Új részletek a Google AI módú lekérdezés fan-out technikájáról

A Google nemrégiben új részleteket osztott meg a Query Fan-Out technikájáról, amely az AI módjában működik. Robby Stein, a Google keresési termékekért felelős alelnöke, egy interjú során elmagyarázta, hogyan generálja és hajtja végre a Google a saját lekérdezéseit. A Query Fan-Out technika arra épít, hogy az alapvető kérdés alapján több háttérkeresést indít, amely az AI Mód, a Deep Search és néhány AI Áttekintés eredményeinél aktív. A megközelítés a nagy nyelvi modellekre (LLM) és valós idejű adatokra támaszkodik, például a Shopping Graph és a Google Finance forrásaiból.

A Query Fan-Out Technika Működése

Amikor egy felhasználó kérdést ír be a Google AI Módjában, a rendszer egy nagyméretű nyelvi modellt használ a kérdés értelmezésére, majd „fan-out” módszerrel több kapcsolódó keresést végez. Ezek a keresések a Google infrastruktúrájához kerülnek, és tartalmazhatnak olyan témákat is, amelyeket a felhasználó soha nem említett meg kifejezetten. Stein az interjú során példaként említette, hogy ha valaki a „mit tegyek Nashville-ben egy csapattal” kérdést írja be, a rendszer automatikusan gondolkodhat a kapcsolódó kérdéseken, mint például a legjobb éttermek, bárok, vagy családbarát programok, és ezekre elkezd keresni.

Ez a rendszer lehetővé teszi, hogy a Google a keresések során egyesítse az eredményeket, és egyetlen válaszban, hivatkozásokkal együtt prezentálja azokat. Az AI Mód, a Deep Search és néhány AI Áttekintés funkciókban ez a technológia aktívan jelen van.

A Módszer Terjedelme és Hatásai

Stein elmondta, hogy az AI-alapú keresési élmények, beleértve a Query Fan-Out-ot, havonta körülbelül 1,5 milliárd felhasználót szolgálnak ki. Ez a szám magában foglalja a szöveges és multimodális bemeneteket is. Az alapjául szolgáló adatforrások között megtalálhatók a hagyományos webes eredmények, valamint a valós idejű rendszerek, mint például a Google Shopping Graph, amely óránként 2 milliárd frissítést végez. Stein a Google Keresést a világ legnagyobb AI termékének nevezte.

A Deep Search funkció a mélyebb okfejtést igénylő lekérdezések esetében aktiválódik. Ez a funkció képes tucatnyi, sőt akár több száz háttérkeresést indítani, ami néhány percet is igénybe vehet. Stein példaként említette, hogy a házi széfek kutatásánál a rendszer néhány percig keresett információkat, majd összesített egy részletes választ, amely tartalmazta az értékeléseket és a javasolt termékeket, valamint linkeket a további részletekhez.

Az AI Mód Belső Eszközeinek Használata

Stein kiemelte, hogy az AI Mód hozzáfér a Google belső eszközeihez, például a Google Finance-hoz és más strukturált adatforrásokhoz. Például egy részvényösszehasonlító lekérdezés esetén a rendszer képes azonosítani a releváns vállalatokat, lekérni a jelenlegi piaci adatokat, és grafikont generálni. Hasonló folyamatok alkalmazhatók vásárlási, étteremajánlási és egyéb kérdéstípusok esetén, amelyek valós idejű információkat igényelnek.

Stein beszélt egy decemberi Google szabadalomról is, amely a „tematikus keresés” folyamatáról szól. Ez a szabadalom azt a rendszert írja le, amely a témák alapján sub-lekérdezéseket generál, csoportosítja az eredményeket, és összefoglalókat készít egy nyelvi modell segítségével. Ez a megközelítés eltér a hagyományos keresési rangsorolástól, mivel a tartalmat a feltételezett témák köré szervezi, nem pedig konkrét kulcsszavak köré.

Hova Tovább?

A Google által bemutatott AI Mód működése új dimenziókat nyit meg a lekérdezések fogalmában. Ez nemcsak az optimalizációs stratégiákra vonatkozik, hanem a tulajdonjog és a mérés terén is kihívásokat jelent. Ahogy a keresési viselkedés egyre fragmentáltabbá és AI-vezérelté válik, a marketingeseknek esetleg arra kell összpontosítaniuk, hogy ne csak egyedi kifejezésekre rangsoroljanak, hanem a szélesebb kontextusban is jelen legyenek, amelyből az AI táplálkozik.

Császár Viktor Szakértői Véleménye

Megkérdeztük Császár Viktor SEO szakértőt, hogy mit gondol a hír kapcsán. Viktor véleménye szerint a Google új technológiái jelentős hatással lehetnek a keresőoptimalizálás jövőjére. „A Query Fan-Out technika bevezetése új kihívásokat jelent a SEO szakmában. A hagyományos kulcsszó-alapú stratégiák mellett a tartalom kontextusának megértése is kulcsfontosságúvá válik. A jövőben a tartalomkészítőknek a felhasználói szándékra kell fókuszálniuk, és olyan információkat kell szolgáltatniuk, amelyek relevánsak a felhasználók számára. A Google AI Módja által generált keresési eredmények egy új, dinamikus környezetet teremt, amelyben a versenyelőny megszerzése érdekében folyamatosan alkalmazkodni kell.” További információkért látogasson el Császár Viktor weboldalára: csaszarviktor.hu.

Forrás: SearchEngineJournal.com