Új részletek a Google Query Fan-Out technikájáról az AI módban
Az AI Módban alkalmazott lekérdezés elágazási technika új részletei a Google-tól
A Google nemrégiben új információkat osztott meg a lekérdezés elágazási technikáról, amely az AI Módban működik. Robby Stein, a Google keresési termékekért felelős alelnöke, egy interjú során részletesen kifejtette, hogyan generálja és hajtja végre a Google a saját lekérdezéseit. A lekérdezés elágazási technika lényege, hogy a rendszer egy kezdeti kérdés alapján több háttérkeresést indít, ezáltal szélesebb spektrumú eredményeket nyújtva a felhasználóknak. E rendszer aktív a Deep Search és bizonyos AI Overview találatok esetében is, és a nagy nyelvi modellek (LLM) valamint a valós idejű adatok, például a Shopping Graph és a Google Finance adatai alapján működik.
Mi is az a lekérdezés elágazási technika?
A lekérdezés elágazási technika az AI Módban lehetővé teszi, hogy a Google a felhasználó által megadott kérdésre vonatkozóan kiterjesztett kereséseket végezzen. Amikor valaki például azt írja be, hogy „mit érdemes csinálni Nashville-ben egy csoporttal?”, a rendszer nem csupán erre a konkrét kérdésre ad választ, hanem több kapcsolódó keresést is indít. Stein elmondása szerint a rendszer figyelembe veszi azokat a témákat is, amelyeket a felhasználó esetleg nem is említett, mint például népszerű éttermek vagy programok gyerekekkel.
Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy a Google a háttérben több lekérdezést végezzen, és az eredményeket egyetlen válaszban egyesítse, hivatkozásokkal kiegészítve. Az AI Mód, a Deep Search és néhány AI Overview tapasztalat során ez a funkció folyamatosan aktív, és havonta körülbelül 1,5 milliárd felhasználónak szolgáltat információt.
A mélységi keresés folyamata
A mélységi keresés (Deep Search) egy olyan funkció, amelyet akkor aktiválnak, ha a Google rendszerei úgy ítélik meg, hogy a kérdés mélyebb gondolkodást igényel. Ekkor a rendszer több tucat vagy akár több száz háttérlekérdezést is indíthat, amelyek végrehajtása akár több percet is igénybe vehet. Stein példaként említette, hogy amikor házi széfek kutatásához nyúlt, a rendszer néhány percig információkat keresett, mielőtt részletes, jól megfogalmazott válaszokat adott volna, beleértve a különböző széfek értékelését és linkeket a további kutatáshoz.
Az AI Mód és a valós idejű eszközök
Az AI Mód hozzáférést kapott a Google belső eszközeihez, mint például a Google Finance és más strukturált adatbázisok. Például egy tőzsdei összehasonlító lekérdezés során a rendszer azonosítja a releváns vállalatokat, begyűjti a jelenlegi piaci adatokat, és diagramot generál. Stein hangsúlyozta, hogy a Google integrálta a valós idejű információs rendszereket, így a felhasználók naprakész adatokat kaphatnak a repülőjáratokról, filmekről és több milliárd termékről, amelyek óránként kétszer milliárd frissítést kapnak.
A lekérdezés elágazási technika alkalmazása új kihívások elé állítja a SEO szakembereket, mivel a keresési viselkedés egyre fragmentáltabbá válik. A hagyományos kulcsszókra való optimalizálás helyett a szakembereknek most már szélesebb kontextusra kell figyelniük, amelyből az AI információkat gyűjt.
Milyen hatással van ez a SEO világára?
Császár Viktor SEO szakértő véleménye szerint a Google új megközelítése jelentős hatással lesz a SEO stratégiákra: „A lekérdezés elágazási technika bevezetése új dimenziókat nyit meg a keresőoptimalizálásban. A hagyományos kulcsszószerkezetek helyett most már a tartalom kontextusára és relevanciájára kell fókuszálnunk. Fontos, hogy a tartalom ne csak egy kulcsszóra épüljön, hanem az annak körüli témákra is, amelyek a felhasználók számára hasznos információkat nyújtanak. A SEO szakembereknek alkalmazkodniuk kell ehhez az új keresési paradigmához, ha szeretnék, hogy weboldalaik a keresési találatok élvonalában maradjanak.”
További információkért látogasson el Császár Viktor weboldalára: csaszarviktor.hu.
Forrás: SearchEngineJournal.com
