Search Generative Experience (SGE) и AI Overviews

Search Generative Experience (SGE), переименованный в AI Overviews в мае 2024 года, представляет революционное изменение в способе представления поисковых результатов. Эта технология использует генеративный ИИ для создания кратких, AI-сгенерированных ответов, которые появляются в верхней части поисковой выдачи, часто устраняя необходимость переходить на внешние сайты.

Ключевые характеристики AI Overviews:

· Позиционирование: появляются в "позиции 0" — выше как органических, так и платных результатов

· Генерация контента: используют модель Gemini Google для обработки запросов и создания контекстуально богатых ответов

· Многоэтапное рассуждение: способность обрабатывать сложные, многоаспектные вопросы холистически, а не разбивать их на множественные поиски

· Интерактивность: возможность задавать дополнительные вопросы для продолжения поискового путешествия

Масштабы внедрения впечатляют: к концу 2024 года AI Overviews планируется предоставить более чем 1 миллиарду пользователей. По данным исследований, Google показывает SGE для более чем 86,83% всех поисковых запросов, что демонстрирует масштабность этого изменения.

Влияние на поисковое поведение:

· 52% источников, упоминаемых в AI Overviews, обычно ранжируются в топ-10 результатов поисковой выдачи

· Ссылки, включенные в AI Overviews, получают больше кликов, чем если бы страница появилась как традиционный веб-результат

· Пользователи посещают большее разнообразие веб-сайтов для помощи с более сложными вопросами

Large Language Models в поисковых системах

Интеграция больших языковых моделей (LLM) в поисковые системы представляет парадигмальный сдвиг в сфере сервисных вычислений. LLM, такие как GPT, Claude, Gemini и другие, демонстрируют замечательные способности в понимании, генерации и дополнении человеческого языка.

Архитектура LLM в поиске основана на трансформерной технологии, которая использует механизмы внимания для понимания семантических связей между словами. Процесс работы включает:

1. Кодирование: преобразование входных данных в токены, которые затем трансформируются в векторы

2. Эмбеддинги: создание плотных векторных представлений, которые захватывают семантическое значение

3. Декодирование: интерпретация вероятностей для генерации наиболее подходящей последовательности слов

Двунаправленная интеграция LLM и поисковых систем происходит по двум основным направлениям:

Search4LLM — использование поисковых систем для улучшения LLM:

· Предоставление разнообразных высококачественных датасетов для предварительного обучения

· Использование наиболее релевантных документов для точных ответов на запросы

· Обучение с помощью Learning-To-Rank (LTR) задач для повышения точности ответов

· Интеграция актуальных поисковых результатов для обновления знаний LLM

LLM4Search — использование LLM для улучшения поисковых функций:

· Суммаризация контента для лучшего индексирования поисковыми системами

· Оптимизация запросов для улучшения результатов поиска

· Анализ релевантности документов для ранжирования

· Аннотирование данных для задач обучения ранжированию

Генеративный ИИ и его влияние на представление результатов

Генеративный ИИ кардинально трансформирует способ представления поисковых результатов, переходя от списков ссылок к синтезированным ответам. Этот сдвиг характеризуется несколькими ключевыми изменениями:

Изменение пользовательского поведения:

· Переход от кликов к разговорным взаимодействиям

· Ожидание прямых ответов вместо необходимости просматривать множественные источники

· Использование естественного языка для формулирования запросов

Новые форматы представления результатов:

· AI-генерированные сводки: комплексные ответы, синтезированные из множественных источников

· Интерактивные диалоги: возможность задавать уточняющие вопросы

· Мультимодальные ответы: интеграция текста, изображений и других форматов контента

· Персонализированные рекомендации: ответы, адаптированные под конкретного пользователя

Влияние на экосистему контента:

Согласно данным Ofcom, традиционные поисковые системы впервые сталкиваются со снижением числа пользователей, при этом Google потерял 1,8 миллиона пользователей в Великобритании за год. Параллельно, ChatGPT достиг 400 миллионов еженедельных пользователей — рост на 33% с декабря 2024 года и на 300% с ноября 2023 года.

Эти изменения требуют фундаментальной перестройки стратегий контент-маркетинга и SEO, поскольку успех теперь измеряется не только кликами и позициями в выдаче, но и цитированием в AI-генерированных ответах.