Большие языковые модели нуждаются в полном переобучении с нуля при добавлении значительных объемов новых данных. Это означает, что веб-сайты, выбранные для отображения в функции “Обзоры”, выбираются из стандартного поискового индекса Google, что, в свою очередь, означает, что Google может использовать генерацию с дополненным поиском (RAG).
RAG — это система, расположенная между большой языковой моделью и базой данных информации, внешней для LLM. Эта внешняя база данных может быть определенной информацией, например все содержимое кадровой политики организации для поискового индекса. Это дополнительный источник информации, который можно использовать для повторной проверки информации, предоставленной LLM, или показать, где можно прочитать больше о вопросе, на который дается ответ.
В разделе, цитируемом в начале статьи, указано, что AI Overviews цитирует источники из Интернета и Knowledge Graph:
“Обзоры искусственного интеллекта появляются в результатах поиска Google, когда наши системы определяют, …когда вы хотите быстро понять информацию из разных источников, включая информацию из других Интернет и Google's Knowledge Graph.”
Что означает автоматическое включение для SEO
Включение в обзоры искусственного интеллекта происходит автоматически, и издателям или специалистам по оптимизации поисковых систем не нужно делать ничего конкретного в отношении обзоров искусственного интеллекта. В документации Google сказано, что следовать их инструкциям по рейтингу в обычном поиске – это все, что вам нужно сделать для рейтинга в обзорах AI. “системы”Google’ определите, какие сайты выбираются для показа для тем, освещаемых в обзорах AI.
Все утверждения, кажется, подтверждают, что новые функции «Обзоры» получают данные из обычного поискового индекса. Вполне возможно, что Google фильтрует поисковый индекс специально для обзоров искусственного интеллекта, но напротив я не могу придумать никакой причины, по которой Google бы это сделал.
Все утверждения, указывающие на автоматическое включение, указывают на вероятную возможность того, что Google использует обычный индекс поиска:
“Издателям не нужно делать никаких действий, чтобы воспользоваться преимуществами AI Overviews.”
“Обзоры AI показывают ссылки на ресурсы, подтверждающие информацию на снимке, и исследуют тему далее.”
“…разнообразный диапазон содержимого от издателей, авторов, розничных продавцов, компаний и т.д.
“Чтобы получить рейтинг в AI Overviews, издателям нужно только придерживаться руководства Google Search Essentials.
“Системы Google’автоматически определяют, какие ссылки отображаются. Создателям не нужно делать ничего особенного, чтобы их рассматривали, кроме того, чтобы следовать нашим регулярным указаниям по появлению в результатах поиска, как указано в Основах поиска Google.~~~~>
Думай категориями тем
Очевидно, ключевые слова и синонимы в запросах и документах играют определенную роль. Но, по моему мнению, они играют огромную роль в SEO. Существует много способов, с помощью которых поисковая система может аннотировать документ, чтобы сопоставить веб-страницу с темой, например то, что работник Google Мартин Сплитт назвал центральной аннотацией. Центральная аннотация используется Google для обозначения веб-страницы содержанием этой веб-страницы.
Семантическая аннотация
Этот аннотации связывает содержимое веб-страницы с понятиями, что, в свою очередь, предоставляет структуру неструктурированному документу. Каждая веб-страница является неструктурированными данными, поэтому поисковики должны это понять. Семантическая аннотация является одним из способов сделать это.
Google сопоставляет веб-страницы с концепциями, по крайней мере, с 2015 года. На веб-странице Google об их облачных продуктах рассказывается о том, как они интегрировали нейронное соответствие в свою поисковую систему с целью аннотирования содержимого веб-страницы с присущими им темами.
Вот что Google говорит о том, как он сопоставляет веб-страницы с понятиями:
<цитата>
“Поиск Google начал включать семантический поиск в 2015 году с внедрением важных поисковых инноваций искусственного интеллекта, таких как система ранжирования глубокого обучения RankBrain. За этим новшеством быстро последовало нейронное соответствие, чтобы повысить точность поиска документов в Поиске. Нейронное сопоставление позволяет поисковой системе изучать связи между намерениями запроса и очень релевантными документами, позволяя поиску распознавать контекст запроса вместо простого поиска подобия.
Нейронное соответствие помогает нам понять более нечеткие представления концепций в запросах и на страницах и сопоставить их друг с другом. Он просматривает весь запрос или страницу, а не только ключевые слова, развивая лучшее понимание основных концепций, представленных в них.
Google делает это, сопоставляя веб-страницы с концепциями, почти десять лет. В документации Google по AI Overviews также упоминается, что показ ссылок на веб-страницы на основе тем является частью определения рейтинга сайтов в AI Overviews.
Вот’как это объясняет Google:
“Обзоры AI показывают ссылки на ресурсы, подтверждающие информацию на снимке, и исследуют тему далее.
…Обзоры искусственного интеллекта предлагают предварительный просмотр темы или запроса на основе различных источников, в том числе веб-источников.”
Сосредоточение Google’на темах было привычкой в течение длительного времени, и это уже давно время, когда специалисты по оптимизации поисковых систем уменьшили контроль над таргетингом по ключевым словам и начали также давать таргетинг по темам шанс обогатиться их способностью отображать содержимое в Поиске Google, в частности в обзорах AI.
Google утверждает, что оптимизация, описанная в их документации Search Essentials для позиционирования в Поиске Google, является той же оптимизацией для рейтинга в Google Overview.
Это именно то, что сказано в новой документации:
“Творцам не нужно делать ничего особенного, чтобы их рассматривали, кроме соблюдения наших регулярных указаний относительно показа в результатах поиска, как описано в Google Search Essentials.& ”
Прочитайте новую документацию по поисковой оптимизации от Google по обзорам ШИ