Что такое Google SGE: как работает нейросеть в поиске, подробный обзор

В мире, где информации много и она постоянно растет, невозможно жить без поисковых систем. Традиционные ПС Google и «Яндекс» постепенно утрачивают свою огромную аудиторию. Новое молодое поколение пользователей гораздо меньше ищет в интернете именно в поисковых системах, но гиганты не хотят отдавать рынок мессенджерам и соцсетям. По этой и другим причинам Google представил Search Generative Experience (SGE), поисковый инструмент на базе искусственного интеллекта, способный изменить то, как пользователь ищет в интернете.

Что такое SGE 

SGE (от англ. search generative experience, пер. генеративный поисковый опыт) — это расширенный результат поиска в нулевой позиции, который генерируется нейросетью в режиме реального времени.

Информация для него берется с разных сайтов, а сами данные постоянно обрабатываются и упорядочиваются Google. SGE использует искусственный интеллект для генерации ответов прямо на странице результатов — отсюда и название. Уже понятно, что это новый шаг в развитии ПС, который позволит людям находить ответы на совершенно новые типы запросов.

SGE был представлен на мероприятии Google I/O и сразу же вызвал большой интерес. Обещание Google превратить ПС в нечто экстраординарное напугало многих вебмастеров и простых пользователей: действительно, противоречий очень много. Вот почему SGE требует более глубокого изучения возможностей ИИ и его влияния на доступ к информации и ее понимание.

Простыми словами, Google SGE — это ответ нейросети в выдаче.

Цели введения ИИ в выдачу

Нейросеть в результатах поиска, по задумке Google, вводится для:

• Улучшения качества и повышения релевантности результатов.
• Предоставления пользователям более информативных и актуальных ответов на их запросы.

Но цели Google при внедрении SGE простираются несколько шире. Ведь SGE предоставляет пользователям дополнительные функции. Можно делать сравнение товаров, можно давать рекомендации по улучшению пользовательского опыта, оценивать релевантность существующих сайтов, и много другое.

SGE позволяет пользователю всегда получать более подробные и более информативные ответы на любые запросы, а также облегчает поиск глобально: больше не нужно вручную перемещаться по множеству страниц, чтобы найти максимально релевантный ответ.

Читайте также:

Что такое видимость сайта в поисковой выдаче и как ее улучшить

Задачи, которые может выполнять SGE

• Нейросеть позволяет создавать совершенно новые тексты, изображения, аудио и другие форматы информации на основе обучения из огромных наборов языковых данных.
• Нейросеть использует знания из Knowledge Graph для предоставления более точных и актуальных результатов. А готовые ответы на вопросы — заметно упрощают навигацию на той же странице выдачи.

Knowledge Graph — это база знаний, которую Google использует для улучшения своей поисковой системы. Она содержит структурированную информацию по разным темам и ссылки на другие сайты. Её задача — предоставлять пользователям нужные данные без необходимости искать их самостоятельно.

• Еще одна задача — персонализация результатов.Нейросеть Google способна адаптироваться к индивидуальным предпочтениям пользователя, предоставляя индивидуальные результаты генерации исходя из соцдема, гео и других факторов.

• SGE постоянно обновляется и пополняется новой информацией. Это происходит гораздо оперативнее, чем, например в GPT-4.

Чем SGE отличается от традиционных поисковых систем

SGE отличается от традиционных результатов тем, что использует искусственный интеллект для интерпретации пользовательских запросов и дальнейшей генерации динамических результатов в реальном времени. 

В отличие от традиционных алгоритмов, которые опираются на предопределенные правила и критерии, Search Generated Experience анализирует дополнительные сигналы: интент пользователя, контекст, история поиска. Это нужно, чтобы предоставить максимально персонализированные и контекстуально релевантные результаты.

Читайте также:

Чек-лист по SEO: 44 способов увеличить поисковый трафик

Как работает технология: принципы, компоненты, примеры

SGE — это не просто нейросеть или большая языковая модель, а целая платформа, состоящая из нескольких компонентов, которые работают вместе для генерации ответа. 

Архитектура SGE состоит из нескольких основных модулей:

1. NLP-обработчик. Используется для обработки естественного языка и анализа слов, фраз и контекста запроса.
2. Генеративные модели. Применяются для формирования текста, который будет восприниматься просто и оставаться читабельным от начала до конца.
3. Визуальный поиск. Позволяет пользователю загружать или описывать изображение, а искусственный интеллект генерирует результат в виде изображения, текста или другого код. 

Разберемся, как эти и другие компоненты работают вместе друг с другом.

Все системы генеративного ИИ (включая Search Generated Experience) работают на основе больших языковых моделей (LLM), которые обучаются на огромном количестве данных. Например, широко известная LLM — GPT-4, используется в Bing и ChatGPT.

А вот Google использует LLM Pathways Language Model 2 (чаще обозначается аббревиатурой PaLM 2). Эту же технологию Google использует в других своих продуктах, в которых применяется генеративный ИИ. Например, в Gmail.

Эти технологии вместе позволяют ПС лучше понимать запрос пользователя, обработать соответствующий контент и сформулировать подходящий ответ. 

Допустим, пользователь ищет "лучший рецепт шоколадного печенья". SGE показал нам три рецепта печенья с шоколадной крошкой. И кратко охарактеризовал каждый из них:

Читайте также:

Редирект с домена с ключевыми словами: влияние на ранжирование в поисковой выдаче

Поисковые подсказки, созданные ИИ — это подсказки, сгенерированные искусственно. Вот они на одно из предложений Google: 

Ждем несколько секунд и видим новый формат результата поиска, который собран при помощи агрегации информации других сайтов.

У вас также есть возможность ввести свой собственный вопрос. Для этого нажмите Ask a follow up (см. выше). Так как у нас история про шоколадное печенье, допустим, нам нужно узнать — как сделать шоколадное печенье более полезным. Google предложит вам несколько готовых идей:

Читайте также:

Три поисковых оператора Google, которые упрощают поиск информации

Недостатки технологии

• Блок SGE загружается не мгновенно.
• Иногда интерфейс SGE работает медленно из-за проблем с производительностью, что замедляет загрузку. Элементы интерфейса и отдельные функции могут меняться сами по себе. Причина этого заключается в том, что сервис еще находится в бета-версии.
• Также бывает, что генеративный ИИ недоступен, и тогда поиск выдает стандартные результаты.

Примеры генерации SGE разных форматов контента

Google Search Generated Experience может создавать различные типы контента. В первую очередь — текст. При корректном промтировании результат будет восприниматься просто, будет читабельным от начала до конца.

В ответы добавляются видео:

Search Generated Experience может генерировать фотореалистичные изображения на основе текстовых описаний или загруженных изображений (картинок-референсов). В ответы попадают как сторонние изображения, так и сгенерированные:

Генеративные модели способны создавать аудиофайлы (песни, аудиокниги или подкасты). SGE не является исключением. ИИ может создавать видеоконтент. Все что угодно — обучающие туториалы, рекламные ролики, фильмы, клипы. А еще ИИ может генерировать код для самых разных целей. Например, для создания десктоп-приложений.

А это листинг товара и его характеристики:

Влияние SGE на поиск в 2024 году

Теперь обзор потенциальных изменений, которые Search Generated Experience может привнести в выдачу.

Для вебмастеры, в первую очередь — это потеря трафика. Ведь результат ИИ находится на самом верху. На сайты, расположенные ниже, будут элементарно меньше кликать.

Новые зоны для изображений, видео и контекстной информации сделают результаты более динамическими, привлекательными с точки зрения визуала. Ну и конечно интеграция мультимедийных элементов в результаты позволит быстрее и легче находить нужную информацию.

Близкая к контексту главного запроса информация также будет выводится в блоке ответа нейросети. Известно, что Search Generated Experience будет отображать даты публикации статей, чтобы пользователи могли быстро определить актуальность информации.

Синтез информации сразу из нескольких источников — это более совершенный результат поиска, чем представление условных пяти сайтов на первой странице.

Все перечисленные нами изменения направлены на улучшение пользовательского опыта, а также предоставление более релевантных и актуальных результатов, о чем мы сказали в начале.

Читайте также:

Что такое интент и как его определить

Примеры того, как Search Generated Experience может улучшить пользовательский опыт 

Google заявляет:

Похвально. Но кто будет решать, что мы должны видеть в ответе и что не должны? Вопрос этот очень широкий и однозначного ответа на него нет.

Конкретный ответ на любой, даже очень специфический запрос

Возьмем, например, такой запрос : "что лучше для семьи с детьми до трех лет и собакой — брайс каньон или национальный парк арчес?". Согласитесь запрос, ну очень низкочастотный.

Ответ, тем не менее, найден вполне конкретный:

Смысл Search Generated Experience в том, что вы можете разбить этот (или любой другой вопрос) на более мелкие, отсортировать огромные пласты информации автоматически, а затем собирать их уже с учетом вашего вопроса. В этом и сила генеративного искусственного интеллекта: он экономит ваше время.

В случае с нашим запросом, сразу под нулевым результатом поиска от ИИ, вы увидите подсказки. Например, вопросы-подсказки, с учетом контекста вашего первоначального поиска ("сколько времени провести в Брайс-Каньоне с детьми?" и так далее). При нажатии на любой из них вы сразу перенесетесь в новый диалог, где сможете задать Google дополнительные вопросы по изучаемой теме. Прямо как в Алисе иди GPT-4. 

Читайте также:

Апдейты в поисковых системах: что это, виды апдейтов и где отслеживать

Шоппинг

Google заявляет:

Посмотрим, как это работает с отварными запросами. Например:

В ИИ-ответе мы видим агрегацию данных: отзывы, рейтинги, цены, описания и изображения товаров. 

Генеративный ИИ построен на базе Google Shopping Graph, который содержит более 25 миллиардов объявлений о товарах, что делает его самым полным в мире набором данных о постоянно меняющихся товарах, продавцах, брендах, отзывах. Это практически все американские, европейские, азиатские магазины, которые присутствуют в интернете.

Потенциальные проблемы и ограничения технологии

Они заметны уже на этапе тестирования инструмента.

• Часто Google SGE предоставляет информацию, которая является некорректной, неактуальной или непонятной. Конечно, здесь нет откровенного бреда как в «Алисе» или в GPT ранних версий.
• Search Generated Experience не всегда указывает источник информации. Это затрудняет поиск достоверных данных. Особенно если вам нужен первоисточник.
• Технология (как и Алиса, к слову) цензурируется по определенным темам. Вы не получите ответ на многие новостные темы, спорные события, а также по чувствительным вопросам. Контекст запроса все еще считывается некорректно. Особенно если он длинный и зависимый.
• Разворачивание ИИ на весь поиск может повлиять на привычные SEO-стратегии, так как результаты в такой выдаче более разнообразные и сложные для анализа. Впрочем дело здесь не только в SGE: Google уже активно использует искусственный интеллект при ранжировании сайтов. Однако такие эксперименты не проходят даром даже для качественных сайтов. В результате случилась глобальная пессимизация сайтов информационного типа — по утверждениям некоторых вебмастеров, практически без разбора снизилась видимость огромного количества сайтов. Аналогичная ситуация происходит с «Яндексом» после разворачивания обновленного алгоритма ранжирования и дополнительных сигналов релевантности в феврале 2024 года.

Технический аудит сайта

• Наличие дублей страниц, безопасность, корректность всех технических параметров: переадресаций, robots.txt, sitemap.xml скорость загрузки и др.
• Техническая оптимизация - один из основных этапов в продвижении.

Коротко о главном

• SGE (Search Generated Experience) — это технология, которая персонализирует результаты поиска, улучшает пользовательский опыт и повышает эффективность ПС.
• По сути, это ответ нейросети на странице результатов. Она позволяет найти пользователю ответ на любой, даже самый низкочастотный запрос.
• В будущем Search Generated Experience будет уделять больше внимания персонализации, семантическому поиску и интеграции голосового поиска.
• Технология использует сложные алгоритмы и генеративный искусственный интеллект, что затрудняет понимание того, как именно генерируются результаты поиска.
• Цензура по определенным темам не позволит использовать поиск для большого количества запросов.

Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу!

• Теперь Вы можете читать последние новости из мира интернет-маркетинга в мессенджере Telegram на своём мобильном телефоне.
• Для этого вам необходимо подписаться на наш канал.