A Google Liz Reid a közelmúltban arról beszélt, hogy mi zajlik az AI Search kulisszái mögött, különösen az összetett lekérdezések kisebbekre töredezéséről és egy viszonylag új koncepcióról, a Browsy Queriesről. Visszajelzései betekintést nyújtanak abba, hogy a keresőoptimalizálóknak jelenleg mire kell összpontosítaniuk annak érdekében, hogy jobban teljesítsenek a mesterséges intelligencia keresési felületein.
A keresési viselkedés változatos, nem monolitikus
A műsorvezető Joe Wazenthal megkérdezte Liz Reidet a felhasználók keresési viselkedési mintáiról, arról, hogy a felhasználók hogyan választják a klasszikus keresést vagy az AI-keresést, és milyen különbségek származnak a lekérdezésekben abból, ha egyik platformot választanak a másikkal szemben.
Liz Reid úgy válaszolt, hogy először meghatározta, miről beszél, összekapcsolta a klasszikus keresést és az AI módot keresésként, majd a Geminit valami másként pozicionálta, ami alapvetően más.
Azt is kijelentette, hogy hatalmas számú felhasználó keresési viselkedése eltérő az összes keresési felületen, lényegében azt mondta, hogy nincs olyan monolitikus felhasználói viselkedési minta, amelyben az emberek pontosan ugyanazokat a kereséseket hajtják végre, mint amilyeneket a kérdező keresett a kérdésében.
Liz Reid így válaszolt:
Ez egyfajta fő keresőoldal. Van AI mód. Ez a keresés része.
És akkor ott van a Gemini alkalmazás.
És azt mondanám, hogy sok a felhasználó, így viselkedésük mindegyiknél eltérő.”
A keresési és mesterséges intelligencia használati minták összetettek
A keresőoptimalizálási és kiadói közösség gyakran úgy gondolja, hogy a Keresés a Google, de Liz Reid szerint a felhasználói viselkedési minták egy összetettebb keresési ökoszisztémára utalnak, ahol a felhasználók több platformra támaszkodnak.
Válaszát folytatta:
„De vannak bizonyos minták. Rengeteg ember használja ezeket együtt. Rengeteg ember használ jelenleg több mesterségesintelligencia-terméket, csak általában, nem csak a Google-on belül.
A Gemini és a Keresés között az információsabbak… Például, ha ez egy információs lekérdezés, akkor nagyobb a valószínűsége annak, hogy Keresést vagy AI módot használnak.
Ha ez egy kreatív lekérdezés, akkor inkább egy termelékenységi kérdés, mint például, kérlek írd át ezt, hogy hivatalosabb legyen, nem? Az ilyen típusú kérdések jobban Ikrek-orientáltak lesznek.
Az AI mód és a Keresés között, a fő keresőoldalon, egyesek az AI módot többnyire AI áttekintéseken keresztül használják. A mesterséges intelligencia áttekintéséből indulnak ki, és áttérnek.
Azok, akik közvetlenül az AI módba lépnek, hajlamosak ezt megtenni olyan lekérdezéseknél, amelyeket bonyolultabb, hosszabb kérdéseknek tartanak, olyan kérdésekre, amelyeknél azt várják, hogy több nyomon követést hajtanak végre, szemben a nagyon böngésző lekérdezéssel, akkor dönthet úgy, hogy az összes SERP-t részesíti előnyben.
Böngésszen lekérdezéseket és böngésszen keresési szándékot
Amikor a keresésre gondolunk, hasznos lehet figyelembe venni, hogy az emberek nemcsak különböző platformokon keresnek, hanem különböző okokból is teszik ezt.
Összefoglalók arról, hogyan használják az emberek az AI-t
- Társfelhasználók
Az emberek több platformot használnak egyidejűleg (együttes használat) - Információs lekérdezések
Ezek általában a klasszikus keresésben és az AI módban fordulnak elő - Kreatív lekérdezések
Ezek általában az Ikreknél fordulnak elő - AI mód közvetlen
Az AI módból származó lekérdezések, ahol az emberek az AI módba navigálnak, általában összetettek, amit hagyományosan longtailnek neveztek. - Böngészős lekérdezések
Ez egy viszonylag új kifejezés, amelyet látszólag a Google munkatársai használnak.
Mik azok a böngészős lekérdezések?
A „böngészős lekérdezések” kifejezést a Google munkatársai belsőleg használják, és talán jobban ismerik azokat, akik kattintásonkénti fizetést hirdetnek. Valójában nem sok példa van a kifejezésre, de a Google így használja.
A DeepMind és a Google egykori szoftvermérnöke LinkedIn-profiljában leírja, hogy olyan gépi tanulási modellt hozott létre, amely azonosítja a „böngészési szándék” lekérdezéseket a Google Keresésben. Ez a találmány 5%-kal javította az átkattintási arányt.
Azt írta:
„Gépi tanulási modellt építettünk fel a „böngészési szándék” lekérdezésének azonosítására a Google Keresésben, amely vonzó tartalmat jelenít meg a keresési eredményoldalakon böngészést okozó lekérdezések esetén (pl. „Legjobb helyek Orlandóban”). 5%-kal javult a globális keresési eredmények átkattintási aránya”
A „böngészési lekérdezések” kifejezést a Google kereskedelmi szoftvermérnökök munkaleírásában is használják, és a kifejezést a vásárlási lekérdezések kontextusába helyezik.
„A Commerce Retrieval nagy pontosságú algoritmusokat kutat és fejleszt annak érdekében, hogy szűk késleltetési és számítási korlátok mellett 8 nagyságrenddel csökkentse a terméklekérdezések keresési területét. Megoldásainkat a Shopping-tartomány egyedi összetettségeihez szabják, beleértve a böngészős lekérdezéseket, a hierarchikus sémát és a rövid multimodális dokumentumokat.”
A videóhirdetések kontextusában is használatos a Google videohirdetések támogatási oldalán:
„Ezek az új vásárolható formátumok a vásárlási útjuk elején megjelennek a potenciális ügyfeleknek, akik alacsonyabb szándékú, „böngészőbben” elhelyezkedő keresési elhelyezéseken vannak.
Mit jelentenek a böngészős lekérdezések, és hogyan lehet rá optimalizálni?
Ami mindhárom felhasználási módban következetes, az az, hogy a „böngészési lekérdezéseket” egy felfedezési szintű intent szakasz határozza meg.
A Google minden egyes példában azonosítja, hogy a felhasználó mit fedez fel:
- A DeepMind példa a böngészési lekérdezéseket olyan vonzó tartalomhoz köti, amelyben a felhasználó böngészni szeretne, nem pedig közvetlen válaszokhoz.
- A kereskedelmi munkakör a böngészős lekérdezéseket a kereskedelmi keresés minőségeként helyezi el.
- A hirdetési példa a böngészést igénylő lekérdezéseket a vásárlási út korábbi szakaszában, a felfedezés szakaszában helyezi el.
A hasznos következtetés az, hogy a Google ezeket a lekérdezéseket felfedezési problémaként kezeli. A böngészést igénylő lekérdezéseket az teszi bonyolulttá, hogy a felhasználói szándékok nem megfelelőek, és olyan fogyasztók eredményei, akik esetleg inspirációt keresnek.
Egy SEO vagy egy online kereskedő esetében ez azt jelenti, hogy a felhasználónak megvan a szándéka, de nem szűkítette le, hogy mit akar. Ilyenkor jól jönnek az olyan kontextusok, mint a „Stílusos nyári ruhák”. Az átfogó kulcsszókifejezések valószínűleg hasznosak itt. Szeretem a piramis szerkezetet, ahol minél mélyebbre kerül a felhasználó egy oldalba, annál specifikusabbá válhat.
Kulcsszótöredezettség az AI-keresésben
Liz Reid elmagyarázta, hogy a felhasználók mindig is hosszabb, természetes nyelvű lekérdezéseket akartak kifejezni, de kénytelenek voltak leszűkíteni azokat olyan kulcsszavakra, mint a „legjobb éttermek New Yorkban”, annak ellenére, hogy amit igazán szerettek volna, az konkrétabb lehetett, például egy étterem vegán lehetőségekkel és egy ötfős buli nyitása.
Amióta SEO-val foglalkozom, és közel 30 éve vagyok a szakmában, a kulcsszókutatás a digitális marketing alapja. Kiválasztja a rangsorolni kívánt kulcsszavakat, majd létrehozza a tartalmat az adott kulcsszóra optimalizált módon. A rövid kulcsszókifejezésre való optimalizálás problémája az, hogy a kulcsszóban rejtett jelentések vannak, és ez mindig is így volt.
A Google úgy használta a kulcsszavakon belüli rejtett jelentéseket, hogy olyan dolgokat használ, mint a kattintások, hogy jobban megértse, mire gondoltak a felhasználók, amikor kétértelmű kulcsszókifejezéseket írtak be, például „éttermek New Yorkban”. Egyes keresőoptimalizálók úgy vélik, hogy a kattintásokat a webhelyek rangsorolására használták, de a kattintások másik módja annak megértése, hogy mire gondolnak az emberek, amikor kétértelmű kifejezéseket írnak be. A Google már egy ideje az, hogy a kulcsszó kifejezés legnépszerűbb jelentését rangsorolja az első helyen, és függetlenül attól, hogy hány linket kapott egy oldal, ha a tartalom egy kevésbé népszerű jelentéshez igazodik, az oldal nem lenne rangsorolva.
Liz Reid elmondta, hogy az AI-alapú keresést használó emberek hosszabb lekérdezéseket használnak, amelyek megfogalmazzák a problémát vagy az információigényt, így a Google könnyebben lekérheti a keresett információkat. Ez a változás az organikus keresés problémájának középpontjába kerül, amelyet az AI-keresés megold, és ennek a SEO-ra gyakorolt hatása mélyreható.
Liz Reid kezdi:
„Az AI-áttekintéseknél láttunk értelemszerűen hosszabb lekérdezéseket. Láttunk természetesebb nyelvű lekérdezéseket, de ez még csak nem is annyira alapvető.
Az is lehet, hogy éttermeket keresett. Régebben nevettünk a hasonlókon, mielőtt a keresésen dolgoztam, dolgoztam a térképeken és a helyieken, a keresés és a keresés egyes kereszteződésén, és az emberek olyanok voltak, mint a „New York-i éttermek”.
És te azt szeretnéd, hogy mit csináljak ezzel a kérdéssel? Például, oké, New York legjobb éttermeihez három hónap kell, és a lakosság 99,9%-a nem engedheti meg magának, hogy elmenjen hozzájuk.
Oké, de kiválasztasz 10 véletlenszerűt stb.?
De például az, hogy az emberek miért tennék ezt, az az, hogy sokkal összetettebb volt a dolguk – szeretnék egy éttermet ezen a helyen öt embernek. Nem lehet túl drága. Van egy vegán tagom. nekem is vannak gyerekeim. Ez volt a kérdésük a fejükben.
És a kulcsszó-ese régi világában ez az információ az egész weben elterjedt. És így nem érezné magát abban, hogy felteheti a kérdést.
És most az AI áttekintésekkel és a mesterséges intelligencia móddal elkezdheti ténylegesen, és látja, hogy az emberek ezt teszik, elmondják a valódi problémát, igaz?
Nem veszik figyelembe az igényüket, és nem fordítják le arra, amit a számítógép megért. Megpróbálják megfelelni a számítógépnek a tényleges szükségleteiknek, és elvárják, hogy mi végezzük el a fordítást.”
A kibontandó nagy ötletek a következők:
- Az AI-keresésben feltett tipikus összetett kérdést nem biztos, hogy egyetlen weboldal sem oldja meg.
- Az összetett kérdések egyszeriek lehetnek, és ritkán, ha egyáltalán megismétlődnek, ami sok esetben csökkentheti az ezekre a kifejezésekre való optimalizálás értékét, mivel a megalkotásukra fordított időt jövedelmezőbb lehet mással tölteni.
- Tekintettel arra, hogy egy webhely valószínűleg megosztja az AI áttekintések (AIO) területét egy másik webhellyel, ez megnöveli az olyan egyéb tényezők optimalizálásának szükségességét, mint például a pozitívan feltűnő márkaikonok, a releváns képek használata, és még a videók használata is a lehető legtöbb AIO-terület követeléséhez.
- És mégis, talán a nagyobb kivetnivaló az, hogy ez nem mind a longtail, mert a Google a longtail kifejezéseket kisebb, nagyon specifikus kulcsszókifejezésekre bontja, amelyek tükrözik az információigény egy részét, a lekérdezéseket kibővíti, és ezeket a klasszikus keresésre indítja. A Google mesterséges intelligenciája ezután minden lekérdezéshez választ a legjobb három közül, és ez alapján szintetizálja a választ.
Tehát valójában nem arról van szó, hogy a keresőoptimalizálóknak a hosszú végű lekérdezésekre kellene optimalizálniuk, mert a lekérdezések fan-out a klasszikus keresést használja, és mindezt visszahozza azokhoz a konkrét lekérdezésekhez, amelyekre a weboldalak relevánsak és optimalizáltak.
Valós szükségletek kezelése
Reid nem részletezte ezt a pontot, de mindenesetre érdekes, mert azt mondta, hogy az összetett természetes nyelvi lekérdezések kisebb lekérdezésekre bontása minőségi problémává válik. Az AI Search egyik problémája az, hogy az emberek nem ugyanazokkal a kulcsszókifejezésekkel keresnek, ami azt jelenti, hogy a Google nem tudja a hasonló lekérdezéseket ugyanúgy gyorsítótárba helyezni, mint az organikus keresésnél.
Elmagyarázta:
„Azt hiszem, ez azt jelenti, hogy meg kell tennie, ez nehezebb munka a minőség terén, igaz?
Meg kell fogadnod ezt a kérdést, sok részből áll, és ki kell találnod, hogyan tudod szétszedni. Dolgoznod kell, hogy olyan dolgokra gondolj, mint a késleltetés, mert tudod, ha mindenki ugyanazt a kulcsszót használja, és nem személyre szabott, akkor az egészet gyorsítótárazhatod. Ha hirtelen a lekérdezések sokkal szerteágazóbbá válnak, annak megvannak a következményei.
De azt hiszem, csak azt látjuk, hogy ez nagyon megerősíti az embereket, igaz? Hogy elveszi a munka egy részét a keresés.
Néhány évvel ezelőtt azt mondták: Mit lehet még tenni a Google-kereséssel? De ha ténylegesen megkérdezi őket, oké, mikor töltött utoljára 20 percet a kereséssel, amikor szívesebben költene 2-t? Igazából nem is olyan nehéz nekem. … És ezért izgalmas volt egyszerűen… megkönnyíteni az emberek életét azzal, hogy segítünk nekik megfelelni valós szükségleteiknek.”
A felszínen a felhasználók valós szükségleteinek kielégítésének ötlete úgy hangzik, mint az egyik haszontalan „legyen félelmetes” vagy „a tartalom a király” típusú szlogen. De valójában ez egy módja annak, hogy minden SEO-nak ellenőriznie kell a weboldalakat. Ahelyett, hogy a kulcsszavakra, címsorokra és technikai problémákra korlátozná hatókörüket, nézze meg, hogyan elégít ki valamilyen igényt.
Valaki ma megkért, hogy nézzem meg a webhelyét, amelynek indexelési problémái vannak. Arra gyanakodtak, hogy műszaki probléma lehet. A válaszom az, hogy igen, mindenki azt reméli, hogy ez technikai probléma, de sok esetben, különösen ebben a kérdésben, a probléma nyilvánvalóvá válik, ha a kérdés szemüvegén keresztül nézzük:mire való ez az oldal?” valamint azzal a kérdéssel, hogy „Miben különbözik ez nem csak más oldalaktól, hanem más és jobb?”
Nézze meg Liz Reid interjúját itt:
Liz Reid a Google-tól arról, hogy ki lesz a keresés a mesterséges intelligencia világában
