Все, що вам потрібно знати

У судових позовах у антимонопольній справі Google було виявлено FastSearch, запатентовану систему, про яку мало хто з пошукових маркетологів чув.

Він лежить в основі того, як Google ґрунтує свої огляди штучного інтелекту, віддаючи пріоритет швидкості над глибшим аналізом традиційних результатів пошуку.

Ця різниця породжує важливе запитання: чому саме FastSearch надає пріоритет?

Що таке Google FastSearch?

FastSearch — це внутрішня технологія Google для обґрунтування моделей Gemini та створення оглядів AI.

У той час як традиційний пошук Google аналізує величезні обсяги веб-даних за допомогою сотень сигналів ранжирування, FastSearch використовує більш цілеспрямований підхід.

У антимонопольній справі пояснюється:

• “Щоб обґрунтувати свої моделі Gemini, Google використовує власну технологію під назвою FastSearch. FastSearch базується на сигналах RankEmbed, які є набором сигналів ранжирування пошуку, які генерують скорочені ранжовані веб-результати, які модель може використовувати для отримання обґрунтованої відповіді. FastSearch надає результати швидше, ніж Search, оскільки отримує менше документів, але кінцева якість нижча, ніж повністю ранжовані веб-результати Search”.

Марі Хейнс звернула на це увагу представників галузі після перегляду рішення судді у справі Google про монополію.

Відкриття з’явилося на сторінці 35 подання, вкладене в технічні пояснення щодо інфраструктури ШІ Google.

Копай глибше: Азбука рейтингових сигналів Google: що показали провідні пошукові інженери

Компроміс між швидкістю та якістю

FastSearch робить три ключові компроміси для досягнення швидшого часу відповіді.

Менший пул документів

Замість того, щоб шукати в повному індексі Google, FastSearch витягує з цільової підмножини сторінок.

Це значно скорочує час обробки, коли Gemini потрібна підтримка в режимі реального часу для розмовних відповідей.

Спрощені сигнали ранжирування

FastSearch покладається насамперед на сигнали RankEmbed замість повного ранжирувального арсеналу Google.

Ці сигнали зосереджуються на семантичних зв’язках між запитами та вмістом, а не на традиційних авторитетних показниках, таких як зворотні посилання чи репутація домену.

Допустимий поріг точності

Google визнав на сторінці 35 судового подання, що «результатна якість нижча, ніж повністю ранжовані веб-результати Пошуку», хоча результати залишаються «достатньо хорошими для обґрунтування» відповідей ШІ.

Це пояснює, чому огляди AI іноді висвітлюють сумнівний вміст, оскільки спрощений процес надає пріоритет семантичній відповідності, а не комплексній оцінці якості.

Копайте глибше: як збалансувати швидкість і достовірність у створенні контенту за допомогою ШІ

RankEmbed: семантичний сигнал, який має значення

На сторінці 138 у документі також описується RankEmbed як один із сигналів глибокого навчання Google «вищого рівня», здатний «знаходити та використовувати шаблони у величезних наборах даних».

На відміну від сигналів, які вимірюють популярність або підраховують зворотні посилання, RankEmbed задає простіше запитання: наскільки цей вміст узгоджується з тим, що насправді мав на увазі користувач?

Цей семантичний фокус означає, що сторінка зі скромними зворотними посиланнями, але кришталево чіткою тематичною релевантністю може перевершити авторитетний домен із нечітким або звивистим вмістом.

Ця зміна має значні наслідки. Традиційна перевага оптимізації пошукових систем автоматично не означає видимість огляду ШІ.

Копай глибше: Організація вмісту для пошуку AI: 3-рівнева структура

Обмежений доступ сторонніх розробників через Vertex AI

Google не пропонує FastSearch як окремий API.

Натомість цю технологію інтегровано в Vertex AI від Google Cloud, що дозволяє компаніям створювати власні програми AI.

У поданні зазначається:

• “Однак клієнти Vertex не отримують самі веб-результати FastSearch, а лише інформацію з цих результатів. Google обмежує Vertex таким чином, щоб захистити свою інтелектуальну власність”.

Це означає, що ви не можете безпосередньо перевірити продуктивність FastSearch так само, як Google аналізує традиційні рейтинги.

Система залишається чорною скринькою, видимість якої обмежена поверхнями в оглядах AI.

Що це означає для контент-стратегії

Архітектура FastSearch розкриває чотири стратегічні пріоритети видимості ШІ.

• Вкажіть чітко: Якщо RankEmbed надає пріоритет семантичним зв’язкам, вміст має негайно й точно відповідати намірам користувача. Не ховайте головну думку в трьох абзацах.
• Створення тематичної глибини: Семантичний фокус FastSearch свідчить про те, що повне висвітлення теми має більше значення, ніж отримання додаткових зворотних посилань. Кластери вмісту, які демонструють досвід пов’язаних предметів, можуть працювати краще.
• Структура для вилучення: Контент, який допомагає системам штучного інтелекту швидко визначати зв’язки між темами та отримувати релевантну інформацію, має переваги. Це узгоджується з найкращими практиками щодо розмітки схеми, чіткої ієрархії заголовків і логічної інформаційної архітектури.
• Збалансуйте обидві системи: Незважаючи на те, що FastSearch використовує різні сигнали, існує значне збігання між традиційним пошуковим рейтингом і цитатами AI Overview. Сайти зі справжнім авторитетом, як правило, досягають успіху в обох середовищах.

Не відмовляйтеся від основ SEO

Денні Салліван з Google підкреслює, що хороше SEO створює хорошу генеративну оптимізацію двигуна (GEO).

Основоположні принципи залишаються незмінними:

• Зрозумійте, як люди шукають.
• Створюйте корисний контент.
• Зробіть інформацію доступною для пошукових систем.

Дослідження показують, що сайти, які мають справжній досвід роботи, як правило, добре працюють як у традиційному пошуку, так і в результатах пошуку за допомогою ШІ.

Різниця полягає в презентації, а не в масових змінах того, що працює.

Копай глибше: Google Денні Салліван: Хороший SEO означає хороший GEO

Ваш план дій

FastSearch не потребує перегляду всієї вашої контент-стратегії, але ці сфери заслуговують на поновлення уваги.

• Проведіть семантичний аудит: Перегляньте вміст, щоб переконатися, що він чітко відповідає намірам користувача з першого абзацу. Усуньте двозначність щодо того, що охоплює кожна частина, і зміцніть чіткі зв’язки між темами.
• Відстежуйте продуктивність ШІ окремо: Відстежуйте, який вміст відображається в оглядах AI, і виявляйте шаблони. Порівняйте семантичні характеристики ваших цитат із цитатами конкурентів.
• Тестові структурні підходи: Експериментуйте з різними архітектурами вмісту, ієрархіями заголовків і реалізаціями схем. Вимірюйте вплив на видимість ШІ разом із традиційними показниками.
• Підтримуйте традиційне SEO: FastSearch забезпечує один конкретний варіант використання. Традиційні фактори ранжирування все ще сприяють більшій видимості пошуку та трафіку.

Що FastSearch розкриває про напрямок Google

Судові документи, що розкривають FastSearch, дали рідкісне уявлення про внутрішню інфраструктуру Google.

Ця інформація нагадує нам, що поверхнева робота, будь то традиційні результати пошуку чи огляди AI, покладається на складні системи, які виконують мільйони обчислень за лаштунками.

Оскільки Google розширює AI Overviews до більшої кількості запитів, мов і країн, розуміння таких технологій, як FastSearch, стає дедалі важливішим.

Однак основний принцип залишається незмінним: створювати зрозумілий, корисний і авторитетний вміст, який добре служить користувачам.

FastSearch може використовувати легші сигнали, ніж традиційний пошук Google, але обидві системи зрештою спрямовані на те, щоб надати людям цінну інформацію.

Пошукові маркетологи, які досягнуть цієї фундаментальної мети, досягнуть успіху незалежно від того, яка технологія дає відповідь.

Копай глибше: Як огляди Google AI змінюють гру PPC