Как Google использует искусственный интеллект в поиске Google
От RankBrain, Neural Matching, BERT и MUM — вот как Google использует ИИ для понимания языка для запросов, контента и целей ранжирования.
Барри Шварц, 3 февраля 2022 г., 12:00 | Время чтения: 8 минут
Поскольку Google продолжает использовать искусственный интеллект и машинное обучение в поиске Google, можно задаться вопросом, каким образом искусственный интеллект и машинное обучение помогают Google Search выполнять свои повседневные задачи. С 2015 года, когда Google представила свой первый ИИ в поиске под названием RankBrain, Google продолжает развертывать системы ИИ, чтобы лучше понимать язык и, таким образом, улучшать результаты поиска, которые Google предоставляет своим поисковым запросам.
Несколько месяцев назад мы отправили в Google ряд вопросов о том, как Google использует свой ИИ в поиске, включая RankBrain, нейронное сопоставление, BERT и последний прорыв Google в области ИИ — MUM. Мы пришли к большему пониманию того, когда Google использует ИИ, какой ИИ делает то, что делает в поиске Google, как эти различные алгоритмы ИИ могут работать вместе, как они изменились за эти годы и что, если что-то нужно, поисковым маркетологам. знать, когда дело доходит до того, как Google использует ИИ в поиске.
Мы поговорили с Дэнни Салливаном, представителем по связям с общественностью Google Поиска, чтобы получить ответы на многие из этих вопросов. Короче говоря, RankBrain, нейронное сопоставление и BERT используются в системе ранжирования Google для многих, если не для большинства, запросов и позволяют понять язык как запроса, так и контента, который он ранжирует. Тем не менее, MUM в настоящее время не используется для целей ранжирования, в настоящее время он используется только для наименования вакцин от COVID и определяет связанные темы в результатах видео.
Все начинается с написания контента для людей
Вы постоянно слышите это от представителей Google и от многих SEO-специалистов: пишите контент для людей. В старые времена SEO, когда алгоритмы были, может быть, проще, у вас было много оптимизаторов, которые создавали контент для каждой поисковой системы (тогда были десятки разных поисковых систем). Теперь в основном это Google, немного Bing и немного DuckDuckGo, но алгоритмы намного сложнее, а с машинным обучением и ИИ алгоритмы понимают язык больше, чем человек понимает язык.
Поэтому совет, который дал Google, заключается в том, чтобы писать для людей, и вы не можете оптимизировать свой сайт для BERT или любого другого ИИ. Если вы пишете контент, понятный людям, то алгоритмы и поисковые системы с искусственным интеллектом также его поймут. Короче говоря, эта статья не нацелена на то, чтобы дать вам советы по SEO о том, как оптимизировать ваши сайты для любого конкретного ИИ, а скорее на то, чтобы сообщить, как Google использует ИИ в поиске Google.
Обзор ИИ, используемого в поиске Google
RankBrain. Все начинается с RankBrain, первой попытки Google использовать ИИ в поиске, которая датируется 2015 годом. Google сообщил нам, что RankBrain помогает Google понять, как слова связаны с понятиями, и может взять широкий запрос и лучше определить, как этот запрос относится к реальным понятиям. Хотя он был запущен в 2015 году и использовался в 15% запросов, Google заявил, что сейчас, в 2022 году, он широко используется во многих запросах, на всех языках и во всех регионах. RankBrain действительно помогает Google ранжировать результаты поиска и является частью алгоритма ранжирования.
- Год запуска: 2015
- Используется для ранжирования: Да
- Смотрит на язык запроса и контента
- Работает для всех языков
- Очень часто используется для многих запросов
Вот пример, предоставленный Google о том, как используется RankBrain: если вы ищете «как называется потребитель на самом высоком уровне пищевой цепочки», системы Google узнают, увидев эти слова на разных страницах, что концепция продукта питания цепочка может иметь отношение к животным, а не к потребителям-людям.Понимая и сопоставляя эти слова с соответствующими понятиями, RankBrain помогает Google понять, что вы ищете то, что обычно называют «верховым хищником».
Нейронное соответствие. Нейронное сопоставление было следующим ИИ, выпущенным Google для поиска, оно было выпущено в 2018 году, а затем расширено до результатов локального поиска в 2019 году. Фактически, у нас есть статья, объясняющая различия между RankBrain и нейронным сопоставлением здесь. Google сказал нам, что нейронное сопоставление помогает Google понять, как запросы относятся к страницам, просматривая весь запрос или контент на странице и понимая его в контексте этой страницы или запроса. Сегодня нейронное сопоставление используется во многих, если не в большинстве запросов, для всех языков, во всех регионах и в большинстве вертикалей поиска. Нейронное сопоставление действительно помогает ранжировать результаты поиска Google и является частью алгоритма ранжирования.
- Год запуска: 2018
- Используется для ранжирования: Да
- Смотрит на язык запроса и контента
- Работает для всех языков
- Очень часто используется для многих запросов
Вот пример, предоставленный Google, о том, как используется нейронное сопоставление, если вы ищете, например, «понимание того, как управлять зеленью». Google сказал: «Если бы друг спросил вас об этом, вы, вероятно, были бы в тупике». «Но с помощью нейронного сопоставления мы можем разобраться в этом вопросительном поиске. Глядя на более широкое представление понятий в запросе — управление, лидерство, личность и многое другое — нейронное сопоставление может расшифровать, что этот искатель ищет советы по управлению, основанные на популярном руководстве по личности на основе цвета», — сказал нам Google.
БЕРТ. BERT, представления двунаправленного кодировщика от Transformers, появился в 2019 году. Это метод на основе нейронной сети для предварительной подготовки к обработке естественного языка. Google сказал нам, что BERT помогает Google понять, как сочетания слов выражают разные значения и намерения, в том числе просматривая последовательность слов на странице, поэтому учитываются даже кажущиеся неважными слова в ваших запросах.Когда BERT был запущен, он использовался в 10% всех англоязычных запросов, но на раннем этапе был расширен до большего количества языков и использовался почти во всех англоязычных запросах. Сегодня он используется в большинстве запросов и поддерживается на всех языках. BERT специально помогает Google ранжировать результаты поиска и является частью алгоритма ранжирования.
- Год запуска: 2019
- Используется для ранжирования: Да
- Смотрит на язык запроса и контента
- Работает для всех языков, но Google заявил, что BERT «играет решающую роль почти в каждом английском запросе».
- Очень часто используется для многих запросов
Вот пример использования BERT, предоставленный Google. Если вы ищете «если вы ищете «можете ли вы получить лекарство для кого-то в аптеке», BERT помогает нам понять, что вы пытаетесь выяснить, можете ли вы подобрать лекарство. для кого-то еще. До BERT мы воспринимали этот короткий предлог как должное, в основном выдавая результаты о том, как выписать лекарство по рецепту», — сказал нам Google.
МАМА. MUM, многозадачная унифицированная модель, — это новейшая разработка Google в области искусственного интеллекта в поиске. MUM был представлен в 2021 году, а затем снова расширен в конце 2021 года для большего количества приложений с множеством многообещающих применений в будущем. Google сказал нам, что MUM помогает Google не только понимать языки, но и генерировать языки, поэтому его можно использовать для понимания вариантов новых терминов и языков. MUM сейчас не используется для ранжирования в поиске Google, но поддерживает все языки и регионы.
- Год запуска: 2021
- Используется для ранжирования: Нет
- Не зависит от запроса или языка
- Работает для всех языков, но Google сегодня не используется для ранжирования.
- Используется для ограниченного числа целей
В настоящее время MUM используется для улучшения поиска информации о вакцинах против COVID-19, и Google заявил, что «с нетерпением ждет возможности предложить более интуитивно понятные способы поиска с использованием комбинации текста и изображений в Google Lens в ближайшие месяцы».
ИИ используется вместе в поиске, но может быть специализирован для поисковых вертикалей.
Дэнни Салливан из Google также объяснил, что, хотя это отдельные алгоритмы на основе ИИ, они часто работают вместе, чтобы помочь в ранжировании и понимании одного и того же запроса.
Google сказал нам, что все эти системы искусственного интеллекта «используются для понимания языка, включая запрос и потенциально релевантные результаты», добавив, что «они не предназначены для изолированного действия для анализа только запроса или страницы». Ранее, возможно, предполагалось и понималось, что одна система ИИ могла больше заботиться о понимании запроса, а не о содержании на странице, но это не так, по крайней мере, не в 2022 году.
Google также подтвердил, что в 2022 году RankBrain, нейронное сопоставление и BERT будут использоваться во всем мире на всех языках, на которых работает Google Search.
И когда дело доходит до веб-поиска, локального поиска, изображений, покупок и других вертикалей, Google объяснил, что для веб-поиска используются RankBrain, нейронное сопоставление и BERT. По словам Google, другие режимы или вертикали поиска Google, такие как изображения или режим покупок, используют отдельные специализированные системы искусственного интеллекта.
Как насчет основных обновлений и ИИ
Как объяснялось выше, Google использует RankBrain, нейронное сопоставление и BERT в большинстве запросов, которые вы вводите в поиск Google, но у Google также есть основные обновления. Обширные основные обновления Google, которые Google выпускает несколько раз в год, часто замечаются владельцами сайтов, издателями и SEO-специалистами больше, чем когда Google выпускает эти более крупные системы на основе ИИ.
Но Google сказал, что все это может работать вместе с основными обновлениями. Google сказал, что эти три, RankBrain, нейронное сопоставление и BERT, являются более крупными системами искусственного интеллекта, которые у них есть. Но у них есть много систем ИИ в поиске и некоторые в основных обновлениях, которые выпускает Google.
Google сообщил нам, что у них есть другие системы машинного обучения в поиске Google. «RankBrain, нейронное сопоставление и BERT — это лишь некоторые из наших наиболее мощных и выдающихся систем», — сказал Google.Google добавил: «Есть и другие элементы ИИ, которые могут повлиять на основные обновления, которые не относятся к этим конкретным трем системам ИИ».
